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出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Mark Summerfield

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2008-12-26

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780137129294

丛书系列:

图书标签:

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《数据之舞：Python 3 高级应用与实战》 内容提要： 本书并非Python基础语法的入门指南，而是面向已经掌握Python 3核心语法、希望将编程技能推向工程化和高性能应用领域的开发者。我们深入探讨Python在现代软件开发、数据科学、系统集成以及复杂算法实现中的高级技巧、设计模式与性能优化策略。全书聚焦于“如何用Python构建健壮、高效、可维护的复杂系统”，内容涵盖了元编程、异步I/O、内存管理、并发模型、类型系统的高级运用以及面向对象设计的深度实践。 --- 第一部分：Python运行时与底层机制的精深理解 本部分旨在揭示Python解释器的工作原理，为编写高性能代码奠定坚实的基础。 第一章：Python的内存管理与垃圾回收机制 深入解析CPython的内存分配策略，包括对象内存布局、引用计数的工作原理及其局限性。我们将详尽介绍分代垃圾回收（Generational Garbage Collection）的内部机制、触发条件与调优参数。重点探讨如何识别和解决常见的内存泄漏问题，特别是针对大型数据集处理和长时间运行的服务。学习使用`gc`模块进行手动调试与性能剖析。 第二章：描述符、属性与元数据编程 超越简单的`@property`装饰器，本章全面解析Python的描述符协议（`__get__`, `__set__`, `__delete__`），理解它们在实现数据验证、延迟计算（Lazy Loading）和构建ORM（对象关系映射）系统中的核心作用。进一步探讨元类（Metaclasses）在动态创建类结构、自动注册插件系统以及实现AOP（面向切面编程）中的强大威力。分析在设计框架和库时，如何利用描述符构建清晰且可扩展的API接口。 第三章：迭代器、生成器与协程的性能边界 本章着重于如何利用迭代器和生成器来处理大数据流，避免内存爆炸。细致区分生成器表达式、生成器函数与`yield from`的用法，理解它们在惰性求值中的效率优势。随后，我们将过渡到Python的并发基石——协程。详细解析`async`/`await`语法糖背后的状态机转换，以及`asyncio`事件循环的调度策略。探讨在I/O密集型任务中，如何有效地组织和管理数千个并发连接。 --- 第二部分：高级并发模型与系统集成 本部分聚焦于如何利用Python处理多核计算和网络交互，构建高吞吐量的服务。 第四章：多线程、多进程与GIL的深度剖析 全面剖析全局解释器锁（GIL）对Python并发性能的实际影响。对比多线程（`threading`）和多进程（`multiprocessing`）的使用场景和局限性。学习使用`concurrent.futures`模块提供的统一接口来管理线程池和进程池。重点讨论如何设计数据共享机制（如`Queue`, `Value`, `Array`）以在进程间安全地传递信息，并探讨使用共享内存（如`mmap`）来优化大型数据的跨进程访问。 第五章：异步I/O的高级实践：`asyncio`生态系统 超越基础的`asyncio.run()`，本章深入探讨`asyncio`的高级特性。包括如何构建健壮的客户端/服务器应用、如何使用`StreamReader`/`StreamWriter`进行协议级别的网络编程。讨论在异步环境中处理超时、取消任务（Task Cancellation）和异常传播的最佳实践。同时，介绍如何集成第三方异步库（如`aiohttp`, `asyncpg`），并进行性能基准测试。 第六章：C/Rust扩展与性能瓶颈突破 当纯Python性能无法满足要求时，本书指导读者如何将性能敏感的代码段移植到更快的语言。详细介绍使用`ctypes`库与现有C库进行交互。重点讲解使用Cython进行代码加速和类型注解，实现接近C语言的执行速度。对于系统级编程，将简要介绍如何使用`PyO3`（或其他现代绑定工具）将Rust编写的高性能模块安全地嵌入到Python应用中，实现混合语言编程。 --- 第三部分：面向对象设计与代码质量保障 本部分关注如何利用Python的面向对象特性构建可维护、可测试和高度抽象的软件架构。 第七章：设计模式在Python中的灵活应用 本书不是简单地罗列设计模式，而是展示如何在Python的动态特性下，以更“Pythonic”的方式实现经典设计模式。深入解析工厂模式、单例模式的Python实现与陷阱，重点讲解策略模式在函数式编程（使用lambda和高阶函数）中的优雅表达。探讨如何使用抽象基类（`abc`模块）来强制实施接口契约，构建可扩展的外挂式系统。 第八章：类型提示（Type Hinting）的深度应用与静态分析 系统性学习PEP 484及后续规范，掌握`typing`模块的高级工具，如`Generics`、`Protocols`、`Union`与`TypeVar`。探讨如何利用这些提示来描述复杂的函数签名和数据结构。重点介绍如何结合Mypy进行严格的静态代码分析，提前捕获运行时可能出现的类型错误，从而大幅提升大型项目的代码可靠性。 第九章：测试、调试与代码质量保证 强调构建健壮软件的必要性。深入`unittest`和`pytest`框架，展示如何使用fixture、参数化测试和mock对象来隔离依赖关系。讲解如何进行代码覆盖率分析，以及如何使用`pdb`（或更现代的调试器）进行复杂的断点调试和内存快照分析。讨论配置静态代码检查工具（如`Flake8`, `Black`）以维护一致的代码风格。 --- 总结与展望 《数据之舞：Python 3 高级应用与实战》旨在将读者从“会写Python”提升到“精通Python工程实践”的层次。通过对运行时机制的深入挖掘和对高级抽象工具的熟练运用，读者将能够设计出不仅功能强大，而且在性能和可维护性方面都达到工业级标准的Python解决方案。本书是面向架构师、高级工程师和专业数据科学家，寻求突破当前Python编程瓶颈的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

