Python技术手册(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:Alex Martelli

出品人:

页数:615

译者:程胜

出版时间:2010-6

价格:89.00元

装帧:

isbn号码:9787115225832

丛书系列:

图书标签:

• Python
• 程序设计
• 编程
• python
• Programming
• 软件开发
• 计算机
• 技术
• Python
• 编程
• 技术手册
• 第2版
• 计算机
• 软件开发
• 算法
• 人工智能
• 数据科学
• 编程语言

技术精粹：现代编程范式与前沿实践 本书聚焦于当前软件开发领域最核心、最具影响力的几大技术栈与思维模型，旨在为寻求突破现有技术瓶颈、构建高性能、高可靠性系统的专业人士提供一份深度、实用的指南。我们摒弃了对基础语法的冗余讲解，直接切入高级概念、架构设计、以及工业级应用的实战技巧。 --- 第一部分：分布式系统与高并发架构的基石 本部分深入探讨了构建可扩展、容错系统的核心理论与实践。我们不再停留在传统的单体应用模式，而是全面解析支撑现代互联网服务的分布式架构。 一、微服务治理与服务网格（Service Mesh） 我们详细剖析了微服务架构在大型企业中的落地挑战，重点阐述了如何利用服务治理框架（如 Istio/Linkerd）来解决服务发现、负载均衡、熔断降级、链路追踪与安全策略的集中化管理。内容涵盖了 sidecar 模式的工作原理、数据平面与控制平面的分离设计，以及如何利用这些工具实现灰度发布和故障注入测试（Chaos Engineering）。我们特别强调了分布式事务的解决方案，对比了 Saga 模式、两阶段提交（2PC）的局限性，并展示了基于事件溯源（Event Sourcing）的最终一致性实现。 二、一致性模型与共识算法 理解和实现数据一致性是分布式系统的核心难题。本书以极大的篇幅讲解了 Paxos 算法的简化理解与 Raft 协议的实践部署。我们将通过大量图解来揭示 Leader 选举、日志复制和安全性的内在逻辑。此外，我们还对比了不同数据库系统（如 CockroachDB、TiDB）如何应用这些算法来提供线性一致性或可调的最终一致性保证。针对高并发场景下的锁机制，我们探讨了分布式锁的实现，包括基于 ZooKeeper 的锁定机制和 Redis 实现的红锁（Redlock）的优缺点及实际应用边界。 三、性能调优与异步编程范式 本章聚焦于如何榨取硬件的极限性能。我们深入研究了操作系统层面（如内核调度、内存管理）对应用性能的影响，以及如何通过优化 I/O 模型（如 Linux 的 `epoll` 机制）来提高吞吐量。在异步编程方面，本书超越了简单的回调函数，系统地介绍了 CSP（Communicating Sequential Processes）模型在现代编程语言中的体现，以及如何利用非阻塞 I/O 来高效地管理成千上万的并发连接。针对网络协议栈，我们分析了 HTTP/2 和 QUIC 协议的帧结构和流控机制，指导读者如何构建更快速、更可靠的网络传输层。 --- 第二部分：数据密集型应用与存储优化 数据是现代应用的核心资产。本部分专注于高效地处理、存储和查询海量数据，并介绍下一代数据基础设施的构建方法。 一、NoSQL 数据库的深度剖析与选型策略 我们对主流的 NoSQL 数据库类型进行了深入的技术剖析，包括键值存储（Redis/Memcached 的底层结构）、文档数据库（MongoDB 的存储引擎 WiredTiger）、列式存储（Cassandra 的 LSM-Tree 结构）和图数据库（Neo4j 的 Cypher 查询语言进阶）。每一类数据库的讲解都聚焦于其内部数据结构、读写路径优化和特定的性能陷阱。本书提供了详细的性能基准测试报告，指导开发者根据业务场景（如高写入吞吐量、复杂关系查询）做出最精准的技术选型。 二、时序数据与流处理 随着物联网和监控系统的普及，时序数据（Time Series Data）的处理成为新的挑战。本章详细介绍了 InfluxDB、Prometheus 等专业时序数据库的设计哲学，特别是如何利用时间戳和标签（Tags）进行高效的聚合查询。在流处理方面，我们全面对比了 Apache Flink 和 Kafka Streams 的执行模型、状态管理和容错机制。我们将重点演示如何利用这些框架实现复杂的窗口聚合、事件关联分析和实时 ETL 流程。 三、数据湖与湖仓一体架构（Data Lakehouse） 为了平衡灵活性与 ACID 特性，现代数据架构正向湖仓一体演进。本书详细介绍了 Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg 这三大主流开放表格式（Open Table Formats）的底层元数据管理机制，包括如何实现写时复制（Copy-on-Write）和写时合并（Merge-on-Read）。我们将展示如何利用这些技术在云存储（如 S3/OSS）之上，实现数据版本控制、时间旅行查询以及高效的 Upsert 操作。 --- 第三部分：基础设施即代码与云原生实践 本部分着眼于如何通过自动化和标准化手段，实现基础设施的快速、可重复部署与管理，这是现代 DevOps 实践的核心。 一、Kubernetes 核心原理与深度定制 本书将 Kubernetes 的讲解提升到系统内核的层面。我们深入探究了 API Server 的请求处理流程、etcd 的强一致性保证、Controller Manager 的 Reconcile 循环机制以及 Kubelet 的资源隔离策略。对于高级用户，我们详细解析了 Operator 模式的设计与实现，指导读者如何使用 Operator SDK 或 Kubebuilder 创建自定义的控制平面来管理复杂的有状态应用。同时，我们也探讨了 Cilium 等基于 eBPF 的 CNI 插件如何实现更高效的网络策略和服务网格集成。 二、可观测性（Observability）的工程化落地 仅仅收集日志已不足够。本书强调构建一个真正可观测的系统，融合了指标（Metrics）、日志（Logs）和分布式追踪（Traces）。我们详细讲解了 OpenTelemetry 标准，指导读者如何统一化地采集和导出遥测数据。针对性能分析，我们介绍了火焰图（Flame Graphs）的生成与解读，以及如何利用这些工具在生产环境中快速定位 CPU 瓶颈和内存泄漏的根源。 三、安全左移与运行时防护 在基础设施层面嵌入安全策略至关重要。本章涵盖了容器安全实践，包括最小权限原则、镜像扫描流程（如 Trivy/Clair）以及运行时安全工具（如 Falco）的配置与监控。我们还探讨了密钥管理服务（KMS）在云环境中的最佳实践，以及如何使用 HashiCorp Vault 实现动态凭证生成，从根本上减少敏感信息在系统中的静态暴露风险。 --- 本书面向对象： 资深后端工程师、系统架构师，寻求从“会用”到“精通”跨越的实践者。 需要构建和维护大规模、高可用性、低延迟服务的技术领导者。 对下一代云计算基础设施和数据处理范式有浓厚兴趣的研发人员。 本书的价值在于其深度和广度，它提供的是解决复杂工程问题的思维框架和经过验证的蓝图，而非简单的代码示例汇编。

