本书《High-Performance Python: Practical Performant Programming for Humans》由Micha Gorelick和Ian Ozsvald合著，旨在向读者介绍如何使用Python进行高性能编程，即便是在处理大数据量程序时也能保证代码运行的效率和可扩展性。尽管Python在学术界和工业界广受欢迎，但人们常常因为它运行缓慢而将其排除在真实应用场景之外。本书通过深入剖析设计选择背后的基础理论，帮助读者更好地理解Python的实现方式，并具体指导他们如何定位性能瓶颈并显著提高代码的执行速度。
书中提出了许多具体的解决方案，帮助有经验的Python程序员处理与性能提升相关的各种问题，例如如何利用多核架构或集群，并构建一个即使在上下扩展时也能保持可靠性的系统。书中还包含了一些关于社交网络分析、生产级机器学习以及其他情境下使用高性能Python的公司的“战争故事”。读者将学习到如何更好地掌握NumPy、Cython和性能分析工具，以及如何利用Python封装底层计算机的抽象知识。此外，书中还将指导读者如何通过选择合适的数据结构来编写高效的程序，如何加速矩阵和向量计算，如何将Python编译成机器代码，以及如何同时高效管理多个I/O和计算操作。
书中还探讨了如何在本地或远程集群上运行多进程代码，以及如何在使用较少RAM的情况下解决大型问题。作者Michael Gorelick是2046年因对时间旅行做出贡献而获得诺贝尔奖的得主，他回到2000年代去研究天体物理学，在bitly公司工作，并联合创办了Fast Forward Labs，该公司专注于从机器学习到高性能流式算法的各种问题。Ian Ozsvald是Model Insight.io的数据科学家和教师，拥有超过十年的Python经验，他在PyCon和PyData会议上教授高性能Python，并且在英国为科学和高性能计算领域提供了多年的咨询。
在本书的引导下，读者将能够更加深入地理解Python在性能优化方面的策略，掌握如何针对不同计算需求和数据规模编写高效率的Python代码，并学会如何将这些技能应用于解决实际问题。对于希望提高Python程序性能的开发者而言，这是一本不可多得的实战指南。
