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- Mastering Concurrency in Python. Create faster programs using concurrency, asynchronous, multithreading, and parallel programming
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![Mastering Concurrency in Python. Create faster programs using concurrency, asynchronous, multithreading, and parallel programming](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_15cf.jpg)
Mastering Concurrency in Python. Create faster programs using concurrency, asynchronous, multithreading, and parallel programming
E-book
Python is one of the most popular programming languages, with numerous libraries and frameworks that facilitate high-performance computing. Concurrency and parallelism in Python are essential when it comes to multiprocessing and multithreading; they behave differently, but their common aim is to reduce the execution time. This book serves as a comprehensive introduction to various advanced concepts in concurrent engineering and programming.
Mastering Concurrency in Python starts by introducing the concepts and principles in concurrency, right from Amdahl's Law to multithreading programming, followed by elucidating multiprocessing programming, web scraping, and asynchronous I/O, together with common problems that engineers and programmers face in concurrent programming. Next, the book covers a number of advanced concepts in Python concurrency and how they interact with the Python ecosystem, including the Global Interpreter Lock (GIL). Finally, you'll learn how to solve real-world concurrency problems through examples.
By the end of the book, you will have gained extensive theoretical knowledge of concurrency and the ways in which concurrency is supported by the Python language
Mastering Concurrency in Python starts by introducing the concepts and principles in concurrency, right from Amdahl's Law to multithreading programming, followed by elucidating multiprocessing programming, web scraping, and asynchronous I/O, together with common problems that engineers and programmers face in concurrent programming. Next, the book covers a number of advanced concepts in Python concurrency and how they interact with the Python ecosystem, including the Global Interpreter Lock (GIL). Finally, you'll learn how to solve real-world concurrency problems through examples.
By the end of the book, you will have gained extensive theoretical knowledge of concurrency and the ways in which concurrency is supported by the Python language
- 1. Concurrent and Parallel Programming - An Advanced Introduction
- 2. Amdahl’s Law
- 3. Working with Threads in Python
- 4. Using the ‘with’ Statement in Threads
- 5. Concurrent Web Scraping
- 6. Working with Processes in Python
- 7. The Reduction Operation in Processes
- 8. Concurrent Image Processing
- 9. Introduction to Asynchronous I/O
- 10. Asyncio: Pros and Cons
- 11. TCP with Asyncio
- 12. Deadlock
- 13. Starvation
- 14. Race Conditions
- 15. The Global Interpreter Lock
- 16. Designing Lock-Free and Lock-Based Concurrent Data Structures
- 17. Memory Models and Operations on Atomic Types
- 18. Building a Server from Scratch
- 19. Testing, Debugging, and Scheduling Concurrent Applications
- Titel: Mastering Concurrency in Python. Create faster programs using concurrency, asynchronous, multithreading, and parallel programming
- Autor: Quan Nguyen
- Originaler Titel: Mastering Concurrency in Python. Create faster programs using concurrency, asynchronous, multithreading, and parallel programming
- ISBN: 9781789341362, 9781789341362
- Veröffentlichungsdatum: 2018-11-27
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_15cf
- Verleger: Packt Publishing