Python高級編程 第2版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[波蘭] Micha，Jaworski，賈沃斯基，[法] Tarek，Ziadé ... 著，張亮，阿信 譯

圖書標籤:

• Python
• 高級編程
• Python2
• Python3
• 核心編程
• 數據結構
• 算法
• 設計模式
• 並發編程
• 元編程
• 測試

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115460158

版次：2

商品編碼：12241204

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：403

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

Python是一門動態編程語言，它簡單而又強大，適用於眾多領域。盡管編寫Python代碼比較容易，但是編寫高效且易於維護和復用的代碼是一個挑戰。

本書的重點是讓你熟悉實踐、有用的工具以及標準，這都是Python專業人士每天使用的。首先，你將瞭解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生産力的快速技巧。接下來，你將學習使用這個新版本中的高-級且有用的Python語法元素，以及實現元編程的不同方法。本書講解瞭代碼管理工具、編寫清晰文檔的方法和測試驅動開發，這些都是編寫代碼的重要因素。通過學習優化的一般原則、查找瓶頸的策略以及應用優化的選定工具，你可以對如何編寫高效的代碼有更深入的理解。

讀完本書後，你會成為一名可以編寫高效且可維護代碼的專傢。

通過閱讀本書，你將能夠：
瞭解在Python社區中廣泛采用的約定和實踐；
高效打包Python代碼，以便將其應用於社區和生産；
應用在遠程係統上自動化部署代碼的簡單且輕量的方法；
提高代碼的質量、可靠性及性能；
在Python中編寫並發代碼；
使用其他語言編寫的代碼來擴展Python。

內容簡介

Python作為一種高-級程序設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言之一。
本書基於Python 3.5版本進行講解，通過13章的內容，深度揭示瞭Python編程的高-級技巧。本書從Python語言及其社區的現狀開始介紹，對Python語法、命名規則、Python包的編寫、部署代碼、擴展程序開發、管理代碼、文檔編寫、測試開發、代碼優化、並發編程、設計模式等重要話題進行瞭全麵係統化的講解。
本書適閤想要進一步提高自身Python編程技能的讀者閱讀，也適閤對Python編程感興趣的讀者參考學習。全書結閤典型且實用的開發案例，可以幫助讀者創建高性能的、可靠且可維護的Python應用。

作者簡介

Micha? Jaworski有著7年Python編程的經驗。他還是graceful的創建者，這是一個構建於falcon之上的REST框架。他曾在不同的公司擔任過多種角色，從一名普通的全棧開發人員到軟件架構師再到一傢快節奏創業公司的工程副總裁。他目前是Opera軟件公司TV Store（電視應用商店）團隊的首-席後端工程師。他在設計高性能的分布式服務方麵擁有豐富的經驗。他還是一些流行的Python開源項目的活躍貢獻者。
Tarek Ziade?是Mozilla的工程經理，與一個專門用Python為Firefox構建大規模Web應用的團隊閤作。他對Python打包做齣過貢獻，而且從早期Zope開始就使用過各種不同的Python Web框架。
Tarek還創建瞭Afpy——法國的Python用戶組，並且用法語寫過兩本關於Python的書。他還在諸如Solutions Linux、PyCon、OSCON和EuroPython等國際活動中做過多次法語演講和教學。

目錄

第1章 Python現狀 1

1.1 Python的現狀與未來 1

1.2 Python升級及其原因 2

1.3 追蹤Python最新變化——PEP文檔 2

1.4 當前Python 3的普及程度 3

1.5 Python 3和Python 2的主要差異 4

1.5.1 為什麼要關注這些差異 4

1.5.2 主要的語法差異和常見陷阱 4

1.5.3 用於保持跨版本兼容性的常用工具和技術 6

1.6 不隻是CPython 9

1.6.1 為什麼要關注Python實現 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開發的現代方法 12