书中发现了很多错误，不知道是翻译过来时候翻译错了，还是原来就是错的。 另外，书中有些代码运行结果和书上写的不一样，还有一些明显就是笔误，出版社校对太不认真了！版社校对太不认真了！社校对太不认真了！ 校对太不认真了！对太不认真了！太不认真了！不认真了...  

评分☆☆☆☆☆

完整看到了第六章（面向对象程序设计），说说感受： 1. 翻译实在太不负责任，我几乎是边看边改错。 1.1 常用术语翻译生涩，让人感觉译者不是IT业内人士。很多英文名词明明已有被广泛接受的对应中文术语，却偏偏用新词。 就近举例： 中午译本p221, 讲类的三种不同方法翻译为...  

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

要说书还行。但说实话，这看书自学不太容易。我在网上找到一个猎豹网校，全是电脑课程，就在那里学了。我觉得网校那种看着视频课程学习的方式，特别方便，也特别适合我。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Programming in Python 3》这本书，我最先被吸引的是它对Python中“可读性”和“简洁性”的强调。我一直认为Python的魅力很大程度上在于它的代码易读易写，但这本书让我看到了将这种理念贯彻到极致的境界。它在讲解Python的代码风格指南（PEP 8）时，不仅仅是列出了一堆规则，而是深入分析了为什么这些规则能够提升代码的可读性和协作效率。它通过大量的正面和反面案例，对比了遵循PEP 8的代码和不遵循的代码之间的巨大差异。这让我深刻理解到，写出“Pythonic”的代码不仅仅是语法上的正确，更是风格和思想上的统一。这本书在讲解Python的常用模块时，也做到了深入浅出。比如，它对`collections`模块的介绍就非常详细，不仅讲解了`deque`、`Counter`、`defaultdict`等数据结构的用法，还分析了它们在特定场景下的性能优势。这让我能够更好地利用Python的标准库来解决问题，而不需要自己去重新造轮子。我尤其喜欢它在讲解文档字符串（docstrings）和单元测试时，如何将它们有机地结合起来，形成一种自我文档化的代码编写流程。它详细介绍了如何编写清晰、有用的文档字符串，以及如何编写能够覆盖各种边界情况的单元测试。这不仅能够帮助我理解代码，更能帮助我确保代码的正确性。这本书的语言风格也十分优雅，它用词考究，逻辑严谨，但又不失趣味性，读起来让人感到一种愉悦。

