Python高级编程 第2版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[波兰] Micha，Jaworski，贾沃斯基，[法] Tarek，Ziadé ... 著，张亮，阿信 译

图书标签:

• Python
• 高级编程
• Python2
• Python3
• 核心编程
• 数据结构
• 算法
• 设计模式
• 并发编程
• 元编程
• 测试

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115460158

版次：2

商品编码：12241204

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：403

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

Python是一门动态编程语言，它简单而又强大，适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易，但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。

本书的重点是让你熟悉实践、有用的工具以及标准，这都是Python专业人士每天使用的。首先，你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来，你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素，以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发，这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具，你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。

读完本书后，你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。

通过阅读本书，你将能够：
了解在Python社区中广泛采用的约定和实践；
高效打包Python代码，以便将其应用于社区和生产；
应用在远程系统上自动化部署代码的简单且轻量的方法；
提高代码的质量、可靠性及性能；
在Python中编写并发代码；
使用其他语言编写的代码来扩展Python。

内容简介

Python作为一种高-级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言之一。
本书基于Python 3.5版本进行讲解，通过13章的内容，深度揭示了Python编程的高-级技巧。本书从Python语言及其社区的现状开始介绍，对Python语法、命名规则、Python包的编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档编写、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。
本书适合想要进一步提高自身Python编程技能的读者阅读，也适合对Python编程感兴趣的读者参考学习。全书结合典型且实用的开发案例，可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的Python应用。

作者简介

Micha? Jaworski有着7年Python编程的经验。他还是graceful的创建者，这是一个构建于falcon之上的REST框架。他曾在不同的公司担任过多种角色，从一名普通的全栈开发人员到软件架构师再到一家快节奏创业公司的工程副总裁。他目前是Opera软件公司TV Store（电视应用商店）团队的首-席后端工程师。他在设计高性能的分布式服务方面拥有丰富的经验。他还是一些流行的Python开源项目的活跃贡献者。
Tarek Ziade?是Mozilla的工程经理，与一个专门用Python为Firefox构建大规模Web应用的团队合作。他对Python打包做出过贡献，而且从早期Zope开始就使用过各种不同的Python Web框架。
Tarek还创建了Afpy——法国的Python用户组，并且用法语写过两本关于Python的书。他还在诸如Solutions Linux、PyCon、OSCON和EuroPython等国际活动中做过多次法语演讲和教学。

