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Python高级编程之高性能与异步IO(AsyncIO) 
435 次浏览  5 次
Jack老师
曾任某跨国企业高级开发工程师.
 
时间地点: 北京 上海 深圳 根据报名开班
课程费用: 5000元/人 详见 公开课学习手册
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    Python超强的数据分析能力,承担越来越多的数据分析任务,海量数据的分析对性能是很大的挑战,本课程帮助Python开发者充分了解Python的性能工作原理,并利用异步IO实现性能解耦,提高应用的性能。
    培训目标:
    • 使用分析工具追踪和优化Python程序的性能
    • 理解CPython解释器性能瓶颈存在原因和优化方法
    • 深入理解AsyncIO并能够用其编写并行化包处理任务
    • 熟悉AsyncIO循环的设计思路,并熟练掌握异步任务交互的方法
    培训对象:Python开发工程师
    学员基础:具有一定的Python编程经验,最好带着性能问题来。
    授课方式:定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
    培训内容:2天
    Python程序的性能分析
    • 分析与评估Python程序性能的工具
    • 使用cProfile模块和图形化工具分析程序性能瓶颈
    • 使用line_profiler库实现逐行性能分析
    • 练习:评估并优化一个计算程序的性能表现
    Python为什么”慢”?
    • CPython与其他语言性能比较
    • GIL带来的性能下降
    • 解释过程对性能的影响
    • 动态类型对性能的影响
    • 为什么我们还坚持使用Python
    • 优化方法
      • 使用不同的
    通过AsyncIO实现并发编程
    • 进程、线程与协程
    • 异步任务的创建和运行
    • 在异步任务中增加新的异步任务(等待、并行)
    • 在异步任务中调用同步任务
    • 将阻塞IO代码迁移到异步IO
    • 实例:使用异步IO方式编写Web客户端与服务器
    • 异步任务间的同步
    • 取消任务
    • 异步任务的调试和日志
    • 第三方并发处理库
    事件循环的原理与选择
    • 异步事件循环的作用及原理
    • 练习:使用生成器实现一个异步事件循环
    • 不同事件循环的性能比较
    • 更换事件循环的方法
    • 实例:使用uvloop作为默认事件循环
    深入理解AsycnIO机制
    • 异步化的变迁
    • Python中异步化处理网络报文的模型
      • 基于回调的传输/协议模型
      • 基于协程的流式模型
      • 异步化底层socket调用
    高性能Python程序架构设计
    • 不同应用场景下的架构设计
      • IO、Web型应用程序
      • 数学处理程序
      • 大数据
    • 环境隔离、虚拟化与容器化带来的帮助
     
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