具体描述
本词典收录了计算机与信息技术领域的英文词汇及其中文解释,包括8500多条专业名词术语及词组,还精选了2500余条常用的非专业通用词汇。内容涵盖了计算机与信息技术的整个领域,尤其是注意收集了热点分支领域的专业词汇;适当选收了与计算机科学密切相关且经常使用的名词术语;尽可能多地选收了近3年内出现的概念或内涵比较明确的,相对稳定的新名词术语。为便于读者使用,所收基本词汇均标注了国际音标;基本词汇均给出了专业词义。
本词典适合计算机与信息技术领域的教学、科研、应用、工程、服务人员与及广大院校师生及计算机用户使用。
书籍名称：数字时代的编程基石——Python深度解析与实战应用 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的Python编程学习路径。它不仅涵盖了Python语言的核心语法、数据结构与算法基础，更将重点聚焦于现代软件开发中的前沿应用，包括高性能的网络编程、高效的数据处理、以及面向对象设计的精妙之处。本书特别强调理论与实践的紧密结合，通过大量精心设计的代码示例和贯穿全书的综合项目，确保读者能够真正掌握将知识转化为解决实际问题能力的关键技能。 全书结构清晰，逻辑严谨，从Python基础环境的搭建与配置入手，逐步深入到高级特性，如装饰器、元编程、异步IO模型（`asyncio`）的底层原理与应用。对于希望在数据科学、后端服务开发或自动化运维等领域发展的读者，本书提供了扎实的理论支撑和即插即用的代码模板。 --- 第一部分：Python语言的精髓与基础构建 第一章：踏入Python的世界——环境、哲学与高效入门 本章首先阐述Python在当前技术生态中的核心地位，解释其设计哲学，特别是其对可读性和简洁性的强调。我们将详细指导读者完成Python 3.x版本的安装、虚拟环境（`venv`或`conda`）的创建与管理，这是专业开发流程中不可或缺的第一步。 重点内容包括： 1. Python解释器的工作机制概览： 简要介绍CPython的执行流程，为理解后续的性能优化打下基础。 2. 动态类型系统的深入理解： 探讨变量、对象和引用的关系，澄清Python中“一切皆对象”的真正含义，避免初学者对类型转换和内存管理的常见误解。 3. 基础语法与数据原语： 细致讲解数字类型（整型、浮点型、复数型）的精度问题，字符串的不可变性、编码（UTF-8）的重要性，以及基本的流程控制结构（if/elif/else, for, while）。 第二章：核心数据结构——高效组织信息的蓝图 本章深入剖析Python内置的四大核心数据结构——列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set），并重点分析它们在不同使用场景下的性能权衡。 列表与元组的对比分析： 侧重于可变性（Mutability）对内存分配和操作速度的影响。我们将展示如何利用列表推导式（List Comprehensions）以更“Pythonic”的方式进行数据转换。 字典（哈希表）的魔力： 深入探讨字典背后的哈希函数原理，解释为什么查找操作能达到近乎O(1)的平均时间复杂度。同时，讲解`collections`模块中的有序字典（`OrderedDict`，在Python 3.7+中已成为标准字典的默认行为）和默认字典（`defaultdict`）的应用场景。 集合运算的强大： 展示如何利用集合进行快速的成员资格测试、交集、并集和差集运算，这在数据清洗和去重任务中极为高效。 第三章：函数的艺术——抽象、复用与闭包 函数是实现代码复用的核心。本章将从基础的函数定义和参数传递讲起，逐步深入到高级函数特性。 参数的艺术： 彻底解析位置参数、关键字参数、默认参数，以及不定长参数（`args`和`kwargs`）的工作机制。 高阶函数与回调： 介绍`map`, `filter`, `reduce`等内置高阶函数的使用，并演示如何通过函数作为返回值来实现行为的定制化。 闭包（Closure）与作用域链（Scope Chain）： 深入解释自由变量（Free Variables）的概念，理解闭包如何“捕获”外部作用域的状态，这是实现状态保持和函数工厂模式的关键。 --- 第二部分：面向对象编程与高级语言特性 第四章：深入面向对象编程（OOP）——结构化复杂系统的基石 Python的OOP模型强大且灵活。本章详细讲解类的定义、实例的创建、属性的管理，以及继承机制。 封装、继承与多态的实践： 通过实际的代码案例，展示如何利用私有属性（约定俗成的下划线命名）、方法重写和多态性来构建健壮的软件架构。 