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出版者:西安交通大学出版社

作者:覃征

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:38.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787560518015

丛书系列:

图书标签:

• code
• 程序设计
• 算法优化
• 软件工程
• 编程技巧
• 代码质量
• 性能优化
• 软件设计模式
• 数据结构
• 计算机科学
• 软件开发

《代码的艺术：从优秀到卓越的软件开发之路》 序言： 在瞬息万变的数字时代，软件已成为现代社会不可或缺的基石。从我们手中的智能手机，到驱动航空航天的复杂系统，无一不依赖于精心构建的代码。然而，仅仅写出能够运行的代码，已不足以满足当今对高效、稳定、可维护软件日益增长的需求。真正的挑战在于，如何编写出卓越的代码——那些不仅功能完善，更能展现出深厚的逻辑思维、精妙的设计和对性能的极致追求。 《代码的艺术》正是这样一本致力于探索软件开发深层奥秘的书籍。它并非关注特定编程语言的语法细节，也非罗列繁琐的算法集合。相反，它将目光投向了软件开发的本质，探寻那些贯穿所有编程范式、跨越各种技术栈的普适性原则与智慧。这本书旨在引导读者超越“会写代码”的初级阶段，迈向“写出好代码”以至“写出艺术品般代码”的进阶之路。我们相信，优秀的软件开发，是一门融合了科学的严谨与艺术的创意的学科。 第一章：思维的基石——构建清晰的逻辑 编写出优秀的代码，首要前提是构建清晰、严谨的逻辑。这一章将深入探讨如何将复杂的现实问题分解为可管理、可理解的逻辑单元。我们将从“问题抽象”的艺术谈起，学习如何剥离表面现象，抓住问题的核心本质，并将其转化为计算机能够理解的精确指令。 解构与建模： 深入剖析如何将复杂系统分解为更小的、独立的模块，以及如何为这些模块构建精确的模型。我们将介绍常见的建模技术，例如状态机、数据流图等，并探讨如何选择最适合特定问题的模型。 形式化思维： 介绍形式化方法在提高代码逻辑严谨性方面的作用。虽然不涉及深奥的数理逻辑，但我们将强调清晰的定义、精确的边界条件以及完备的推理过程。 自顶向下与自底向上： 探讨这两种经典的设计策略，分析它们各自的优势和适用场景。我们将演示如何结合使用这两种方法，以达到最佳的设计效果。 逻辑的验证与迭代： 强调在设计初期就进行逻辑验证的重要性。我们将介绍一些轻量级的验证技术，例如草图、伪代码推演，以及如何通过持续的迭代优化逻辑。 第二章：设计的灵魂——优雅的结构与模式 代码的结构决定了其可读性、可维护性和可扩展性。本章将聚焦于软件设计的核心要素，引导读者掌握构建优雅、灵活代码结构的艺术。我们将深入理解设计原则，并学习如何运用成熟的设计模式来解决常见的工程难题。 SOLID原则的精髓： 详细解析面向对象设计的五大基本原则（单一职责、开闭、里氏替换、接口隔离、依赖倒置），并结合生动的案例，说明这些原则如何帮助我们写出更易于理解、修改和复用的代码。 设计模式的智慧： 介绍经典的设计模式，如工厂模式、单例模式、观察者模式、策略模式等，并深入分析它们在解决特定设计问题时的巧妙之处。我们将强调理解模式背后的意图，而非机械地套用。 解耦的艺术： 探讨如何通过各种技术手段（如接口、抽象类、事件总线）来降低模块之间的耦合度，从而提升系统的灵活性和稳定性。 