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• 作者：āáǎà 发布时间：2018-05-26 22:31:34

  图片和黑体字

• 作者：IIIIakersIIII 发布时间：2011-05-01 15:30:28

  89年1月第2版

• 作者：糖果裙 发布时间：2019-10-10 11:18:09

  用心做好每一件事，乐观态度面对生活。

• 作者：天涯 发布时间：2023-11-24 17:34:27

  科普的漫画读物，介绍了著名的伽利略。

• 作者：巽巖公子 发布时间：2020-02-22 16:33:02

  其实吧，我想看那么一门专门介绍一个将领的书籍，或者是一个将门家族，军事史的内容太庞大了，只能东看一点西抄一点~

• 作者：KAble 发布时间：2017-09-11 10:50:09

  向來不憚給偽書打負分，只是豆瓣沒這選項

• Python代码仅仅能够正确运行还不够，你需要让它运行得更快

  作者：lisa 发布时间：2017-06-08 15:05:36

  Python很容易学。你之所以阅读本书可能是因为你的代码现在能够正确运行，而你希望它能跑得更快。你可以很轻松地修改代码，反复地实现你的想法，你对这一点很满意。但能够轻松实现和代码跑得够快之间的取舍却是一个世人皆知且令人惋惜的现象。而这个问题其实是可以解决的。

  有些人想要让顺序执行的过程跑得更快。有些人需要利用多核架构、集群，或者图形处理单元的优势来解决他们的问题。有些人需要可伸缩系统在保证可靠性的前提下酌情或根据资金多少处理更多或更少的工作。有些人意识到他们的编程技巧，通常是来自其他语言，可能不如别人的自然。

  我们会在本书中覆盖所有这些主题，给出明智的指导去了解瓶颈并提出效率更高、伸缩性更好的解决方案。我们也会在本书中包含那些来自前人的战场故事，让你可以避免重蹈覆辙。

  Python很适合快速开发、生产环境部署，以及可伸缩系统。Python的生态系统里到处都是帮你解决伸缩性的人，让你有更多时间处理那些更有挑战性的工作。

  本书适合哪些人

  你使用Python的时间已经足够长，了解为什么某些代码会跑得慢，也见过以本书讨论的Cython、numpy以及PyPy等技术作为解决方案。你可能还有其他语言的编程经验，因此知道解决性能问题的路不止一条。

  本书主要的目标读者是那些需要解决CPU密集型问题的人，同时我们也会关注数据传输以及内存密集型问题。科学家、工程师、数据分析专家、学者通常会面临这些问题。

  我们还会关注网页开发者可能面临的问题，包括数据的移动以及为了快速提升性能而使用PyPy这样的即时（JIT）编译器。

  如果你有一个C（或C++，或Java）的背景可能会有帮助，但这不是必须的。Python最常用的解释器（CPython——你在命令行输入python时启动的标准解释器）是用C写的，所以各种钩子和库全都血淋淋地暴露了内部的C机制。但我们也会谈到对C一无所知的人也能使用的许多其他技术。

  你可能还具有CPU、内存架构和数据总线的底层知识，还是那句话，这些也不完全是必须的。

  本书不适合哪些人

  本书适用于中高级Python程序员。积极的Python初学者可能可以跟上，但我们建议要具有坚实的Python基础。

  我们不会探讨存储系统优化。如果你有一个SQL或NoSQL瓶颈，本书可能帮不了你。

  你会学到什么

  我们两位作者在业界和学术界工作了很多年，专门应对大数据应用、处理我需要更快得到答案！之类的请求、可伸缩架构等需求。我们会将自己经历千辛万苦获得的经验传授于你，让你免于重蹈覆辙。