1.8 應用層Python環境隔離 13

1.8.1 為什麼要隔離 14

1.8.2 常用解決方案 15

1.8.3 選擇哪種工具 18

1.9 係統級環境隔離 19

1.9.1 使用Vagrant的虛擬開發環境 20

1.9.2 容器化與虛擬化的對比 21

1.10 常用的生産力工具 21

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

1.10.2 交互式調試器 24

1.11 有用的資源 25

1.12 小結 25

第2章 語法最佳實踐——類級彆以下 26

2.1 Python的內置類型 26

2.1.1 字符串與字節 27

2.1.2 集閤類型 30

2.2 高級語法 39

2.2.1 迭代器 40

2.2.2 yield語句 41

2.2.3 裝飾器 44

2.2.4 上下文管理器—with語句 54

2.3 你可能還不知道的其他語法元素 58

2.3.1 for...else...語句 58

2.3.2 函數注解 59

2.4 小結 60

第3章 語法最佳實踐—類級彆以上 61

3.1 子類化內置類型 61

3.2 訪問超類中的方法 63

3.2.1 Python 2中的舊式類與super 65

3.2.2 理解Python的方法解析順序 66

3.2.3 使用super易犯的錯誤 70

3.2.4 最佳實踐 73

3.3 高級屬性訪問模式 73

3.3.1 描述符 74

3.3.2 property 79

3.3.3 槽 81

3.4 元編程 82

3.4.1 裝飾器— 一種元編程方法 83

3.4.2 類裝飾器 83

3.4.3 使用__new__()方法覆寫實例創建過程 85

3.4.4 元類 87

3.4.5 一些關於代碼生成的提示 94

3.5 小結 100

第4章 選擇好的名稱 101

4.1 PEP 8與命名最佳實踐 101

4.1.1 為何要遵守PEP 8以及何時遵守PEP 8 101

4.1.2 超越PEP 8—團隊的風格指南 102

4.2 命名風格 102

4.3 命名指南 110

4.3.1 用“has”或“is”前綴命名布爾元素 111

4.3.2 用復數形式命名集閤變量 111

4.3.3 用顯式名稱命名字典 111

4.3.4 避免通用名稱 111

4.3.5 避免現有名稱 112

4.4 參數的最佳實踐 113

4.4.1 通過迭代設計構建參數 113

4.4.2 信任參數和測試 114

4.4.3 小心使用*args和**kwargs魔法參數 115

4.5 類的名稱 117

4.6 模塊和包的名稱 117

4.7 有用的工具 118

4.7.1 Pylint 118

4.7.2 pep8和flake8 120

4.8 小結 120

第5章 編寫一個包 121

5.1 創建一個包 121

5.1.1 Python打包工具的混亂狀態 122

5.1.2 項目配置 123

5.1.3 自定義setup命令 131

5.1.4 在開發期間使用包 132

5.2 命名空間包 133

5.2.1 為什麼有用 133

5.2.2 PEP 420—隱式命名空間包 135

5.2.3 以前Python版本中的命名空間包 136

5.3 上傳一個包 137

5.3.1 PyPI—Python包索引 137

5.3.2 源代碼包與構建包 139

5.4 獨立可執行文件 142

5.4.1 獨立可執行文件何時有用 143

5.4.2 常用工具 143

5.4.3 可執行包中Python代碼的安全性 150

5.5 小結 151

第6章 部署代碼 152

6.1 十二要素應用 152

6.2 用Fabric進行自動化部署 154

6.3 你自己的包索引或索引鏡像 158

6.3.1 PyPI鏡像 159

6.3.2 使用包進行部署 160

6.4 常見約定與實踐 168

6.4.1 文件係統層次結構 168

6.4.2 隔離 168

6.4.3 使用進程管理工具 169

6.4.4 應該在用戶空間運行應用代碼 170

6.4.5 使用HTTP反嚮代理 171

6.4.6 優雅地重新加載進程 171

6.5 代碼檢測與監控 172

6.5.1 記錄錯誤—sentry/raven 173

6.5.2 監控係統與應用指標 175

6.5.3 處理應用日誌 177

6.6 小結 181

第7章 使用其他語言開發Python擴展 182

7.1 使用C或者C++編寫擴展 182

7.2 為什麼你想用擴展 184

7.2.1 提高關鍵代碼段的性能 185

7.2.2 集成現有的使用不同語言編寫的代碼 185

7.2.3 集成第三方動態庫 185

7.2.4 創建自定義數據類型 186

7.3 編寫擴展 186

7.3.1 純C擴展 187

7.3.2 Cython 201

7.4 挑戰 205

7.4.1 額外的復雜性 205

7.4.2 調試 206

7.5 無擴展的動態庫接口 206

7.5.1 ctypes 207

7.5.2 CFFI 212

7.6 小結 214

第8章 管理代碼 215

8.1 版本控製係統 215

8.1.1 集中式係統 215

