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出版者:电子工业出版社

作者:何建军

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2005-1-1

价格:29.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787121005961

丛书系列:

图书标签:

• C/C++
• 程序设计
• 教程
• 编程入门
• 算法
• 数据结构
• 计算机基础
• 开发
• 学习
• 代码
• 实践

《深入理解 Python：从入门到高级应用》 一本全面覆盖 Python 语言核心概念、标准库精髓以及现代应用实践的权威指南 目标读者： 本书面向所有希望系统学习 Python 语言的读者，无论您是编程初学者、希望转型至数据科学或Web开发的工程师，还是寻求提升现有 Python 技能的资深开发者。我们假设读者对编程概念有一定的基础了解，但本书内容从基础语法开始，确保零基础读者也能稳步前行。 核心价值与内容结构： 《深入理解 Python》旨在提供一个既扎实又前沿的知识体系，让读者不仅“会写” Python 代码，更能“写好” Python 代码。全书共分为五大部分，近三十章内容，以循序渐进的方式构建起完整的 Python 知识树。 --- 第一部分：Python 语言基石与环境构建 (奠定基础) 本部分专注于为读者搭建稳固的 Python 编程基础，并介绍构建高效开发环境的最佳实践。 第 1 章：Python 概览与环境配置 介绍 Python 的历史、设计哲学（如“Pythonic”风格）及其在当前技术栈中的地位。 详细指导如何安装不同操作系统下的 Python 解释器（3.10+ 版本为主）。 虚拟环境管理：深入讲解 `venv` 和 `conda` 的使用，强调项目隔离的重要性。 集成开发环境（IDE）选择与配置：重点介绍 VS Code 和 PyCharm 的高级特性设置，包括代码风格检查器（如 Flake8）的集成。 第 2 章：核心语法与数据结构 变量与运算符： 动态类型、引用语义、运算符的优先级和结合性。 内置数据结构深度剖析： 不仅仅是罗列列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dict）和集合（Set）的用法，更侧重于它们的内存结构、性能差异（时间复杂度分析）以及在不同场景下的最佳选择。 控制流： 详述 `if/elif/else`、`for` 循环（包括 `else` 子句的用法）和 `while` 循环。 迭代器与生成器： 初探函数式编程思想，解释 `iter()` 和 `next()`，以及如何使用 `yield` 关键字创建高效的内存管理机制。 第 3 章：函数、模块与包 函数的高级特性： 默认参数、可变参数 (`args`, `kwargs`)、关键字参数的严格控制。 作用域解析（LEGB 规则）： 深入理解变量查找机制，`global` 和 `nonlocal` 的正确使用场景。 高阶函数： 详解 `map`, `filter`, `reduce` 的函数式应用，以及 Lambda 表达式的局限性。 模块化编程： 如何组织 `.py` 文件，理解 `if __name__ == "__main__":` 的作用，以及相对导入与绝对导入的规范。 包管理： 结构化大型项目，`__init__.py` 的角色，以及如何创建和发布自己的 Python 包。 --- 第二部分：面向对象编程与高级特性 (提升代码质量) 本部分将引导读者从过程式编程转向更健壮、可维护的面向对象范式，并掌握 Python 独有的强大特性。 第 4 章：面向对象编程（OOP）基础 类与对象： 实例、类属性与方法的定义与访问。 构造与析构： `__init__` 和 `__del__` 的工作原理。 封装、继承与多态： 经典 OOP 原则在 Python 中的实现。 特殊方法（Magic Methods/Dunder Methods）： 重点解析 `__str__`, `__repr__`, `__len__` 等，让自定义对象能更好地融入 Python 生态。 第 5 章：深入面向对象 属性访问控制： 使用 `@property` 装饰器实现受控访问，替代传统 Java/C++ 的 Getter/Setter 模式。 类方法与静态方法： 区别 `@classmethod` 和 `@staticmethod` 及其在工厂模式中的应用。 多重继承与 Mixin 模式： 理解方法解析顺序（MRO）算法，以及如何利用 Mixin 模块化地添加功能。 抽象基类（ABC）： 使用 `abc` 模块强制接口规范，提升代码健壮性。 第 6 章：异常处理与上下文管理 精细化的异常处理： `try...except...else...finally` 的完整结构，自定义异常类的设计。 