代码的可读性： 强调代码不仅仅是写给机器看的，更是写给人看的。本章将分享提升代码可读性的实用技巧，包括命名规范、注释的艺术、代码风格的一致性等。 第三章：性能的脉搏——精益求精的效率追求 在许多应用场景下，性能是衡量软件质量的关键指标。这一章将带您深入理解性能的内涵，并掌握各种优化代码运行效率的方法，使您的程序在资源受限的环境下也能游刃有余。 性能瓶颈的诊断： 介绍常见的性能瓶颈分析工具和方法，学习如何准确地定位程序运行缓慢的原因，避免“盲目优化”。 算法效率的考量： 回顾并深入理解常见数据结构和算法的时间与空间复杂度。我们将重点关注如何在实际开发中选择最适合场景的算法，以实现最优的性能。 内存管理的智慧： 探讨高效的内存分配与回收策略。我们将分析不同编程语言的内存管理机制，并提供避免内存泄漏和优化内存使用的实践建议。 并发与并行： 介绍多线程、多进程等并发与并行技术，以及如何利用这些技术来提升程序的吞吐量和响应速度。我们将重点关注并发编程中的常见陷阱和规避策略。 I/O优化的艺术： 针对文件读写、网络通信等I/O密集型操作，提供一系列优化方案，包括缓冲、异步I/O、连接池等。 第四章：健壮的屏障——写出稳定可靠的代码 软件的可靠性是其赢得用户信任的基石。本章将专注于如何编写出能够抵御各种异常情况、并在长期运行中保持稳定的代码。 错误处理的哲学： 深入探讨健壮的错误处理机制。我们将区分不同类型的错误，并学习如何选择合适的错误处理方式，包括异常捕获、错误码、日志记录等。 边界条件的挑战： 强调对边界条件的充分考虑是避免 Bug 的关键。我们将学习如何系统地识别和测试代码的边界条件。 防御性编程： 介绍防御性编程的理念，即假设外部环境不可信，并采取措施保护代码免受潜在威胁。 测试驱动的开发（TDD）与单元测试： 详细介绍 TDD 的流程和优点，并指导读者如何编写有效的单元测试来保证代码的局部正确性。 集成测试与端到端测试： 探讨如何通过不同层次的测试来验证系统整体的健壮性，确保各组件协同工作无误。 第五章：演进的艺术——代码的生命周期管理 软件并非一次性构建的静态产物，而是一个不断演进的生命体。本章将引导读者关注代码的长期维护和发展，学习如何管理软件的生命周期，使其能够适应不断变化的需求和技术环境。 重构的智慧： 详细介绍代码重构的意义、时机和方法。我们将演示如何通过小步快跑的方式，在不改变代码外在行为的前提下，持续改进代码的内部结构。 代码的演进策略： 探讨在软件开发过程中，如何应对需求变更、技术升级等挑战。我们将学习如何通过模块化设计、接口抽象等手段，使代码更具适应性。 技术债的管理： 分析技术债的成因，并提供有效的管理和偿还技术债的策略，以避免其对项目造成长期负面影响。 文档与知识传承： 强调清晰、准确的文档对于软件维护的重要性。我们将分享编写技术文档的最佳实践，以及如何通过知识分享来促进团队协作。 结语： 《代码的艺术》并非一本速成的秘籍，而是通往卓越软件开发之路的同行者。它所倡导的，是一种持续学习、精益求精的态度，一种对代码质量永不妥协的追求。我们希望通过本书，能够点燃您对代码艺术的热情，帮助您在软件开发的旅途中，不断超越自我，最终创造出令人赞叹的数字杰作。这是一场关于逻辑、设计、效率和可靠性的深度探索，一场关于代码与程序员之间和谐共舞的艺术实践。愿您在本书的引领下，开启一段精彩的代码之旅。

