Programming Microsoft® LINQ (PRO-Developer) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Microsoft Press

作者:Paolo Pialorsi

出品人:

页数:660

译者:

出版时间:2008-05-24

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780735624009

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 编程
• LINQ
• LINQ
• C#
• Programming
• Microsoft
• Data
• Query
• ADO
• NET
• Entity Framework
• Pro Developer
• Developer Skills

好的，这是一本聚焦于 Python 编程和数据科学的深度技术书籍的简介，旨在为读者提供一个全面且实用的技能框架，完全不涉及 LINQ 或 Microsoft 技术栈。 --- Python 数据科学与高效编程实战：从基础到深度学习部署 深入理解现代数据驱动决策的核心工具 在当今技术浪潮中，Python 已成为数据科学、人工智能和高性能计算领域无可争议的主导语言。本书并非一本基础的编程入门指南，而是为已经掌握基本编程概念，渴望将 Python 能力提升到工业级应用水平的开发者、数据分析师和工程师量身打造的深度实战手册。 我们聚焦于 Python 生态系统中最高效、最前沿的库和框架，提供一套完整的、可立即投入生产环境的解决方案，涵盖数据处理、科学计算、机器学习建模以及大规模系统集成。 --- 第一部分：Python 核心性能优化与高效库矩阵 本部分将带您超越基础的 `for` 循环，深入理解如何利用 Python 的底层机制和强大的 C/Fortran 封装库，实现近乎原生的执行速度。 1. NumPy：向量化计算的艺术与科学 内存布局与数据类型精通： 深入探讨 `ndarray` 的 C 连续性和 F 连续性，理解维度广播（Broadcasting）的底层逻辑及其对性能的决定性影响。 高级索引与视图操作： 掌握花式索引（Fancy Indexing）、布尔索引的高效用法，并理解视图（View）与复制（Copy）的区别，避免不必要的内存开销。 UFuncs 与矢量化策略： 学习如何使用通用函数（Universal Functions）替代 Python 循环，并探索如何编写自定义 UFuncs 以集成至更复杂的计算图中。 2. Pandas 架构解析与大规模数据处理 DataFrame 内部机制： 剖析 Series 和 DataFrame 的内存结构，理解其索引机制（MultiIndex）如何优化层次化数据查询。 性能瓶颈的突破： 系统性地比较 `apply()`, `map()`, `transform()` 与纯矢量化操作的性能差异。重点介绍 `.iterrows()` 的“陷阱”及其替代方案，如 `itertuples()` 和 Cython 接口。 数据重塑与时间序列精工： 掌握 `pivot_table`, `melt`, `stack`, `unstack` 的组合应用。深入处理金融、物联网数据中的频率转换、滞后分析和滚动窗口计算的最佳实践。 3. 扩展 Python 性能：Cython 与 Numba Numba 即时编译（JIT）： 利用 `@njit` 装饰器将 Python 函数直接编译成优化的机器码。学习如何使用类型签名（Typing）和并行化支持（如 `prange`）来最大化 CPU 核心的使用率。 Cython 桥接： 为关键性能代码编写 Cython 模块，实现与 C/C++ 代码的无缝集成。重点演示如何安全地释放 GIL（全局解释器锁）以实现真正的多线程并行计算。 --- 第二部分：机器学习建模与深度学习框架实战 本部分聚焦于构建、训练和评估复杂模型所需的工具链，强调模型的可解释性和工程化部署。 4. Scikit-learn 范式与特征工程 管道（Pipeline）的威力： 使用 `Pipeline` 和 `ColumnTransformer` 结构化整个预处理、特征选择和模型训练流程，确保代码的可复用性和一致性。 交叉验证与模型选择： 精通 `GridSearchCV`, `RandomizedSearchCV` 及更高效的贝叶斯优化策略。深入理解各种交叉验证策略（如 GroupKFold, StratifiedKFold）在不同数据集上的适用性。 可解释性工具箱 (XAI)： 学习使用 SHAP 和 LIME 等工具，揭示黑箱模型（如梯度提升树和神经网络）的决策依据，满足合规性和业务审计要求。 5. PyTorch 深度学习工程实践 张量操作与 GPU 加速： 掌握 PyTorch 的动态计算图机制。学习高效的张量移动、内存管理和多 GPU 并行训练（DDP）。 自定义训练循环的构建： 摒弃对高级 API 的过度依赖，手写高效的训练、验证和测试循环，精确控制梯度计算、优化器更新和学习率调度。 数据加载器优化： 深度定制 `DataLoader`，利用多进程（`num_workers`）实现数据预加载，确保 GPU 资源得到最大化利用，消除 I/O 瓶颈。 --- 第三部分：从模型到生产：部署与扩展 本部分关注如何将训练好的模型集成到实时系统中，确保其性能、稳定性和可维护性。 6. 模型序列化与服务化 标准格式（ONNX）： 学习将 PyTorch 或 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式，实现跨框架的互操作性。 高性能推理服务： 使用 FastAPI 构建异步、高吞吐量的 RESTful API 服务。集成 Uvicorn/Gunicorn 部署策略，确保服务能够处理高并发请求。 容器化部署： 结合 Docker 封装完整的 Python 环境、依赖项和推理代码，实现“一次构建，随处运行”的部署目标。 7. 异步编程与高并发处理 Asyncio 深度探索： 精通 `async`/`await` 语法，理解事件循环的工作机制。 I/O 密集型任务优化： 运用 `asyncio` 结合异步 HTTP 客户端（如 `aiohttp`）和异步数据库驱动，实现高效的网络爬取、API 调用和数据聚合，显著提高 I/O 密集型应用的响应速度。 --- 读者画像与本书价值 本书的目标读者是那些不满足于使用现成代码片段，而是渴望理解底层原理、优化性能瓶颈的专业人士。通过本书，您将掌握： 1. 性能思维： 识别并重构 Python 代码中的性能热点。 2. 工程化能力： 建立可维护、可扩展的 MLOps 基础流程。 3. 前沿技术栈： 熟练运用 NumPy、Pandas、PyTorch 以及现代服务框架。 本书提供的知识体系是通用且面向未来的，它将您的 Python 技能从“脚本编写者”提升为“系统构建者”。学习的重点完全集中在数据处理、科学计算的性能优化和深度学习的工业化落地，为您在竞争激烈的数据科学领域打下坚实的基础。

