尽管 Python 为机器学习 (machine learning)开发提供了极大的灵活性，但其解释型特性可能导致性能问题，尤其是在处理大型数据集或计算密集型算法时。在小样本上运行良好的代码，在生产环境中可能会变得极其缓慢。高效执行通常是实用机器学习应用的一项需求。

本章主要介绍识别并解决 Python 机器学习代码中性能瓶颈的方法。你将学习如何：

• 使用性能分析工具定位程序中的缓慢部分。
• 编写更高效的代码，运用优化的 NumPy 和 Pandas 使用技巧。
• 通过使用 Cython 和 Numba 等即时编译工具，加速重要的代码片段。
• 理解 Python 全局解释器锁 (GIL) 对 CPU 密集型任务并发性的影响。
• 应用内存分析和优化策略，以减少应用程序的内存占用。

应用这些方法后，你可以大幅提升数据处理、特征工程和模型训练的速度，使你的机器学习工作流程更快、更具扩展性。我们将从识别性能问题入手，逐步实施使用成熟 Python 库和技术的具体方案。