目录

第1章 Python现状 1

1.1 Python的现状与未来 1

1.2 Python升级及其原因 2

1.3 追踪Python最新变化——PEP文档 2

1.4 当前Python 3的普及程度 3

1.5 Python 3和Python 2的主要差异 4

1.5.1 为什么要关注这些差异 4

1.5.2 主要的语法差异和常见陷阱 4

1.5.3 用于保持跨版本兼容性的常用工具和技术 6

1.6 不只是CPython 9

1.6.1 为什么要关注Python实现 10

1.6.2 Stackless Python 10

1.6.3 Jython 10

1.6.4 IronPython 11

1.6.5 PyPy 11

1.7 Python开发的现代方法 12

1.8 应用层Python环境隔离 13

1.8.1 为什么要隔离 14

1.8.2 常用解决方案 15

1.8.3 选择哪种工具 18

1.9 系统级环境隔离 19

1.9.1 使用Vagrant的虚拟开发环境 20

1.9.2 容器化与虚拟化的对比 21

1.10 常用的生产力工具 21

1.10.1 自定义Python shell— IPython、bpython、 ptpython等 22

1.10.2 交互式调试器 24

1.11 有用的资源 25

1.12 小结 25

第2章 语法最佳实践——类级别以下 26

2.1 Python的内置类型 26

2.1.1 字符串与字节 27

2.1.2 集合类型 30

2.2 高级语法 39

2.2.1 迭代器 40

2.2.2 yield语句 41

2.2.3 装饰器 44

2.2.4 上下文管理器—with语句 54

2.3 你可能还不知道的其他语法元素 58

2.3.1 for...else...语句 58

2.3.2 函数注解 59

2.4 小结 60

第3章 语法最佳实践—类级别以上 61

3.1 子类化内置类型 61

3.2 访问超类中的方法 63

3.2.1 Python 2中的旧式类与super 65

3.2.2 理解Python的方法解析顺序 66

3.2.3 使用super易犯的错误 70

3.2.4 最佳实践 73

3.3 高级属性访问模式 73

3.3.1 描述符 74

3.3.2 property 79

3.3.3 槽 81

3.4 元编程 82

3.4.1 装饰器— 一种元编程方法 83

3.4.2 类装饰器 83

3.4.3 使用__new__()方法覆写实例创建过程 85

3.4.4 元类 87

3.4.5 一些关于代码生成的提示 94

3.5 小结 100

第4章 选择好的名称 101

4.1 PEP 8与命名最佳实践 101

4.1.1 为何要遵守PEP 8以及何时遵守PEP 8 101

4.1.2 超越PEP 8—团队的风格指南 102

4.2 命名风格 102

4.3 命名指南 110

4.3.1 用“has”或“is”前缀命名布尔元素 111

4.3.2 用复数形式命名集合变量 111

4.3.3 用显式名称命名字典 111

4.3.4 避免通用名称 111

4.3.5 避免现有名称 112

4.4 参数的最佳实践 113

4.4.1 通过迭代设计构建参数 113

4.4.2 信任参数和测试 114

4.4.3 小心使用*args和**kwargs魔法参数 115

4.5 类的名称 117

4.6 模块和包的名称 117

4.7 有用的工具 118

4.7.1 Pylint 118

4.7.2 pep8和flake8 120

4.8 小结 120

第5章 编写一个包 121

5.1 创建一个包 121

5.1.1 Python打包工具的混乱状态 122

5.1.2 项目配置 123

5.1.3 自定义setup命令 131

5.1.4 在开发期间使用包 132

5.2 命名空间包 133

5.2.1 为什么有用 133

5.2.2 PEP 420—隐式命名空间包 135

5.2.3 以前Python版本中的命名空间包 136

5.3 上传一个包 137

5.3.1 PyPI—Python包索引 137

5.3.2 源代码包与构建包 139

5.4 独立可执行文件 142

5.4.1 独立可执行文件何时有用 143

5.4.2 常用工具 143

5.4.3 可执行包中Python代码的安全性 150

5.5 小结 151

第6章 部署代码 152

6.1 十二要素应用 152

6.2 用Fabric进行自动化部署 154

6.3 你自己的包索引或索引镜像 158

6.3.1 PyPI镜像 159

6.3.2 使用包进行部署 160

6.4 常见约定与实践 168

6.4.1 文件系统层次结构 168

6.4.2 隔离 168

6.4.3 使用进程管理工具 169

6.4.4 应该在用户空间运行应用代码 170

6.4.5 使用HTTP反向代理 171

6.4.6 优雅地重新加载进程 171

6.5 代码检测与监控 172

6.5.1 记录错误—sentry/raven 173

6.5.2 监控系统与应用指标 175

6.5.3 处理应用日志 177

6.6 小结 181

第7章 使用其他语言开发Python扩展 182

7.1 使用C或者C++编写扩展 182

7.2 为什么你想用扩展 184

7.2.1 提高关键代码段的性能 185

7.2.2 集成现有的使用不同语言编写的代码 185

7.2.3 集成第三方动态库 185