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我一直对函数式编程的概念很感兴趣，而LINQ恰好是.NET平台上引入函数式编程思想的一个重要体现。这本书在这方面做得非常出色。作者在介绍LINQ时，不仅仅是把它当作一种查询工具，而是深入挖掘了其背后蕴含的函数式编程的理念。例如，关于Lambda表达式的讲解，作者用了好几页来阐述其语法和应用，让我对这种简洁而强大的表达方式有了更深的理解。 更重要的是，作者还演示了如何利用LINQ来实现更高级的函数式编程模式，比如组合函数、惰性求值等。我学到了如何将多个LINQ查询组合起来，形成一个更复杂的逻辑，而且这些组合是惰性的，只有在真正需要的时候才会被执行，这在性能上非常有优势。书中还提到了LINQ的元编程能力，虽然这部分内容可能对初学者来说有点难度，但对于想深入理解LINQ的开发者来说，绝对是不可多得的宝藏。它让我看到了LINQ在代码生成和DSL（领域特定语言）构建方面的潜力。

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拿到这本书的时候，我对LINQ的了解仅停留在一些基础的查询表达式，感觉用起来有点像SQL，但又不太一样。这本书彻底改变了我的看法。作者在讲解LINQ的各个方面时，都做得非常细致。比如，对于IQueryable和IEnumerable接口的区别，作者用了相当多的篇幅来解释，并举例说明了它们在性能上的差异。我还学到了如何利用LINQ来实现复杂的查询逻辑，比如子查询、连接查询、聚合查询等等。特别是在处理一些非关系型数据源的时候，LINQ的灵活性让我感到非常惊叹。 我印象最深的是关于LINQ的性能优化部分。书中不仅列举了一些常见的性能陷阱，还提供了相应的解决方案。例如，如何避免不必要的枚举，如何合理地使用SelectMany方法来展平嵌套集合，以及如何通过投影来只选择需要的字段，而不是一次性加载整个对象。这些优化技巧对于我处理海量数据的时候，非常有帮助，能够显著提升程序的响应速度。总的来说，这本书不仅仅是LINQ的使用手册，更是一本关于如何高效利用LINQ解决实际问题的宝典。