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最近在研究Python的异步编程，朋友推荐我看看《流畅的Python》，这本书的风格和市面上其他技术书的刻板印象完全不同，它更像是一位经验丰富的前辈，在午后的咖啡馆里，用一种非常“Pythonic”的方式和你娓娓道来语言的精髓。它没有上来就堆砌API文档，而是从Python的数据模型（Data Model）入手，通过魔术方法（Dunder methods）层层递进，构建起一个完整的语言认知框架。读到关于描述符（Descriptor）的那一节时，我简直要拍案叫绝！原来我们平时使用的 `@property` 装饰器，底层竟然是如此优雅地利用了描述符的机制来实现的。这种由内而外的剖析，让我对Python这门语言产生了全新的敬畏感。它不仅教你如何写出高效的代码，更重要的是，它教你如何“像Pythonista一样思考”，如何利用这门语言特有的哲学去解决问题，而不是用其他语言的思维定式去套用。

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《重构：改善既有代码的设计》这本书，我给它打五星好评，因为它直接解决了我们团队日常维护遗留代码的痛点。我们团队接手了一个运行多年的项目，代码结构混乱不堪，新功能不敢动，修Bug都得小心翼翼，生怕牵一发而动全身。这本书的价值就在于它提供了一套系统化、可操作的“手术刀”方法论。它把重构过程分解成一个个小到不能再小的、风险极低的操作，比如“提取方法”、“重命名”甚至是“用函数取代方法调用”。最让我印象深刻的是书中关于“坏味道”（Code Smells）的分类和识别，它为我们提供了一套统一的语言去描述代码中的问题。我们现在开会讨论代码质量时，不再是模糊地说“这段代码看起来有点乱”，而是可以明确指出：“这里存在过长的参数列表，应该考虑使用‘保持异议’或‘封装参数’。”这本书的实战性极强，读完后，团队信心大增，我们甚至已经开始小范围地对一些模块进行有计划的重构，代码的可读性和可维护性肉眼可见地提升了。

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我最近阅读的《操作系统：精髓与设计原理》给我带来了极大的震撼，尤其是在理解现代操作系统如何平衡性能与可靠性方面。这本书的叙事方式非常宏大，它不只局限于介绍Linux或Windows的某个具体实现，而是从计算机科学的基石——并发、内存管理和文件系统——这些抽象概念入手，追溯到它们在实际系统中的映射。我尤其对它讲解“死锁避免”那部分印象深刻，书中详细对比了银行家算法、预防、避免和检测恢复策略的优劣，让我不再死记硬背教科书上的定义，而是真正理解了为什么在不同的应用场景下，系统设计者会做出不同的取舍。读到虚拟内存和TLB（转址旁路缓存）的交互时，那种仿佛置身于内核调度层、直接观测CPU执行流的体验，是其他任何入门书籍都无法给予的。这本书的深度要求读者具备一定的理论基础，但回报也是巨大的，它提供了一套理解一切现代计算系统的思维框架。

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这本《深入理解计算机系统》简直是为我量身定做的宝典！我一直觉得在学习C语言和底层原理时总感觉隔着一层纱，虽然知道指针、内存布局这些概念，但总说不清道不明。直到我翻开这本书的第三章，关于数据表示和操作的部分，那种豁然开朗的感觉难以言表。作者用极其清晰的笔触，把二进制、补码、浮点数这些看似枯燥的内容讲得引人入胜。我甚至能想象出CPU内部是如何进行加减乘除运算的，那种对“机器到底在想什么”的好奇心得到了极大的满足。特别是它对于各种数据类型在内存中的对齐和存储方式的讲解，让我立刻回想起前段时间调试一个结构体时遇到的怪异错误，现在终于明白了，原来是字节对齐在作祟！这本书不仅仅是告诉你“是什么”，更深层次地告诉你“为什么是这样”，这种探究到底的治学态度，非常值得推崇。读完这一章，感觉自己对整个软件栈的理解都拔高了一个层次，从应用层直接扎进了硬件的脉络之中。

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我得说，《算法导论》这本书的阅读体验，简直是一场智力上的马拉松。初次翻开时，我对那些复杂严谨的数学证明感到一丝畏惧，特别是图论和动态规划那一块，感觉每一页都需要我放下笔，拿起草稿纸反复推演。但正是这种“硬核”的内容，让我对算法的理解不再停留在“会用”的层面，而是真正理解了其背后的逻辑和复杂度分析。我特别喜欢它对算法设计范式的归纳，比如“分治法”和“贪心算法”，作者总能用最精妙的例子来阐述其核心思想。举个例子，书中对最小生成树的Kruskal算法和Prim算法的对比分析，不仅仅是给出了代码实现，更是深入剖析了为什么在不同的图结构下，一个会比另一个在渐进意义上更优越。这种严谨的、不带任何妥协的学术态度，让我深深折服。这本书的阅读过程是缓慢且需要耐心的，但收获的深度和广度，是其他任何一本泛泛而谈的“快速入门”书籍无法比拟的。

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程序员看看也不错！

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好像80年代的书

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