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出版者:世界图书出版公司

作者:金莉 编

出品人:

页数:379

译者:

出版时间:2010-4

价格:39.80元

装帧:

isbn号码:9787506298629

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征服数字世界的编程利器：《Python高效编程实战指南》 本书简介 在这个数据爆炸、万物互联的时代，掌握一门通用、高效且易于上手的编程语言，已不再是技术人员的专属技能，而是构建个人竞争力、驱动职业发展的关键能力。如果你渴望深入理解编程的精髓，并希望将理论知识迅速转化为解决实际问题的强大工具，《Python高效编程实战指南》正是为你量身打造的权威手册。 本书并非停留在基础语法的简单罗列，而是致力于构建一个全面、深入且高度实战化的Python学习与应用体系。我们聚焦于如何写出“高效”、“健壮”且“富有工程美感”的Python代码。全书内容结构严谨，层层递进，旨在帮助读者从初识Python的小白，蜕变为能够驾驭复杂项目、熟练运用前沿技术栈的Python高级开发者。 第一部分：夯实基础，铸就性能基石（The Foundation） 本部分是构建高效编程思维的起点。我们摒弃传统教材的枯燥乏味，采用大量对比和性能分析的案例，深入剖析Python的内部机制。 第一章：Python的“哲学”与环境配置的艺术 深入理解Python的运行机制： 探索CPython解释器的生命周期，理解GIL（全局解释器锁）的本质及其对多线程的影响。这不是简单的概念介绍，而是通过实际代码演示，展示GIL在I/O密集型和CPU密集型任务中的性能差异。 高效的虚拟环境管理： 详述`venv`、`conda`以及`pipenv`等工具的最佳实践。重点讲解如何配置可复现的开发环境，以及如何使用`poetry`进行依赖锁定，确保项目在任何机器上都能保持一致的运行状态。 Pythonic编码风格的精髓： 深入解读PEP 8规范的深层逻辑，并引入“Pythonic”编程的真正含义——如何利用语言特性（如列表推导式、生成器表达式）写出简洁且性能优越的代码。 第二章：数据结构的高效驾驭 超越列表和字典的边界： 详细对比`list`、`tuple`、`set`以及`dict`在内存占用和查找速度上的理论性能和实际表现。 深入collections模块的威力： 重点讲解`namedtuple`、`deque`（用于快速队列操作）、`Counter`（用于频率统计）和`defaultdict`（简化初始化逻辑）的应用场景及性能优势。 不可变数据结构的深层理解： 探讨`frozenset`和元组在作为字典键时的必要性，以及何时应使用更复杂的数据结构如树或图（虽然不直接在标准库中实现，但会提供设计思路）。 第三章：函数式编程与高阶抽象 函数作为“一等公民”： 全面讲解装饰器（Decorators）的原理与实现，包括类装饰器和带参数的装饰器。通过自定义装饰器，实现日志记录、权限校验和性能计时等通用功能。 map、filter、reduce的现代应用： 讨论在现代Python中，何时使用这些函数式工具优于列表推导式，以及如何与`itertools`模块结合使用以实现惰性求值和内存优化。 深入理解闭包（Closures）与作用域链： 通过详尽的例子说明闭包如何捕获外部变量，这是实现高级抽象和状态保持的关键技术。 第二部分：面向对象与工程化实践（OOP & Engineering） 本部分将指导读者如何将零散的代码片段组织成可维护、可扩展的企业级应用。 第四章：面向对象设计的高级技巧 “魔法方法”（Dunder Methods）的深度解析： 不仅仅是知道`__init__`，更要掌握如何利用`__str__`、`__repr__`进行清晰的对象表示，以及如何实现容器协议（如`__len__`、`__getitem__`）和上下文管理器（`__enter__`、`__exit__`，用于`with`语句）。 抽象基类（ABC）与接口定义： 讲解如何使用`abc`模块强制执行接口规范，确保不同模块间的契约性，是构建大型框架的基础。 数据类（Dataclasses）与类型提示（Typing）： 深入讲解Python 3.7+引入的`dataclasses`如何简化模型定义，并结合`typing`模块，实现静态类型检查（使用`mypy`），显著提高代码的可读性和健壮性。 第五章：异步编程：突破I/O瓶颈 同步到异步的思维转变： 详细解析`asyncio`的核心概念：事件循环（Event Loop）、协程（Coroutines）、任务（Tasks）和Future。 实战：使用`async/await`构建高性能网络应用： 重点介绍如何结合`aiohttp`或`FastAPI`等现代框架，处理高并发的网络请求，实现真正的非阻塞I/O。 并发与并行：`threading`与`multiprocessing`的抉择： 提供清晰的决策指南，明确何时使用线程（I/O密集型）和进程（CPU密集型），并讲解如何安全地在进程间共享数据（如使用`Queue`）。 第三部分：性能优化与项目部署（Performance & Deployment） 高效编程的终极目标是快速、稳定地交付生产力。本部分专注于性能瓶颈的识别与消除，以及代码的工业化发布。 第六章：代码性能的科学诊断与优化 性能分析工具箱： 全面教授如何使用内置的`timeit`模块进行微基准测试，以及如何使用`cProfile`进行函数级别的性能剖析。 内存管理的艺术： 探讨Python的垃圾回收机制（引用计数与分代回收），并使用`gc`模块和`objgraph`来追踪内存泄漏。 加速的秘诀：C扩展与JIT： 介绍如何利用`Cython`将关键的Python代码编译成C扩展，以实现数量级的性能提升。简要介绍Numba等JIT编译器的应用场景。 第七章：高效数据处理与外部库的集成 NumPy与Pandas的向量化魔力： 强调向量化操作的底层优势，对比传统Python循环与NumPy数组操作的性能差异。重点教授高级索引、分组聚合（`groupby`）和时间序列处理。 利用外部库提升效率： 探讨如何利用`Requests`库的高级功能（如Session管理、超时设置）进行健壮的Web交互，以及如何使用`SQLAlchemy`构建灵活的ORM层。 第八章：自动化测试与CI/CD集成 构建可信赖的代码库： 深入讲解`pytest`框架，包括Fixture的生命周期管理、参数化测试和Mocking（打桩）技术，确保代码在重构时依然稳定。 从代码到容器：Docker化部署： 详细指导如何编写优化的`Dockerfile`，使用多阶段构建来减小镜像体积，并说明如何将Python应用容器化，以便于在任何云环境中快速部署。 本书特色 本书的每一章都配有大量的“性能陷阱”和“工程优化点”的对比实例。我们相信，真正的“征服”不是背诵语法，而是理解语言背后的设计哲学，并能将这些哲学融入到每一次代码编写中，从而产出既优雅又高速的软件。无论你是需要优化现有的数据分析流程，还是计划构建下一代高性能Web服务，本书都将是你工具箱中最锋利的那一把瑞士军刀。

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用扇贝单词背的，不知道原书怎么样，只是后来做题时看到以前不认识后来认识的词汇，阅读也自信多了~ 也怪我从没背过单词，估计一般的雅思词汇书都能达到这个效果吧~

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每一个list里面的提高词汇感觉蛮难的。

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单词量太多了，里面有很多专业词汇，化学、生物等等，搞死了。。。

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反凡烦烦烦烦烦烦！

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扇贝背完的单词书！这本书背了很久，感觉背得不是很牢固。