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出版者:CreateSpace Independent Publishing Platform

作者:Guido van Rossum

出品人:

页数:110

译者:

出版时间:2009-4-13

价格:USD 13.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781441419606

丛书系列:

图书标签:

• python
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编程世界中的基石：深入探索 C/C++ 与现代 Python 的交汇与融合 本书旨在为那些渴望在软件开发领域建立坚实基础，并希望驾驭现代编程范式的开发者提供一份详尽的指南。我们不会讨论特定的“PYTHON 2.6 and C or C++”这一特定版本组合，而是将焦点放在 C/C++ 语言作为底层系统编程和性能优化的核心能力，与 Python 语言作为高级应用开发和快速原型设计的强大优势之间的通用、现代化的集成与协同工作机制上。 本书内容将围绕三个核心支柱构建：C/C++ 语言的深度理解、Python 生态系统的现代实践，以及高效的互操作性技术。 --- 第一部分：C/C++——性能与底层的永恒基石 (约 500 字) 本部分深入探讨 C 和 C++ 语言的现代应用，强调它们作为构建操作系统、驱动程序、高性能计算引擎以及 Python 扩展模块的不可替代性。 1. C 语言的现代实践： 我们将从内存管理、指针的精妙运用、结构体与联合体的设计，以及标准库（如 ``, ``）的深度剖析开始。重点讨论如何编写出线程安全且可移植的 C 代码，特别是针对嵌入式系统和高性能数据处理场景。会涵盖 C99/C11/C17 标准中的关键特性，例如固定宽度整数类型 (`stdint.h`) 和并行处理的初步概念。 2. C++ 的面向对象范式与性能调优： C++ 部分将侧重于面向对象编程（OOP）的现代实践，包括 RAII（Resource Acquisition Is Initialization）原则、模板元编程（Template Metaprogramming）在泛型算法中的应用，以及异常处理的健壮性设计。我们将剖析 C++11/14/17/20 标准引入的重大革新，如 `auto` 关键字、Lambda 表达式、移动语义（Move Semantics）以及并发库（``, ``）。目标是使读者能够设计出既易于维护又具备极致运行效率的底层库。 3. 编译与链接的艺术： 理解构建过程至关重要。本章将详尽解析编译器（如 GCC, Clang）的优化级别、预处理器的使用技巧、静态链接与动态链接的差异及应用场景。我们会使用现代的构建系统工具（如 CMake）来管理复杂的 C/C++ 项目依赖，确保跨平台构建的稳定性和可重复性。 --- 第二部分：Python——灵活、高效的应用层开发 (约 500 字) 本部分关注 Python 语言在当代软件栈中的角色，重点在于其生态系统的深度利用，而非特定旧版本的功能。 1. Python 核心机制的深入理解： 我们将探讨 CPython 解释器的内部工作原理，包括对象模型、引用计数、垃圾回收机制（分代回收），以及 GIL（全局解释器锁）的实际影响。理解这些底层机制是优化 Python 代码性能的关键前提。 2. 现代数据科学与异步编程： 重点介绍如何利用 NumPy, Pandas 等库进行高效的数据处理，这些库本身就是 C/C++ 优化的典范。此外，我们将全面覆盖 `asyncio` 框架，讲解协程（Coroutines）、事件循环（Event Loop）以及如何使用 `async/await` 编写高并发的网络应用和服务。 3. 模块化与包管理： 掌握现代 Python 项目结构的最佳实践，包括命名空间包、依赖管理工具（如 Poetry 或 Pipenv）的使用，以及如何撰写清晰、文档完备的 Python 模块，以便于团队协作和第三方集成。 --- 第三部分：无缝集成——性能扩展与语言桥接 (约 500 字) 这是本书的核心价值所在，演示如何将 C/C++ 的速度优势与 Python 的易用性结合起来，实现“两全其美”的解决方案。 1. 现代 C 扩展接口 (The C API)： 我们将系统地介绍如何使用 CPython 官方 C API 编写扩展模块。这包括函数注册、数据类型转换（如将 Python 对象转换为 C 结构体，反之亦然）、错误处理以及生命周期管理。重点在于如何安全地在 C 代码中操作 Python 对象，避免内存泄漏和引用计数错误。 2. 自动化绑定工具： 手动编写 C API 繁琐且易错。本章将聚焦于使用现代自动化工具来简化绑定过程。 Cython： 详细介绍 Cython 语言，它如何允许开发者在 Python 语法中嵌入类型声明，并自动生成高效的 C 代码。我们将通过实际案例演示如何使用 Cython 包装现有的 C/C++ 库，实现接近原生的运行速度。 PyBind11： 深入研究 PyBind11，这个现代、轻量级的库，它利用 C++11 的特性，提供了一种极其简洁和类型安全的方式来暴露 C++ 类、函数和模板到 Python 解释器中。我们将构建一个复杂的 C++ 几何计算库，并通过 PyBind11 完美地将其集成到 Python 环境中。 3. 跨进程通信与数据序列化： 除了直接的内存绑定，我们还会探讨在不同进程间高效传递数据的方法，包括使用 Protobuf 或 FlatBuffers 等零拷贝序列化技术，以及如何通过 ZeroMQ 或 gRPC 框架实现高性能的分布式通信。 --- 目标读者： 本书面向有一定编程经验，希望深入理解软件性能瓶颈，并计划构建高性能计算组件、底层库或需要与遗留 C/C++ 代码库集成的 Python 开发者。通过本书的学习，读者将能够熟练地在底层性能优化和上层开发效率之间架起坚实的桥梁。

