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出版者:Sams

作者:David Beazley

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2001-6-7

价格:USD 34.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780735710917

丛书系列:

图书标签:

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Python 深入解析：从基础语法到高级应用 图书名称：《Python 进阶指南：高效能编程实战》 内容简介 本书旨在为那些已经掌握 Python 基础语法，并渴望将其编程技能提升到新水平的开发者提供一份全面而深入的路线图。我们不侧重于“Python 是什么”的基础介绍，而是聚焦于“如何用 Python 编写出更快速、更可靠、更具可维护性的代码”这一核心目标。全书内容环绕现代软件开发中的关键领域展开，涵盖了从语言底层机制的剖析到高性能计算、并发编程以及软件架构设计的实践。 --- 第一部分：Python 语言的深度剖析与优化 本部分将带领读者穿透 Python 语法的表层，深入理解其运行机制，这是编写高效代码的基石。我们将探讨 CPython 解释器的内部工作原理，理解 GIL（全局解释器锁）对并发性能的影响，并学习如何绕过或利用这些底层特性。 1.1 内存管理与数据结构的高效运用 我们将详细解析 Python 的对象模型、引用计数机制以及垃圾回收策略（分代回收）。理解这些机制如何影响内存占用和程序执行速度至关重要。 深入理解不可变性（Immutability）：分析元组、字符串在特定场景下的性能优势，以及它们在散列（Hashing）中的作用。 动态类型与性能开销：探讨 Python 动态类型检查带来的运行时开销，以及如何通过类型提示（Type Hinting，PEP 484）在不牺牲灵活性的前提下，利用静态分析工具提升代码质量和部分性能。 容器的高级特性：对比 `list`、`tuple`、`set` 和 `dict` 的内部实现（如哈希表结构），指导读者在不同访问模式（查找、插入、遍历）下选择最合适的内置数据结构。特别关注 `collections` 模块中的高级容器，如 `defaultdict`、`namedtuple` 和 `deque` 的优化应用场景。 1.2 迭代器、生成器与上下文管理器 掌握这些机制是编写“Pythonic”且内存友好的代码的关键。 惰性求值（Lazy Evaluation）的力量：深入讲解迭代器协议（`__iter__` 和 `__next__`），并展示生成器表达式和生成器函数如何处理大规模数据集，避免内存溢出。我们将实现自定义的复杂数据流管道。 `yield from` 的优雅性：探讨如何使用 `yield from` 简化子生成器的委派操作，构建清晰的协程链。 资源管理的艺术：彻底理解上下文管理器（`with` 语句）的工作原理，分析 `__enter__` 和 `__exit__` 方法的执行时机和异常处理机制。我们将设计用于文件操作、数据库连接或锁保护的自定义上下文管理器。 1.3 装饰器与元编程的实践 装饰器不仅仅是语法糖，它们是函数式编程和面向对象编程交汇处的强大工具。 链式装饰与参数化：学习如何构建可接受参数的装饰器，以及如何安全地组合多个装饰器（装饰器链）。 深入理解描述符（Descriptors）：将描述符视为 Python 对象模型的核心组件，理解它们如何驱动属性的访问、定义（如 `@classmethod`, `@staticmethod`）和属性查找顺序。 元类（Metaclasses）的应用：探讨元类在框架构建中的作用，例如自动注册插件、强制执行特定的类结构或在类定义时进行编译时检查。 --- 第二部分：高性能计算与并发模型 在需要处理大量数据或等待 I/O 操作时，单线程的 Python 显得力不从心。本部分将系统地介绍 Python 的并行与并发解决方案，并教授如何利用外部工具链加速计算密集型任务。 2.1 多进程（Multiprocessing）与并行化 针对 CPU 密集型任务，我们将使用 `multiprocessing` 模块实现真正的并行计算。 进程间通信（IPC）：详细对比 `Queue`, `Pipe`, `Manager` 的使用场景和性能差异。重点解决共享数据同步问题，学习如何安全地使用 `Lock`, `Semaphore`, `Event` 等同步原语。 进程池的应用：使用 `Pool` 接口进行任务分发和结果收集的优化模式，包括异步执行 (`apply_async`) 和阻塞执行的策略选择。 2.2 异步编程（Asynchronous Programming）的范式转变 本节是现代网络编程的核心，重点关注 `asyncio` 库。 协程（Coroutines）的核心概念：理解事件循环（Event Loop）的工作原理，以及 `async/await` 语法如何简化协作式多任务处理。 取消与超时处理：学习如何优雅地取消正在运行的协程，并为网络请求设置合理的超时机制，避免程序挂起。 异步 I/O 框架整合：实践如何将 `aiohttp`、`asyncpg` 等异步库无缝集成到 `asyncio` 事件循环中，构建高吞吐量的网络服务。 2.3 混合模型与性能加速 何时使用线程？何时需要外部库？ GIL 与线程（Threading）：明确 Python 线程适用于 I/O 密集型任务的边界，并讨论如何通过高效的锁机制管理共享资源。 扩展 Python：Cython 与 Numba：介绍如何利用 Cython 将 Python 代码编译成 C 扩展，以突破 GIL 的限制，实现接近 C 语言的速度。同时，探讨 Numba 装饰器如何通过即时编译（JIT）加速数值计算和 NumPy 操作。 --- 第三部分：专业领域的实践与工程化 本部分侧重于将 Python 应用于现代软件工程的实际场景，确保代码不仅能运行，而且易于维护、测试和部署。 3.1 健壮的错误处理与调试技术 超越基础的 `try...except` 块，我们着眼于构建能自我修复的系统。 结构化日志（Structured Logging）：放弃简单的 `print`，采用 `logging` 模块的精细化配置，实现可查询、易于聚合的 JSON 格式日志输出。 高级调试工具：精通 `pdb` 或 `ipdb` 的高级功能，如条件断点、历史执行追踪，以及使用 `faulthandler` 进行生产环境的崩溃诊断。 3.2 依赖管理与虚拟化 在多项目环境中，隔离依赖是保持系统稳定的关键。 `Poetry` 与 `Pipenv` 工作流：对比传统 `requirements.txt` 的局限性，掌握使用现代工具管理精确的依赖版本、锁定文件和项目隔离的最佳实践。 环境自动化：将项目配置、依赖安装和脚本执行集成到自动化工具（如 Makefile 或简化版的 CI/CD 脚本）中，确保可重复构建。 3.3 测试驱动开发（TDD）与高级断言 提升代码质量的唯一途径是严格的测试。 `pytest` 的深度应用：学习使用 `fixture` 机制管理测试依赖，实现测试数据工厂，以及如何编写参数化测试以覆盖更多边界条件。 Mocking 与补丁：掌握 `unittest.mock` 库，学会如何隔离外部依赖（网络请求、数据库调用），确保单元测试的快速和独立性。 性能基准测试：使用 `timeit` 和 `pytest-benchmark` 等工具，量化代码优化前后的性能差异，用数据指导开发决策。 --- 目标读者： 具备至少一年 Python 实际工作经验的软件工程师、数据科学家或系统架构师，他们希望从“会用” Python 迈向“精通” Python，并在性能、并发和架构层面构建企业级应用。本书假定读者已经熟悉基础语法和标准库的基本用法。

