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出版者:清华大学

作者:李雁翎

出品人:

页数:331

译者:

出版时间:2007-9

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787302153498

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 编程入门
• Windows应用程序
• 开发
• 教程
• 计算机科学
• 软件开发
• Visual Studio
• 代码

跨越编程边界：现代软件开发的探索之旅 本书并非聚焦于单一的编程语言或特定的开发环境，而是旨在为读者构建一个宏大而坚实的现代软件工程知识体系。我们深知，技术领域的浪潮汹涌澎湃，单纯掌握某一种工具已不足以应对快速迭代的需求。因此，我们选择了一条更具前瞻性的路径——侧重于底层原理、架构思维、以及跨平台协作的核心能力的培养。 本书结构严谨，内容涵盖了从需求分析到部署运维的完整软件生命周期。我们首先深入剖析了软件工程的基本范式，如敏捷开发（Agile）、DevOps 的核心理念，以及需求管理中的关键技巧，例如用户故事的撰写与优先级排序。这部分内容着重于“如何高效地协同工作”以及“如何将模糊的想法转化为可执行的计划”，而非纠结于特定语言的语法细节。 第一部分：架构设计与系统思维的构建 在技术选型和编码之前，合理的架构是项目成功的基石。本书的重点在于系统设计的方法论。 模块一：设计模式的通用性解析 我们详尽阐述了 GoF 设计模式的精髓，但我们的切入点在于模式背后的思想。例如，工厂模式体现的是“抽象与封装”，单例模式是关于“资源控制”，观察者模式则是对“松耦合事件驱动”的优雅实现。我们通过对比不同语言在实现这些模式时的差异，强调模式的跨语言适用性，而非仅仅展示 C++ 或 Java 的实现案例。读者将学会如何在任何面向对象或函数式环境中识别并应用这些通用模板。 模块二：微服务与分布式系统的挑战 本部分深入探讨了现代高可用系统的核心挑战。我们详细分析了CAP 定理在实际系统设计中的权衡取舍，探讨了如何利用一致性哈希来优化数据分布，以及熔断、限流、降级这“三板斧”在保证系统韧性中的具体作用。关于服务间通信，我们对比了 RESTful API、gRPC 和消息队列（如 Kafka/RabbitMQ）的适用场景和性能特点，强调根据业务场景选择最合适的通信机制。 模块三：数据存储的层次结构 数据是任何应用的命脉。本书不局限于介绍某种数据库的 CRUD 操作，而是着重于数据存储的选型哲学。我们区分了关系型数据库（RDBMS）的事务性保证与 NoSQL 数据库（如文档型、键值型、图数据库）的扩展性和灵活性。重点内容包括：数据库范式的优化、索引的工作原理（B-Tree 与 LSM-Tree 的区别）、事务隔离级别的实际影响，以及何时需要引入缓存层（如 Redis）进行性能加速，以及缓存一致性问题的处理策略。 第二部分：性能优化与底层机制的揭示 优秀的代码不仅要“能跑”，更要“跑得快”。本部分将引导读者探究程序运行的深层机制。 模块四：并发、并行与线程模型 我们清晰界定了并发与并行的概念，并探讨了现代操作系统中进程与线程的调度机制。重点解析了锁的类型（如互斥锁、读写锁、自旋锁）及其在不同场景下的性能开销。对于支持非阻塞 I/O（NIO）的编程模型，如事件循环（Event Loop），我们提供了深入的剖析，帮助读者理解 Node.js 或 Nginx 等高性能服务器背后的原理。 模块五：内存管理与垃圾回收（GC） 理解内存如何分配和释放是编写高效代码的前提。本书讲解了堆（Heap）与栈（Stack）的本质区别，以及内存泄漏的常见来源。对于支持自动内存管理的语言，我们详细分析了垃圾回收算法的演进，包括标记-清除、分代回收、以及低延迟 G1 收集器的工作机制，使读者能够根据应用负载进行性能调优。 第三部分：质量保障与工程实践 软件的生命周期中，测试和部署环节决定了最终交付的质量与速度。 模块六：测试金字塔与质量门禁 我们倡导“自下而上”的测试策略。详细介绍了单元测试（Unit Testing）的边界划分、集成测试（Integration Testing）的覆盖范围，以及端到端测试（E2E Testing）的局限性。特别强调了测试驱动开发（TDD）的思维模式，即如何通过先写测试来驱动清晰的接口设计，从而从源头上提高代码质量，而不是事后打补丁。 模块七：持续集成与交付（CI/CD）的基础设施 本部分关注自动化流程的构建。我们不局限于介绍某个特定的 CI/CD 工具，而是阐述了构建流水线（Pipeline）的设计原则，包括版本控制（Git Flow）、自动化构建、环境隔离（例如使用容器技术如 Docker 进行标准化打包），以及蓝绿部署（Blue/Green Deployment）和金丝雀发布（Canary Release）等零风险发布策略的实施流程。目标是让读者掌握构建一个可信赖、高效率的交付体系的能力。 结语 本书的目标是培养具备独立思考能力和系统架构视野的工程师。它为你提供了拆解复杂问题、设计健壮系统的工具箱，而非一套只能应对特定环境的公式。掌握了这些通用原理，你将能够快速适应任何新的编程语言或技术栈的出现，真正做到“授人以渔”。