  在每一章开头，我们会列出问题，并在后续的文字中回答（如果没有回答，告诉我们，我们会在下一个版本中修正！）。

  我们会覆盖下面这些主题：

  计算机内部结构的背景知识，让你知道在底层发生了什么。

  列表和元组——在这些基本数据结构中细微的语义和速度区别。

  字典和集合——在这些重要数据结构中的内存分配策略和访问算法。

  迭代器——Python风格的代码应该怎样写，用迭代打开无限数据流的大门。

  纯Python方法——如何高效使用Python及其模块。

  使用numpy的矩阵——像一头野兽一样使用心爱的numpy库。

  编译和即时计算——编译成机器码可以跑得更快，让性能分析的结果指引你。

  并发——高效移动数据的方法。

  multiprocessing——使用内建multiprocessing库进行并行计算的各种方式，高效共享numpy矩阵、进程间通信（IPC）的代价和收益。

  集群计算——将你的multiprocessing代码转换成在研究系统以及生产系统的本地集群或远程集群上运行的代码。

  使用更少的RAM——不需要购买大型机就能解决大型问题的方法。

  现场教训——来自前人的战场故事，让你可以避免重蹈覆辙。

  Python 2.7

  Python 2.7在科学和工程计算中是占主导地位的Python版本。在*nix环境（通常是Linux或Mac）下，64位的版本占了主导地位。64位让你能够拥有更宽广的RAM寻址范围。*nix让你构建出的应用程序的行为、部署和配置方法都可以很容易地被别人所理解。

  如果你是一个Windows用户，那么你就要系好安全带了。我们展示的大多数代码都可以正常工作，但有些东西是针对特定操作系统的，你将不得不研究Windows下的解决方案。Windows用户可能面临的最大的困难是模块的安装：搜索StackOverflow等站点应该可以帮助你找到你需要的答案。如果你正在使用Windows，那么使用一台安装了Linux的虚拟机（比如VirtualBox）可能可以帮助你更自由地进行实验。

  Windows用户绝对应该看看那些通过Anaconda、Canopy、Python(x,y)或Sage等Python发行版提供的打包的解决方案。这些发行版也会让Linux和Mac用户的生活简单许多。

  迁移至Python 3

  Python 3是Python的未来，每一个人都在迁移过去。尽管Python 2.7还将在接下来的很多年里面继续跟我们做伴（有些安装版仍在使用2004年的Python 2.4），它的退役日期已经被定在2020年了。

  升级到Python 3.3+让Python库的开发者伤透了脑筋，人们移植代码的速度一直都很慢（这是有原因的），所以人们转用Python 3的速度也很慢。这主要是因为要把一个混用了Python 2的string和Unicode数据类型的应用程序切换成Python 3的Unicode和byte实在太过复杂了。

  通常来说，当你需要重现基于一批值得信任的库的结果时，你不会想要站在危险的技术前沿。高性能Python的开发者更有可能在接下来的几年里使用和信任Python 2.7。

  本书的大多数代码只需要稍做修改就能运行于Python 3.3+（最明显的修改是print从一个语句变成了一个函数）。在一些地方，我们将特地关注Python 3.3+带来的性能提升。一个可能需要你关注的地方是在Python 2.7中 / 表示integer的除法，而在Python 3中它变成了float的除法。当然，作为一个好的开发者，你精心编写的单元测试应该已经在测试你的关键代码路径了，所以如果你的代码需要关注这点，那么你应该已经收到来自你单元测试的警告了。

  scipy和numpy从2010年开始就已经兼容Python 3了。matplotlib从2012年开始兼容，scikit-learn是2013，NLTK是2014，Django是2013。这些库的迁移备忘录可以在它们各自的代码库和新闻组里查看。如果你也有旧代码需要移植到Python 3，那么就值得回顾一下这些库移植的过程。

  我们鼓励你用Python 3.3+进行新项目的开发，但你要当心那些最近刚刚移植还没有多少用户的库——追踪bug将会更困难。比较明智的做法是让你的代码可以兼容Python 3.3+（学习一下__future__模块的导入），这样未来的升级就会更简单。

