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出版者:Ciência Moderna

作者:Mauricio Pereira Borges Jr.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9788573934427

丛书系列:

图书标签:

• Webservices
• REST
• SOAP
• Java
• Desenvolvimento
• API
• Integração
• XML
• JSON
• HTTP

《Python 深度解析：从入门到精通的编程实践指南》 内容简介： 本书并非一本介绍网络服务开发的教程，而是旨在为读者提供一个深入理解 Python 编程语言的全面视角。我们将跳出“是什么”的层面，深入探究“为什么”和“怎么样”，带领您一步步解锁 Python 的强大潜力和优雅之处。本书将聚焦于 Python 的核心概念、高级特性以及在实际开发中至关重要的实践技巧，帮助您构建坚实的编程基础，并具备独立解决复杂问题的能力。 第一部分：Python 语言的基石与核心 在第一部分，我们将从 Python 最基础的元素开始，但不会停留在表面。我们将深入剖析每一个概念的内在机制，理解其背后的设计哲学，从而让您对 Python 有更透彻的认识。 数据类型与结构： 除了介绍整型、浮点型、字符串、布尔值等基本数据类型，我们还将深入探讨它们的内存表示、运算原理以及在不同场景下的效率考量。列表、元组、字典、集合这些核心数据结构，我们将分析它们的内部实现（例如列表的动态数组特性、字典的哈希表原理），讲解它们各自的性能特点，以及在何种情况下选择最适合的数据结构可以显著优化代码效率。我们将通过实例演示，例如如何利用切片和推导式高效地操作列表，如何通过字典的键值对快速查找，以及集合的去重和成员判断能力。 控制流与函数： `if-elif-else`、`for`、`while` 这些控制流语句的执行逻辑将得到细致的讲解。我们不仅会学习如何使用它们，还会理解它们在程序执行过程中的作用。对于函数，我们将深入探讨函数的定义、参数传递（值传递与引用传递的差异），作用域（局部、非局部、全局），以及闭包的原理和应用。我们将重点讲解如何编写高内聚、低耦合的函数，如何利用装饰器来增强函数的功能，以及递归的正确使用方法和避免栈溢出的策略。 面向对象编程 (OOP) 的深入理解： Python 是一种多范式语言，而面向对象是其中非常重要的一部分。我们将不仅仅局限于类的定义和对象的实例化，而是深入讲解封装、继承、多态这三大面向对象的核心概念。我们将分析 Python 中类的创建机制，类属性与实例属性的区别，方法的绑定，以及 `__init__`、`__str__`、`__repr__` 等特殊方法的意义和用法。继承方面，我们将探讨单继承、多重继承，以及 MRO（方法解析顺序）的工作原理。多态则会通过鸭子类型（duck typing）的视角来阐释，强调“如果它像鸭子一样叫，像鸭子一样游，那么它就是一只鸭子”的哲学，以及它如何让 Python 代码更加灵活和可扩展。我们还将介绍类方法 (`@classmethod`) 和静态方法 (`@staticmethod`) 的区别与应用场景。 模块与包的管理： 理解 Python 的模块化设计对于构建大型项目至关重要。我们将讲解如何创建和导入模块，如何组织和管理包，以及 Python 的搜索路径 (`sys.path`) 是如何工作的。我们将深入探讨 `__name__ == "__main__"` 的原理，以及它在模块化开发中的作用。 第二部分：Python 高级特性与并发编程 在掌握了 Python 的基础知识后，我们将进入更高级的领域，探索 Python 提供的强大工具和技术，以编写更高效、更健壮、更具扩展性的代码。 异常处理与错误管理： 健壮的程序离不开良好的异常处理机制。我们将详细介绍 `try-except-else-finally` 语句块的用法，讲解不同类型的内置异常，以及如何自定义异常。我们将学习如何捕获特定的异常，如何避免“吞掉”未预期的错误，以及如何利用异常来记录日志，帮助开发者更好地追踪和调试问题。 迭代器与生成器： 迭代器和生成器是 Python 中处理大数据集和惰性计算的利器。我们将深入理解迭代协议（`__iter__` 和 `__next__` 方法），讲解如何创建自定义迭代器。我们将重点介绍生成器的强大之处，通过 `yield` 关键字，我们将理解它是如何实现状态的保存和在需要时才生成值的，以及它在内存效率上的优势。我们将通过示例展示如何使用生成器来处理无限序列或大型文件，以及生成器表达式的简洁用法。 装饰器 (Decorators) 的高级应用： 装饰器是 Python 中一种非常优雅的语法糖，用于在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。在第一部分我们已经接触了基础的装饰器，在本部分，我们将深入探讨装饰器的实现原理，如何编写接受参数的装饰器，以及如何实现类装饰器。