The Python Language Reference Manual pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Network Theory Ltd.

作者:Guido Van Rossum

出品人:

页数:144

译者:

出版时间:2003-9-1

价格:USD 19.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780954161781

丛书系列:

图书标签:

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深入理解 Python 编程艺术：从入门到精通的实践指南 本书旨在为所有渴望掌握 Python 编程精髓的读者提供一份全面、深入且极具实践指导意义的蓝图。我们着眼于 Python 语言的核心机制、设计哲学以及如何利用其强大的生态系统解决现实世界中的复杂问题。本书并非对语言规范的机械性罗列，而是侧重于 “如何思考” 和 “如何构建”，帮助读者真正领悟 Python 背后优雅的工程思想。 第一部分：Python 基础与范式重塑 本部分将带领读者从一个全新的视角审视 Python 的基础语法和数据结构。我们不会止步于简单的变量赋值和循环结构，而是深入探讨 Python 如何在底层实现这些操作，以及这些实现如何影响代码的性能和可读性。 1. 数据结构的精妙构造： 我们详细剖析列表（`list`）、元组（`tuple`）、字典（`dict`）和集合（`set`）的内部工作原理。重点讨论哈希表在字典中的应用，理解哈希冲突的解决机制及其对查找时间复杂度的影响。此外，还将探讨 `collections` 模块中高级容器（如 `defaultdict` 和 `namedtuple`）如何在特定场景下提供更清晰、更高效的解决方案。我们不只是告诉你如何使用它们，而是告诉你为什么在某些情况下使用它们会优于基础类型。 2. 控制流的艺术： 除了标准的 `if/elif/else` 和 `for/while` 循环外，我们将深入探讨生成器（Generators）和迭代器（Iterators）的强大能力。理解 `yield` 关键字的工作机制，掌握如何使用生成器表达式和函数来处理大型数据集，实现内存高效的流式处理。我们将通过实际案例展示，如何利用迭代器协议（Iterator Protocol）来解耦数据源和消费逻辑，从而编写出更具弹性的代码。 3. 函数式编程的引入： Python 是一种多范式语言，函数式编程思想对其性能和代码的纯净性至关重要。本章详细讲解高阶函数（如 `map`, `filter`, `reduce` 的现代替代方案），闭包（Closures）的创建与应用，以及装饰器（Decorators）的深入剖析。我们将构建自定义的装饰器来处理日志记录、性能测量和权限验证，展示装饰器如何在不修改函数核心逻辑的情况下，为其“增添”功能。 第二部分：面向对象设计的深度实践 Python 的面向对象（OOP）特性是其强大生命力的源泉。本部分将超越简单的类定义，聚焦于如何运用 OOP 原则构建可维护、可扩展的大型软件系统。 1. 类的内部机制与魔术方法： 我们将揭示 Python 中所有对象的基础——类型系统。重点讲解 Dunder 方法（如 `__init__`, `__str__`, `__repr__`, `__call__`）如何定义对象的行为。通过实现自定义容器或上下文管理器，读者将学会如何让自己的类对象自然地融入 Python 的语言习惯中，例如使用 `with` 语句进行资源管理。 2. 继承、多态与抽象： 深入探讨多重继承的复杂性，以及 Mixin 模式如何用于组合功能。我们将详细分析抽象基类（ABCs）在定义清晰接口方面的作用，强调在设计阶段就应考虑如何通过接口隔离原则（ISP）来降低模块间的耦合度。 3. 数据类与属性控制： 在新兴的 Python 版本中，`dataclasses` 极大地简化了需要大量数据存储的类的编写。本章将对比传统属性定义与使用 `@dataclass` 的优势，并介绍描述符（Descriptors）的概念，展示 Python 如何在幕后精细控制属性的访问、设置和删除操作。 第三部分：高级主题与性能调优 掌握了基础和 OOP 之后，本部分着眼于编写“Pythonic”且高性能的代码，这是区分普通用户和专家的关键一步。 1. 并发与并行： 理解 Python 在并发处理上的独特挑战——全局解释器锁（GIL）。我们将清晰地区分多线程（`threading`）和多进程（`multiprocessing`）的应用场景。重点介绍 `asyncio` 框架，讲解事件循环（Event Loop）、协程（Coroutines）的工作方式，并提供构建高性能网络I/O密集型应用的实战案例。 2. 内存管理与垃圾回收： 深入 CPython 解释器的内部机制。我们将探索引用计数（Reference Counting）的工作原理，以及分代垃圾回收（Generational Garbage Collection）如何处理循环引用。理解这些机制，有助于开发者避免不必要的内存泄漏，并能更有效地管理生命周期长的对象。 3. 模块化与包结构： 构建清晰、可分发的项目结构是专业开发的基石。本章指导读者如何正确地组织大型代码库，理解导入系统（Import System）的工作方式，并介绍如何编写健壮的 `setup.py` 或使用现代化的打包工具，确保项目依赖的可靠性。 第四部分：测试、调试与元编程 任何严肃的软件项目都离不开高质量的测试和对运行时行为的洞察力。 1. 单元测试与测试驱动开发（TDD）： 本书倡导 TDD 哲学。我们将使用 `unittest` 和 `pytest` 框架，重点讲解 Fixtures 的管理、Mocking 技术（模拟外部依赖）的应用，以及如何编写可重复、易于理解的测试套件，确保代码的健壮性。 2. 调试艺术： 熟练使用调试器是快速定位问题的核心技能。我们将详细演示如何使用内置的 `pdb`（或更先进的 IDE 调试工具）进行断点设置、单步执行、变量检查和调用栈分析。 3. 元编程的奥秘： 探索 Python 代码如何操作其他代码的能力。我们将介绍反射（Introspection）技术，以及如何利用元类（Metaclasses）在类被创建时修改其结构和行为。这部分内容旨在揭示框架和库作者如何实现其复杂功能，为读者提供超越常规编程的工具箱。 结论：走向精通之路 全书贯穿着对代码清晰度（Readability）的极致追求。我们相信，Python 的强大不仅在于其库的数量，更在于其语言本身对人类思维的适应性。本书的最终目标是培养读者一种“用 Python 的方式解决问题”的能力，使其能够自信地构建出既高效运行又易于维护的下一代软件系统。