  有两本参考手册不错：《把Python 2的代码移植到Python 3》和《移植到Python 3：深度指南》。Anaconda或Canopy这样的发行版让你可以同时运行Python 2和Python 3——这会让你的移植变得简单一些。

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  本书版权符合知识共享协议“署名-非商业性使用-禁止演绎3.0”。

  欢迎以非商业性目的使用本书，包括非商业性教育。本书许可完整转载，如果你需要部分转载，请联系O’Reilly（见后面“联系我们”部分）。请根据下面的提示进行署名。

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  如何引用

  如果你需要使用本书，知识共享许可证要求你署名。署名意味着你需要写一些东西让其他人能够找到本书。下面是一个不错的例子：“High Performance Python by Micha Gorelick and Ian Ozsvald (O’Reilly). Copyright 2014 Micha Gorelick and Ian Ozsvald, 978-1-449-36159-4.”

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  我们鼓励你在Amazon这样的公开网站上评论本书——请帮助其他人了解他们是否能从本书中受益！你也可以发E-mail给我们：feedback@highperformancepython.com。

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  第12章的提供者非常亲切地共享了他们的时间和宝贵的经验。我们感谢Ben Jackson、Radim Řehůřek、Sebastjan Trebca、Alex Kelly、Marko Tasic和Andrew Godwin花费的时间和精力。

• 孔子的葵丘，没有遗迹的遗址

  作者：大猫还是小虎 发布时间：2019-02-14 13:57:54

  为了这本书，专门去葵丘会盟遗址看了看。

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  春节期间自驾出去走了走，西安、洛阳、开封……还有商丘一个叫做林七乡的地方。

  从G30高速宁陵出口下道前去，搜了下资料，“宁陵”这里是传说中的上古乐神葛天氏部落所在地，是战国信陵君的封地，是曹操起兵的地方……

  对于这个介绍，同行的家人非常不屑，这算什么，河南随便查个地名，都能甩出一串王炸。

  也是，我想去的那个地方，林七乡的“葵丘会盟遗址”，好歹也涉及春秋时期一个大事件，但都无法被收录入县城或城市的百科介绍，毕竟这里可吹嘘的素材太多了，单单一个“遗址”，具体地点还有争议，没实物留存，相关史料也不完整，仅凭史书里几个字，实在很难吸引游客来，上旅行类网站查了下，果然连相关游记都很难找到。

  车开过中原的乡村，镇里街道墙上贴着“谢绝彩礼陋俗”的标语，样式雷同的二三层小楼紧紧挨在一起，镇外田野里满是整洁干净的麦苗和挺直的行道树，但镇上的一切，房屋、道路、商铺、行人，所有的一切仿佛都盖着层灰，还有刚刚炸完的红色鞭炮碎纸片随意的铺在街道巷落以及院子里……

  家里人问：“遗址那里会是什么样。”

  我觉得：“可能比想象中更糟，但还是要去看看！”

  

  执着地想去，并非因为对春秋历史感兴趣，而是因为一本书，井上靖的小说《孔子》。这本书，借孔门弟子“焉姜”的回忆来讲述了孔子的故事与思想，春节前刚刚看完，格外喜爱。

  书中写焉姜初次见到孔子，是见“丘陵与丘陵之间稀稀落落地点缀着几许疏柳，一伙旅人漫步于山丘下，时而停下交谈，时而再度信步徜徉，围绕那一伙人的气息中，有种不容他人闯入的意味……”

  那个山丘，即是葵丘。

  葵丘之盟距离孔子的年代已过去两百年，孔子带着弟子来到这里，是因当年齐桓公会集鲁、宋、郑、卫等诸侯国于此立下盟约，盟约内容之一为：相约不筑曲防，以免黄河为兵家利用。

  春秋战乱不断，而此盟约却被列国都恪守下去，黄河幸免于兵祸决堤，无数百姓得以保全性命家园……

  书中讲，孔子真诚地对此致以敬意，并数次提及，哪怕战乱中列国陆续覆亡，人也相继死亡，人性中却仍有值得信赖的地方。

  

