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开发技能
Python高级编程之高性能与异步IO(AsyncIO)
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51 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
报线下课
报直播课
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
报线下课
报直播课
定制内训
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