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不得不说，这本Python语言参考手册是学习Python最扎实的基石。如果你对Python的内部工作原理感到好奇，或者想要理解那些“魔法”般的特性是如何实现的，那么这本书就是你的不二选择。它涵盖了Python的方方面面，从最基础的变量类型到复杂的装饰器和元类，都进行了详尽的解释。我曾经花了很长时间去理解Python的闭包是如何工作的，以及它在函数式编程中的应用，而这本书提供的清晰解释，让我茅塞顿开。它也深入探讨了Python的模块系统，包括导入机制、命名空间和包的组织方式，这对于我构建大型项目非常有帮助。这本书的优点在于它的权威性和全面性，它遵循了Python官方的定义，确保了信息的准确性。虽然阅读起来可能需要一些耐心和基础，但一旦你掌握了其中的内容，你对Python的理解将提升到一个全新的水平。它就像一把解锁Python深层奥秘的钥匙，让你能够更自由、更有效地运用这门强大的语言。

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这本书简直是我学习Python以来遇到的最重要的一份资料，没有之一。每次在编写代码时遇到一些模糊不清的语法规则，或者想深入理解某个内置函数的确切行为时，翻开它总能找到最权威、最详细的解释。它不像那种告诉你“怎么做”的教程，而是深入到“为什么这么做”的底层逻辑。我特别喜欢它对数据模型那一章的阐述，它将Python对象背后的抽象概念解释得非常透彻，让我对类的继承、属性查找、特殊方法等有了全新的认识。举个例子，理解了`__getattr__`和`__getattribute__`的区别，我才能更好地设计自己的类，避免不必要的错误。还有，对于列表推导式、生成器表达式的底层实现原理，这本书也给出了非常清晰的描述，这对于我优化代码性能至关重要。我经常把这本书放在手边，随时查阅，就像一位经验丰富的老师，总能在关键时刻点拨我，让我少走弯路。它不是那种需要一口气读完的书，而是可以反复研读、从中汲取养分的宝库。每次重读，我都能发现新的细节和更深的理解，这种感觉非常棒。它填补了我学习Python过程中很多概念上的空白，让我的Python编程技能得到了质的飞跃。

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对于任何严肃的Python开发者来说，这本语言参考手册都是一本不可或缺的工具。它提供了一个全面且权威的Python语言定义，涵盖了从基础语法到高级特性的方方面面。我曾经在理解Python的装饰器（decorators）的嵌套和应用场景时感到困惑，而这本书中的详细解释，包括它如何解析和执行装饰器，帮助我彻底解决了这个问题。它也深入探讨了Python的内存管理和垃圾回收机制，这对于我编写高效的Python代码至关重要，尤其是在处理大量数据或者构建高性能应用程序时。这本书的价值在于它的深度和准确性，它不是那种教你如何“使用”Python的书，而是教你如何“理解”Python的书。它为我提供了一种严谨的视角，让我能够更清晰地认识到Python语言的设计哲学和底层原理。

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准确来说我读的是 The Python 3.5 Language Reference 姑且用这本书代替一下

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