  真实的历史中，并不明了孔子是否携弟子到那里游历过，可考据的，仅有《论语》里这两则记录——

  子曰：“桓公九合诸侯，不以兵车，管仲之力也。如其仁，如其仁。”

  子曰：“管仲相桓公，霸诸侯，一匡天下，民到于今受其赐。微管，吾其被发左衽矣。”

  这两句感叹，意思是说管仲辅佐齐桓公，树立在各诸侯中的霸主地位，并缔结盟约减少纷争战乱，天下苍生均有受益，实在是仁的行为。如果没有管仲，我们大概还像蛮夷一样披头散发，衣襟开向左边……

  不过简单的记载，小说家妙笔为它补充上细节，也补全了孔子的形象，这个形象里，除了贤达智慧，还有浪漫赤诚。

  小说家写，孔子坚定的认为，“只要用心探寻，或多或少仍可在世间，乃至世人所创造的历史里，找到此类可贵的遗迹”，所以，他以葵丘之盟的史事晓喻众弟子，并一起去漫步其间，称之为至善的会盟。

  我很喜欢这个角度的描写，哪怕孔子从来都没有去过葵丘，哪怕更多是源于小说家的想象，但我还是想去看看。

  其实，葵丘会盟里，除了“不准引水祸、不准因别国灾荒而不卖给粮食”这类人道的内容外，也有“不准妇女参与国家大事”这种在现代看来惹人争议的条款。对于历史，总有多个角度可以切入进行观察解读，而我中意井上靖于小说《孔子》里的这个角度，富含信义与希望。

  

  有资料说井上靖为了写作这本书，在上世纪80年代6次来到中国，除了1次是到山东曲阜外，其余5次都是到河南，其中2次是到葵丘遗址这里，并捐资重建了葵丘寺。

  而今，穿过黄河故道上一座危桥，沿着一条土路走几十米，便看见了这个寺庙。

  这个地方并没有书中描写的那恬静悠然的小山丘，除了两道河堤稍稍高出一截，其余都是平原。

  葵丘寺只是很小的一个寺，门前立着块石碑，写着“葵丘会盟台遗址”，寺庙这侧，墙上涂着“抗癌中药”的广告和“劝诫吃素”的宣传画，寺庙大门关着，仅仅开了个小门，我踩过路上一层厚厚灰土走到寺门处张望了下，里面竟有稀稀拉拉六七位旅客在参观。不知他们是为何而来。

  

  虽然不远千里来到这里，但这个略显破败的寺庙并非我的目的地，虽然它有“葵丘”之名。我沿着寺庙高高的围墙走了圈，慢慢散步回到黄河故道上的危桥。

  黄河曾经流过这里，后来又变道北上，沿着手机地图划拉，如今这故道的水仍然是黄河水，它从黄河分流而来，沿着曾经的河道往南、往东缓缓流去，直至被大地完全吞没。

  历史上，黄河大改道多达26次，有记载的决口更是有上千次，有些是因为自然，有些则是人为。

  

  当年葵丘会盟约定不得引黄河水为祸，且盟约被遵守了数百年。但随着历史推进，春秋时被推崇的“盟”、“会”逐渐被正面，且不可阻挡的战争所取代，周初诸侯列国有上千之多，后来兼并沦亡至上百，几十、几个，直至秦始皇的大一统，此后天下分分合合，古老的盟约早丧失了约束力，战争愈发残酷，关于战争造成的黄河决口事件，能够轻易查到的就有如下：