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1：主从句关系混乱，主谓宾衔接关系混乱。 2：英语即使他们懂，他们也不会用很流畅的汉语逻辑反应到书面上 3：英语其实他们不是特别懂 4：汉语水平也很一般 5：对他们的学识水平强烈怀疑，技术思维很一般，没有敏感度，否则书不会翻译成这样。 6：因为我们是中国人，需要汉语记...  

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页码32页，电子书45页，表3-2,lens（s）应为len（s） 页码33页，电子书46页，表3-4， 原文：s.pop（[i]） 返回元素i并从列表中删除它，如果省略i，则返回列表中最后一个元素 表述有误。 应为：s.pop（[i]） 返回下标为i的元素并从列表中删除它，如果省略i，则返回列表中最后一...  

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说实话，当我第一次翻开《Python Essential Reference》时，我被它厚重的篇幅和严谨的排版所震撼。我当时的想法是，这一定是一本值得细细品味的书。事实也证明了我的判断，这本书的深度和广度都远超我的预期。它不仅仅是罗列Python的语法规则，而是真正地在“参考”的意义上，将Python的精髓提炼出来。举个例子，书中关于Python的内存管理部分，详细介绍了引用计数、垃圾回收机制，以及这些机制如何影响对象的生命周期和内存使用。这对于我理解Python对象如何在内存中存在，以及为什么有时候会遇到内存泄漏的问题，提供了非常重要的视角。它并没有止步于浅尝辄止，而是深入到Python解释器内部的实现细节，比如GIL（全局解释器锁）的原理和影响，这对于我编写多线程程序，或者理解为什么Python在CPU密集型任务上表现不如其他语言，起到了关键的启蒙作用。此外，书中对Python数据结构，如列表、元组、字典、集合等，进行的详细分析，不仅仅是描述它们的API，更重要的是解释了它们底层的数据存储方式和时间复杂度，这让我能够根据实际需求选择最适合的数据结构，从而优化程序的性能。这本书的语言风格非常专业，但又不会让人感到枯燥，它在讲解复杂概念时，善于运用形象的比喻和清晰的逻辑，使得即使是初学者也能逐步理解。我特别欣赏它在讲解异常处理和错误调试时提供的实用技巧和最佳实践，这让我在面对程序中的bug时，能够更加从容和高效。

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这本《Python Essential Reference》绝对是我迄今为止读过的关于Python最全面、最权威的参考书籍之一。它不仅仅是教我如何使用Python，更是让我理解Python的“道”。我一直在寻找一本能够深入讲解Python核心概念的书籍，而这本书恰好满足了我的需求。书中关于Python的内存模型和对象生命周期的讲解，真的让我大开眼界。它详细阐述了Python中的一切皆对象，以及对象是如何被创建、管理和销毁的。它还深入探讨了Python的垃圾回收机制，包括引用计数和分代回收，这对于我理解Python是如何自动管理内存，以及为什么有时候会出现内存泄漏的问题，提供了非常重要的线索。书中对Python的迭代器（Iterators）和生成器（Generators）的讲解也是我学习的重点。它不仅解释了`__iter__`和`__next__`方法的含义，还详细介绍了迭代器协议的工作原理，以及生成器如何通过`yield`关键字来简化迭代器的实现。这让我能够写出更高效、更易于理解的代码，尤其是在处理大量数据时。此外，书中还详细介绍了Python的标准库，涵盖了从文件操作、网络通信到数据结构、正则表达式等方方面面。它提供的详细API说明和丰富的示例，让我能够快速地掌握各种常用模块的使用方法，并将其应用到实际项目中。

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我一直认为，一本好的技术书籍，应该能够引导读者深入理解技术背后的原理，而《Python Essential Reference》正是这样一本令人赞叹的书。它不仅仅是关于Python的语法，更是关于Python的设计哲学和编程范式。我特别喜欢书中对Python的类（Classes）和对象（Objects）的深入讲解。它不仅仅介绍了类和对象的定义和使用，更深入地探讨了Python的面向对象编程模型，包括封装、继承、多态等概念，以及它们在Python中的具体实现。它还详细介绍了Python的特殊方法（Special Methods），如`__init__`、`__str__`、`__repr__`等，以及它们如何能够定制对象的行为，从而实现更加灵活和强大的编程。书中对Python的异常处理（Exception Handling）的讲解也是我学习的重点。它不仅介绍了`try-except-finally`语句的用法，还详细讲解了异常的继承体系、自定义异常的创建，以及如何有效地管理和处理程序中的错误。这让我能够编写出更加健壮和可靠的Python程序。此外，书中还涵盖了Python的函数式编程特性，如lambda函数、map、filter、reduce等，以及它们如何能够与Python的面向对象特性相结合，实现更加简洁和高效的代码。这本书的讲解方式非常系统化，逻辑严谨，并且总是伴随着精炼的代码示例，能够帮助我将理论知识转化为实践能力。

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这本书简直是我Python学习旅程中的一座灯塔。我一直认为，学习编程语言，最关键的是要理解其设计哲学和核心思想，而《Python Essential Reference》恰恰做到了这一点。它不仅仅是一个语法手册，更是一本关于“如何用Python思考”的书。书中对Python的模块化设计、命名空间、以及对象模型等概念的阐述，让我深刻理解了Python的灵活性和可扩展性。例如，在讲解装饰器时，它不仅给出了装饰器的基本用法，还详细解释了装饰器是如何工作的，包括函数作为一等公民的特性、闭包的概念，以及如何编写复杂的装饰器来增强现有函数的功能。这让我能够写出更加简洁、优雅、可复用的代码。此外，书中对Python标准库的广泛覆盖，让我认识到Python生态系统的强大和丰富。从文件I/O、网络编程，到数据处理、科学计算，几乎所有我能想到的领域，它都提供了相关的模块介绍和用法示例。特别是关于`collections`模块的讲解，它详细介绍了`deque`、`Counter`、`defaultdict`等数据结构，以及它们在特定场景下的优势，这让我能够写出更具效率和可读性的代码。这本书的另一个亮点在于它对Pythonic风格的强调，它鼓励读者遵循Python的惯用法，写出符合Python社区规范的代码，这对于我提升代码质量和可维护性非常有帮助。我经常在写完一段代码后，会翻阅这本书，看看是否有更“Pythonic”的实现方式。

