这是一本深入解读Python并发编程和高性能编程的原理和特性，并指导读者落地实践的专业技术书。本书共分为4篇19章，外加2个附录。 基础篇：对Python并发编程和高性能编程所涉概念解读详细解读，对Python3.x系列版本在高并发、高性能方面所做的概念进行简单分析。 高并发篇：从原理、主要模块、协程、线程、锁、优先级、同步/异步、原子性和线程池等多个方面对Python实现高并发进行深度解读。 高性能篇：从代码优化、profile、Python c扩展这三个方面分析Python实现高性能的原理。 实践篇：本篇首先介绍了基础实践环境的搭建方法，然后通过3个常见的高并发、高性能场景对如何在日常工作中实现高性能、高并发编程进行了详细指导。 两个附录分别介绍了当下主流两个框架Django和fastAPI的简单使用方法。

这是一本深入解读Python并发编程和高性能编程的原理和特性，并指导读者落地实践的专业技术书。本书共分为4篇19章，外加2个附录。 基础篇：对Python并发编程和高性能编程所涉概念解读详细解读，对Python3.x系列版本在高并发、高性能方面所做的概念进行简单分析。 高并发篇：从原理、主要模块、协程、线程、锁、优先级、同步/异步、原子性和线程池等多个方面对Python实现高并发进行深度解读。 高性能篇：从代码优化、profile、Python c扩展这三个方面分析Python实现高性能的原理。 实践篇：本篇首先介绍了基础实践环境的搭建方法，然后通过3个常见的高并发、高性能场景对如何在日常工作中实现高性能、高并发编程进行了详细指导。 两个附录分别介绍了当下主流两个框架Django和fastAPI的简单使用方法。

本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。

本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。 本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。

本书主要探讨高并发场景下系统设计的原理和实践案例，帮助读者系统、快速地理解高并发系统的设计原理与相关实践，以及掌握解决高并发场景下可能遇到的各种问题的方法。 　　本书共6章。第1章介绍高并发系统的发展历史、设计难点和基本设计原则，以及度量指标；第2～4章介绍有助于提升高并发系统可用性的3种方法—系统容错、冗余和分片；第5章从提升高并发系统性能的角度讲解并发与异步的原理和实践技巧；第6章从系统运维和团队流程管理两个角度讲解如何提升团队对高并发系统的把控性，进而提升系统的可用性。 　　本书既适合软件开发人员阅读，也适合对高并发系统设计感兴趣的科研人员和计算机相关专业的学生阅读，还可用作中小型企业的内训教材。

本书主要探讨高并发场景下系统设计的原理和实践案例，帮助读者系统、快速地理解高并发系统的设计原理与相关实践，以及掌握解决高并发场景下可能遇到的各种问题的方法。 　　本书共6章。第1章介绍高并发系统的发展历史、设计难点和基本设计原则，以及度量指标；第2～4章介绍有助于提升高并发系统可用性的3种方法—系统容错、冗余和分片；第5章从提升高并发系统性能的角度讲解并发与异步的原理和实践技巧；第6章从系统运维和团队流程管理两个角度讲解如何提升团队对高并发系统的把控性，进而提升系统的可用性。 　　本书既适合软件开发人员阅读，也适合对高并发系统设计感兴趣的科研人员和计算机相关专业的学生阅读，还可用作中小型企业的内训教材。

《C++高性能编程》详细阐述了与C++高性能编程相关的基本解决方案，主要包括性能和并发性简介，性能测量， CPU架构、资源和性能，内存架构和性能，线程、内存和并发，并发和性能，并发数据结构，C++中的并发，高性能C++，C++中的编译器优化，未定义行为和性能，性能设计等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

《C++高性能编程》详细阐述了与C++高性能编程相关的基本解决方案，主要包括性能和并发性简介，性能测量， CPU架构、资源和性能，内存架构和性能，线程、内存和并发，并发和性能，并发数据结构，C++中的并发，高性能C++，C++中的编译器优化，未定义行为和性能，性能设计等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

CUDA是用来促进并行程序开发的一种计算架构。它与各种广泛的软件平台一起使用，使得程序员在构建高性能的应用程序的时候，可以借助图形处理单元(GPU)的强大力量。尽管GPU在图形和游戏编程领域应用多年，现在，CUDA使得开发其他领域的应用程序的程序员，也能够使用GPU的宝贵资源。本书由CUDA软件平台团队的两位高级成员撰写，介绍程序员如何利用这一新的技术。作者介绍了CUDA的各个方面，及其高级功能，还介绍了如何使用CUDAC扩展，以及如何编写真正表现出优秀性能的CUDA软件。

UDA是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时，CUDA架构能充分发挥GPU的强大计算功能。《GPU高性能编程CUDA实战》首先介绍了CUDA架构的应用背景，并给出了如何配置CUDA C的开发环境。然后通过矢量求和运算、矢量点积运算、光线跟踪、热传导模拟等示例详细介绍了CUDA C的基本语法和使用模式。通过学习本书，读者可以清楚了解CUDA C中每个功能的适用场合，并编写出高性能的CUDA软件。 《GPU高性能编程CUDA实战》适合具备C或者C++知识的应用程序开发人员、数值计算库开发人员等，也可以作为学习并行计算的学生和教师的教辅。