评分☆☆☆☆☆

说实话，《Programming in Python 3》这本书的深度和广度都超出了我的预期。我本来以为它会是一本面向初学者的入门书籍，但当我翻开它之后，才发现它对Python的讲解是如此全面和深入。它不仅覆盖了Python的基础知识，比如数据结构、控制流、面向对象编程，还涉及到了许多更高级的主题，比如并发编程、网络编程，甚至还触及到了GIL（全局解释器锁）的原理。尤其是它在讲解并发编程的部分，对于多线程、多进程以及异步编程的比较和应用场景都进行了详细的阐述，并且提供了大量的代码示例来演示如何使用`threading`、`multiprocessing`和`asyncio`模块。这对我理解和解决一些性能瓶颈问题非常有帮助。我还喜欢它在讲解文件I/O和错误处理时，不仅仅是停留在基本的`try-except`语句，而是详细介绍了各种异常类型、如何自定义异常，以及如何使用`with`语句进行资源管理，这让我在编写健壮的代码方面受益匪浅。这本书的语言风格也十分严谨，但又不失可读性，它善于用清晰的比喻来解释复杂的概念，让读者能够轻松地理解。而且，它在讲解每一个知识点的时候，都会给出相应的背景知识和应用场景，这让我能够更好地理解这些知识的价值和意义。这本书的排版也很精良，代码和文字的比例恰到好处，视觉上非常舒适。总的来说，《Programming in Python 3》是一本非常有价值的书籍，它不仅能够帮助你打下坚实的Python基础，更能引导你探索Python更广阔的天地。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《Programming in Python 3》这本书时，我最先关注的是它的内容是否能帮助我解决实际编程中的问题。我是一名后端开发者，平时工作中经常需要处理API接口、数据库交互以及一些后台任务。Python因为其简洁的语法和丰富的库，在这方面有着天然的优势。这本书在这方面的内容非常扎实。它在讲解Web框架方面，虽然没有过多地介绍Django或Flask的具体用法，但它深入剖析了HTTP协议、RESTful API的设计原则以及如何使用Python的标准库`http.server`来构建简单的Web服务器。这让我对Web开发的底层原理有了更清晰的认识，也为我学习具体的Web框架打下了坚实的基础。在数据库交互方面，它详细介绍了SQLAlchemy的使用，包括ORM（对象关系映射）的概念、如何定义模型、如何进行数据库查询和操作，以及如何处理事务。这本书提供的代码示例都非常实用，可以直接应用于我的工作中，比如如何高效地批量插入数据，如何进行复杂的条件查询等等。此外，它还涉及到了单元测试和集成测试，这对于保证后端服务的稳定性和可靠性至关重要。它介绍了`unittest`和`pytest`这两个常用的测试框架，并且提供了如何编写测试用例、如何组织测试以及如何进行断言的详细指南。通过学习这部分内容，我能够写出更高质量、更易于维护的代码。这本书的实用性是我给它高分的最主要原因，它真的能帮助我在实际工作中解决很多问题。

评分☆☆☆☆☆

《Programming in Python 3》这本书对我来说，就像是开启了一扇新的大门，让我看到了Python无限的可能性。我之前对Python的GUI编程一直不太了解，觉得用Python开发桌面应用会比较笨重。但这本书在讲解Tkinter和PyQt（虽然只是简略提及）时，让我对GUI编程有了全新的认识。它通过一个简单的计算器应用示例，展示了如何使用Tkinter创建窗口、按钮、文本框等控件，如何响应用户的输入，以及如何组织GUI应用的事件循环。这让我发现，用Python开发桌面应用也并非难事，而且可以做到相当灵活和美观。我还喜欢它在讲解Python的正则表达式时，所提供的内容。它不仅仅是列出了一堆复杂的正则表达式语法，而是深入分析了正则表达式的匹配原理，以及如何使用Python的`re`模块来高效地进行文本匹配和替换。它提供了许多实用的正则表达式示例，比如如何从一段文本中提取邮箱地址、电话号码，或者如何验证用户输入的格式是否正确。这对于我进行文本处理和数据提取非常有帮助。此外，这本书还触及到了Python的日期和时间处理，以及如何使用`datetime`模块进行日期计算、格式化输出等操作。这对于我处理需要涉及时间维度的任务非常有价值。这本书的整体感觉就是，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是它告诉你“为什么这么做”，并且引导你思考如何做得更好。它的内容覆盖面非常广，并且讲解得都非常到位，这是一本我愿意反复阅读和学习的书籍。