上下文管理器： 深入讲解 `with` 语句的工作原理，通过实现 `__enter__` 和 `__exit__` 来安全地管理资源（文件、锁等）。 使用 `contextlib` 模块： 利用 `@contextmanager` 装饰器简化上下文管理器的编写。 第 7 章：装饰器（Decorators）的艺术 从函数到装饰器： 逐步剖析装饰器语法糖的本质。 函数装饰器： 编写带参数的装饰器，使用 `functools.wraps` 保持元数据。 类装饰器： 应用于类定义，常用于 AOP（面向切面编程）。 实战应用： 权限检查、日志记录、性能计时器的通用实现。 --- 第三部分：Python 标准库精选与并发编程 (提升效率) 本部分聚焦于利用 Python 强大的标准库来解决常见问题，并引入并发与并行处理的概念。 第 8 章：文件系统与数据序列化 `os` 与 `pathlib`： 现代路径操作的最佳实践，跨平台的文件系统交互。 文件 I/O： 缓冲读写、二进制模式与文本模式的区别。 序列化： 深入 `json`、`pickle` 模块的使用场景、安全性和限制。 第 9 章：日期时间处理与正则表达式 `datetime` 模块的精髓： 时区处理（IANA 数据库）、时间间隔计算和格式化。 正则表达式 (`re` 模块)： 匹配、查找、替换的高级用法，非贪婪匹配，前瞻/后顾断言。 第 10 章：多线程与多进程 GIL（全局解释器锁）的深入讨论： 理解 GIL 对 CPU 密集型和 I/O 密集型任务的影响。 `threading` 模块： 锁、信号量、事件等同步原语的使用，实现线程安全。 `multiprocessing` 模块： 如何绕过 GIL，利用多核 CPU。进程间通信（IPC）机制：队列（Queue）和管道（Pipe）。 第 11 章：异步编程（Async/Await） 协程概念的引入： 事件循环（Event Loop）的基本原理。 `asyncio` 库的使用： 编写高效的非阻塞 I/O 代码。 `async` 和 `await` 关键字： 协程函数的定义与调用。 实战： 使用 `aiohttp` 或其他异步库进行高并发网络请求。 --- 第四部分：数据结构、算法与测试 (工程化实践) 本部分将 Python 编程提升到工程实践的高度，关注代码的正确性、效率和可维护性。 第 12 章：高级数据结构与算法实现 标准库中的“隐藏宝石”： 深入讲解 `collections` 模块，如 `defaultdict`, `namedtuple`, `deque` 的高性能用途。 `heapq` 模块： 最小/最大堆的实现及其在 Top-K 问题中的应用。 Pythonic 算法实现： 示例讲解链表、栈、队列在 Python 中如何被简洁表达，并分析其性能。 第 13 章：单元测试与代码质量保证 `unittest` 框架详解： 测试用例、测试套件的组织结构。 `pytest` 框架： 现代 Python 测试的首选，Fixtures 的强大功能。 测试驱动开发（TDD）简介： 实践 TDD 的基本流程。 模拟（Mocking）： 使用 `unittest.mock` 来隔离外部依赖，确保测试的纯净性。 第 14 章：性能分析与优化 时间复杂度回顾： 理论分析与实际运行的差异。 `timeit` 模块： 精确测量代码片段性能。 代码剖析器（Profiler）： 使用 `cProfile` 找出代码中的性能瓶颈。 内存分析： 识别内存泄漏和不必要的对象创建。 --- 第五部分：互操作性与现代应用 (面向未来) 本部分探讨 Python 如何与其他系统交互，以及其在现代技术领域的应用接口。 第 15 章：数据库交互 DB-API 规范： 理解 Python 数据库接口的标准。 SQLite 实践： 使用内置的 `sqlite3` 模块进行轻量级数据库操作。 ORM 介绍： 简要介绍 SQLAlchemy 或 Django ORM 的核心概念，强调模型定义和查询构建。 第 16 章：网络编程基础 Socket 编程： 理解 TCP/IP 基础，使用 `socket` 模块构建简单的客户端/服务器模型。 HTTP 协议基础： 使用 `requests` 库进行健壮的 Web 交互，请求方法、状态码与会话管理。 第 17 章：C 语言扩展与性能加速 理解 CPython 架构： 为什么有时需要 C 扩展。 Cython 简介： 如何使用 Cython 编写接近 C 速度的 Python 代码，并与 C/C++ 库进行接口。 调用外部 C 函数： 介绍 `ctypes` 模块，用于与动态链接库（DLL/SO）交互。 结语： 本书的最终目标是培养读者的“Pythonic 思维”——一种高效、简洁且易于维护的代码编写哲学。通过对语言深层机制的理解和对工程实践的掌握，读者将能够胜任从脚本编写到复杂系统构建的各种挑战。

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