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这本书的价值不仅仅在于它介绍了LINQ的各种功能，更在于它帮助我建立了一套完整的LINQ思维模式。作者在讲解 LINQ to SQL 的时候，不仅仅是教我如何写SQL查询，更是教会了我如何将面向对象的思维与关系型数据库相结合，如何通过 LINQ 的方式来设计和查询数据模型。我学到了如何利用 LINQ 来进行数据迁移，如何编写高效的存储过程，以及如何处理复杂的数据库事务。 同时，书中关于 LINQ to XML 的讲解也让我受益匪浅。我之前一直认为 XML 处理很麻烦，但 LINQ to XML 的出现，让 XML 的查询和操作变得像操作普通集合一样简单。作者还介绍了一些利用 LINQ 来处理 JSON 数据的技巧，这在现代Web开发中非常重要。这本书真正让我体会到了 LINQ 在不同数据源之间的无缝集成能力。

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这本书我断断续续看了好几个月了，终于才啃下来。说实话，初次翻开的时候，里面的概念和代码着实让我头疼了一阵子。LINQ，作为一个强大的查询语言集成，确实不是一朝一夕就能完全掌握的。作者在介绍LINQ to Objects的时候，从最基础的查询语法讲起，一步步深入到各种扩展方法，比如Where, Select, OrderBy, GroupBy等等。我特别喜欢作者在讲解这些方法时，会结合一些实际的例子，比如从一个包含大量用户数据的列表中找出特定年龄段的用户，或者按照某个属性对数据进行分组。这些例子非常贴近我们日常开发中会遇到的场景，让我能够更容易地理解抽象的概念。 而且，这本书不仅仅局限于LINQ to Objects，它还花了大篇幅去讲解LINQ to SQL和LINQ to XML。LINQ to SQL部分，作者详细介绍了如何映射数据库表到.NET对象，如何编写查询语句来访问和操作数据库。这一点对于我这种后端开发者来说，简直是福音。以前写SQL查询语句的时候，经常容易出错，而且代码可读性也比较差。LINQ to SQL的出现，让我们可以用面向对象的方式来操作数据库，大大提高了开发效率和代码的健壮性。作者在讲解过程中，还提到了延迟执行和即时执行的区别，以及如何有效地管理数据库连接，这些细节都非常实用。

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阅读这本书的过程，就像是完成了一次LINQ的深度体检。作者从LINQ最基础的 IEnumerable<T> 接口入手，逐步深入到 IQueryable<T> 的复杂世界。我之前一直对这两者之间的区别感到模糊，但这本书用清晰的图示和代码示例，让我豁然开朗。我明白了 IEnumerable<T> 是在内存中进行数据操作，而 IQueryable<T> 则是将查询表达式翻译成目标数据源（如SQL）的语言，并在服务器端执行。 更让我惊喜的是，作者还讲解了LINQ的查询提供者（Query Provider）模式，以及如何编写自定义的LINQ提供者。这让我看到了LINQ的强大扩展性，它不仅仅局限于SQL Server，还可以应用于各种不同的数据源。书中对于 LINQ to XML 和 LINQ to Objects 的讲解也同样精彩，让我能够更灵活地处理内存数据和XML数据。这本书让我对LINQ的理解从“会用”提升到了“精通”。

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我一直觉得 LINQ 在很多时候都显得非常“魔术”，很多操作似乎在背后自动完成。这本书让我揭开了 LINQ 的神秘面纱。作者在讲解 IEnumerable<T> 和 IQueryable<T> 的差异时，用了大量的篇幅去解释表达式树（Expression Tree）的概念。我了解到，IQueryable<T> 的查询会被编译成一个表达式树，这个表达式树描述了查询的逻辑，然后由 LINQ 提供者（Query Provider）解析并翻译成目标数据源能够理解的语言。 这让我对 LINQ 的性能优化有了更深刻的理解。我明白了为什么有些 LINQ 查询会比其他查询慢，以及如何通过调整查询方式来提高性能。作者还介绍了如何手动构建和操作表达式树，虽然这部分内容对于初学者来说可能有些挑战，但它极大地扩展了我对 LINQ 的认知边界。这本书让我从一个 LINQ 的使用者，变成了一个 LINQ 的理解者。

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这本书给我的最大触动在于它对LINQ的“声明式”特性的强调。以前写代码，我总是习惯于一步一步地告诉计算机怎么做，而LINQ让我学会了描述“我想要什么”。作者在讲解Lambda表达式和查询语法时，反复强调了这种“描述式”的编程风格。例如，一句简单的 `from x in collection where x.Age > 18 select x.Name` 就可以代替好几行甚至几十行的循环和条件判断代码。 这种声明式的编程方式，不仅让代码更加简洁易读，也大大减少了出错的可能性。更重要的是，它将我们从繁琐的细节中解放出来，让我们能够更专注于解决业务逻辑本身。书中还提到了LINQ如何与函数式编程思想相结合，以及如何利用LINQ来实现更优雅的代码。这让我对C#语言的理解又上了一个台阶。