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这本书的文字风格如同一位絮叨但极其负责的前辈，语调总是带着一种不容置疑的权威感，但这种权威感并非傲慢，而是源于对技术细节的深刻掌握。在某些高级主题的讨论中，比如面向对象编程在早期版本的应用限制，作者会引入一些历史背景和技术权衡的分析，这让原本枯燥的技术讲解增添了几分人文色彩。我记得有一章专门讲数据库连接，内容详实到连不同数据库驱动版本的兼容性问题都一一列举了出来，甚至给出了针对不同操作系统的特殊配置说明。这种深入到“工程实践”层面的讲解，是很多现代教材所缺失的。现代教材往往追求简洁高效，直接跳到最新框架的使用，但这本书似乎更注重知识的“普适性”和“持久性”。它教会你的，不是某个特定版本的功能，而是背后的编程思想，即便几年后技术栈发生了巨大变化，那些关于结构化思维和模块化设计的原则依然适用。阅读过程中，我发现自己时不时地需要停下来，思考一下作者在特定段落中用粗体标出的警告性语句，它们往往是前人踩过的“坑”，非常宝贵。

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我花了大量时间研究这本书里关于图形用户界面（GUI）设计的章节，感觉作者对“用户体验”这个词的理解，停留在那个特定时代的最佳实践上。大量的篇幅被用来讲解如何精确地计算控件的坐标、如何使用Paint事件进行复杂的自定义绘图，以及如何管理多窗口应用的生命周期。这些内容在今天，很多成熟的开发框架已经为我们封装好了，但这本书却要求我们“手动”实现这些底层功能。起初我感到有些繁琐和不耐烦，直到我尝试自己编写一个简单的动画效果时，才深刻体会到这种底层控制的必要性。只有理解了事件是如何触发绘图重绘的，才能写出不卡顿、响应迅速的界面。书中关于错误处理的章节也写得非常细致，它不只是教你如何使用 `On Error GoTo` 结构，而是深入剖析了异常发生的场景，以及如何在不中断程序运行的前提下优雅地恢复或记录错误。这让我体会到，编程不仅是实现功能，更是一门关于“健壮性”的艺术。

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这本书的封面设计相当朴实，那种略带年代感的深蓝色调，让人联想到上世纪末的编程启蒙书籍。我拿到这本书时，首先被它厚实的质感吸引，这感觉在现在轻薄化的电子书时代非常难得。初翻阅目录，感觉内容排布相当传统，章节划分非常清晰，从最基础的变量和数据类型讲起，逐步深入到控件操作和文件处理。对于一个刚接触编程，尤其是对Windows界面编程有初步兴趣的人来说，这种循序渐进的结构无疑是友好的“新手村”。我特别注意到它在介绍特定控件属性时，配有大量的截图和代码片段，这些示例代码虽然看起来略显冗长，但每一步操作都解释得十分到位，像是有一位经验丰富的老师在你身边手把手地指导，生怕你漏掉任何一个关键点。尤其是在讲解事件驱动编程模型时，作者花费了大量篇幅去解释“为什么”要这样做，而不是简单地告诉你“怎么做”，这种对底层逻辑的剖析，使得读者在构建自己的程序时，能够更好地理解代码的执行流程，而不是仅仅停留在复制粘贴的层面。整体而言，这是一本注重打基础、强调手工实现的工具书，它要求读者投入足够的时间去敲打代码，去体会编程的每一个细节。

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这本书的排版和插图风格，毫不掩饰地散发着一种严肃的学术气息。公式和流程图的运用非常克制，但一旦出现，就精准地描绘了算法的逻辑脉络。我尤其欣赏它在处理循环和递归结构时的图示，那些用方框和箭头构成的结构图，清晰地展示了控制流的走向，对于那些在抽象思维上稍微有些吃力的读者来说，这些图示起到了极佳的辅助作用。相比于现代书籍那种花哨的色彩和大量的留白，这本书显得非常“紧凑”，几乎每一个页面都塞满了有用的信息，阅读起来需要保持高度的专注力。在算法效率的讨论部分，作者采用了非常严谨的分析方法，虽然没有像专业算法书籍那样深入到大O符号的严格证明，但通过对比不同实现方式下的执行时间差异，直观地展示了代码效率的重要性。这种务实的态度贯穿始终，它不追求理论上的完美，而是追求在实际应用中“能跑起来”且“效率尚可”的解决方案。

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从整体结构上看，这本书更像是一套完整的、自洽的编程语言学习体系，而不是一本针对某个特定框架的速查手册。它对语言特性的讲解非常全面，几乎涵盖了该语言的所有核心语法点，没有回避那些复杂或者不常用的特性。比如，它花了不小的篇幅去解释指针的概念（尽管在后来的版本中这部分可能不再是主流），这种对语言“全貌”的展示，有助于构建一个完整的知识体系。阅读完后，我感觉自己对编程语言的理解不再停留在“会用”的层面，而是达到了“理解其设计意图”的境界。它教会我的，是思考“这门语言是如何被设计来解决这类问题的”，这种深层次的认知，远比记住几个API调用要宝贵得多。这本书的价值在于其深度和广度，它像是一块坚实的地基，让你在未来学习其他相关技术栈时，能够更快地找到共性和差异点，因为你已经拥有了一个坚实的编程基础认知框架。

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