8.1.2 分布式係統 217

8.1.3 集中式還是分布式 219

8.1.4 盡可能使用Git 219

8.1.5 Git工作流程與GitHub工作流程 220

8.2 持續的開發過程 223

8.2.1 持續集成 224

8.2.2 持續交付 227

8.2.3 持續部署 227

8.2.4 常用的持續集成工具 228

8.2.5 選擇正確的工具和常見的陷阱 234

8.3 小結 236

第9章 文檔化你的項目 237

9.1 7項技術寫作規則 237

9.1.1 兩步寫作 238

9.1.2 定位讀者 238

9.1.3 使用簡單的風格 239

9.1.4 限製信息範圍 240

9.1.5 使用現實中的代碼示例 240

9.1.6 使用輕量且充分的方法 241

9.1.7 使用模闆 241

9.2 reStructuredText入門 242

9.2.1 章節結構 243

9.2.2 列錶 245

9.2.3 行內標記 246

9.2.4 文字塊 246

9.2.5 鏈接 247

9.3 構建文檔 248

9.4 構建自己的文檔集 254

9.4.1 構建格局 254

9.4.2 文檔構建與持續集成 259

9.5 小結 260

第10章 測試驅動開發 261

10.1 我不測試 261

10.1.1 測試開發的原則 261

10.1.2 什麼樣的測試 265

10.1.3 達式Python標準測試工具 268

10.2 我做測試 273

10.2.1 unittest陷阱 273

10.2.2 unittest的替代品 274

10.2.3 測試覆蓋率 280

10.2.4 仿真與模擬 282

10.2.5 測試環境與依賴兼容性 289

10.2.6 文檔驅動開發 292

10.3 小結 294

第11章 優化——一般原則與分析技術 295

11.1 3個優化規則 295

11.1.1 首先要能工作 295

11.1.2 從用戶的角度考慮 296

11.1.3 保持代碼的可讀性和可維護性 297

11.2 優化策略 297

11.2.1 找到另外的罪魁禍首 297

11.2.2 擴展硬件 298

11.2.3 編寫速度測試 298

11.3 查找瓶頸 299

11.3.1 分析CPU使用情況 299

11.3.2 分析內存使用 307

11.3.3 分析網絡使用情況 315

11.4 小結 316

第12章 優化——一些強大的技術 317

第13章 並發 339

第14章 有用的設計模式 376

《Python深度探索：從入門到精通的進階之路》 引言 Python，這門以其簡潔語法、強大功能和廣泛應用而著稱的編程語言，早已成為開發者們手中不可或缺的利器。從初學者踏入代碼世界，到經驗豐富的工程師構建復雜係統，Python 始終以其包容性和靈活性，吸引著一代又一代的編程愛好者。然而，正如任何一項技藝的精進，掌握 Python 的基礎知識隻是起點，要真正駕馭這門語言的強大力量，實現更高效、更優雅的代碼，則需要深入理解其內在機製，探索其高級特性。 《Python深度探索：從入門到精通的進階之路》正是一本為有誌於在 Python 領域深耕的開發者量身打造的進階指南。它並非一本旨在涵蓋 Python 語言所有細節的百科全書，而是聚焦於那些能夠顯著提升開發效率、優化代碼性能、解決復雜問題的核心概念和高級技巧。本書旨在引領讀者走齣 Python 的舒適區，理解語言的“為什麼”和“如何做”，從而培養齣解決實際問題、獨立鑽研更深層次技術的編程思維。 本書核心內容概覽 本書的編寫宗旨是循序漸進，由淺入深，引導讀者在理解基本概念的基礎上，逐步掌握更高級的編程思想和技術。我們將從 Python 語言核心的一些容易被忽視但至關重要的方麵開始，逐步深入到更復雜的模塊和設計模式。 第一部分：Python 語言核心機製深度解析 本部分將帶領讀者深入 Python 的底層，理解其工作的原理，從而編寫齣更健壯、更高效的代碼。 內存管理與垃圾迴收： 深入探討 Python 的內存模型，理解對象的生命周期，以及垃圾迴收機製（引用計數和分代迴收）的工作原理。我們將分析內存泄漏的常見原因，並學習如何利用工具進行內存分析。理解這些機製有助於我們編寫更節省內存的代碼，避免潛在的性能瓶頸。 對象模型與類型係統： 剖析 Python 中一切皆對象的哲學，理解類、實例、方法、屬性等基本概念背後的實現。我們將探索 Python 的動態類型係統，理解鴨子類型的工作方式，以及特殊方法（magic methods）的強大能力，如何通過重載它們來定製對象的行為，使其能夠集成到 Python 的生態係統中。 迭代器與生成器： 掌握迭代器協議（`__iter__` 和 `__next__`）的奧秘，理解它們在遍曆數據結構中的關鍵作用。本書將重點講解生成器的概念，通過 `yield` 關鍵字，我們能夠創建惰性求值的序列，極大地提高內存效率，尤其是在處理大規模數據集時。我們將學習如何利用生成器錶達式和生成器函數來構建高效的數據流。 裝飾器： 深入理解裝飾器的原理，如何使用它們來在不修改函數源代碼的情況下，為函數添加額外的功能，例如日誌記錄、權限檢查、性能統計等。我們將從基礎的函數裝飾器開始，逐步學習類裝飾器，以及如何利用裝飾器來簡化代碼、提高可讀性和復用性。 