Distributed Computing with Python

• Editorial ‏ : ‎ Packt Publishing
• Fecha de publicación ‏ : ‎ 12 Abril 2016
• Idioma ‏ : ‎ Inglés
• Número de páginas ‏ : ‎ 156 páginas
• ISBN-10 ‏ : ‎ 1785889699
• ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1785889691

Distributed Computing with Python, escrito por Francesco Pierfederici, es una obra fundamental para los profesionales de la informática que buscan escalar sus aplicaciones y aprovechar al máximo el potencial de los sistemas modernos. En un entorno tecnológico donde el procesamiento de grandes volúmenes de datos es la norma, este libro técnico ofrece las herramientas necesarias para diseñar y gestionar infraestructuras distribuidas de alto rendimiento. A través de sus páginas, el lector aprenderá a implementar arquitecturas que no solo son escalables, sino también tolerantes a fallos, utilizando las bibliotecas más eficaces y actualizadas del ecosistema Python.

Este recurso está diseñado específicamente para desarrolladores y profesionales técnicos que desean profundizar en la computación paralela y distribuida. El contenido guía al usuario desde los conceptos básicos hasta la ejecución de sistemas complejos, permitiendo que el conocimiento se traduzca en soluciones reales para desafíos de ingeniería de software. Al dominar estas técnicas, el lector podrá optimizar recursos y mejorar significativamente la eficiencia de sus procesos digitales en entornos corporativos o de investigación.

Al adquirir este manual de la editorial O Reilly, accedes a una guía práctica que transformará tu manera de entender la infraestructura informática y el manejo de datos a gran escala. Potencia tus habilidades técnicas hoy mismo y asegura el éxito de tus proyectos futuros con el dominio de la computación distribuida en Python.

Harness the power of multiple computers using Python through this fast-paced informative guide

About This Book

• You'll learn to write data processing programs in Python that are highly available, reliable, and fault tolerant
• Make use of Amazon Web Services along with Python to establish a powerful remote computation system
• Train Python to handle data-intensive and resource hungry applications

Who This Book Is For

This book is for Python developers who have developed Python programs for data processing and now want to learn how to write fast, efficient programs that perform CPU-intensive data processing tasks.

What You Will Learn

• Get an introduction to parallel and distributed computing
• See synchronous and asynchronous programming
• Explore parallelism in Python
• Distributed application with Celery
• Python in the Cloud
• Python on an HPC cluster
• Test and debug distributed applications

In Detail

CPU-intensive data processing tasks have become crucial considering the complexity of the various big data applications that are used today. Reducing the CPU utilization per process is very important to improve the overall speed of applications.

This book will teach you how to perform parallel execution of computations by distributing them across multiple processors in a single machine, thus improving the overall performance of a big data processing task. We will cover synchronous and asynchronous models, shared memory and file systems, communication between various processes, synchronization, and more.