我们将展示装饰器在日志记录、权限控制、性能测量、缓存等方面的实际应用。 上下文管理器 (Context Managers) 与 `with` 语句： 上下文管理器提供了一种结构化的方式来管理资源，确保资源的正确获取和释放（例如文件句柄、锁等）。我们将深入讲解 `__enter__` 和 `__exit__` 方法，理解 `with` 语句如何简化资源管理的代码，避免手动 `try-finally` 块。我们将通过实例展示如何编写自定义上下文管理器，以及利用 `contextlib` 模块来简化上下文管理器的创建。 并发与并行编程： 在现代软件开发中，处理并发任务是提升性能和响应速度的关键。我们将深入探讨 Python 中的并发模型： 多线程 (Threading)： 理解线程的创建、启动、同步（锁、信号量、事件等）以及线程间通信。我们将详细讲解全局解释器锁 (GIL) 的存在及其对 CPU 密集型任务的影响，并指导读者如何在适当的场景下使用多线程。 多进程 (Multiprocessing)： 讲解如何利用 `multiprocessing` 模块创建和管理进程，以及进程间通信（管道、队列、共享内存等）的方法。我们将重点说明多进程如何绕过 GIL 的限制，更有效地利用多核 CPU。 异步编程 (Asyncio)： 深入介绍 Python 3.5+ 引入的 `asyncio` 库，理解协程（coroutine）、`async` 和 `await` 关键字的用法。我们将讲解事件循环（event loop）的工作机制，以及如何使用 `asyncio` 来实现高效的 I/O 密集型任务处理，例如网络请求、数据库操作等。我们将通过实际案例，展示如何利用异步编程来构建高性能的网络应用。 第三部分：Python 实践技巧与性能优化 在掌握了 Python 的核心特性后，我们将聚焦于实际开发中的最佳实践和性能优化策略，帮助您编写出更清晰、更高效、更易于维护的代码。 代码风格与可读性： 遵循 PEP 8 编码规范是编写 Python 代码的基本要求。我们将详细讲解 PEP 8 的主要原则，包括命名约定、缩进、行长限制、空格使用等，并强调代码的可读性对团队协作和长期维护的重要性。我们将提供一些关于如何编写清晰、简洁、易于理解的代码的建议。 调试技巧与工具： 有效的调试是解决问题的关键。我们将介绍 Python 内置的 `pdb` 调试器，学习如何设置断点、单步执行、查看变量值、执行代码片段等。我们还会提及一些集成开发环境 (IDE) 提供的图形化调试工具，以及日志记录在问题排查中的作用。 性能分析与优化： 瓶颈分析是优化程序性能的第一步。我们将介绍 Python 的性能分析工具，例如 `timeit` 模块用于精确测量小段代码的执行时间，以及 `cProfile` 和 `profile` 模块用于生成详细的函数调用性能报告。我们将学习如何根据性能分析结果，定位代码中的性能瓶颈，并提供多种优化策略，例如： 算法优化： 选择更高效的算法。 数据结构优化： 选择更适合场景的数据结构。 避免不必要的计算： 缓存重复计算的结果。 利用内置函数与库： Python 的内置函数和标准库通常经过高度优化。 考虑使用 C 扩展（可选）： 对于 CPU 密集型的计算，简要介绍如何考虑集成 C 语言编写的性能关键部分。 内存管理与垃圾回收： 我们将简要探讨 Python 的自动内存管理机制，包括引用计数和分代垃圾回收。理解这些机制有助于我们编写更有效的代码，避免内存泄漏，尤其是在处理大量对象时。 测试驱动开发 (TDD) 的初步实践： 软件测试是保证代码质量的重要环节。我们将介绍单元测试的基本概念，以及如何使用 Python 的 `unittest` 模块或第三方库 `pytest` 来编写和运行单元测试。我们将强调测试在代码重构和防止回归错误中的作用。 代码重构的艺术： 随着项目的发展，代码的维护和改进变得尤为重要。我们将探讨一些常见的代码重构技术，例如提取函数、提取类、替换魔法数字、简化条件表达式等，帮助您在不改变程序外在行为的前提下，提高代码的内部质量。 本书特点： 深度而非广度： 本书不追求覆盖 Python 的所有库和框架，而是专注于深入讲解 Python 语言本身的核心概念和原理，为读者打下坚实的编程基础。 实践导向： 每一个概念的讲解都辅以大量的代码示例和实践场景，帮助读者将理论知识转化为实际编程能力。 由浅入深： 从 Python 的基础语法开始，逐步深入到高级特性和并发编程，适合有一定编程基础或希望系统学习 Python 的读者。 强调“为什么”： 不仅仅告诉读者“怎么做”，更重要的是解释“为什么这样做”，帮助读者理解底层机制，培养解决问题的能力。 注重代码质量： 贯穿始终地强调代码的可读性、可维护性和性能优化，培养良好的编程习惯。 通过阅读《Python 深度解析：从入门到精通的编程实践指南》，您将不再仅仅是 Python 的使用者，而是能够深入理解其内部运作机制，并能够运用其强大的特性来构建高效、健壮、优雅的软件系统。本书将是您 Python 之旅中不可或缺的伴侣，助您在编程的世界中不断成长和突破。