7.2.4 创建自定义数据类型 186

7.3 编写扩展 186

7.3.1 纯C扩展 187

7.3.2 Cython 201

7.4 挑战 205

7.4.1 额外的复杂性 205

7.4.2 调试 206

7.5 无扩展的动态库接口 206

7.5.1 ctypes 207

7.5.2 CFFI 212

7.6 小结 214

第8章 管理代码 215

8.1 版本控制系统 215

8.1.1 集中式系统 215

8.1.2 分布式系统 217

8.1.3 集中式还是分布式 219

8.1.4 尽可能使用Git 219

8.1.5 Git工作流程与GitHub工作流程 220

8.2 持续的开发过程 223

8.2.1 持续集成 224

8.2.2 持续交付 227

8.2.3 持续部署 227

8.2.4 常用的持续集成工具 228

8.2.5 选择正确的工具和常见的陷阱 234

8.3 小结 236

第9章 文档化你的项目 237

9.1 7项技术写作规则 237

9.1.1 两步写作 238

9.1.2 定位读者 238

9.1.3 使用简单的风格 239

9.1.4 限制信息范围 240

9.1.5 使用现实中的代码示例 240

9.1.6 使用轻量且充分的方法 241

9.1.7 使用模板 241

9.2 reStructuredText入门 242

9.2.1 章节结构 243

9.2.2 列表 245

9.2.3 行内标记 246

9.2.4 文字块 246

9.2.5 链接 247

9.3 构建文档 248

9.4 构建自己的文档集 254

9.4.1 构建格局 254

9.4.2 文档构建与持续集成 259

9.5 小结 260

第10章 测试驱动开发 261

10.1 我不测试 261

10.1.1 测试开发的原则 261

10.1.2 什么样的测试 265

10.1.3 达式Python标准测试工具 268

10.2 我做测试 273

10.2.1 unittest陷阱 273

10.2.2 unittest的替代品 274

10.2.3 测试覆盖率 280

10.2.4 仿真与模拟 282

10.2.5 测试环境与依赖兼容性 289

10.2.6 文档驱动开发 292

10.3 小结 294

第11章 优化——一般原则与分析技术 295

11.1 3个优化规则 295

11.1.1 首先要能工作 295

11.1.2 从用户的角度考虑 296

11.1.3 保持代码的可读性和可维护性 297

11.2 优化策略 297

11.2.1 找到另外的罪魁祸首 297

11.2.2 扩展硬件 298

11.2.3 编写速度测试 298

11.3 查找瓶颈 299

11.3.1 分析CPU使用情况 299

11.3.2 分析内存使用 307

11.3.3 分析网络使用情况 315

11.4 小结 316

第12章 优化——一些强大的技术 317

第13章 并发 339

第14章 有用的设计模式 376

《Python深度探索：从入门到精通的进阶之路》 引言 Python，这门以其简洁语法、强大功能和广泛应用而著称的编程语言，早已成为开发者们手中不可或缺的利器。从初学者踏入代码世界，到经验丰富的工程师构建复杂系统，Python 始终以其包容性和灵活性，吸引着一代又一代的编程爱好者。然而，正如任何一项技艺的精进，掌握 Python 的基础知识只是起点，要真正驾驭这门语言的强大力量，实现更高效、更优雅的代码，则需要深入理解其内在机制，探索其高级特性。 《Python深度探索：从入门到精通的进阶之路》正是一本为有志于在 Python 领域深耕的开发者量身打造的进阶指南。它并非一本旨在涵盖 Python 语言所有细节的百科全书，而是聚焦于那些能够显著提升开发效率、优化代码性能、解决复杂问题的核心概念和高级技巧。本书旨在引领读者走出 Python 的舒适区，理解语言的“为什么”和“如何做”，从而培养出解决实际问题、独立钻研更深层次技术的编程思维。 本书核心内容概览 本书的编写宗旨是循序渐进，由浅入深，引导读者在理解基本概念的基础上，逐步掌握更高级的编程思想和技术。我们将从 Python 语言核心的一些容易被忽视但至关重要的方面开始，逐步深入到更复杂的模块和设计模式。 第一部分：Python 语言核心机制深度解析 本部分将带领读者深入 Python 的底层，理解其工作的原理，从而编写出更健壮、更高效的代码。 内存管理与垃圾回收： 深入探讨 Python 的内存模型，理解对象的生命周期，以及垃圾回收机制（引用计数和分代回收）的工作原理。我们将分析内存泄漏的常见原因，并学习如何利用工具进行内存分析。理解这些机制有助于我们编写更节省内存的代码，避免潜在的性能瓶颈。 对象模型与类型系统： 剖析 Python 中一切皆对象的哲学，理解类、实例、方法、属性等基本概念背后的实现。我们将探索 Python 的动态类型系统，理解鸭子类型的工作方式，以及特殊方法（magic methods）的强大能力，如何通过重载它们来定制对象的行为，使其能够集成到 Python 的生态系统中。 迭代器与生成器： 掌握迭代器协议（`__iter__` 和 `__next__`）的奥秘，理解它们在遍历数据结构中的关键作用。本书将重点讲解生成器的概念，通过 `yield` 关键字，我们能够创建惰性求值的序列，极大地提高内存效率，尤其是在处理大规模数据集时。我们将学习如何利用生成器表达式和生成器函数来构建高效的数据流。 