「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