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这本书的编排结构非常合理，从易到难，循序渐进。一开始，作者并没有直接抛出复杂的概念，而是从LINQ最核心的查询语法开始讲解。每一个概念都配有清晰的代码示例，并且会详细解释代码的含义和执行过程。我特别喜欢作者讲解的“延迟执行”和“即时执行”的区别，这对于理解LINQ的性能至关重要。书中用了很多篇幅去解释为什么LINQ的查询不会立即执行，以及何时会执行，并且通过一些实际的例子来展示这种延迟执行带来的好处，比如减少数据库访问次数，提高查询效率。 在进阶部分，作者深入讲解了LINQ在处理不同数据源时的应用，包括LINQ to Objects、LINQ to SQL、LINQ to XML，甚至还涉及了一些第三方LINQ提供者。这让我意识到LINQ的强大之处在于其通用性，无论数据源是内存中的集合、数据库中的表格，还是XML文件，我们都可以用一套统一的语法来查询。作者在讲解LINQ to SQL时，对Entity Framework的集成也做了详细的介绍，这对于我这种经常使用Entity Framework进行数据库开发的开发者来说，非常有价值。

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这本书最让我印象深刻的是它对于LINQ实战应用的深入剖析。作者不仅仅是讲解LINQ的语法和特性，更是将LINQ的应用场景拓展到了各种复杂的开发需求中。比如，在处理复杂的数据过滤和排序需求时，LINQ的链式调用和组合查询能力让我能够写出更加简洁、高效的代码。我学会了如何利用LINQ来构建动态查询，根据用户的输入动态生成查询条件，这在Web开发中非常常见。 此外，书中还提到了LINQ在数据转换和聚合方面的强大功能。比如，如何利用GroupBy和ToLookup来对数据进行分组，如何利用Aggregate方法来实现各种复杂的计算，如求和、求平均值、字符串连接等。作者还分享了一些利用LINQ进行数据分析和报表生成的技巧，这对于我这种需要处理大量数据的开发者来说，非常有启发性。这本书让我看到了LINQ的无限可能。

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我一直觉得LINQ是一个既强大又有点神秘的技术，很多时候只是零散地使用一些查询方法，并没有真正理解其底层原理。这本书彻底解开了我的困惑。作者在讲解LINQ的内部机制时，用了大量的篇幅去阐述IEnumerable<T>和IQueryable<T>接口的区别，以及它们是如何工作的。我了解到，IEnumerable<T>的查询是在内存中执行的，而IQueryable<T>的查询则会被翻译成目标数据源可以理解的语言（比如SQL），然后在服务器端执行。 这本书还深入讲解了LINQ的扩展方法模式，以及它与Lambda表达式是如何结合的。我学到了如何创建自己的LINQ扩展方法，这对于扩展现有的数据处理能力非常有帮助。作者还详细介绍了LINQ的查询提供者（Query Provider）的概念，以及不同的LINQ提供者是如何工作的。这让我对LINQ的灵活性和可扩展性有了更深刻的认识。这本书不仅仅是教我怎么用LINQ，更是让我理解LINQ的“为什么”。

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入门级的书。不过里边蛮多章节都在介绍其它技术的入门概念。有浪费篇章的嫌疑。 看一看的话，可以对LINQ具体提供哪些功能。有哪些主要的语法可以有个了解。

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入门级的书。不过里边蛮多章节都在介绍其它技术的入门概念。有浪费篇章的嫌疑。 看一看的话，可以对LINQ具体提供哪些功能。有哪些主要的语法可以有个了解。

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入门级的书。不过里边蛮多章节都在介绍其它技术的入门概念。有浪费篇章的嫌疑。 看一看的话，可以对LINQ具体提供哪些功能。有哪些主要的语法可以有个了解。

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入门级的书。不过里边蛮多章节都在介绍其它技术的入门概念。有浪费篇章的嫌疑。 看一看的话，可以对LINQ具体提供哪些功能。有哪些主要的语法可以有个了解。

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入门级的书。不过里边蛮多章节都在介绍其它技术的入门概念。有浪费篇章的嫌疑。 看一看的话，可以对LINQ具体提供哪些功能。有哪些主要的语法可以有个了解。