装饰器： 深入理解装饰器的原理，如何使用它们来在不修改函数源代码的情况下，为函数添加额外的功能，例如日志记录、权限检查、性能统计等。我们将从基础的函数装饰器开始，逐步学习类装饰器，以及如何利用装饰器来简化代码、提高可读性和复用性。 元类： 揭示 Python 中元类的概念，理解类是如何被创建的。我们将学习如何编写自定义元类，从而在类创建时就对其进行动态修改和控制，实现更高级的元编程技巧，例如自动注册类、添加方法、实现单例模式等。 第二部分：高性能 Python 编程技巧 本部分将聚焦于如何编写更快速、更优化的 Python 代码，充分发挥 Python 的性能潜力。 数据结构的选择与优化： 详细比较 Python 内置数据结构（列表、元组、字典、集合）的性能特点，在不同场景下的适用性。我们将深入分析它们的内部实现，理解其时间复杂度，从而在数据操作中做出最优选择。此外，我们还将介绍如 `collections` 模块中提供的 `deque`、`Counter`、`defaultdict` 等高效数据结构。 算法优化与复杂度分析： 回顾常用的算法思想，并将其应用于 Python 编程实践。重点讲解如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，以及如何在 Python 中实现高效的算法。我们将通过实际案例，展示如何通过改进算法来显著提升程序的执行效率。 并行与并发编程： 探讨 Python 中的并行与并发概念，理解多线程、多进程以及异步编程之间的区别和适用场景。我们将学习如何使用 `threading`、`multiprocessing` 模块来编写并发程序，以及如何利用 `asyncio` 库实现高效的异步 IO 操作，处理大量并发请求。 NumPy 与 SciPy 实践： 介绍 NumPy 和 SciPy 这两个在科学计算领域不可或缺的库。我们将深入讲解 NumPy 的 N 维数组对象，以及如何利用其向量化操作来替代低效的 Python 循环，从而实现大幅度的性能提升。同时，也将涉及 SciPy 在科学计算中的应用。 C/C++ 扩展与 Cython： 当 Python 的原生性能无法满足要求时，我们可以考虑与 C/C++ 进行集成。本书将介绍如何使用 `ctypes` 模块调用 C 动态链接库，以及更强大的工具 Cython，它可以让我们用 Python 的语法编写高性能的 C 扩展，实现 C 语言级别的运行速度。 第三部分：Python 软件设计与工程实践 本部分将从更宏观的视角，探讨如何构建高质量、可维护的 Python 软件系统。 面向对象设计原则： 回顾 SOLID 原则等面向对象设计思想，并探讨如何在 Python 中优雅地应用它们。我们将学习如何设计清晰、可扩展的类结构，如何利用继承、组合等方式构建灵活的系统。 设计模式在 Python 中的应用： 介绍一些常见的设计模式，如工厂模式、单例模式、观察者模式、策略模式等，并展示如何在 Python 中利用其特性实现这些模式。理解设计模式能够帮助我们写出更具复用性、可维护性的代码，并更好地应对软件开发中的常见问题。 测试驱动开发 (TDD) 与单元测试： 强调测试在软件开发中的重要性，并详细介绍测试驱动开发（TDD）的流程。我们将学习如何使用 Python 的标准库 `unittest` 以及更流行的第三方库 `pytest` 来编写单元测试、集成测试，以及如何进行断言和覆盖率分析。 代码重构与优化： 讲解代码重构的原则和技巧，如何在不改变程序行为的前提下，改进代码的结构、可读性和性能。我们将学习如何识别代码中的坏味道（code smells），并应用相应的重构手法。 模块化与包管理： 探讨如何组织和设计 Python 模块与包，实现代码的复用和隔离。我们将学习如何创建和发布自己的 Python 包，并深入了解 `pip` 和 `virtualenv` 等包管理工具的使用。 性能剖析与调试： 介绍 Python 内置的性能剖析工具（如 `cProfile`），以及如何利用它们来定位代码中的性能瓶颈。同时，也将讲解高级的调试技巧，帮助读者更有效地解决复杂的程序错误。 本书的特色与价值 《Python深度探索：从入门到精通的进阶之路》不仅仅是一本技术手册，更是一本思维的引导。本书力求做到： 强调“为什么”： 在讲解技术的同时，深入剖析其背后的原理和设计思想，让读者知其然，更知其所以然。 贴近实际应用： 结合大量的代码示例和实际场景，帮助读者将所学知识融会贯通，应用于解决实际的开发问题。 循序渐进的难度： 内容设计兼顾了基础巩固与高级探索，确保读者能够逐步建立起扎实的 Python 功底。 培养编程思维： 引导读者思考代码的优雅、效率和可维护性，培养面向未来的软件开发能力。 实用工具推荐： 介绍并演示了许多能够极大提升开发效率的实用工具和库。 目标读者 本书适合已经掌握 Python 基础知识，希望进一步提升编程技能、深入理解 Python 语言特性、构建更强大、更高效应用程序的开发者。这包括但不限于： 有一定 Python 开发经验，但希望深入理解语言内部机制的开发者。 对 Python 性能优化、并发编程、科学计算等领域感兴趣的工程师。 正在构建大型 Python 项目，需要掌握更高级软件设计思想的团队领导者和架构师。 希望将 Python 应用于更复杂场景（如数据科学、机器学习、Web 开发后端）的从业者。 结语 Python 的世界广阔而深邃，掌握其精髓，如同拥有了一把开启无限可能的钥匙。《Python深度探索：从入门到精通的进阶之路》将是您在这条探索之路上不可或缺的伙伴。它将帮助您跨越浅尝辄止的阶段，真正驾驭 Python 的力量，成为一名更自信、更出色的 Python 开发者。让我们一起踏上这段深度探索的旅程，解锁 Python 的终极潜力！