评分☆☆☆☆☆

这本书是面向已经对PYTHON有所了解的读者的，里面对PYTHON本身的介绍并不是非常的仔细，对于第一次学习PYTHON的读者可能会比较难懂。 另一方面，这本书是一本非常出色的参考书，里面覆盖了大部分PYTHON编程中会用到的技巧和知识。如果是经常使用PYTHON的话，买一本放在手边是...  

评分☆☆☆☆☆

正在kindle上它的电子版，每天翻上几页，以加深印象。 没有把它当手册查阅，因为不是一本很翔实的手册，正如其他读者说的那样，python内置的文档已经相当详细了，也有比这本书更详细的书籍出版。 这本书的好处是全面，特别是对内置的内容可谓面面俱到，但都没有太深入，适合对p...  

评分☆☆☆☆☆

该写明的内容都十分到位的写到了，言简意赅，比上网查快捷方便，不浪费编程的时间，是python编程时的案头速查首选。  

评分☆☆☆☆☆

好好的书又被糟蹋了。 什么叫“解除绑定方法”？ unbound 就非要翻译成动词短语么？！ Python CookBook 翻译成 Python 食谱。 好，这个可以原谅。 后面说明怎么是xxx网站主要用来动态收集与Python程序有关的食谱？！？！？！？！  

评分☆☆☆☆☆

我只看了此书的Chapter 6 Exception,有帮助，很好的回答了最近困扰我的两个问题： （1）Why should we use exception in Python ? （2）When should I use exception in Python ? 与我的问题类似的的另一个问题：http://programmers.stackexchange.com/questions/219320/when-...  

