Java in 60 Minutes A Day pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:R. F. Raposa

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-05-30

价格:USD 50.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471423140

丛书系列:

图书标签:

• Java
• Programming
• Beginner
• Tutorial
• Self-Study
• Learning
• Coding
• IT
• Computer Science
• Education

《掌握现代编程范式：基于C++与Python的性能优化与应用实践》 书籍简介 在当今快速迭代的软件开发领域，掌握一门既能提供底层控制力，又具备高效开发能力的编程语言组合已成为工程师的核心竞争力。《掌握现代编程范式：基于C++与Python的性能优化与应用实践》旨在填补理论与工程实践之间的鸿沟，为读者提供一个深入、系统且高度实用的学习路径，重点阐述如何利用C++的极致性能与Python的快速迭代能力，构建出兼顾效率与灵活性的复杂系统。 本书并非侧重于某一特定语言的语法速查，而是聚焦于两种语言在现代软件架构中的角色定位、高效协同机制以及应对前沿技术挑战的策略。我们摒弃了冗长乏味的初级教程，直接切入高级主题，确保每一章节都能为读者带来实质性的工程价值。 第一部分：高性能计算基石——现代C++的深度剖析 本部分将C++的最新标准（C++17/20）作为核心，深入探讨其在构建高性能服务和底层库时的关键技术。我们不再仅仅停留在面向对象的基础，而是将重点放在元编程、并发模型和内存管理这三大支柱上。 1. 现代C++的编译期魔法与泛型编程： 深入解析`constexpr`、模板元编程（TMP）的实际应用场景，展示如何将大量的计算和类型检查推迟到编译时，从而生成零开销的抽象。我们将探讨Concepts（概念）如何重塑模板的可用性和可维护性，以及如何利用CTAD（Class Template Argument Deduction）简化库的使用。 2. 并发与并行编程的艺术： 现代应用对多核处理器的榨取已成必然。本章详细阐述C++标准库提供的并发原语，包括`std::thread`, `std::mutex`, `std::atomic`的高级用法。重点演示如何利用内存模型（Memory Model）来避免数据竞争，并深入探讨`std::future`和`std::async`在构建响应式和异步系统中的作用。针对大规模并行计算，我们将引入并行算法（Parallel Algorithms），展示如何仅通过一个执行策略（Execution Policy）参数，就能将串行代码自动转换为并行执行，极大地简化了并行化过程。 3. 内存布局与性能调优： 性能的瓶颈往往隐藏在内存访问模式中。本章深入探讨CPU缓存的工作原理（L1, L2, L3缓存），讲解结构体填充（Padding）、数据对齐（Alignment）对性能的显著影响。我们将教授如何设计具有良好数据局部性（Data Locality）的数据结构，并讨论智能指针（`unique_ptr`, `shared_ptr`）在不同场景下的性能权衡，以及何时应当回归到裸指针进行精细控制。 第二部分：Python的高效工程化与性能瓶颈突破 Python以其简洁性和庞大的生态系统著称，但其全局解释器锁（GIL）和动态特性常被视为性能的桎梏。本部分专注于如何“驯服”Python，使其在需要速度的地方爆发出潜力。 1. 突破GIL的限制：多进程与异步IO： 我们将详细分析GIL的底层机制，并清晰界定何时应该选择多进程（`multiprocessing`）而非多线程。对于I/O密集型任务，本书将全面介绍`asyncio`框架。不仅仅是介绍`async`/`await`语法，更会深入讲解事件循环（Event Loop）的工作机制、如何使用`aiohttp`和`uvicorn`构建高性能的异步Web服务，以及如何正确处理并发中的取消和异常。 2. Python性能优化的关键工具链： 优化始于测量。本章引导读者掌握`cProfile`、`line_profiler`等工具，精确识别性能瓶颈。随后，我们将介绍JIT编译技术，重点讲解Numba，如何通过装饰器将Python函数（特别是涉及大量数值计算的函数）编译成高效的机器码，实现接近C语言的速度。 3. C/C++与Python的无缝集成： 这是实现性能飞跃的核心技术。我们将详细讲解Cython的用法，从编写简单的类型化Python代码到最终生成优化的C扩展模块。对于更底层的集成，本书会提供使用Pybind11的实践案例，演示如何安全、优雅地将复杂的C++类和函数暴露给Python解释器，实现高效的数据交换和控制流管理。 第三部分：协同架构与前沿应用实践 本部分将前两部分的知识融会贯通，应用于实际的工程挑战中，构建出可扩展、高可靠性的现代应用。 1. 构建高性能数据处理流水线： 结合C++处理数据解析和预处理的原始速度，以及Python在数据清洗、模型调优方面的灵活性。我们将设计一个使用ZeroMQ或gRPC进行进程间通信的混合系统，C++端负责高吞吐量的数据接收与清洗，Python端则通过异步接口接收处理后的数据进行分析和可视化。 2. 机器学习服务化（MLOps）的性能考量： 在部署深度学习模型时，推理延迟至关重要。本章展示如何使用TensorFlow或PyTorch导出模型，并利用C++推理引擎（如TensorRT或ONNX Runtime）进行部署，以避免Python解释器的开销。同时，讲解如何设计一个Python包装层，用于管理模型生命周期、请求队列和资源调度。 3. 健壮性与跨平台部署： 现代应用需要跨平台一致性。我们将介绍CMake在管理复杂的C++项目结构中的核心作用，以及如何使用Docker容器化技术，确保C++编译产物和Python环境在任何部署目标上都能稳定运行，实现“一次构建，多处运行”的目标。 目标读者 本书面向具有一定编程基础，渴望提升工程能力至专家级的软件工程师、系统架构师、高级数据科学家以及对底层性能优化有强烈需求的开发者。阅读本书前，读者应熟悉至少一门高级编程语言的基本语法。 通过对《掌握现代编程范式：基于C++与Python的性能优化与应用实践》的学习，读者将不再是语言语法的被动使用者，而是能够根据应用场景的性能需求，灵活、高效地驾驭C++与Python，设计并实现出色的现代软件解决方案。