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期使用 Python 进行数据科学研究的学者，我一直渴望深入了解 Python 的底层机制，以便更好地理解各种库的实现原理，并能根据实际需求进行定制化优化。《Python高级编程（第2版）》这本书，就像一个宝藏，为我打开了新的视角。它对 Python 语言内部机制的讲解，尤其是关于 CPython 解释器的运作原理，给我带来了巨大的启发。 书中对字节码、内存模型以及对象模型的详细阐述，让我不再仅仅是调用各种函数和类，而是真正理解了它们是如何在幕后工作的。例如，它关于对象创建和属性查找的原理的讲解，让我能够更清晰地认识到性能瓶颈可能出现在哪里，并知道如何通过更精细化的代码编写来避免。此外，书中还介绍了一些高级的 Python 技巧，例如如何利用 Cython 来加速 Python 代码的执行，以及如何编写 C 扩展来集成 C/C++ 代码。这些内容对于需要进行大规模数据处理和高性能计算的研究者来说，简直是无价之宝，能够帮助我将研究效率提升一个档次。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，成为一名优秀的程序员，不仅仅是掌握一门语言的语法，更重要的是理解语言的设计哲学和高级特性，并能将它们灵活运用到实际开发中。《Python高级编程（第2版）》这本书，完美地契合了我的这一认知。它在“Pythonic”编程风格和代码优化方面的内容，给我留下了深刻的印象。 书中关于可读性、可维护性和效率的权衡，以及如何写出符合 Python 社区规范的代码，给出了非常多宝贵的建议。我尤其欣赏它在讲解算法和数据结构时，不是简单地给出代码实现，而是从 Python 的角度出发，讲解如何选择最适合 Python 的实现方式，以及如何通过一些 Pythonic 的技巧来简化代码，提高效率。例如，书中关于生成器表达式和迭代器的运用，以及如何利用 `collections` 模块中的高级数据结构来解决常见问题，都让我受益匪浅。这些内容不仅让我写出的代码更加简洁优雅，更重要的是，让我学会了如何从根本上思考问题，并找到最优的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次代码重构的契机下接触到《Python高级编程（第2版）》的。当时我们项目中的一些模块耦合度太高，代码冗余，维护起来非常困难。我一直在寻找能够帮助我提升代码设计能力和掌握更高级的 Python 技巧的书籍。这本书恰好满足了我的需求。它在并发和并行编程方面的内容，为我提供了非常实用的指导。 书中详细讲解了 Python 中的多线程、多进程以及异步 IO。我过去对于 GIL（全局解释器锁）的了解仅限于“它会影响多线程的性能”，但这本书不仅解释了 GIL 的原理，还深入分析了在多核 CPU 环境下，如何通过多进程来绕过 GIL 的限制，实现真正的并行计算。同时，它对 `asyncio` 库的讲解也让我印象深刻。书中通过实际的 I/O 密集型任务示例，展示了如何利用协程实现高效的异步操作，大大提升了程序的响应速度和吞吐量。这些内容直接解决了我在项目中的痛点，让我能够写出更具扩展性和高性能的 Python 应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星！作为一名在 Python 领域摸爬滚打了几年的开发者，我总觉得自己的代码写得不够“地道”，效率上不去，对一些底层原理也一知半解，总是在一些棘手的 bug 上浪费大量时间。市面上关于 Python 的书很多，但大多数都停留在基础语法和常用库的介绍，对于想要更深入理解 Python、提升编程内功的开发者来说，信息量着实有限。《Python高级编程（第2版）》这本书的出现，就像一道曙光，照亮了我前进的道路。 我尤其喜欢它对 Python 内存管理和垃圾回收机制的深入剖析。之前我只是模糊地知道 Python 有垃圾回收，但具体是怎么工作的，什么时候会触发，会不会带来性能问题，我一直没有一个清晰的概念。这本书用非常形象的比喻和详实的图示，一步步地讲解了引用计数、分代回收等核心概念，让我豁然开朗。尤其是关于循环引用的处理，书中给出的示例和解决方案，比我之前在网上零散搜集的信息系统性强了太多，并且提供了实际代码来验证，让我能够立刻将学到的知识应用到项目中去。这部分内容对于优化大型 Python 应用的内存占用，解决潜在的内存泄漏问题，起到了至关重要的作用，让我编写的代码更加健壮和高效。