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我必须承认，《Python Essential Reference》的深度和广度一开始让我感到有些畏惧，但一旦我沉下心来阅读，我便被它所展现的Python世界的精妙所吸引。这本书的结构非常清晰，从基础到高级，循序渐进，但每一个主题的讲解都异常深入。比如，书中关于生成器（Generators）的部分，它不仅解释了yield关键字的作用，还详细剖析了生成器如何通过迭代器协议来工作的，以及它在处理大数据集或无限序列时所带来的内存效率优势。它还对比了生成器表达式和列表推导式的区别，并给出了何时使用生成器的建议。这让我对Python的惰性求值有了更深刻的理解。此外，书中对Python的装饰器（Decorators）的讲解也是我学习的重点。它深入探讨了装饰器的原理，包括函数作为对象、闭包、以及如何创建带有参数的装饰器。通过书中提供的丰富示例，我学会了如何使用装饰器来统一处理日志记录、访问控制、性能测量等横切关注点，这极大地提高了我的代码的可维护性和重用性。这本书的价值不仅仅在于它提供了大量的API参考，更在于它引导我思考如何利用Python的特性来解决实际问题。它教会我如何运用Python的动态特性来实现更加灵活和强大的编程范式，而不是仅仅将Python视为一种脚本语言。

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《Python Essential Reference》这本书，对于任何一个希望深入理解Python并将其应用于复杂项目开发的程序员来说，都是一本不可或缺的宝典。我一直对Python强大的生态系统和灵活的编程能力感到着迷，而这本书则为我揭示了这一切的奥秘。它深入剖析了Python的内部机制，例如GIL（全局解释器锁）是如何影响多线程程序的性能的，以及如何通过多进程或异步编程来规避这一限制。这对于我理解Python的并发模型，并编写高性能的并发程序至关重要。书中关于Python的模块导入系统（Module Importing System）的讲解也让我受益匪浅。它详细阐述了Python是如何查找和加载模块的，以及`__init__.py`文件在包结构中的作用。这让我能够更好地组织和管理我的Python项目，并避免潜在的导入错误。此外，书中还详细介绍了Python的调试技术，包括使用`pdb`等工具来定位和解决程序中的bug。它还提供了一些实用的调试技巧和最佳实践，这极大地提高了我的代码调试效率。这本书的语言风格非常专业，但又不会让人感到枯燥，它在讲解复杂概念时，善于运用形象的比喻和清晰的逻辑，使得即使是初学者也能逐步理解。我特别欣赏它在讲解Python的动态类型和鸭子类型时提供的深刻见解，这让我能够写出更具灵活性和可扩展性的代码。

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这本书真的是我学习Python以来遇到的最扎实的参考书了。我之前也尝试过其他一些Python的书籍，有些偏向入门教程，内容虽然易懂，但在深入讲解一些概念时就显得有些捉襟见肘了。而《Python Essential Reference》则完全不同，它就像一个百科全书，把Python的方方面面都剖析得淋漓尽致。从最基础的数据类型、运算符，到复杂的类、继承、多态，再到各种内置模块的详细介绍，书中几乎囊括了所有我可能遇到的Python特性。我特别喜欢它在讲解面向对象编程时的严谨和深入，它不仅解释了“是什么”，更着重于“为什么”以及“如何更好地使用”。例如，在讲解__slots__的时候，它不仅说明了它的作用是节省内存，还详细解释了它是如何通过限制对象的属性来达到这个目的的，并对比了使用和不使用__slots__在性能上的差异，这对于我理解Python内部机制非常有帮助。而且，书中大量的代码示例都经过精心设计，简洁明了，能够直观地展示所讲解的概念。很多时候，我只是想查阅某个函数或模块的用法，但看完它的解释后，我都会获得比预想更多的收获，因为它会牵引出更多相关的知识点。这本书真的让我对Python有了更深层次的理解，也为我解决实际问题提供了坚实的理论基础和丰富的实践指导。我经常把它放在手边，遇到任何Python相关的疑问，都能从中找到答案，而且往往是那种能够触类旁通的答案。

