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出版者:

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出品人:

页数:219

译者:

出版时间:2009-7

价格:24.00元

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isbn号码:9787113101008

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络技术
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 网络安全
• 网络工程
• 计算机科学
• 信息技术
• 网络原理

编程实战：深入理解与应用Python高级特性 书籍简介 本书旨在为具备一定Python基础的开发者提供一份全面、深入且极具实战价值的指南，专注于探索和掌握Python语言的高级特性、性能优化技巧以及现代软件工程中的最佳实践。我们不探讨计算机网络的具体协议、拓扑结构或应用层实现，而是将焦点完全聚焦于Python这门语言本身，以及如何用它来构建高效、健壮和可维护的应用程序。 第一部分：Python核心机制的深度剖析 1. 数据模型与内部机制 本部分将带领读者穿透Python的语法糖衣，直达其核心的数据模型。我们将详细解析Python中的一切皆为对象的哲学，深入探讨内建数据结构（如列表、字典、集合）在内存中的实际布局和时间复杂度，对比C语言实现与Python抽象层之间的权衡。 描述符（Descriptors）的奥秘： 详细讲解`__get__`, `__set__`, `__delete__`方法的内部机制，如何利用它们实现属性的延迟计算、属性验证和方法绑定，这是理解Python面向对象编程高级用法的关键。 元类（Metaclasses）的威力与陷阱： 深入阐述类是如何被创建的，元类在类创建生命周期中的角色。通过实际案例展示如何使用元类来动态修改或统一管理类的行为，例如自动注册类、强制执行接口规范等。 内存管理与垃圾回收： 不仅仅停留在引用计数层面。我们将剖析Python的循环引用检测机制（分代垃圾回收），讨论如何使用`weakref`模块来避免不必要的内存占用，以及在编写C扩展时如何正确管理Python对象的生命周期。 2. 迭代器、生成器与协程的协同工作 本章专注于Python中处理序列化数据和并发编程的基础工具，强调效率和惰性求值的优势。 高级生成器技巧： 探讨`yield from`的用法，如何构建复杂的子生成器管道，以及在异步编程模型中，生成器如何作为早期版本的协程来模拟并发。 上下文管理器的高级应用： 超越简单的`with open(...)`。我们将学习如何利用`contextlib`模块中的装饰器（如`@contextmanager`）来快速定义资源管理逻辑，并设计用于数据库事务或分布式锁的自定义上下文管理器。 `asyncio`框架的底层视角： 深入解析事件循环（Event Loop）的工作原理，`Future`、`Task`和`Coroutine`之间的关系。我们将从源码层面理解`await`关键字是如何暂停和恢复协程的执行，以及如何编写高性能的异步I/O操作。 第二部分：性能优化与系统级交互 3. 内存效率与字节码优化 在需要极致性能的场景下，标准Python对象往往显得臃肿。本部分关注如何榨取更快的执行速度。 数据结构的内存优化： 比较标准列表与`array`模块、`numpy`数组在内存占用和访问速度上的差异。讨论`__slots__`的使用场景及其对实例属性访问速度的影响。 理解与优化字节码： 使用`dis`模块分析关键代码段的字节码，识别解释器执行中的性能瓶颈。探讨何时应当考虑使用JIT编译器（如PyPy）或直接编写C扩展的界限。 C扩展与Python的桥梁： 详细介绍使用`ctypes`库进行动态链接库调用的安全实践，以及如何利用Cython进行代码加速。我们将重点关注数据类型转换、GIL的管理和错误处理机制。 4. 并行性、并发性与全局解释器锁（GIL） 本部分旨在厘清Python在多核CPU环境下的限制与突破口。 GIL的精确影响分析： 明确指出GIL在CPU密集型和I/O密集型任务中的不同表现。讨论如何利用`multiprocessing`模块来绕开GIL，实现真正的并行计算。 进程间通信（IPC）的先进技术： 深入探讨`multiprocessing`中的共享内存（`Value`, `Array`, `Manager`）的底层实现、序列化开销以及死锁避免策略。 线程池与异步框架的结合： 探讨在`asyncio`环境中，如何高效地将CPU密集型任务提交给单独的进程池执行（`loop.run_in_executor`），以保持主事件循环的响应性。 第三部分：现代Python工程实践 5. 高级类型提示与静态分析 本章聚焦于提升代码可读性、可维护性以及利用现代工具进行早期错误检测。 `typing`模块的深度探索： 掌握泛型（Generics）、类型变量（TypeVars）、`Protocol`（鸭子类型检查的静态实现）以及`Callable`的复杂用法。 运行时类型校验： 介绍如`Pydantic`等库在数据验证、序列化和反序列化中的核心作用，将其视为API设计中的关键环节。 构建可测试的代码： 如何利用依赖注入（Dependency Injection）模式配合类型提示，使得代码更容易进行单元测试和集成测试。 6. 装饰器、元编程与代码生成 本部分讲解如何通过抽象机制减少重复代码并增强代码的表达力。 函数式编程范式在Python中的应用： 深度解析`functools`模块，特别是`partial`, `wraps`的使用，以及如何结合`map`, `filter`, `reduce`进行数据转换。 链式装饰器与类装饰器的设计： 编写可组合、参数化的装饰器，使其能够灵活地应用于不同场景，如权限控制、性能度量或日志记录。 代码自省与动态修改： 使用`inspect`模块来检查运行时对象的结构。讨论在谨慎前提下，如何利用元编程技术在运行时动态地创建或修改类和函数，以适应极端灵活的框架需求。 总结 本书是为那些不满足于仅能“使用”Python，而渴望“精通”Python的开发者准备的。它将提供对语言底层工作原理的深刻理解，教会读者如何写出性能更优、结构更清晰、更符合现代软件工程标准的Python代码。全书内容聚焦于语言特性、内存管理、并发模型和高级抽象技术，与网络技术领域完全无关。

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