具体描述
本书以Excel VBA为开发平台，以一个销售管理系统为案例，详细介绍如何利用ExcelVBA、ADO数据库访问技术和SQL语言开发系统。
全书分为2部分。第1部分介绍了Excel VBA、ADO数据库访问技术和SQL语言基础知识，并结合大量范例说明如何将这些知识应用到开发之中。第2部分以一个适用于中小企业的销售管理系统为案例，翔实地介绍应用ExcelVBA开发系统的方法、步骤和编程窍门。读者按照书中的方法实际操作后，对利用：ExcelVBA设计和开发一套系统会有一个整体认识；若能在此基础上举一反三，即可独立开发各种系统。
本书适合企事业单位的管理者和销售人员阅读，特别适合于想要开发公司信息管理系统的各类人员阅读；也可作为大专院校经济类本科生、研究生和MBA学员的教材或参考书。
编程精进：构建高效敏捷的现代数据处理工具箱 图书简介 在数据驱动的商业环境中，高效的数据处理和自动化工具是提升工作效率的关键。本书旨在为希望系统学习和掌握现代编程技术，构建强大、灵活且易于维护的数据处理工具的读者提供一份详实且可操作的指南。我们聚焦于当前行业内广泛应用的核心编程范式、数据结构、算法设计以及软件工程的最佳实践，旨在帮助读者从基础概念迈向独立开发复杂应用的能力。 第一部分：现代编程基础与核心概念的深入剖析 本书伊始，我们将带领读者深入理解现代软件开发所依赖的基石。这不仅包括对一门主流编程语言（如Python、JavaScript或C，具体取决于应用侧重）语法层面的精通，更重要的是对其背后设计哲学和内存管理机制的透彻理解。 1.1 编程范式与设计哲学 我们将详细探讨面向对象编程（OOP）、函数式编程（FP）以及声明式编程的异同与适用场景。重点分析封装、继承、多态等核心OOP概念如何在实际项目中转化为清晰、可扩展的代码结构。对于函数式编程，我们将阐述高阶函数、不可变性、纯函数的优势及其在处理并发和状态管理中的重要性。读者将学习如何根据项目需求，灵活地在不同范式间切换或融合，构建“多范式”的健壮程序。 1.2 数据结构与算法的实战应用 扎实的算法和数据结构基础是高效编程的命脉。本书摒弃纯理论的堆砌，转而聚焦于如何在实际数据处理场景中选择和实现最高效的结构。我们将详述链表、树（特别是B树和红黑树在数据库索引中的作用）、哈希表（及其在缓存和查找中的应用）、图结构的应用（如最短路径算法在物流规划中的实施）。算法部分，除了经典排序和搜索外，我们将重点剖析动态规划、贪心算法在优化问题中的应用，并强调时间复杂度和空间复杂度的实际权衡艺术。 1.3 异常处理与健壮性设计 软件的健壮性在于其处理“意外”的能力。本部分将建立一套全面的异常处理框架，覆盖从底层系统错误到业务逻辑错误的捕获、记录和恢复机制。我们将探讨断言（Assertions）在开发阶段的调试价值，以及如何设计具有清晰错误反馈机制的用户界面（无论是命令行还是图形界面），确保程序在遭遇异常时能优雅地降级或提供明确的恢复路径。 第二部分：数据交互与持久化技术栈 现代应用无不与数据打交道。本部分将系统性地介绍如何高效地采集、清洗、存储和检索数据，构建可靠的数据基础设施。 2.1 关系型数据库深度实践 本书将涵盖SQL语言的高级特性，包括窗口函数、公用表表达式（CTE）的复杂应用，以及存储过程和触发器的设计。更重要的是，我们将深入探讨数据库性能优化的核心：索引的精妙设计（何时创建、何时避免）、查询计划的解读与优化、事务隔离级别对并发性能的影响，以及何时采用反范式化以换取读取性能。 2.2 非关系型数据库与NoSQL的选型 针对大规模、半结构化或快速变化的数据场景，本书将对比分析文档型（如MongoDB）、键值对型（如Redis）和列式存储数据库的适用性。我们将重点演示如何利用Redis进行会话管理、实时排行榜构建以及作为消息队列的初级应用，并讲解数据在关系型与非关系型数据库间的迁移和同步策略。 2.3 数据采集与API集成 互联网数据的获取是业务洞察的重要来源。我们将详细介绍利用HTTP客户端库进行Web服务交互的最佳实践，重点分析RESTful API的设计规范、OAuth2.0等授权机制的实现流程。对于反爬虫机制，我们将探讨如何合法、稳定地通过模拟浏览器行为（如使用Selenium或Puppeteer）来采集所需信息，并讲解数据格式转换（如JSON、XML到内部对象模型）的流程化处理。 第三部分：构建高性能与可维护的应用架构 一个优秀的程序不仅仅是能运行，它还必须易于扩展、易于测试、易于团队协作。 3.1 版本控制与协作流程 Git是现代软件开发的标配。本书将不再停留在`commit`和`push`的层面，而是深入讲解分支策略（如Git Flow、Trunk-Based Development）、Rebase与Merge的区别与取舍、代码冲突的优雅解决，以及如何利用Pull Request/Merge Request机制进行有效的同行评审（Code Review）。 3.2 自动化测试与质量保证 软件质量的保障离不开自动化测试。我们将区分单元测试（Unit Testing）、集成测试（Integration Testing）和端到端测试（E2E Testing）。读者将学习如何使用主流的测试框架（如JUnit, PyTest, NUnit等）编写高覆盖率的测试用例，特别是如何对依赖外部服务的代码（如数据库调用、网络请求）进行有效的Mocking和Stubbing，以确保测试的隔离性和速度。 3.3 软件架构模式与模块化设计 为了应对日益增长的业务复杂性，我们需要清晰的架构。本书将剖析MVC、MVVM等经典架构模式，并引入更现代的分层架构和微服务（Microservices）的基本概念。核心在于讲解“高内聚、低耦合”的模块化设计原则，如何通过接口（Interfaces）定义清晰的边界，以及依赖注入（Dependency Injection, DI）容器如何帮助我们解耦组件，从而实现代码的灵活替换和单元测试的便捷性。 第四部分：部署、监控与持续集成 代码编写完成只是过程的一半，如何将应用稳定地投入生产环境并持续运营，是衡量开发成熟度的重要指标。 4.1 容器化技术基础 Docker作为现代应用部署的标准工具，其重要性不言而喻。我们将教授读者如何编写高效的Dockerfile，理解镜像构建原理，并学会使用Docker Compose来编排本地开发环境，确保开发、测试和生产环境的一致性。 4.2 基础运维与日志系统 一个“黑盒”应用是不可接受的。本书将介绍如何实现结构化日志记录，并探讨日志轮转、集中式日志收集（如ELK Stack或Splunk的简化概念）的重要性。同时，我们将简要介绍基础的性能监控指标（CPU、内存、I/O、响应时间），指导读者设置简单的健康检查和告警机制。 4.3 CI/CD 流程概述 持续集成/持续部署（CI/CD）是提高交付速度和质量的保证。本书将概述一个典型的自动化流水线（Pipeline）应包含的步骤：代码提交 -> 自动构建 -> 运行自动化测试 -> 打包部署到测试环境。读者将了解Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI等工具在实现这一流程中的作用，从而将自己的开发工作流提升到工业级标准。 通过系统学习本书所涵盖的这些领域，读者将不仅掌握构建复杂数据处理工具所需的技术栈，更能建立起一套严谨、高效、面向未来的软件开发思维模式。
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