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坦白说，这本书是我在Python学习路上遇到的一块宝玉。《Python Essential Reference》并非一本轻松阅读的书籍，它需要读者投入时间和精力去消化，但回报是巨大的。它就像一位经验丰富的导师，耐心细致地为你解答每一个关于Python的疑问，并引导你走向更深的层次。我特别欣赏书中关于Python的元编程（Metaprogramming）的讲解，它详细介绍了类装饰器、元类（Metaclasses）等概念，以及它们如何能够动态地修改类的行为。这让我对Python的灵活性和可扩展性有了全新的认识，也为我编写更高级的框架和库奠定了基础。书中对`__new__`和`__init__`方法的深入剖析，解释了它们在对象创建过程中的区别和联系，以及它们在单例模式、工厂模式等设计模式中的应用，这让我能够更精细地控制对象的实例化过程。此外，书中还详细介绍了Python的并发和并行编程，包括多线程、多进程和异步编程。它不仅讲解了`threading`和`multiprocessing`模块的使用，还深入探讨了GIL对多线程性能的影响，以及如何利用`asyncio`库进行高效的异步I/O操作。这对于我理解和编写高性能的Python应用程序至关重要。这本书的讲解方式非常严谨，逻辑清晰，并且总是伴随着精炼的代码示例，能够帮助我将理论知识转化为实践能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python Essential Reference》绝对是我在Python学习道路上遇到的一本里程碑式的著作。我一直在寻找一本能够帮助我从“会用”Python迈向“精通”Python的书籍，而这本书无疑做到了。它不仅仅是罗列API，更重要的是它深入剖析了Python的语言特性和设计哲学，让我能够理解“为什么”Python是这样设计的，以及“如何”更好地利用这些特性。书中关于Python的内存管理和对象生命周期的讲解，真的让我受益匪浅。它详细阐述了Python中的一切皆对象，以及对象是如何被创建、管理和销毁的。它还深入探讨了Python的垃圾回收机制，包括引用计数和分代回收，这对于我理解Python是如何自动管理内存，以及为什么有时候会出现内存泄漏的问题，提供了非常重要的线索。书中对Python的迭代器（Iterators）和生成器（Generators）的讲解也是我学习的重点。它不仅解释了`__iter__`和`__next__`方法的含义，还详细介绍了迭代器协议的工作原理，以及生成器如何通过`yield`关键字来简化迭代器的实现。这让我能够写出更高效、更易于理解的代码，尤其是在处理大量数据时。此外，书中还详细介绍了Python的字符串格式化（String Formatting）的多种方式，包括旧式的 `%` 格式化、`str.format()` 方法以及f-string，并分析了它们各自的优缺点和适用场景。这让我能够写出更清晰、更具可读性的字符串处理代码。

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我必须承认，《Python Essential Reference》的深度和广度一开始让我感到有些畏惧，但一旦我沉下心来阅读，我便被它所展现的Python世界的精妙所吸引。这本书的结构非常清晰，从基础到高级，循序渐进，但每一个主题的讲解都异常深入。比如，书中关于生成器（Generators）的部分，它不仅解释了yield关键字的作用，还详细剖析了生成器如何通过迭代器协议来工作的，以及它在处理大数据集或无限序列时所带来的内存效率优势。它还对比了生成器表达式和列表推导式的区别，并给出了何时使用生成器的建议。这让我对Python的惰性求值有了更深刻的理解。此外，书中对Python的装饰器（Decorators）的讲解也是我学习的重点。它深入探讨了装饰器的原理，包括函数作为对象、闭包、以及如何创建带有参数的装饰器。通过书中提供的丰富示例，我学会了如何使用装饰器来统一处理日志记录、访问控制、性能测量等横切关注点，这极大地提高了我的代码的可维护性和重用性。这本书的价值不仅仅在于它提供了大量的API参考，更在于它引导我思考如何利用Python的特性来解决实际问题。它教会我如何运用Python的动态特性来实现更加灵活和强大的编程范式，而不是仅仅将Python视为一种脚本语言。

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