评分☆☆☆☆☆

我一直对 Python 的元编程和装饰器特别感兴趣，但总觉得它们有点“玄乎”，理解起来总是隔靴搔痒。《Python高级编程（第2版）》在这方面简直是我的福音。它没有直接堆砌复杂的术语，而是从最基础的函数和类入手，循序渐进地讲解了函数式编程的理念，以及如何利用闭包、装饰器等特性来优雅地解决实际问题。书中关于装饰器的章节，不仅仅是介绍了 `@` 语法糖，更深入地探讨了装饰器的原理，包括函数作为一等公民、闭包的形成以及如何通过装饰器实现日志记录、性能分析、权限控制等各种高级功能。 更让我惊喜的是，这本书还触及了元类（metaclass）的概念。我之前对元类一直敬而远之，觉得它属于“非常高级”的范畴，但这本书用非常生动的案例，比如如何自定义类创建过程，如何实现单例模式，或者如何动态地为类添加属性和方法，让我逐渐理解了元类的强大之处。它不再是冰冷的理论，而是变成了解决实际编程难题的有力工具。通过这些讲解，我感觉自己对 Python 的理解上升了一个维度，能够写出更简洁、更灵活、更具可维护性的代码，真正实现了“用 Python 的方式编程”。

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哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

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买了自学，努力学习中。

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书的质量很好，快递也很快，价格也很好。

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翻译的作品买来看下，感觉还是挺好的。人油出的书还是挺好

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经典书籍，快快买来屯上啊，不错的

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很厚的一本书，不是拿来垫桌子的。

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打折时候买的，性价比超高，特别合适，你值得拥有！！

评分☆☆☆☆☆

送的很快，书不错，希望能看得懂

评分☆☆☆☆☆

感觉可以继续多看几遍