特殊方法（Dunder Methods）： 重点讲解如`__init__`, `__str__`, `__len__`, `__call__`等魔术方法的重载，这些方法定义了对象与Python语法结构（如`print()`, `len()`, 运算符）的交互方式。 类方法与静态方法： 区分`@classmethod`和`@staticmethod`的使用场景，尤其是在工厂模式和不依赖实例状态的方法设计中的应用。 第五章：迭代器、生成器与上下文管理器 本章聚焦于Python的惰性求值（Lazy Evaluation）机制，这是处理大数据集和优化内存占用的关键。 迭代器协议： 讲解`__iter__`和`__next__`方法的实现，理解`for`循环在底层是如何工作的。 生成器（Generators）： 深入剖析`yield`关键字的机制。我们不仅展示如何创建简单的生成器函数，更会探讨生成器表达式如何提供更紧凑的语法糖。 上下文管理器（Context Managers）： 详细介绍`with`语句的工作原理，基于`__enter__`和`__exit__`方法的实现，并利用`contextlib`模块中的`@contextmanager`装饰器简化资源的自动管理（如文件操作、数据库连接的释放）。 第六章：模块、包与异常处理的高级技巧 本章关注代码的组织、依赖管理和健壮性设计。 模块与包的组织结构： 解释Python的导入机制（`import`语句的查找路径），如何设计清晰的包结构，以及`__init__.py`文件的作用。 动态导入与反射： 介绍`importlib`库，展示如何根据运行时变量动态加载模块和属性，这在插件系统或配置驱动的框架中非常有用。 精细化的异常处理： 不仅是`try...except`的基本使用，更侧重于如何自定义异常类（继承自`Exception`），如何使用`raise from`来保留原始堆栈信息，以及如何编写能优雅处理错误并向上层传播信息的代码。 --- 第三部分：性能优化与现代并发编程 第七章：性能剖析与内存管理 在本章中，我们将揭示Python代码的性能瓶颈，并提供量化的优化手段。 时间复杂度分析与实战验证： 复习大O表示法，并通过`timeit`模块对不同算法在真实环境下的运行时间进行精确测量。 内存视图与引用计数： 解释Python的垃圾回收机制（引用计数与分代回收），帮助开发者理解对象何时被销毁，避免不必要的内存占用。 C扩展接口（GIL的视角）： 简要介绍全局解释器锁（GIL）的存在，理解它对多线程性能的影响，并为下一章的并发模型做铺垫。 第八章：异步编程的革命——`asyncio`深度解析 理解和利用异步IO是构建现代高并发网络服务的基础。本章将系统地讲解Python的异步编程范式。 协程（Coroutines）的基础： 阐述协程与传统线程的区别，以及`async`和`await`关键字的语义。 事件循环（Event Loop）的工作原理： 深入分析`asyncio`事件循环如何调度不同的任务，实现非阻塞I/O。 并发管理与任务调度： 学习如何使用`asyncio.gather`, `asyncio.wait`, 以及如何构建健壮的异步任务管理系统。通过一个模拟高并发Web请求的示例，展示其与多线程方案在I/O密集型任务中的巨大优势。 第九章：实战应用——网络通信与数据流处理 本章将前述知识应用于具体的工程场景。 Socket编程基础： 使用Python的内置`socket`库构建简单的TCP/UDP客户端和服务器，理解三次握手和数据包的发送接收过程。 基于HTTP的网络请求： 熟练使用`requests`库进行同步和异步请求（结合`aiohttp`），并探讨请求的会话管理、重试机制与超时设置。 文件I/O的优化策略： 比较二进制模式（`rb`, `wb`）和文本模式的读写，以及如何利用缓冲I/O提高大文件处理的速度。 --- 附录 常用标准库速查表： 涵盖`os`, `sys`, `pathlib`, `json`, `re`等核心模块的高频功能速览。 调试与测试入门： 介绍使用`pdb`进行断点调试的基础流程，以及`unittest`模块的简单测试用例编写。 本书特色 本书的编写风格注重于“为什么”而不是仅仅“怎么做”。作者通过剖析底层机制，帮助读者建立起对Python执行模型的直观理解。每个概念的引入都伴随着明确的、可复用的代码片段和真实世界的应用场景，确保学习过程既有深度又不失趣味性。对于有志于精通Python并构建高性能、高可维护性系统的开发者而言，本书是一份不可或缺的参考指南和实践手册。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有