まいみ０９のお買い物ダイアリ

強力なライブラリを豊富に備え、科学計算から統計分析、金融工学まで利用が広がる Python。スクリプト言語とは思えない高速性の秘密が、NumPyやSciPyなどのPythonパッケージで広く使われている Cythonです。 CythonはPythonプログラムの実装を高速化するコンパイラであると同時に、 C/C++で書かれたライブラリをPythonから利用できるようにするブリッジとしての役割も果たします。
本書は Pythonの表現力とC/C++の速さを備えたCythonを使って、 高速なシステムを効率的に開発する手法を示します。科学技術計算や統計分析の分野では恒常的にある「Pythonを 高速化したい」というニーズに応える一冊です。

出版社の情報より。

Cython
著者：クルト・W．スミス
発売日：2015年6月
発行元：オライリー・ジャパン
発売元：オーム社
ページ数：245p
ISBN：9784873117270
価格：3,456円（税込、送料込）
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主な目次

• 1章　Cythonの基本
  • 1.1　Python、C、Cythonの比較
    • 1.1.1　関数呼び出しのオーバーヘッド
    • 1.1.2　ループ処理
    • 1.1.3　算術演算
    • 1.1.4　スタックとヒープ
  • 1.2　頭を冷やそう
  • 1.3　CythonによるCコードのラップ
  • 1.4　まとめ
• 2章　Cythonコードのコンパイルと実行
  • 2.1　Cythonのコンパイルパイプライン
    • 2.1.1　コンパイラのインストールとセットアップのテスト
  • 2.2　標準的な方法：distutilsとcythonizeを使う方法
    • 2.2.1　使用するdistutilsスクリプト
    • 2.2.2　Mac OS X、Linuxでのdistutilsを使うコンパイル
    • 2.2.3　Windowsでのdistutilsを使うコンパイル
    • 2.2.4　拡張モジュールの使い方
  • 2.3　IPythonの%%cythonを使う対話的Cython
  • 2.4　pyximportによるその場でのコンパイル
    • 2.4.1　pyximportの制御と依存関係の管理
    • 2.4.2　外部依存コードがあるときのpyximportの例
    • 2.5　手作業でのコンパイル
    • 2.6　Cythonとほかのビルドシステムの組み合わせ
      • 2.6.1　CMakeとCython
      • 2.6.2　SConsとCython
      • 2.6.3　MakeとCython
    • 2.7　コンパイラディレクティブ
    • 2.8　まとめ
• 3章　Cythonの深層
  • 3.1　インタープリタによる実行とコンパイラによる実行
  • 3.2　動的な型付けと静的な型付け3.3　cdefによる静的型宣言
    • 3.3.1　Cythonにおける自動型推論
    • 3.3.2　CythonにおけるCポインタ
    • 3.3.3　静的に型付けされた変数と動的に型付けされた変数の併用
    • 3.3.4　Python型の静的な宣言
    • 3.3.5　スピードを得るための静的型付け
    • 3.3.6　参照カウント管理と静的文字列型
  • 3.4　Cythonの3種類の関数
    • 3.4.1　defキーワードによるCython内のPython関数
    • 3.4.2　cdefキーワードによるCython内のC関数
    • 3.4.3　cpdefによるdef関数とcdef関数の融合
    • 3.4.4　関数と例外処理
    • 3.4.5　関数とembedsignatureコンパイラディレクティブ
  • 3.5　強制型変換とキャスト
  • 3.6　構造体、共用体、列挙型の宣言
  • 3.7　ctypedefによる型エイリアス
  • 3.8　Cythonのforループとwhileループ
    • 3.8.1　効率のよいループを生成するためのガイドライン
    • 3.8.2　ループの例
  • 3.9　Cythonプリプロセッサ
  • 3.10　Python 2とPython 3間の橋渡し
    • 3.10.1　str、unicode、bytesについて
  • 3.11　まとめ
• 4章　Cythonの実際：多体問題シミュレーション
  • 4.1　Pythonによる多体問題コードの概要
  • 4.2　Cythonへの変換
    • 4.2.1　Pythonでのデータ構造と構成
    • 4.2.2　Pythonデータ構造からC構造体への変換
    • 4.2.3　Cython化バージョンの実行
  • 4.3　まとめ
• 5章　Cythonと拡張型
  • 5.1　Pythonのクラスと拡張型の比較