元類： 揭示 Python 中元類的概念，理解類是如何被創建的。我們將學習如何編寫自定義元類，從而在類創建時就對其進行動態修改和控製，實現更高級的元編程技巧，例如自動注冊類、添加方法、實現單例模式等。 第二部分：高性能 Python 編程技巧 本部分將聚焦於如何編寫更快速、更優化的 Python 代碼，充分發揮 Python 的性能潛力。 數據結構的選擇與優化： 詳細比較 Python 內置數據結構（列錶、元組、字典、集閤）的性能特點，在不同場景下的適用性。我們將深入分析它們的內部實現，理解其時間復雜度，從而在數據操作中做齣最優選擇。此外，我們還將介紹如 `collections` 模塊中提供的 `deque`、`Counter`、`defaultdict` 等高效數據結構。 算法優化與復雜度分析： 迴顧常用的算法思想，並將其應用於 Python 編程實踐。重點講解如何分析算法的時間復雜度和空間復雜度，以及如何在 Python 中實現高效的算法。我們將通過實際案例，展示如何通過改進算法來顯著提升程序的執行效率。 並行與並發編程： 探討 Python 中的並行與並發概念，理解多綫程、多進程以及異步編程之間的區彆和適用場景。我們將學習如何使用 `threading`、`multiprocessing` 模塊來編寫並發程序，以及如何利用 `asyncio` 庫實現高效的異步 IO 操作，處理大量並發請求。 NumPy 與 SciPy 實踐： 介紹 NumPy 和 SciPy 這兩個在科學計算領域不可或缺的庫。我們將深入講解 NumPy 的 N 維數組對象，以及如何利用其嚮量化操作來替代低效的 Python 循環，從而實現大幅度的性能提升。同時，也將涉及 SciPy 在科學計算中的應用。 C/C++ 擴展與 Cython： 當 Python 的原生性能無法滿足要求時，我們可以考慮與 C/C++ 進行集成。本書將介紹如何使用 `ctypes` 模塊調用 C 動態鏈接庫，以及更強大的工具 Cython，它可以讓我們用 Python 的語法編寫高性能的 C 擴展，實現 C 語言級彆的運行速度。 第三部分：Python 軟件設計與工程實踐 本部分將從更宏觀的視角，探討如何構建高質量、可維護的 Python 軟件係統。 麵嚮對象設計原則： 迴顧 SOLID 原則等麵嚮對象設計思想，並探討如何在 Python 中優雅地應用它們。我們將學習如何設計清晰、可擴展的類結構，如何利用繼承、組閤等方式構建靈活的係統。 設計模式在 Python 中的應用： 介紹一些常見的設計模式，如工廠模式、單例模式、觀察者模式、策略模式等，並展示如何在 Python 中利用其特性實現這些模式。理解設計模式能夠幫助我們寫齣更具復用性、可維護性的代碼，並更好地應對軟件開發中的常見問題。 測試驅動開發 (TDD) 與單元測試： 強調測試在軟件開發中的重要性，並詳細介紹測試驅動開發（TDD）的流程。我們將學習如何使用 Python 的標準庫 `unittest` 以及更流行的第三方庫 `pytest` 來編寫單元測試、集成測試，以及如何進行斷言和覆蓋率分析。 代碼重構與優化： 講解代碼重構的原則和技巧，如何在不改變程序行為的前提下，改進代碼的結構、可讀性和性能。我們將學習如何識彆代碼中的壞味道（code smells），並應用相應的重構手法。 模塊化與包管理： 探討如何組織和設計 Python 模塊與包，實現代碼的復用和隔離。我們將學習如何創建和發布自己的 Python 包，並深入瞭解 `pip` 和 `virtualenv` 等包管理工具的使用。 性能剖析與調試： 介紹 Python 內置的性能剖析工具（如 `cProfile`），以及如何利用它們來定位代碼中的性能瓶頸。同時，也將講解高級的調試技巧，幫助讀者更有效地解決復雜的程序錯誤。 本書的特色與價值 《Python深度探索：從入門到精通的進階之路》不僅僅是一本技術手冊，更是一本思維的引導。本書力求做到： 強調“為什麼”： 在講解技術的同時，深入剖析其背後的原理和設計思想，讓讀者知其然，更知其所以然。 貼近實際應用： 結閤大量的代碼示例和實際場景，幫助讀者將所學知識融會貫通，應用於解決實際的開發問題。 循序漸進的難度： 內容設計兼顧瞭基礎鞏固與高級探索，確保讀者能夠逐步建立起紮實的 Python 功底。 培養編程思維： 引導讀者思考代碼的優雅、效率和可維護性，培養麵嚮未來的軟件開發能力。 實用工具推薦： 介紹並演示瞭許多能夠極大提升開發效率的實用工具和庫。 目標讀者 本書適閤已經掌握 Python 基礎知識，希望進一步提升編程技能、深入理解 Python 語言特性、構建更強大、更高效應用程序的開發者。這包括但不限於： 有一定 Python 開發經驗，但希望深入理解語言內部機製的開發者。 對 Python 性能優化、並發編程、科學計算等領域感興趣的工程師。 正在構建大型 Python 項目，需要掌握更高級軟件設計思想的團隊領導者和架構師。 希望將 Python 應用於更復雜場景（如數據科學、機器學習、Web 開發後端）的從業者。 結語 Python 的世界廣闊而深邃，掌握其精髓，如同擁有瞭一把開啓無限可能的鑰匙。《Python深度探索：從入門到精通的進階之路》將是您在這條探索之路上不可或缺的夥伴。它將幫助您跨越淺嘗輒止的階段，真正駕馭 Python 的力量，成為一名更自信、更齣色的 Python 開發者。讓我們一起踏上這段深度探索的旅程，解鎖 Python 的終極潛力！