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这本书的独特之处在于其对“运维友好性”的重视程度。很多教程只关注代码如何运行，却忽略了代码部署后如何被监控和维护。而这本书花了相当大的篇幅来讨论如何设计易于调试和可观测的Web服务。作者详尽地介绍了分布式追踪系统的原理，并演示了如何使用流行的开源工具来埋点和收集日志，以应对“黑箱”问题。我特别欣赏他对日志级别和结构化日志的强调，这在故障排查时简直是救命稻草。以前，当生产环境出现偶发性错误时，我常常需要在海量的文本日志中大海捞针，效率低下。但通过书中介绍的方法论，我学会了如何构建一个能够自我报告健康状况的系统。这不仅仅是技术层面的提升，更是工作效率和心态上的巨大转变——从被动救火，转变为主动预警和快速定位。

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这本书简直是为那些渴望深入理解现代Web服务构建艺术的开发者量身定做的。从我翻开第一页开始，就被作者那种对技术细节的痴迷深深吸引住了。他不仅仅是罗列API的调用方法，而是深入剖析了整个服务生态系统的底层逻辑。比如，书中对于RESTful架构的哲学探讨，远比我之前读过的任何教材都要深刻。作者没有满足于“它能工作”，而是追问“为什么它能以这种方式工作，以及在不同业务场景下如何优化这种工作方式”。我尤其欣赏作者在处理高并发和状态管理问题时展现出的那种老练和谨慎。他引用的案例都是当前业界正在面临的真实挑战，而不是那些脱离实际的教科书式例子。书中对微服务间的通信协议选择，比如gRPC与传统HTTP/1.1的性能权衡分析，简直是教科书级别的示范。读完这部分，我感觉自己对设计一个既健壮又高效的分布式系统，有了一个全新的、更坚实的理论基础和实践指导。这不仅仅是一本关于“如何做”的书，更是一本关于“如何思考”的书，让人在面对复杂问题时，能够迅速找到最优解的思维框架。

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作为一名长期从事后端开发的工程师，我总是在寻找那种能够连接“理论”与“工程实践”的桥梁。这本书无疑就是那座坚实的桥梁。它没有故作高深地使用晦涩的术语，而是采用了一种“以终为始”的教学方法。在介绍完一个复杂的概念（比如，异步请求与回调地狱的解决方案）后，作者会立刻展示一个实际的、可运行的、并且是当前行业推荐的解决方案。书中关于API版本控制的讨论尤其具有前瞻性，它不仅提供了语义化版本控制的理论，还结合了实际案例说明了在不中断现有服务的前提下，如何平滑地迁移到新版本API。我感觉这本书的作者不仅是一位技术专家，更是一位优秀的产品设计师，他深知构建一个Web服务，最终是要为人服务的，因此，他对错误处理的优雅性、文档的清晰度、以及用户体验（即API的使用体验）的关注，贯穿始终。读完后，我感觉自己不仅仅是学会了写代码，更是学会了如何专业地、负责任地交付一个完整的软件产品。

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这本书的排版和内容组织方式，简直是一场视觉和知识的双重享受。我不是那种喜欢在厚厚的技术文档中摸索的人，但我发现阅读这本书的过程非常流畅，如同跟随一位经验丰富的导师在逐步解锁难题。作者的叙事风格非常平易近人，即便涉及到一些晦涩难懂的序列化与反序列化机制，也能通过恰到好处的比喻将复杂的概念变得清晰易懂。最让我惊喜的是，作者在介绍不同编程语言实现Web服务时的对比分析。他没有偏袒任何一方，而是客观地展示了每种语言范式在特定场景下的优劣势。例如，他在讨论Go语言的并发模型在处理I/O密集型服务时的优势，以及Python在快速原型开发中的灵活性，都给出了非常细致的代码片段和性能指标作为佐证。这种平衡的视角，让我彻底摆脱了过去那种“只有一种正确方法”的偏执，学会了根据项目需求进行最合适的工具选择。对我个人而言，这本书极大地拓宽了我对技术选型的认知边界。

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坦白说，我一开始对这类主题的书籍抱持着一丝怀疑，总觉得又是陈词滥调。然而，这本书在“安全性”这一章节的表现，完全颠覆了我的预期。作者对Web服务安全性的讲解，已经达到了近乎“渗透测试”级别的深度。他不仅仅停留在HTTPS和基本的输入验证上，而是深入探讨了OAuth 2.0的授权流程中的潜在陷阱，以及如何有效地防御跨站请求伪造（CSRF）和跨站脚本攻击（XSS）在服务端层面的防范措施。更令人印象深刻的是，书中有一段专门讨论了密钥管理和秘密注入的最佳实践，这在很多同类书籍中常常被一笔带过。作者甚至提供了如何在CI/CD流水线中安全地集成密钥管理的具体脚本示例。这种对安全实践的极致追求，让我在今后的工作中，可以更自信地构建那些对数据安全要求极高的应用。它让我明白，安全不是事后的补丁，而是贯穿整个设计过程的核心要素。

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