内容紹介：「そう、すべては速さのために」Ｐｙｔｈｏｎでデータセットを扱う際、最後に重要になってくるのはやはり「処理速度」です。データが巨大であればあるほど、ちょっとした工夫が処理速度を向上させ、「データの氾濫」ともいえる現状を打開する鍵になってくれます。Ｐｙｔｈｏｎの特性を理解しつつそのパフォーマンスを最大限に引き出し、さらにハイパフォーマンスなライブラリを正しく利用することができれば、遅い遅いといわれがちなＰｙｔｈｏｎにおいても、爆速な処理を手にすることができるのです。本書は、組み込み機能やスレッディング特性、ＣＰｙｔｈｏｎのグローバルインタプリタロック（ＧＩＬ）などに始まり、Ｃｙｔｈｏｎへの移行やＧＰＵの利用に至るまでの多面的なアプローチを紹介し、単にマシン性能を上げたり、マシンの数を増やすだけでは得られない、効率的なＰｙｔｈｏｎアプリケーションの記述をサポートします。【本書は『Ｆａｓｔ　Ｐｙｔｈｏｎ：　Ｈｉｇｈ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　ｆｏｒ　ｌａｒｇｅ　ｄａｔａｓｅｔｓ』の邦訳書です。】◆◆もくじ◆◆●Ｐａｒｔ　１　基礎的なアプローチ　・Ｃｈａｐｔｅｒ　１　データ処理の効率化が急がれている　・Ｃｈａｐｔｅｒ　２　組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す　・Ｃｈａｐｔｅｒ　３　並行性、並列性、非同期処理　・Ｃｈａｐｔｅｒ　４　ハイパフォーマンスなＮｕｍＰｙ●Ｐａｒｔ　２　ハードウェア　・Ｃｈａｐｔｅｒ　５　Ｃｙｔｈｏｎを使って重要なコードを再実装する　・Ｃｈａｐｔｅｒ　６　メモリ階層、ストレージ、ネットワーク●Ｐａｒｔ　３　現代のデータ処理のためのアプリケーションとライブラリ　・Ｃｈａｐｔｅｒ　７　ハイパフォーマンスなｐａｎｄａｓとＡｐａｃｈｅ　Ａｒｒｏｗ　・Ｃｈａｐｔｅｒ　８　ビッグデータの格納●Ｐａｒｔ　４　高度なトピック　・Ｃｈａｐｔｅｒ　９　ＧＰＵコンピューティングを使ったデータ分析　・Ｃｈａｐｔｅｒ　１０　Ｄａｓｋを使ったビッグデータの分析　・付録Ａ　環境のセットアップ　・付録Ｂ　Ｎｕｍｂａを使って効率的な低レベルコードを生成する
本書の目的は、Ｐｙｔｈｏｎエコシステムでより効率的なアプリケーションを記述する手助けをすることにあります。より効率的とは、コードが使うＣＰＵサイクル、ストレージ領域、ネットワーク通信が少なくなることを意味します。本書では、パフォーマンスの問題に総合的なアプローチでのぞみます。ピュアＰｙｔｈｏｎでのコード最適化テクニックについて説明するだけではなく、ＮｕｍＰｙやｐａｎｄａｓなど広く使われているデータライブラリの効率的な使い方についても検討します。Ｐｙｔｈｏｎでは十分なパフォーマンスが得られないケースがあるため、スピードがさらに求められる場合はＣｙｔｈｏｎについても検討します。この総合的なアプローチの一環として、コードの設計にハードウェアが与える影響にも目を向け、現代のコンピュータアーキテクチャがアルゴリズムのパフォーマンスにおよぼす影響を分析します。また、ネットワークアーキテクチャが効率におよぼす影響と、高速なデータ分析でのＧＰＵコンピューティングの使い方も調べます。
もくじ情報：１　基礎的なアプローチ（データ処理の効率化が急がれている；組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す；並行性、並列性、非同期処理；ハイパフォーマンスなＮｕｍＰｙ）；２　ハードウェア（Ｃｙｔｈｏｎを使って重要なコードを再実装する；メモリ階層、ストレージ、ネットワーク）；３　現代のデータ処理のためのアプリケーションとライブラリ（ハイパフォーマンスなｐａｎｄａｓとＡｐａｃｈｅ　Ａｒｒｏｗ；ビッグデータの格納）；４　高度なトピック（ＧＰＵコンピューティングを使ったデータ分析；Ｄａｓｋを使ったビッグデータの分析）；付録Ａ　環境のセットアップ；付録Ｂ　Ｎｕｍｂａを使って効率的な低レベルコードを生成する

アントン，チアゴ・ロドリゲス(アントン，チアゴロドリゲス)
情報学の工学士号とバイオインフォマティクスの博士号を持つ。現在はバイオテクノロジー分野に従事している。科学計算とデータエンジニアリングのタスクを実行するためにＰｙｔｈｏｎとそのすべてのライブラリを使っている。アルゴリズムの重要な部分を最適化するために、ＣやＲｕｓｔなどの低水準言語をよく使っている。現在はＡｍａｚｏｎ　ＡＷＳベースのインフラで開発を行っているが、キャリアの大部分ではオンプレミスのコンピューティングクラウドと科学クラウドを使っていた。業界での活動に加えて、科学計算の研究では、ケンブリッジ大学とオックスフォード大学でデータ分析のポスドクを務めた経験がある。モンタナ大学では、リサーチサイエンティストとして生物学データを分析するための科学計算インフラ全体を一から開発した（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）