  公元前225年，秦引黄河水灌大梁（今开封），魏国亡。

  五代时，朱温三次决黄河水，大水弥漫千余里至梁山，成为著名的梁山泊。

  南宋时，杜充决黄河抵抗金兵，结果导致黄河泛滥侵入淮河地带，至江苏入海。

  1938年，国民党决花园口大堤，造成89万人死亡，1200万人流离失所……

  流过葵丘会盟遗址的这一段故道即是南宋时期决口形成的，而五六百年后的清末年间，由于常年泥沙淤积，黄河下游河床抬高，造成中段溃堤决口，主流偏往北方而去，留下的故道成为了“废黄河”。

  冬日这故道里的河水清澈平静，难以想象它曾携巨浪泥沙冲破堤坝、奔涌向旷野的场面。但不管能到达怎样的想象或是搜罗到怎样的证据，两岸的一切，确确实实被河流改变过。

  

  曾看过一篇文章，讲关于黄河流域的治理是促成中国大一统局面形成的原因之一。文章里讲黄河治理牵涉上下游众多地区，且一旦出现灾情，辐射面积广，非分散小国可独立承受，必须有强有力的统一政权予全局考量进行治理，也确实，在历朝历代治理黄河都是政务之重。

  但是，关于这条河流，多么的矛盾，为了利用它的力量，可以不顾万千人的性命家园；而为了驯服它，又不得不耗费无数的财富人力。在如拉锯战般的纠缠中，奔腾河水里挟裹着人的邪恶、残酷、脆弱，也映照着人的智慧、勤劳与坚韧，这人与河流的故事，构成历史里复杂难辨的色彩。

  而如果葵丘会盟当年确实是在这个地点，可说是个奇诡的巧合，在会盟的公元前651年，这里并没有河流经过，而1700年后，战乱却将河水引来此处，像是历史的一声叹息，也像是在凸显当年列国坚守盟约的可贵。

  

  今日，这夕阳下的河滩、树林逆光呈现出一副苍茫茫景象，其中的暗灰色调如同翻开本老书，河畔有几位行人，那于天地间渺小的身影像是站立了多年……

  驱车离开时，家里人问我看到了什么。

  其实这里不够美，也不够特别，纵然夕阳下的河滩值得一看，但与北方别处的河流并无太大区别，我不过停留了片刻，很难去讲自己看到了什么，或是得到了什么，有什么意义。

  在历史书上，关于葵丘会盟，多是同春秋时期的政治局面一同介绍，是春秋五霸齐桓公称霸的标志性事件。历史由无数的碎片组成，在河南，这中原大地，随意一个地名就包含了不少过往故事，但令人动念前往的并不多。

  

  而选择来到葵丘遗址这里，是因《孔子》一书中对会盟意义的肯定，它是历史中极为闪光的时刻，也因那本书对孔子形象的塑造。

  书里关于葵丘之盟的感叹细节是为带出孔子的思想，书中有段话我很喜欢，写孔子讲天命，讲：在世为人只能将自身投入强大的天意之中，成败由天，一往直前去走自身信奉的道路，即便在此丧失伦次的滔滔乱世，这也是世人唯一的为人之道。这信奉的道路，就是“仁义大道”。

  井上靖写作《孔子》时已是80高龄，书中借孔子弟子的回忆来写孔子，毋宁说是在写他自己对孔子、对人生的认识。我由这本书找去葵丘遗址，一个没有任何遗物的遗址，也许，仅仅只是想通过一次旅行向遥远的时空致敬，向缔结盟约的各国，向孔子，向《孔子》的写作者致敬

  去到那里，在那旷野河畔的风中，那冬日冰凉的空气与苍茫的景致，以及周围现代那脏脏乱乱的村镇里，看不见历史里曾发生的故事，也无法看见，能够看见的、感受到的只有一个写作者对历史的温情与敬意，他于历史细节处展开的想象，满是一个老人的气度与浪漫。

  书中有一处，写孔子弟子参加完讲学的心境，“每当聚会结束，返回宿处之际，昂首所见夜空分外美好，恍若置身梦境”。而我的旅行，去到那里，借由小说家的描述，也宛如完成了一个梦。