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Parallel and High Performance Programming with Python, 2nd Edition 

《使用 Python 进行并行和高性能编程》

作者： Fabio Nelli 

出版社：Orange Education Pvt Ltd

出版时间：2026年2月5日

Python 是数据科学、人工智能和云计算的基石，而对速度和可扩展性的需求从未如此之高。因此，掌握并行和高性能编程对于将 Python 转变为满足现代性能需求的工具至关重要。

本书以第一版的成功为基础，扩展并更新了原有内容，新增了面向下一代计算的框架、部署模式和加速技术。您将首先掌握并行、线程和多进程

的核心概念，然后学习异步编程，以实现响应迅速且高效的工作负载。本书指导您如何在集群上进行分布式 Python 编程，并深入探讨如何使用 CUDA 和 PyTorch 进行 GPU 加速。您将探索数据科学和人工智能领域的实际应用，并学习如何使用 Ray、Modin 和 Spark 无缝扩展管道。

高级章节介绍了 Joblib 优化、Kubernetes 和面向云原生工作负载的无服务器扩展，以及 FPGA 加速和量子计算等前沿主题，为您提供面向未来的性能工具包。本书包含大量实践示例、基准测试和可直接部署的最佳实践，帮助您将日常 Python 编程转化为高性能的生产级系统。

您将学到：

● 使用并行、并发和异步模式设计和优化高性能 Python 应用程序。

● 分析、诊断并消除实际工作负载中的 CPU、I/O 和内存瓶颈。

● 使用 CUDA 内核、PyTorch 张量、NumPy 向量化和 GPU 加速的深度学习工作流来加速计算密集型任务。

● 使用 Dask、Ray、Apache Spark 和 Modin 无缝构建和扩展分布式系统，以进行海量数据处理。

● 在 Kubernetes、AWS Lambda 和 Azure Functions 上部署和编排计算管道，以实现经济高效的可扩展性。

● 集成 Joblib、FPGA 工作流和量子模拟框架等先进加速技术，保持领先地位。

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Computational Optimization: Machine Learning and Fuzzy Systems

《计算优化：机器学习和模糊系统》

作者：  Narinder Kaur (Editor), Bobbinpreet Kaur (Editor), Yonis Gulzar (Editor), Dac-Nhuong Le (Editor) 

出版社：De Gruyter

出版时间：2026年1月15日

本书探讨了计算优化方法、数据科学、机器学习和数学分析之间的关联。本书深入剖析了机器学习模型的数学分析，并提供了涵盖医疗保健、金融和电子商务等多个领域的案例研究。其中，电子商务案例展示了优化在特征选择、超参数选择和模型选择方面的实际应用。本书还包含了在农业、电子商务、医疗保健和金融投资组合管理等实际场景中评估和改进机器学习模型的实践经验。

本书面向研究人员、工程师、数学家和计算机科学家，旨在通过将理论概念与实际应用相结合，提高计算优化技术在实时场景中的应用价值。