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☆☆☆☆☆

出版者:中国水利水电出版社

作者:(美)Tim Altom&Mitch Chapman

出品人:

页数:313

译者:

出版时间:2002-1

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787508408989

丛书系列:

图书标签:

python
计算机
programming
Python
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具体描述

编辑推荐：本书是一本全面介绍Python语言的书籍，作者首先简明扼要地介绍了Python的语句、模块、数据类型、函数和模块等基础知识，然后通过大量的示例程序，详细介绍了Python在Tkinter脚本、数据库、数学/科学函数、服务器、字符串和其他数据类型、系统操作、游戏和人工智能方面的应用。并且作者将Python的FAQ放在本书的附录中，方便读者查阅。本书适合Python初学者，对于有一定C语言

《代码世界的建筑师：精通现代软件构建的基石》本书导读：在信息技术飞速演进的浪潮中，软件如同现代文明的骨架，支撑着从日常通信到复杂科学研究的方方面面。然而，构建稳定、高效、可维护的软件系统，绝非简单地堆砌代码片段。它需要对底层原理的深刻洞察，对设计范式的灵活运用，以及对工程实践的严格遵循。本书旨在为那些渴望超越“代码实现者”身份，迈向“系统架构师”境界的开发者提供一套全面而深入的知识体系。第一部分：计算思维的重塑与基础功的淬炼本部分聚焦于构建高质量软件所必需的底层心智模型和核心技术素养。我们不探讨特定语言的语法细节，而是深入挖掘那些跨越语言边界，影响所有工程决策的普适性概念。第一章：抽象的艺术与问题的分解软件的本质是对现实世界复杂性的管理。本章将引导读者掌握不同层次的抽象方法，从数据结构到服务接口。我们将剖析如何识别问题的关键维度，如何通过分解将庞大任务转化为可控的、模块化的子问题。重点讨论“信息隐藏”原则在设计初期的重要性，以及何时应该引入更高级别的抽象层（如领域模型）。第二章：算法效率与时间空间的权衡程序的性能瓶颈往往源于算法选择的失误。本章深入探讨算法分析的理论基础——大O表示法，但更侧重于其实际应用。我们将对比不同场景下查找、排序和图遍历算法的性能特征。一个关键的讨论点是“缓存局部性”对实际运行时间的影响，它远比纯理论分析更具指导意义。如何预判数据访问模式，并据此调整数据结构布局，是衡量高级工程师的重要标准。第三章：数据结构的精深理解与应用场景数据结构是程序的心脏。本书将超越线性表和树的标准讲解，重点剖析那些在特定领域展现出巨大优势的结构：例如，用于高并发场景的无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计哲学；用于地理信息系统和近似最近邻搜索的树结构（如K-D树、R树）的构建与维护；以及哈希表在冲突解决策略上的细微差别如何影响其在极端负载下的表现。第二部分：系统设计的核心原则与模式本部分将视角从单个组件提升至整个系统层面，探讨如何设计出具有韧性、可扩展性和可维护性的软件架构。