Visual Basic程序设计语言入门与提高 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:192

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出版时间:2008-1

价格:18.00元

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isbn号码:9787040237351

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 入门
• 提高
• 编程
• 开发
• 计算机
• 教材
• 教程
• Windows应用

好的，这里为您构思了一份图书简介，内容涵盖了编程基础、高级应用和项目实践，完全不涉及《Visual Basic程序设计语言入门与提高》的具体内容。 --- 新书推荐：《精通Python：从数据科学到人工智能的实战指南》 书籍概述 在信息技术飞速发展的今天，掌握一门既强大又易于上手的编程语言是通向成功的关键。《精通Python：从数据科学到人工智能的实战指南》正是为渴望深入理解现代编程范式、致力于将技术应用于实际业务场景的读者量身打造的权威指南。 本书摒弃了传统教程中枯燥的语法罗列，转而采用“项目驱动”和“深度剖析”相结合的教学方法。我们聚焦于Python语言的最新特性、生态系统的核心库以及如何在真实世界中解决复杂问题。无论您是希望从零开始构建稳健的后端服务，还是立志于在数据分析和机器学习领域取得突破，本书都将为您提供清晰、实用的路线图。 全书内容结构严谨，从Python基础的内幕机制讲起，迅速过渡到高级特性的精妙运用，最终通过一系列前沿的实战案例，带领读者构建起一个从数据获取、处理、分析到模型部署的完整技术栈。 --- 第一部分：Python核心与底层机制的深度探索 (基石) 本部分旨在为读者打下坚实而深入的Python基础，确保读者不仅“会用”，更能“理解”Python的运行方式。 第一章：Python运行环境与内存模型 环境搭建与最佳实践： 详细介绍虚拟环境（venv, conda）的配置与管理，确保项目环境的隔离性与可复现性。 CPython内部机制： 深入探讨Python的解释器结构，包括GIL（全局解释器锁）的原理、对多线程和多进程的影响，以及如何利用C/C++扩展来绕过GIL的限制，实现真正的并行计算。 数据结构的高效实现： 不仅仅是学习列表（list）和字典（dict）的用法，而是剖析其在C语言层面是如何通过数组和哈希表实现的，理解其时间复杂度（O(1), O(n)）背后的物理原因。 引用计数与垃圾回收： 详细解析Python的内存管理机制，包括循环引用检测和分代回收策略，帮助开发者编写更少内存泄漏的代码。 第二章：面向对象的高级范式与元编程 类、继承与多态的深度应用： 超越基础的`class`定义，重点讲解抽象基类（ABC）、Mixins设计模式在大型项目中的应用。 描述符（Descriptors）的魔力： 详解Python中实现属性访问控制、延迟计算和方法绑定的核心机制，这是理解Django ORM和Flask装饰器的关键。 元类（Metaclasses）： 深入讲解如何使用元类来动态地创建和修改类，这是实现框架级功能（如自动注册、API接口定义）的强大工具。 上下文管理器与`with`语句的原理： 利用`__enter__`和`__exit__`方法，编写资源安全管理的代码，确保文件、网络连接等资源的可靠释放。 --- 第二部分：效率与并发：编写高性能Python代码 (加速) 现代应用对响应速度和处理能力的要求极高。本部分专注于提升代码的执行效率和并发处理能力。 第三章：异步编程的革命：`asyncio`深度解析 从回调地狱到协程： 系统介绍`async/await`语法糖，理解协程（Coroutine）与生成器（Generator）的区别。 事件循环的运作： 剖析`asyncio`事件循环的工作原理，如何调度数千个并发I/O操作而无需创建线程。 实战应用：高性能网络爬虫与API服务器： 利用`aiohttp`构建高并发的网络请求客户端，并使用`FastAPI`（基于Starlette和Pydantic）搭建高性能的现代Web服务。 第四章：数值计算的加速之道 NumPy的向量化思维： 强调“去循环化”的编程思想，展示如何利用NumPy的广播机制和底层C实现，将耗时的Python循环转换为高效的矩阵运算。 Pandas的高级数据操作： 掌握`apply`, `groupby`, `merge`等复杂操作的优化技巧，以及如何使用Categorical类型减少内存占用。 JIT编译的潜力： 介绍Numba库，展示如何通过简单的装饰器，将特定的数值计算函数即时编译成高度优化的机器码，实现接近C语言的速度。 --- 第三部分：数据驱动的未来：数据科学与机器学习实战 (赋能) Python在数据科学领域的统治地位不容置疑。本部分将聚焦于使用行业标准工具解决真实世界的数据挑战。 第五章：数据工程与可视化 数据清洗与预处理流水线： 重点解决缺失值处理、异常值检测以及数据格式统一化等实际难题。 高级统计分析： 利用`statsmodels`库进行回归分析、时间序列分解（如ARIMA模型）和假设检验。 交互式数据叙事： 使用`Plotly`和`Bokeh`创建可交互、可嵌入Web应用的高质量动态图表，取代静态的图形展示。 第六章：构建与部署机器学习模型 Scikit-learn的全面应用： 覆盖从特征工程（特征选择、降维）到模型选择（交叉验证、超参数调优）的全流程。 深度学习框架入门（PyTorch视角）： 介绍PyTorch的动态计算图优势，指导读者构建第一个卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。 模型部署与服务化： 学习如何使用`Flask`/`FastAPI`和`Docker`容器化技术，将训练好的模型封装成RESTful API，实现生产环境的稳定调用。 --- 本书特色总结 拒绝浅尝辄止： 深入讲解Python生态中关键工具（如`asyncio`, `NumPy`, `PyTorch`）的设计哲学和内部实现。 项目驱动教学： 每一个复杂概念都伴随一个完整的、可运行的实战案例，确保理论与实践无缝衔接。 面向未来： 紧跟Python 3.10+的最新特性，涵盖并发编程、类型提示（Type Hinting）等现代开发要求。 为专业人士设计： 本书的目标读者是希望提升编程深度、追求代码质量和运行效率的开发者、数据分析师和系统架构师。 掌握Python，就是掌握连接想法与现实的强大工具。拿起这本书，开始您的“精通”之旅吧！

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