  • 5.2　Cythonの拡張型
  • 5.3　型の属性とアクセス制御
  • 5.4　Cレベルの初期化とクリーンアップ
  • 5.5　cdefメソッドとcpdefメソッド
  • 5.6　継承とサブクラス化
    • 5.6.1　キャストとサブクラス
    • 5.6.2　拡張型のオブジェクトとNone
  • 5.7　Cythonにおける拡張型プロパティ
  • 5.8　特殊メソッドはさらに特殊
    • 5.8.1　算術演算メソッド
    • 5.8.2　リッチ比較
    • 5.8.3　イテレータのサポート
  • 5.9　まとめ
• 6章　Cythonコードの構成
  • 6.1　Cythonの実装（.pyx）、宣言（.pxd）ファイル
  • 6.2　cimport文
    • 6.2.1　定義済みの定義ファイル
  • 6.3　インクルードファイルとinclude文
  • 6.4　Pythonパッケージ内のCythonモジュールの構成とコンパイル
  • 6.5　まとめ
• 7章　CythonによるCライブラリのラップ
  • 7.1　Cythonにおける外部Cコードの宣言
    • 7.1.1　Cythonはラップを自動化しない
  • 7.2　外部C関数とtypedefの宣言
  • 7.3　Cの構造体、共用体、列挙型の宣言とラップ
  • 7.4　C関数のラップ
  • 7.5　拡張型を使ったC構造体のラップ
  • 7.6　const、その他の修飾子、Cythonが生成するコードの制御
  • 7.7　エラーチェックと例外の生成
  • 7.8　コールバック
    • 7.8.1　コールバックと例外の伝播
  • 7.9　まとめ
• 8章　CythonによるC++ライブラリのラップ
  • 8.1　単純な例：MT_RNGクラス
    • 8.1.1　ラッパー拡張型
    • 8.1.2　C++によるコンパイル
    • 8.1.3　Pythonからのラッパーの使い方
    • 8.1.4　多重定義されたメソッドと関数
    • 8.1.5　多重定義された演算子
  • 8.2　C++例外
  • 8.3　C++インスタンスのスタックおよびヒープ上のメモリ割り当て
  • 8.4　C++クラス階層の取り扱い
  • 8.5　C++テンプレート
    • 8.5.1　テンプレート関数とCythonの融合型
    • 8.5.2　テンプレートクラス
    • 8.5.3　イテレータと入れ子クラス
    • 8.5.4　インクルードされたSTLコンテナクラスの宣言
  • 8.6　メモリ管理とスマートポインタ
  • 8.7　まとめ
• 9章　Cythonのプロファイリングツール
  • 9.1　Cythonの実行時間のプロファイリング
  • 9.2　プロファイリングとアノテーション
  • 9.3　まとめ
• 10章　Cython、NumPy、型付きメモリビュー
  • 10.1　新しいバッファプロトコルの威力
    • 10.1.1　memoryview型
  • 10.2　型付きメモリビュー
    • 10.2.1　型付きメモリビューの例
    • 10.2.2　型付きメモリビューデータに対するCレベルのアクセス
    • 10.2.3　安全性を犠牲にした性能の向上
    • 10.2.4　型付きメモリビューの宣言
    • 10.2.5　型付きメモリビューの使い方
    • 10.2.6　バッファを越えて
  • 10.3　C、C++配列のラップ
    • 10.3.1　CythonとC配列の正しい（そして自動的な）メモリ管理
  • 10.4　まとめ
• 11章　Cythonの実際：スペクトルノルム
  • 11.1　Pythonによるスペクトルノルム計算コードの概要
  • 11.2　性能のプロファイリング
  • 11.3　コードのCython化
    • 11.3.1　静的型情報の追加
    • 11.3.2　型付きメモリビューの利用
  • 11.4　Cによる実装との比較
  • 11.5　まとめ
• 12章　Cythonと並列プログラミング
  • 12.1　スレッドベース並列処理とグローバルインタープリタロック
    • 12.1.1　関数のnogil属性
    • 12.1.2　with nogilコンテキストマネージャ
  • 12.2　prangeを使ったループの並列処理
    • 12.2.1　prangeの使い方
    • 12.2.2　prangeのオプション
  • 12.3　prangeを使ったリダクション
  • 12.4　並列プログラミングの指針と落とし穴
  • 12.5　まとめ
• 13章　世界の中のCython
  • 13.1　Cythonとほかのプロジェクト
    • 13.1.1　その他のPython事前コンパイラ
    • 13.1.2　Pythonラッパープロジェクト
    • 13.1.3　Python用実行時コンパイラ
  • 13.2　まとめ