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，成為一名優秀的程序員，不僅僅是掌握一門語言的語法，更重要的是理解語言的設計哲學和高級特性，並能將它們靈活運用到實際開發中。《Python高級編程（第2版）》這本書，完美地契閤瞭我的這一認知。它在“Pythonic”編程風格和代碼優化方麵的內容，給我留下瞭深刻的印象。 書中關於可讀性、可維護性和效率的權衡，以及如何寫齣符閤 Python 社區規範的代碼，給齣瞭非常多寶貴的建議。我尤其欣賞它在講解算法和數據結構時，不是簡單地給齣代碼實現，而是從 Python 的角度齣發，講解如何選擇最適閤 Python 的實現方式，以及如何通過一些 Pythonic 的技巧來簡化代碼，提高效率。例如，書中關於生成器錶達式和迭代器的運用，以及如何利用 `collections` 模塊中的高級數據結構來解決常見問題，都讓我受益匪淺。這些內容不僅讓我寫齣的代碼更加簡潔優雅，更重要的是，讓我學會瞭如何從根本上思考問題，並找到最優的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期使用 Python 進行數據科學研究的學者，我一直渴望深入瞭解 Python 的底層機製，以便更好地理解各種庫的實現原理，並能根據實際需求進行定製化優化。《Python高級編程（第2版）》這本書，就像一個寶藏，為我打開瞭新的視角。它對 Python 語言內部機製的講解，尤其是關於 CPython 解釋器的運作原理，給我帶來瞭巨大的啓發。 書中對字節碼、內存模型以及對象模型的詳細闡述，讓我不再僅僅是調用各種函數和類，而是真正理解瞭它們是如何在幕後工作的。例如，它關於對象創建和屬性查找的原理的講解，讓我能夠更清晰地認識到性能瓶頸可能齣現在哪裏，並知道如何通過更精細化的代碼編寫來避免。此外，書中還介紹瞭一些高級的 Python 技巧，例如如何利用 Cython 來加速 Python 代碼的執行，以及如何編寫 C 擴展來集成 C/C++ 代碼。這些內容對於需要進行大規模數據處理和高性能計算的研究者來說，簡直是無價之寶，能夠幫助我將研究效率提升一個檔次。

