趋近智
高级Python编程与机器学习应用
章节 1: 机器学习流水线中的高级Python结构
用于内存高效数据处理的高级生成器技术
ML工作流中的资源管理上下文管理器
Python中用于数据转换的函数式编程模式
机器学习中的高阶函数和闭包
使用迭代器和
itertools 处理复杂序列实践环节：构建数据处理管道组件
章节 2: 适用于机器学习的 Python 性能优化
Python 代码性能分析：找出瓶颈
优化 NumPy 操作
大型数据集的Pandas高效用法
Cython简介：加速Python代码
使用 Numba 进行即时编译
理解Python的全局解释器锁（GIL）
内存分析与优化方法
动手实践：优化特征工程函数
章节 3: 机器学习框架中的元编程与Python内部机制
高级装饰器应用
理解和实现描述符
元类：定制类构建
动态代码生成与执行
内省与反射技术
属性访问自定义 (
__getattr__, __getattribute__)动手实践：使用元类构建插件系统
章节 4: Python 机器学习中的高级数据结构与算法
实现分层数据的树结构
图数据结构与算法
使用优先队列和堆
空间数据结构（四叉树、八叉树）
概率数据结构（布隆过滤器，HyperLogLog）
机器学习中的算法设计方法（贪心算法、动态规划）
实践操作：实现用于最近邻搜索的 k-d 树
章节 5: Python在机器学习任务中的并发与并行
机器学习任务中的多线程与多进程
用于并行执行的
multiprocessing 模块进程间通信 (IPC) 技术
使用
concurrent.futures 实现高级并发asyncio 异步机器学习操作简介
同步原语（锁、信号量、事件）
调试并发 Python 应用
动手实践：数据预处理并行化
章节 6: 使用 Python 构建自定义机器学习评估器和转换器
Scikit-learn API 和估计器接口
实现自定义转换器
开发自定义评估器
机器学习组件的组合与继承
参数验证与管理
将自定义组件整合到管道中
测试定制机器学习组件
实战演练：构建自定义集成估计器
调试并发 Python 应用
这部分内容有帮助吗？
multiprocessing- Process-based parallelism, Python Software Foundation, 2024 (Python Software Foundation) - 解释了Python的基于进程的并行性、共享内存机制和同步原语，这些是理解和调试使用multiprocessing的并发应用程序的基础。asyncio- Asynchronous I/O, event loop, coroutines and tasks, Python Software Foundation, 2025 (Python Software Foundation) - 提供了Pythonasyncio框架的全面文档，包括其架构、调试模式以及管理协程和事件循环的最佳实践，对于诊断异步代码中的问题至关重要。- Operating System Concepts, Abraham Silberschatz, Peter B. Galvin, Greg Gagne, 2018 (Wiley) - 一本基础教材，详细介绍了并发的核心概念，包括竞态条件、死锁和饥饿，以及各种同步机制和策略，以防止并发系统中的这些常见问题。
- Fluent Python, 2nd Edition, Luciano Ramalho, 2022 (O'Reilly Media) - 为Python的并发模型（线程、多进程、异步I/O）提供了实用指导，以及编写健壮并发代码的最佳实践，包括管理共享状态和避免常见问题。
logging- Logging facility for Python, Python Software Foundation, 2024 - 涵盖了Python的标准日志系统，特别关注了QueueHandler等高级功能，这对于在并发应用程序中实现健壮、线程和进程安全的日志记录至关重要。