第四章：面向对象与函数式设计的交汇现代软件设计很少是纯粹的OO或纯粹的FP。本章将分析这两种范式的核心优势与局限。我们将探讨如何利用面向对象封装实现状态管理和行为隔离，同时如何借鉴函数式编程的不可变性（Immutability）和纯函数（Pure Functions）来消除副作用，增强代码的可测试性和并行性。讨论焦点将集中在“如何识别出最适合函数式处理的业务逻辑，以及如何恰当地使用类和接口来承载复杂的领域状态”。第五章：设计模式的深层解读与反模式设计模式是解决常见问题的成熟方案，但过度使用或误用也会导致“模式僵化”。本章将精选GoF设计模式中对系统结构影响最大的几种（如策略、观察者、装饰器），并深入剖析其背后的设计动机。更重要的是，我们将用大量篇幅讨论“反模式”（Anti-Patterns）——那些看起来合理却会引入长期技术债务的常见错误做法，特别是“上帝对象”和“脆弱基类”的陷阱。第六章：构建可扩展的分布式系统基础随着业务规模的增长，单体应用终将面临瓶颈。本章是关于分布式计算的入门，但不涉及具体的微服务框架。核心内容在于理解分布式系统的固有挑战：CAP理论的实际解读、一致性模型的选择（最终一致性、强一致性），以及如何设计可靠的消息队列和事务补偿机制，以在网络分区和节点故障下维持系统的可用性。第三部分：工程实践与软件生命周期的优化一个好的设计只有通过优秀的工程实践才能落地。本部分关注代码的生命力——如何确保它能够适应未来的变化。第七章：软件测试的层次化策略测试是质量的保障，而非事后补救。本章将详细阐述测试金字塔模型（单元测试、集成测试、端到端测试）的构建原则。重点阐述如何设计“隔离性强”的单元测试，避免对外部依赖的耦合。讨论将深入到“测试驱动开发（TDD）”的实践流程，以及如何有效利用Mocking和Stubbing来模拟复杂的外部服务和硬件交互，确保测试的快速反馈。第八章：版本控制与协作流程的精细管理 Git是现代开发的标准工具，但高效的协作依赖于规范的流程。本章将侧重于分支策略（如Git Flow、Trunk-Based Development）的选择与适用场景。我们将讨论如何编写清晰、有意义的提交信息（Commit Messages），以及如何利用`rebase`、`cherry-pick`等高级操作来保持项目历史的简洁和可追溯性，为代码审查提供清晰的上下文。第九章：性能调优与系统监控的内建机制软件上线后，真正的挑战才刚刚开始。本章探讨如何将性能监控内建于应用设计之中。我们将讨论如何设置合理的指标（Metrics）、日志（Logging）和追踪（Tracing）系统。性能调优的思路不再是盲目修改代码，而是基于数据驱动的决策：如何使用火焰图（Flame Graphs）识别CPU热点，如何分析I/O等待时间，以及如何设计优雅的限流与熔断机制来保护系统资源。结论：持续学习与工程哲学本书的终极目标是培养一种面向未来的工程哲学：将软件视为一个不断演进的有机体，而非一次性交付的静态产品。我们将总结如何保持技术栈的敏捷性，如何在快速变化的环境中持续学习新的范式，以及如何平衡业务需求、工程完美与交付时效之间的永恒张力。读者对象：具备至少一年编程经验，希望深入理解软件设计原理的中级开发人员。致力于提升代码质量、系统稳定性和架构设计能力的资深工程师。渴望从“实现者”转型为“系统设计者”的技术领导者。