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在我的职业生涯中，我曾多次遇到需要将不同技术栈进行整合的挑战。Python作为一种高级脚本语言，在快速开发、数据分析和Web服务方面表现出色。而C/C++作为一种底层语言，则在性能、内存控制和系统级编程方面有着不可替代的优势。我一直对如何能够有效地将这两种语言的优点结合起来，构建出既高效又易于维护的软件解决方案感到好奇。这本书的出现，让我看到了一个将Python的易用性与C/C++的强大性能融合的可能性，我希望通过深入学习，能够掌握这种跨语言开发的精髓。

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我是一名对跨语言编程充满热情的研究者，Python以其在科学计算和人工智能领域的广泛应用而著称，而C/C++则是系统编程和底层优化的基石。我一直在寻找能够有效桥接这两种语言的技术和方法，以期在复杂的算法实现和高性能数据处理方面取得突破。这本书的标题直接触及了我研究的核心问题，我非常期待它能提供一些前沿的、实用的技术指导，让我能够更好地理解如何利用C/C++的底层能力来加速Python的计算密集型任务，或者反之，如何用Python的便捷性来管理和驱动C/C++的复杂系统。

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在如今多样化的软件开发生态中，我经常需要将不同的技术栈进行整合，以满足复杂的项目需求。Python以其出色的易用性和广泛的库支持，在快速开发和数据处理方面表现突出。然而，当涉及到对性能有极高要求的场景，例如高性能计算、实时系统或嵌入式开发时，C/C++的优势就显现出来了。我一直在寻找能够有效地将Python的开发效率与C/C++的底层控制力相结合的解决方案。这本书的标题直接指明了我所关注的重点，我希望通过阅读这本书，能够深入理解这两种语言的交互原理和最佳实践，从而构建出更强大、更高效的软件系统。

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作为一名多年的C++开发者，我深谙其内存管理、指针操作带来的挑战，以及其在高性能计算、游戏开发、嵌入式系统等领域的无与伦比的优势。然而，随着项目需求的不断变化，我发现纯粹的C++开发在快速迭代和原型设计方面显得有些力不从心。Python以其高效的开发周期和丰富的第三方库，逐渐吸引了我的目光。我渴望了解如何能够将我积累的C++知识与Python的优势进行融合，特别是在那些需要两者兼顾的复杂项目中，比如构建高性能的Python库，或者将Python作为一种高级接口来控制底层的C++模块。

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在我过去的开发经历中，我曾遇到过一些场景，我需要利用Python来快速搭建一个用户界面或数据处理流程，但同时又需要调用一个由C/C++编写的高性能计算模块。每次尝试集成时，都感觉像是隔着一层看不见的障碍。我对这本书的期待，是它能提供一种系统性的方法，让我能够流畅地在Python和C/C++之间进行数据交换和函数调用，甚至能够理解它们在内存和执行机制上的深层交互原理，从而避免常见的错误和性能陷阱。

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我一直以来都对如何优化软件性能有着不懈的追求。Python在很多方面都提供了极大的便利，但当处理海量数据或需要进行复杂的计算时，其解释执行的特性有时会成为性能瓶颈。我深知C/C++在性能方面的强大优势，我渴望理解如何将Python的开发效率与C/C++的底层性能进行完美结合。这本书的标题直接点明了这一核心需求，我非常期待它能够提供一些关于如何构建混合语言系统的详细指导，比如如何将Python作为前端调用C/C++编写的高性能模块，或者如何利用C/C++来优化Python的现有代码。

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作为一名从C/C++领域转向Python开发的程序员，我依然保留着对底层机制的深刻理解。我发现Python虽然上手容易，但在处理某些资源密集型任务时，性能上的考量是不可忽视的。我一直在寻找一种方法，能够在我熟悉的C/C++环境中，同时利用Python的便利性，或者反之，在Python项目中，能够无缝地集成和利用C/C++的力量。这本书的标题恰好满足了我的这一需求，我期待它能够提供关于这两种语言协同工作的具体案例和技术细节，帮助我更好地理解它们之间的桥梁。

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我最近刚接触Python，对它那简洁明了的语法和强大的库生态系统印象深刻，尤其是在数据科学和Web开发领域。然而，当项目涉及到性能优化、与硬件的深度交互，甚至是开发操作系统级别的工具时，我开始意识到Python的局限性，而C/C++的强大之处恰恰弥补了这一点。我曾尝试过使用Python调用C库，但中间过程的繁琐和对底层的理解不足，常常让我望而却步。这本书的出现，就像是为我指明了一条清晰的道路，让我看到了将Python的易用性与C/C++的性能优势相结合的可能性。

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这本书的封面设计极具辨识度，深邃的蓝色背景上，Python的灵蛇标志与C/C++经典的方块字母交织，仿佛在预示着一场技术盛宴的到来。我一直对这两种截然不同的编程语言在软件开发中的协同作用感到好奇，Python的灵活性和C/C++的底层控制力，能否在我的项目开发中发挥出1+1>2的效果，一直是我心中的一个未解之谜。这本书的标题直接点明了核心，仿佛是对我多年来探索的直接回应。

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我一直对如何构建高效、可扩展的软件系统有着浓厚的兴趣，而Python和C/C++在这一领域扮演着不同的关键角色。Python以其出色的易用性和快速开发能力，非常适合作为应用程序的“粘合剂”和高级接口，而C/C++则在需要极致性能和直接硬件访问的场景下无可替代。我希望通过阅读这本书，能够深入理解这两种语言在实际项目中的最佳实践，例如如何设计一个既能利用Python进行快速原型开发，又能将关键性能瓶颈部分用C/C++实现，从而达到性能和开发效率的平衡。

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