具体描述
本书通过用Excel解决学校考试成绩统计分析、排课表工作等实用案例，涉及数据计算和管理、多媒体技术以及VBA等典型案例。这些案例体现了"任务驱动"法解决问题的过程：在考试成绩统计中，可以求出班级平均分、总分、分数频度、标准分、名次等；还可用颜色图案和图表输出美观生动的图表。用它来编制学校的排课表软件，可以得到整齐划一的课表，还可以提供自动生成教师个人课表、自动校对课时数目、自动统计操场使用状况等十几项实用的功能；使排课表做到准确无误，方便快捷，大幅度提高工作质量和工作效率。
为了让读者通过案例掌握Excel，本书提供了全部案例的配套光盘。通过案例学习Excel的最大好处是给初学者提供一个快速掌握Excel的途径；对初学者来说，从模仿开始，举一反三，不失为一种比较快速的入门之法。本书介绍的学校中利用Excel的解决方案，对于在学校工作的教师和管理人员会有直接的帮助：对其他领域的数据处理也有很好的借鉴意义。
《编程思维进阶：深度解析Python高级特性与应用》图书简介 本书聚焦于如何将编程思维从基础语法层面提升至系统架构和高效算法的深度。我们不再满足于“能跑起来”的代码，而是追求“优雅、高效、可维护”的解决方案。本书将带领读者深入探索Python语言的核心机制，并将其应用于复杂问题的解决，构建健壮的软件系统。 第一部分：深入理解Python的“黑箱”——底层机制与内存管理 本部分旨在揭开Python高效运行背后的神秘面纱。我们不会停留在对基本数据结构的表面了解，而是深入到它们在内存中的实际布局和操作原理。 1.1 Python对象模型与引用计数机制的深度剖析： 彻底解析Python中一切皆对象的哲学。我们将详细讲解Python如何处理对象的创建、销毁以及引用计数的工作流程。重点讨论循环引用、弱引用（`weakref`模块）如何解决内存泄漏问题，以及在特定场景下，如何利用这些底层知识来优化性能，例如在构建缓存系统时，如何精确控制对象的生命周期。 1.2 内存布局与数据结构优化： 探讨Python内部如何管理内存，包括堆（Heap）和栈（Stack）的使用模式。我们将比较标准列表（List）、元组（Tuple）与NumPy数组在内存使用和访问速度上的巨大差异。此外，会专门开辟章节讲解`__slots__`机制，演示如何在类定义中精确控制实例属性的内存占用，这对于处理大规模对象集合至关重要。 1.3 深入理解描述符（Descriptors）与元编程基础： 描述符是Python面向对象编程中一个强大的、但常被误解的概念。我们将详细拆解数据描述符和非数据描述符的查找顺序、优先级，并展示它们如何驱动属性访问、方法绑定以及Python内置函数（如`property`、`staticmethod`、`classmethod`）的实现。在此基础上，引出元类的概念，讲解如何通过自定义元类（Metaclasses）在类被创建的瞬间，动态地修改或增强类的结构和行为，实现框架级别的代码注入和校验。 第二部分：并发与并行的高级策略——突破GIL的性能瓶颈 在处理I/O密集型和CPU密集型任务时，理解并正确运用并发模型是提升程序性能的关键。本书将系统性地对比和应用Python的三大并发模型。 2.1 异步编程模型（AsyncIO）的精髓： 彻底解析`async`/`await`语法背后的协程（Coroutines）机制。我们将深入讲解事件循环（Event Loop）的工作原理、上下文切换的开销，以及如何有效利用`asyncio`库进行高并发网络请求、数据库连接池管理。实战部分将构建一个高性能的异步Web爬虫集群，展示如何通过`gather`和任务管理，实现非阻塞的I/O操作。 2.2 线程（Threading）与多进程（Multiprocessing）的适用场景权衡： 详细分析全局解释器锁（GIL）对Python多线程性能的限制。明确指出何时使用线程（I/O密集型任务，如网络通信）和何时必须使用多进程（CPU密集型任务，如大规模数据计算）。重点介绍`multiprocessing.Pool`的高效使用模式，以及进程间通信（IPC）的同步与异步机制（如`Queue`, `Pipe`, `Manager`）。 