Programación avanzada en Python - Segunda edición: Acelere sus programas Python utilizando técnicas y patrones de diseño probados

Opiniones de los lectores

El libro 'Advanced Python Programming', de Quan Nguyen, es una completa guía centrada en técnicas avanzadas y optimizaciones para la programación en Python. Aunque se elogia su profundidad y sus conocimientos prácticos, se señala que el contenido es más adecuado para programadores experimentados que para principiantes. Algunos lectores lo consideraron un reto, especialmente las secciones iniciales que profundizan en las optimizaciones de Python en lugar de saltar directamente a los patrones de diseño.

⬤ Cubre en profundidad técnicas avanzadas de Python, incluyendo optimización, concurrencia y patrones de diseño.
⬤ Utiliza ejemplos prácticos, como un simulador de partículas, mejorando el aprendizaje a través de la aplicación.
⬤ Útil para programadores intermedios y avanzados, proporcionando conocimientos que son aplicables en entornos profesionales.
⬤ El buen ritmo de los capítulos facilita la lectura, a pesar de la extensión del libro.
⬤ Contenido relevante para quienes se preparan para entrevistas técnicas.

⬤ Los dos primeros tercios del libro pueden ser desafiantes y no inmediatamente relevantes para aquellos que buscan patrones de diseño.
⬤ Algunos temas importantes de Python, como docstrings y ciertas librerías, no se tratan extensamente.
⬤ El libro asume un conocimiento previo considerable de Python, por lo que no es adecuado para principiantes.
⬤ Algunos lectores opinaron que, aunque es excelente para investigadores, carece de algunas ideas para ingenieros de software profesionales.

(basado en 8 opiniones de lectores)

Título original:

Advanced Python Programming - Second Edition: Accelerate your Python programs using proven techniques and design patterns

Contenido del libro:

Escriba aplicaciones rápidas, robustas y altamente reutilizables utilizando la optimización interna de Python, las herramientas más avanzadas de evaluación del rendimiento y las bibliotecas más avanzadas.

Características principales:

⬤ Benchmark, perfil, y acelerar los programas de Python utilizando herramientas de optimización.

⬤ Escalar aplicaciones a múltiples procesadores con programación concurrente.

⬤ Haga aplicaciones robustas y reutilizables usando patrones de diseño efectivos.

Descripción del libro:

Las potentes capacidades de Python para implementar programas robustos y eficientes lo convierten en uno de los lenguajes de programación más solicitados.

En este libro, explorará las herramientas que le permiten mejorar el rendimiento y llevar sus programas Python al siguiente nivel.

Este libro comienza examinando las bibliotecas incorporadas y externas que agilizan las tareas en el ciclo de desarrollo, como la evaluación comparativa, la creación de perfiles y la optimización. A continuación, se familiarizará con el uso de herramientas especializadas, como bibliotecas y compiladores dedicados, para aumentar el rendimiento en tareas de cálculo numérico, incluido el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

El libro cubre la concurrencia, una solución importante para hacer que los programas sean más eficientes y escalables, y varias técnicas de programación concurrente como el multihilo, el multiproceso y la programación asíncrona.

También comprenderá los problemas comunes que causan comportamientos indeseables en los programas concurrentes.

Por último, trabajará con una amplia gama de patrones de diseño, incluidos patrones de creación, estructurales y de comportamiento, que le permitirán enfrentarse a retos complejos de diseño y arquitectura, haciendo que sus programas sean más robustos y mantenibles.

Al final del libro, estarás expuesto a una amplia gama de funcionalidades avanzadas en Python y estarás equipado con el conocimiento práctico necesario para aplicarlas a tus casos de uso.

Lo que aprenderá:

⬤ Escribir código numérico eficiente con NumPy, pandas y Xarray.

⬤ Utilizar Cython y Numba para lograr un rendimiento nativo.

⬤ Encontrar cuellos de botella en tu código Python usando perfiladores.

⬤ Optimizar sus modelos de aprendizaje automático con JAX.

⬤ Implementar programas multihilo, multiproceso y asíncronos.

⬤ Resolver problemas comunes en la programación concurrente, tales como deadlocks.

⬤ Afrontar retos de arquitectura con patrones de diseño.

A quién va dirigido este libro:

Este libro está dirigido a programadores de Python con experiencia o de nivel intermedio que deseen ampliar sus aplicaciones de forma sistemática y robusta. Este libro resultará útil a programadores de distintos ámbitos, como ingenieros de software, programadores científicos y arquitectos de software.