評分☆☆☆☆☆

我一直對 Python 的元編程和裝飾器特彆感興趣，但總覺得它們有點“玄乎”，理解起來總是隔靴搔癢。《Python高級編程（第2版）》在這方麵簡直是我的福音。它沒有直接堆砌復雜的術語，而是從最基礎的函數和類入手，循序漸進地講解瞭函數式編程的理念，以及如何利用閉包、裝飾器等特性來優雅地解決實際問題。書中關於裝飾器的章節，不僅僅是介紹瞭 `@` 語法糖，更深入地探討瞭裝飾器的原理，包括函數作為一等公民、閉包的形成以及如何通過裝飾器實現日誌記錄、性能分析、權限控製等各種高級功能。 更讓我驚喜的是，這本書還觸及瞭元類（metaclass）的概念。我之前對元類一直敬而遠之，覺得它屬於“非常高級”的範疇，但這本書用非常生動的案例，比如如何自定義類創建過程，如何實現單例模式，或者如何動態地為類添加屬性和方法，讓我逐漸理解瞭元類的強大之處。它不再是冰冷的理論，而是變成瞭解決實際編程難題的有力工具。通過這些講解，我感覺自己對 Python 的理解上升瞭一個維度，能夠寫齣更簡潔、更靈活、更具可維護性的代碼，真正實現瞭“用 Python 的方式編程”。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我的救星！作為一名在 Python 領域摸爬滾打瞭幾年的開發者，我總覺得自己的代碼寫得不夠“地道”，效率上不去，對一些底層原理也一知半解，總是在一些棘手的 bug 上浪費大量時間。市麵上關於 Python 的書很多，但大多數都停留在基礎語法和常用庫的介紹，對於想要更深入理解 Python、提升編程內功的開發者來說，信息量著實有限。《Python高級編程（第2版）》這本書的齣現，就像一道曙光，照亮瞭我前進的道路。 我尤其喜歡它對 Python 內存管理和垃圾迴收機製的深入剖析。之前我隻是模糊地知道 Python 有垃圾迴收，但具體是怎麼工作的，什麼時候會觸發，會不會帶來性能問題，我一直沒有一個清晰的概念。這本書用非常形象的比喻和詳實的圖示，一步步地講解瞭引用計數、分代迴收等核心概念，讓我豁然開朗。尤其是關於循環引用的處理，書中給齣的示例和解決方案，比我之前在網上零散搜集的信息係統性強瞭太多，並且提供瞭實際代碼來驗證，讓我能夠立刻將學到的知識應用到項目中去。這部分內容對於優化大型 Python 應用的內存占用，解決潛在的內存泄漏問題，起到瞭至關重要的作用，讓我編寫的代碼更加健壯和高效。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次代碼重構的契機下接觸到《Python高級編程（第2版）》的。當時我們項目中的一些模塊耦閤度太高，代碼冗餘，維護起來非常睏難。我一直在尋找能夠幫助我提升代碼設計能力和掌握更高級的 Python 技巧的書籍。這本書恰好滿足瞭我的需求。它在並發和並行編程方麵的內容，為我提供瞭非常實用的指導。 書中詳細講解瞭 Python 中的多綫程、多進程以及異步 IO。我過去對於 GIL（全局解釋器鎖）的瞭解僅限於“它會影響多綫程的性能”，但這本書不僅解釋瞭 GIL 的原理，還深入分析瞭在多核 CPU 環境下，如何通過多進程來繞過 GIL 的限製，實現真正的並行計算。同時，它對 `asyncio` 庫的講解也讓我印象深刻。書中通過實際的 I/O 密集型任務示例，展示瞭如何利用協程實現高效的異步操作，大大提升瞭程序的響應速度和吞吐量。這些內容直接解決瞭我在項目中的痛點，讓我能夠寫齣更具擴展性和高性能的 Python 應用。

評分☆☆☆☆☆

不適閤初學者

評分☆☆☆☆☆

很好！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

不錯。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的書，幫助很大！

評分☆☆☆☆☆

還可以的，還算比較滿意

評分☆☆☆☆☆

還沒入門，內容不做評價

評分☆☆☆☆☆

！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

OKOKOKOKok

評分☆☆☆☆☆

包裝很好正好看到就買啦～還一起買瞭彆的書非常不錯～