2.3 混合并发策略与任务调度： 探讨如何结合`ThreadPoolExecutor`和`ProcessPoolExecutor`，构建一个能够智能分发任务到最适合其执行环境的执行器中，实现CPU与I/O资源的平衡利用。引入高级的依赖调度工具，确保复杂任务流的正确执行顺序。 第三部分：高效算法实现与专业库的深度定制 本部分侧重于将先进的算法思想与Python的特性相结合，并讲解如何扩展和优化现有专业库的性能。 3.1 面向性能的数值计算（NumPy/SciPy深度优化）： 摒弃简单的循环迭代，转而使用NumPy的向量化操作。我们将详细讲解广播（Broadcasting）机制的底层逻辑，如何避免不必要的内存拷贝，以及如何利用`ufunc`（通用函数）实现C语言级别的运算速度。对于更深层的加速，我们将介绍Numba库，展示如何使用JIT（Just-In-Time）编译技术，将纯Python代码即时编译成机器码，实现数量级的性能飞跃。 3.2 高效数据结构与组合器设计： 超越标准库，介绍如何利用`collections`模块中的高级结构（如`deque`, `defaultdict`的高级用法）。重点讲解使用`itertools`模块来创建惰性求值（Lazy Evaluation）的迭代器管道，如何利用`groupby`, `combinations`, `permutations`等工具函数，以极简的代码实现复杂的组合数学问题，并显著降低中间结果的内存占用。 3.3 装饰器与上下文管理器的深度工程实践： 将装饰器从简单的函数包装提升到面向切面的编程（AOP）。我们将设计用于事务管理、权限验证和性能度量的复杂多层装饰器。同时，系统讲解`with`语句背后的`__enter__`和`__exit__`方法，设计自定义的上下文管理器来安全地管理资源（如文件句柄、数据库连接、锁），确保资源在任何情况下都能被正确释放。 第四部分：构建可维护的现代Python项目 本书最后一部分关注软件工程实践，确保我们编写的代码不仅高效，而且易于维护、测试和部署。 4.1 类型提示（Type Hinting）的静态分析与代码质量保证： 不仅停留在使用`typing`模块，更深入探讨如何利用Mypy等静态分析工具，在不运行代码的情况下捕获潜在的类型错误。讲解复杂的类型如泛型（Generics）、`Protocol`和`Callable`，如何用它们来为大型代码库提供清晰的接口契约。 4.2 模块化设计与依赖注入模式： 讨论如何组织大型项目的包结构，避免循环依赖。引入依赖注入（Dependency Injection, DI）的概念，讲解如何使用框架（如`injector`或自定义工厂模式）来解耦组件，使得单元测试和替换底层实现变得极其容易。 4.3 高级测试策略：Mocking、Patching与策略覆盖： 单元测试是健壮系统的基石。我们将详细演示如何使用`unittest.mock`库进行精确的Mocking和Patching，隔离外部依赖（网络、数据库、文件系统）。重点讲解如何使用参数化测试和策略覆盖工具，确保测试用例的深度和广度，真正验证复杂的逻辑分支。 目标读者： 具备Python基础语法和面向对象概念，希望从“能用”跨越到“精通”的中高级开发者、数据科学家以及希望构建高性能后端服务的工程师。本书是您从脚本编写者蜕变为系统架构师的必备进阶指南。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
可以提供光盘文件吗 410898910@139.com
评分可以提供光盘文件吗 410898910@139.com
评分可以提供光盘文件吗 410898910@139.com
评分可以提供光盘文件吗 410898910@139.com
评分可以提供光盘文件吗 410898910@139.com
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有