Python 性能技巧 – 第 1 部分：让你的代码运行得更快
掌握让 Python 代码运行速度比用 C/C++ 和 Rust 编程语言编写的代码更快的技巧
学习内容：
* 比较 Python、C、Java、Rust 和 Go 中简单计算密集型程序的性能
* 了解如何让你的 Python 代码比用 C 和 Rust 编写的类似代码更快
* 学习提高 Python 代码性能的技巧和技术
* 了解如何使用 PyPy、Pythran、Cython 和 Numba 来提高 Python 代码的性能
* 了解使用 PyPy、Pythran、Cython 和 Numba 的限制和最佳实践
* 了解如何提高 Python 中线程的性能
课程内容主题：
* 其他 IT 和软件
* 信息技术与软件
课程要求：
* Python 编程基础知识
课程详细描述：
* 有一[PAD151775]
有一句名言说“如果你想要更快地编写编码，请使用 Python；但如果你想要让你的代码运行得更快 – 就使用 C”！
* 本课程专为希望在不牺牲代码可读性或可维护性的情况下最大限度提高性能的 Python 开发人员而设计。无论您是在开发 Web 应用程序、数据分析脚本还是后端进程，您都会找到优化代码以获得高性能的技能，而不会牺牲 Python 编程语言的强大功能、优势和精髓。
* 课程将深入探讨提高 Python 性能的基本策略，涵盖执行即时编译、提前优化等的工具和替代语言运行时。
* 学习如何让 Python 代码运行速度堪比用 C/C++/Rust 编写的代码，并掌握这些工具的最佳实践和用例场景。
* 学习并行化线程的技巧（绕过 Global-Interpreter-Lock 或 GIL 的限制）。
* 课程结束时，您将拥有一套性能增强技术工具包，将 Python 技能提升到新水平，告别运行缓慢的程序，迎接精简、强大且针对速度优化的代码。
* 适合人群：想要提高 Python 代码性能的 Python 初级开发人员。
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