作者简介

目录信息

译者序
作者简介
致谢
简介
第一部分啊, 你得到了什么
第1章 Python的介绍
1. 1 脚本化：现在有些事情完全不同了
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实很吸引人，那种深沉的蓝色调配上简洁的字体，给人一种专业而又可靠的感觉，拿在手里沉甸甸的，让人对里面的内容充满了期待。我拿到手就迫不及待地翻阅了目录，发现它涵盖的知识点非常广博，从最基础的变量、数据类型讲起，一直深入到面向对象编程、异常处理，甚至还提到了文件操作和网络编程的一些皮毛。对于一个刚接触编程世界的新手来说，这种结构清晰的布局无疑是一剂强心针，它不像有些教材那样上来就堆砌晦涩难懂的术语，而是用一种循序渐进的方式引导读者进入这个技术的世界。我尤其欣赏它在基础概念介绍时所采用的类比方法，比如将函数比作厨房里的食谱，将类比作制造汽车的模具，这些生动的描述极大地降低了理解的门槛。虽然我还没有完全读完，但仅凭这部分内容的铺陈，就能感受到作者在内容组织上的匠心独运，它似乎在告诉我：“别怕，我会陪着你一步步走完这段旅程。” 这本厚厚的书，现在静静地躺在我的书架上，已经成了我每日“充电”的必需品，那种期待知识被解锁的感觉，真是令人兴奋。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性和前瞻性也是我十分欣赏的一点。它并没有仅仅停留在介绍语言的“标准库”上，而是花了大篇幅去探讨一些在实际工作中经常会遇到的工具链和生态系统。比如，它清晰地对比了不同版本的特性差异，这对于那些需要在维护旧项目或追赶最新特性的开发者来说，价值巨大。更难能可贵的是，作者在讲解完核心概念后，会紧跟着给出“实战小贴士”或者“陷阱警示”的板块，这些地方通常是作者用血泪教训总结出来的宝贵经验，能有效帮助我们避开新手常犯的低级错误。我记得有一次我在处理一个数据清洗任务时遇到了性能瓶颈，翻阅书中关于迭代器和生成器的章节后，茅塞顿开，立刻优化了代码，效率提升了不止一个数量级。这本书的价值，就在于它不仅仅是教材，更像是一位资深工程师在你身旁，时刻为你指点迷津，确保你的代码不仅“能跑”，而且“跑得漂亮”。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是希望能够系统地梳理一下自己零散的编程知识点，因为我之前主要通过网上各种零碎的教程学习，导致知识体系非常碎片化，遇到复杂问题时常常感到力不从心。这本书在这一点上表现得非常出色，它的章节逻辑衔接得极为自然，从基础语法到数据结构，再到模块化编程的思想，层层递进，构建了一个坚实的理论基础。我特别喜欢它在引入新概念时，总会先回顾前面已经学过的知识点，用已有的概念去支撑新的理解，这大大增强了知识的内在联系。例如，在讲解列表（List）的底层实现原理时，作者巧妙地穿插了对内存分配的一些基础知识的介绍，这让我对“为什么列表的某些操作很快，而另一些操作很慢”有了深刻的认识，这种深度挖掘远超我之前接触的任何入门书籍。对我来说，它像是一张精密的地图，帮助我重新规划了自己的学习路径，填补了那些曾经被我忽略的角落，让我感觉自己的“编程内功”在稳步提升。

评分☆☆☆☆☆

从一个注重学习体验的读者的角度来看，这本书的配套资源和售后支持体系也给我留下了极佳的印象。虽然我主要依赖纸质版，但书中的一些说明提到了作者维护的在线代码仓库和勘误表，这表明作者对内容的持续维护和更新是非常认真的。现在的技术书籍很容易过时，但这种积极的维护态度，让这本书的生命力大大延长了。而且，这本书的叙事风格非常成熟和稳重，没有那种过度营销或者过于口语化的浮夸，它始终保持着一种严谨的学术态度，但同时又不失亲和力。它更侧重于培养读者的“内功心法”，而不是单纯地教授一堆即时可见的“招式”。读完之后，我感觉到自己对整个编程范式的理解都上了一个台阶，不再是机械地复制粘贴代码，而是开始尝试设计更优雅、更健壮的解决方案。这本厚重的指南，确实是值得反复研读的经典之作，它带来的不仅仅是知识，更是一种长期的思维训练。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的排版和印刷质量超出了我的预期，这对于一本技术书籍来说至关重要，毕竟我们要盯着屏幕和纸张看很久。纸张的纹理摸起来很舒服，不是那种廉价的、反光的纸张，阅读起来眼睛的疲劳感明显减轻了不少。更让我惊喜的是，书中的代码示例部分处理得非常到位，不仅使用了清晰的语法高亮，而且每段关键代码的旁边都配有详尽的注释和解释，这简直是自学者的福音。很多市面上的书只顾着把代码罗列出来，却忽略了“为什么”——为什么这样写比那样写更高效？为什么选择这个库而不是那个库？这本书在这方面做了大量的补充说明，仿佛作者坐在你对面，耐心地为你讲解每一个决策背后的逻辑。我试着敲入其中一个中等难度的示例，发现即便是稍微复杂一些的控制流结构，在作者的解析下也变得异常直观。这不仅仅是一本“操作手册”，更像是一本“编程哲学”的探讨，它教会我如何像一个经验丰富的开发者那样去思考问题，而不是仅仅停留在“让代码跑起来”的表层。

评分☆☆☆☆☆

年代比较久远的一本书，翻译得不好

评分☆☆☆☆☆

什么玩意儿。。。这是教编程么？

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什么玩意儿。。。这是教编程么？

评分☆☆☆☆☆

什么玩意儿。。。这是教编程么？

评分☆☆☆☆☆

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