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这本号称“Java in 60 Minutes a Day”的书，坦白说，刚拿到手的时候我充满了期待，毕竟谁不想在这么短的时间内掌握一门强大的语言呢？然而，读完之后，我的感受是复杂的。首先，它在介绍基础概念上确实下了功夫，比如变量类型、基本运算符这些，对于一个完全的新手来说，似乎提供了一个快速入门的“脚手架”。但是，这种“快速”往往伴随着深度的牺牲。它像一个蜻蜓点水般的导览，让你知道Java的世界里有什么，但却很少深入剖析“为什么”以及“如何做得更好”。比如，当你试图理解面向对象编程的核心思想时，书中只是简单地罗列了类和对象是什么，缺乏深入的例子来展示继承、多态在实际项目中的威力。我感觉自己像是在背诵一本技术词典的目录，而不是在学习如何构建一座坚固的软件大厦。如果你只是想在会议上能听懂别人说的几个Java术语，这本书或许能帮你快速建立起一个非常肤浅的认知框架，但如果你的目标是能独立完成哪怕是一个简单的Web应用，那么恐怕你需要大量的补充阅读和实践来填补这份60分钟内留下的巨大空白。这种“速成”的包装，对于期望扎实学习的读者来说，更像是一种误导，它没有教会我们如何去思考Java的思维方式。

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从用户体验的角度来看，这本书的“60分钟”承诺本身就是一个双刃剑。它成功地吸引了那些时间紧张或者缺乏信心的初学者，但这种承诺带来的心理预期，与实际能学到的知识量之间存在着巨大的落差。我感觉自己像是完成了一次体力上的短跑，筋疲力尽却没能到达真正的赛场。在书的最后部分，当它试图将之前零散的知识点串联起来，构建一个微型项目时，这种仓促感达到了顶峰。项目的代码组织混乱，设计模式的运用也显得非常生硬，与其说是展示了如何应用Java，不如说是展示了如何快速地把几个知识点堆砌在一起。这本书的价值更多地在于激发读者对Java产生初步兴趣，让他们鼓起勇气翻开第一页。但要将这份兴趣转化为实际的编码能力，读者必须准备好立刻投入大量额外的时间，去寻找更深入、更系统化的教材。它是一个门票，而不是一张完整的地图，门票很便宜，但真正的旅程才刚刚开始，而且你还得自己去规划路线。

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这本书的排版和结构设计似乎也偏向于“快速浏览”而非“深度学习”。每一章的长度都被严格控制，这在保证了“60分钟”的承诺的同时，也限制了讲解的深度和广度。我注意到，在涉及一些关键的内存管理和垃圾回收（GC）概念时，作者只是简单提及了“堆”和“栈”的区别，但完全没有触及JVM的工作原理，也没有讨论不同GC算法对应用性能的影响。对于任何想要从事后端开发，尤其是需要处理高并发和大规模数据的工程师来说，对JVM的理解是基石。这本书似乎认为这些“高级”话题超出了60分钟的范畴，于是便一笔带过。这种选择性的遗漏，使得本书的受众范围被局限在了对技术要求不高的初学者或者只需要做简单脚本任务的开发者身上。对于那些希望通过阅读这本书来真正理解Java“内功”的读者，这本书的价值非常有限，它更多地是在介绍“表面现象”，而避开了支撑起整个Java庞大体系的复杂机制。

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我尝试用这本书来快速回顾一下那些被我遗忘已久的Java特性，但效果并不理想，它更像是为那些已经略有基础，但急需快速激活记忆的程序员准备的“健忘症速效丸”，而不是一个系统的知识库。它的代码示例非常精简，有时精简到我都需要自己手动补全缺失的上下文才能让程序跑起来。例如，在讲解异常处理时，它只是简单地展示了一个`try-catch`结构，却几乎没有涉及自定义异常的创建，也没有讨论在大型项目中如何设计合理的异常传播链。这种处理方式，使得书中的知识点显得孤立且不连贯。在我看来，编程语言的学习，特别是像Java这样庞大而成熟的体系，需要的是对底层机制的理解，而不是对语法点的简单罗列。这本书的行文风格非常直白，几乎没有幽默感或任何能让人产生共鸣的叙述，读起来像是在阅读一份操作手册的摘要。对于那些习惯了通过对比和权衡来深化理解的读者来说，这种单向度的信息输出，无疑会降低学习的粘性和趣味性，最终导致知识点很快就被遗忘。

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真正让我感到困惑的是，这本书似乎对Java生态系统的现代发展趋势采取了回避的态度。它花了大量的篇幅在讲解一些Java 5甚至更早版本中就已存在的、如今在很多新项目中已经不太常用的API。比如，对于Java 8引入的Lambda表达式和Stream API，书中只是用了一章的篇幅草草带过，甚至没有深入讲解函数式编程范式如何彻底改变了集合操作的方式。对于一个声称是现代Java学习指南的书籍来说，这是一个重大的遗漏。现代企业级开发对性能优化、并发处理和简洁代码的需求日益增加，而这些恰恰是新特性所能提供的最大价值。读完这本书，我感觉自己好像被带回到了十年前的Java开发现场。如果一个读者带着这本书去面试最新的职位，他们会发现自己对现代Java的理解严重脱节。这本书更像是一份时间胶囊，保存了某个特定时期的Java知识快照，但未能跟上技术迭代的步伐，这使得它的实用价值大打折扣，尤其是在这个技术更新如此迅猛的领域。

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