评分☆☆☆☆☆

《Programming in Python 3》这本书给我最大的感受是它的“前瞻性”和“实用性”并存。作为一名正在学习Python的开发者，我最关心的是如何将所学知识应用到实际项目中，并且了解一些更现代的Python编程范式。这本书在讲解Python的并发编程时，不仅仅是停留在多线程和多进程，还深入探讨了异步IO（asyncio）的强大之处。它详细解释了事件循环、协程（coroutines）以及`async`和`await`关键字的用法，并且提供了一个构建高性能网络应用的示例，这让我对如何利用Python处理高并发请求有了全新的认识。我之前总是对异步编程感到头疼，觉得它的逻辑难以理解，但这本书通过清晰的图示和恰当的比喻，将这些复杂的概念变得容易接受。它还专门用了一个章节来讲解Python的类型提示（type hints），这对于我编写更健壮、更易于维护的代码非常有帮助。它不仅解释了为什么要使用类型提示，还介绍了如何添加类型提示，以及如何使用`mypy`这样的工具来静态检查类型错误。这让我能够及早发现潜在的bug，并且提高代码的可读性和可维护性。这本书还包含了一些关于Python性能优化的技巧，比如如何使用`cProfile`来分析代码的性能瓶颈，以及如何利用Numba等库来加速数值计算。这些内容对于我提升程序的运行效率非常有价值。总而言之，《Programming in Python 3》是一本非常适合有一定Python基础，并且希望深入了解Python高级特性和现代编程范式的读者的书籍。

评分☆☆☆☆☆

《Programming in Python 3》这本书给了我一种“重塑”我对Python编程理解的体验。我一直以为自己对Python已经相当熟悉了，毕竟也写了不少代码，但这本书却像一面镜子，照出了我知识体系中那些模糊不清的角落。最让我惊喜的是它在讲解Python内存管理和垃圾回收机制的那一部分。在此之前，我对Python的内存管理几乎是一无所知，只知道它会自动管理内存。但这本书却深入浅出地讲解了引用计数、分代回收等概念，并且通过生动的比喻和清晰的图示，让我明白了Python是如何高效地回收不再使用的内存的。这不仅让我对Python的底层原理有了更深的认识，也帮助我理解了为什么在某些情况下会出现内存泄漏的现象，以及如何避免这种情况。此外，它在讲解Python的内置数据结构时，也做到了深入挖掘。不仅仅是介绍列表、字典、集合的常用操作，还分析了它们在底层是如何实现的，比如列表的动态数组特性，字典的哈希表实现，集合的散列实现等等。这让我对这些数据结构的性能有了更深刻的理解，也能够在实际编程中根据场景选择最合适的数据结构，从而优化代码的性能。这本书的写作风格也很独特，它不落俗套，而是用一种更加启发式的方式来引导读者思考，鼓励读者去探索和发现。我经常会因为它引发的思考，而去查阅更多的资料，这让我的学习过程更加主动和高效。

评分☆☆☆☆☆

我得说，《Programming in Python 3》这本书给我的感觉就像是终于找到了一个能够真正帮助我提升编程技能的工具。我一直对数据科学领域很感兴趣，而Python无疑是这个领域的首选语言。我接触Python也有一段时间了，但总觉得自己的代码写得不够“Pythonic”，效率不高，而且对于一些进阶的库和框架，比如NumPy和Pandas，我总是在学习和遗忘的循环中挣扎。这本书在讲解这些库的时候，真的做到了“授人以鱼不如授人以渔”。它不仅仅是告诉你怎么调用某个函数，而是深入分析了这些库的底层逻辑和设计哲学。比如，在讲解NumPy的数组操作时，它会强调向量化操作的重要性，并用详细的对比来展示向量化操作与传统循环的效率差异，这让我彻底理解了为什么NumPy能够如此高效。对于Pandas，它更是把DataFrame和Series的概念解释得淋漓尽致，从数据的加载、清洗、转换到可视化，都提供了非常实用的方法和技巧。我印象最深刻的是它在讲解数据分组和聚合时，用了好几个不同的场景，并给出了多种实现方式，让我可以根据不同的需求选择最优的方法。这本书还包含了一些关于性能优化的章节，比如如何避免不必要的拷贝、如何利用Python的内建函数等等，这些对于我写出高效的Python代码非常有帮助。它的代码示例也都非常贴近实际应用，我可以直接将这些代码应用到我的项目里，这极大地节省了我的学习和摸索时间。如果你也像我一样，希望在数据科学领域深入发展，并且想写出高效、优雅的Python代码，那么这本书绝对会成为你的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