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的结构组织感到非常困惑，它似乎缺乏一条清晰、逻辑连贯的主线来引导读者从入门走向精通。第一部分讲了些基础语法，但跳跃性极大，比如前一页还在讲解变量类型，下一页突然就深入到多线程的GIL锁机制，这对于初学者来说简直是天书。然后，在讲解面向对象设计模式的时候，作者用了大量的篇幅去描述一些在现代Python开发中已经不那么主流的模式，而对于近年来大行其道的异步编程和协程（async/await）的处理则轻描淡写，简直像是活在了好几年前。更让我不适应的是，很多核心概念的解释总是支离破碎，需要读者自己去前后翻找，把分散在不同章节的知识点硬生生地串联起来。这哪里是“手册”，更像是一本零散笔记的堆砌。如果作者的目标是提供一本可以作为工具书随时查阅的指南，那么这种高度分散的知识点布局，无疑会大大降低其作为参考工具的效率和实用价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是灾难性的，纸张质量也让人不敢恭维。拿到手的那一刻，我就感觉到一股廉价的气息扑面而来，装帧松散得像是随时会散架。更要命的是，印刷的字体大小和行间距完全不统一，有些地方密密麻麻挤在一起，眼睛看了半天都找不到重点，另一处又突然空得像荒漠。我尝试着去查找一个特定的函数定义，结果花了我比平时多三倍的时间，因为它被埋藏在一些不知所谓的图表和花哨的边框后面。这完全不是一本专业的“技术手册”该有的样子，更像是一个业余爱好者匆忙拼凑出来的草稿。如果说内容是核心，那这本书的载体简直是在侮辱读者花出去的每一分钱。我甚至怀疑编辑在校对环节是否真的用心了，里面似乎还夹杂着一些过时的术语和已经被弃用的库函数说明，让人不禁对作者的知识更新速度产生深深的疑虑。我希望下一版能在装帧和印刷上投入更多精力，毕竟，一本技术书的直观感受是影响学习体验的第一步，而这本书在这方面彻底失败了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的示例代码部分简直是敷衍了事，让人感到无比的失望。我尝试着跑了几个关于数据处理的例子，结果发现它们要么是无法直接运行，需要手动修改大量的导入路径，要么就是代码逻辑本身就存在严重的缺陷。例如，书中介绍的某个文件IO操作，竟然完全没有处理异常捕获，一旦文件不存在或权限不足，程序就会直接崩溃，这在实际项目中是绝对不能接受的。更别提那些用来演示高级特性的代码块了，它们往往晦涩难懂，充满了作者为了炫技而堆砌的嵌套结构，根本起不到教学示范的作用。一个合格的技术手册，理应提供清晰、可复现且符合现代最佳实践的代码样例，让读者能够即学即用。然而，这本书提供的代码，更像是作者在本地环境勉强跑通的一次性脚本，缺乏严谨的测试和注释，让人在试图理解其意图时，花费了大量时间去“反向工程”作者的思路，而不是专注于学习背后的技术原理。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在网络编程和框架集成方面的论述，存在着明显的滞后性。当今的Python生态中，Requests库已经成为HTTP请求的事实标准，但这本书似乎还在用一些更早期的、较为繁琐的底层库进行讲解，这无疑增加了读者的学习负担，也偏离了行业主流。对于Web开发的部分，提及的框架如Django和Flask，讲解得也停留在非常表层的“Hello World”级别，对于配置、中间件、模板引擎等实际开发中至关重要的部分，几乎没有深入探讨。当我想查找如何安全地进行数据库迁移或者如何搭建一个基础的RESTful API时，书中提供的解决方案要么是过时的，要么干脆就是只言片语，完全无法满足一个希望将Python应用于实际项目开发的读者的需求。技术发展日新月异，一本技术手册如果不能跟上框架和库的主流迭代，它的价值就会迅速贬值，而这本书显然在这方面没有做好功课。

评分☆☆☆☆☆

最大的问题在于，这本书的“技术深度”显得非常表面化，仿佛作者只是在复述官方文档的摘要，而不是提供自己深刻的见解或实战经验。在讲解性能优化时，它仅仅提到了“使用列表推导式比循环快”，却从未深入剖析背后的内存分配机制或CPython的字节码差异。同样，在讨论装饰器和元编程时，它只是简单地定义了语法，对于“何时使用”、“何时应该避免”以及“如何设计出优雅的元编程结构”这些关键的实践哲学，完全是避而不谈。这使得这本书读起来就像一本字典，你查得到定义，却学不会如何运用。对于那些已经具备一定基础、希望通过阅读手册来突破瓶颈、提升代码质量的开发者来说，这本书提供的价值非常有限。它更像是为那些刚刚接触Python，甚至连基本编程概念都不太清楚的新手准备的“扫盲读物”，但即便是对新手，其混乱的组织结构也可能造成误导。

评分☆☆☆☆☆

今年十一撸三天

评分☆☆☆☆☆

粗粗得浏览了一遍。

评分☆☆☆☆☆

看了，但是忘了。任何技术都需要实践，否则真是容易忘记

评分☆☆☆☆☆

粗粗得浏览了一遍。

评分☆☆☆☆☆

粗粗得浏览了一遍。