Computação de Alto Desempenho com Python

Informações Básicas

Carga horária: 

45h

Pré-requisito: 

 não tem.

Ementa: 

Conceitos avançados de Python. Otimizando o Python. Analisando performance. Uso otimizado de Numpy e Pandas. Interações com a Linguagem C. Interações com FORTRAN. Usando Cython. Explorando o Pypy. Numba. Concorrência e processamento assíncrono. Processamento paralelo: Threads e processos. Processamento distribuído: Dask e Pyspark.

Bibliografia

Obrigatória: 

·       Python High Performance - Second Edition: Build high-performing, concurrent, and distributed applications. Gabriele Lanaro. 2017
·        High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans. Misha Gorelik e Ian Ozvald. O’Reilly. 2014
·       Fluent Python. Luciano Ramalho. O’Reilly. 2015

Complementar: 

·       Cython: A guide for programmers. Kurt Smith. 2015
·       IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook - Second Edition: Over 100 hands-on recipes to sharpen your skills in high-performance and data science in the Jupyter Notebook. Cyrille Rossant. 2018
·       Elegant SciPy: The Art of Scientific Python. Juan Nunez-Iglesias and Stéfan van der Walt. 2017
·       Guide to NumPy: 2nd Edition. Travis E. Oliphant. 2015
·       Computação Científica com Python, Flávio Codeço Coelho. 2007