当我阅读《Programming in Python 3》这本书时，我感受到了一种“润物细无声”的成长。我一直对Python的装饰器和元类感到困惑，觉得它们是Python中最神秘、最难理解的部分。但这本书用一种非常循序渐进的方式，将这些复杂的概念一一拆解。它从函数作为一等公民开始讲起，然后引入高阶函数，再到装饰器，最后自然而然地过渡到元类。在讲解装饰器时，它并没有直接给出一个复杂的装饰器示例，而是先从一个简单的打印日志的装饰器入手，一步步添加功能，直到最后理解装饰器的本质。而元类部分，它更是通过一个创建类生成器的小例子，展示了元类是如何在类创建过程中进行干预的。这让我彻底摆脱了对装饰器和元类的恐惧，并且能够自信地在项目中运用它们来简化代码、实现更高级的功能。这本书还涉及到了Python的迭代器和生成器，这对我理解Python的惰性计算和内存优化非常有帮助。它详细解释了`__iter__`和`__next__`方法，以及如何使用`yield`关键字来创建生成器。通过学习这部分内容，我能够写出更简洁、更高效的代码来处理大量数据，而不用一次性将所有数据加载到内存中。这本书的另一个亮点是它对Python的魔法方法（magic methods）进行了详细的讲解。比如`__str__`、`__repr__`、`__len__`、`__add__`等等，并说明了它们在Python中的作用以及如何重写它们来定制对象的行为。这让我能够更好地理解Python对象的交互方式，并且能够创建出更具表现力的类。

评分☆☆☆☆☆

《Programming in Python 3》这本书给我带来的，是一种“拨云见日”般的顿悟。我一直对Python的异常处理机制感到好奇，总觉得它比其他语言的错误处理更加灵活，但也更加难以捉摸。这本书在这方面的内容非常扎实。它从最基本的`try-except-finally`语句开始，详细介绍了各种内置异常类型，以及如何通过自定义异常来更好地组织错误处理逻辑。它不仅仅是告诉你如何捕获异常，更重要的是，它教会我如何去思考异常的传播路径，如何去设计优雅的异常处理策略，以及如何通过异常来传递有用的信息。我还特别喜欢它在讲解Python的模块化和包管理时，所提供的内容。它不仅介绍了如何组织Python项目，如何编写模块和包，还详细讲解了`__init__.py`文件、命名空间以及相对导入和绝对导入的概念。这对于我构建大型、可复用的Python项目非常有帮助。它还触及到了Python的包管理工具，比如`pip`和`virtualenv`，并说明了它们在项目开发中的重要性。这本书的另一个亮点是它在讲解Python与C语言交互时，所提供的内容。虽然这部分内容可能对一些初学者来说有些难度，但它通过`ctypes`模块的示例，清晰地展示了如何调用C语言库，这为我将来需要进行性能优化或者利用现有C库提供了思路。这本书的逻辑结构非常清晰，每一章的内容都承接上一章，并且为下一章做好了铺垫，这让我的学习过程非常顺畅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就叫做《Programming in Python 3》，光是看到这个名字，我就觉得它直指核心，没有任何花里胡哨的修饰，直接告诉你它要讲的是什么——用Python 3进行编程。对于我这样一个初学者来说，这简直是黑暗中的一道光。我之前尝试过一些零散的教程，但总感觉缺乏系统性，学完这里一点，那里一点，连自己动手写个稍微复杂点的程序都显得磕磕绊绊。而《Programming in Python 3》给我的感觉是，它就像一位经验丰富的老师，耐心地一步步引导你进入Python的世界。它不会一开始就丢给你晦涩难懂的概念，而是从最基础的变量、数据类型、运算符开始，循序渐进地讲解。我特别喜欢它讲解函数的那一部分，以往我对函数的理解只是停留在“可以重复使用的代码块”这个层面，但这本书却深入浅出地解释了函数的参数传递、返回值、作用域等等，甚至还涉及到了闭包和装饰器这些我之前觉得遥不可及的概念。更重要的是，它通过大量的代码示例来巩固我学到的知识，这些示例不仅贴合实际，而且逻辑清晰，读起来一点也不枯燥。我甚至会尝试去修改书中的代码，看看会发生什么，这个过程让我对Python的理解更加透彻。这本书的排版也相当人性化，代码块和文字内容分明，阅读起来非常舒适。总而言之，如果你想系统地学习Python 3，并且希望有一个扎实的基础，那么《Programming in Python 3》绝对是你的不二之选。它就像一条坚实的航道，带领你在Python的海洋中扬帆远航。

评分☆☆☆☆☆

写的也很详细， 但是自己都差不多忘了里面写的啥了。

评分☆☆☆☆☆

写的也很详细， 但是自己都差不多忘了里面写的啥了。

评分☆☆☆☆☆

比cook 学习手册好多了

评分☆☆☆☆☆

写的也很详细， 但是自己都差不多忘了里面写的啥了。

评分☆☆☆☆☆

比cook 学习手册好多了