Раскройте возможности Python и его экосистемы для решения задач параллельных и высокопроизводительных вычислений! Книга последовательно знакомит с методами параллельного программирования на Python — от базовых концепций до современных инструментов для распределённых и ускоренных вычислений. Отдельное внимание уделено подходам к оптимизации вычислений. Практические примеры демонстрируют применение параллельных подходов в аналитике данных, машинном обучении и научном моделировании. Вы узнаете, какие ограничения и компромиссы сопровождают различные модели параллелизма, и научитесь выбирать архитектурные решения в зависимости от характера нагрузки. Книга также рассматривает современные тенденции развития параллельных вычислений и их влияние на экосистему Python. Вы научитесь: проектировать и реализовывать параллельные алгоритмы на Python; эффективно использовать потоки, процессы и асинхронные механизмы выполнения; масштабировать приложения для работы с большими объёмами данных; применять инструменты ускорения вычислений, включая GPU; выбирать архитектурные решения с учётом производительности, ограничений и требований к масштабируемости. Издание предназначено разработчикам программного обеспечения, работающим с Python и стремящимся повысить производительность своих приложений. Книга будет полезна как практикующим инженерам, так и студентам технических специальностей, изучающим параллельное и распределённое программирование. Желательны базовые знания Python и понимание принципов работы операционных систем.