Python编程导论 第2版 Python3编程教程 Python程序设计算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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John V. Guttag 著，陈光欣 译

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• 算法
• 教程
• 第2版
• 计算机科学
• 数据结构
• 问题解决

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115473769

商品编码：24800574608

《Python进阶：函数式编程与并发模型解析》 在编程的世界里，掌握一门语言的入门知识仅仅是开启了探索之旅的序章。随着我们对编程的理解日渐深入，对更高效、更优雅、更强大的编程范式和技术的需求也随之增长。《Python进阶：函数式编程与并发模型解析》正是这样一本旨在带领读者跨越Python基础的藩篱，深入探索函数式编程的强大魅力，并全面掌握Python并发编程的精髓的著作。本书并非对Python基础知识的重复，而是建立在扎实的Python 3.x语法和基本概念之上，专注于那些能够显著提升代码质量、可读性、可维护性以及程序性能的关键领域。 本书的读者对象是在Python编程方面拥有一定经验的开发者，他们可能已经熟悉Python的基本数据类型、控制流、面向对象编程，并且能够独立编写中小型Python程序。他们迫切地希望能够： 理解并应用函数式编程的思想： 摆脱命令式编程的束缚，用一种更声明式、更具数学逻辑的方式来思考和组织代码。 掌握Python中强大的函数式编程工具： 熟练运用`map`、`filter`、`reduce`等高阶函数，理解并使用列表推导式、生成器表达式的精妙之处，并深入探索`itertools`和`functools`模块提供的丰富功能。 构建清晰、可测试且易于复用的代码： 通过函数式编程的实践，学习如何编写纯函数，减少副作用，从而降低程序出错的可能性，并使代码更易于理解和修改。 解决复杂的并发和并行问题： 了解Python中实现并发和并行编程的多种机制，包括多线程、多进程以及异步编程，并掌握在不同场景下选择最合适的并发模型的技巧。 提升程序性能和资源利用率： 通过对并发模型的深入理解，学会如何有效地利用多核CPU资源，避免线程/进程间的资源竞争，从而优化程序的响应速度和吞吐量。 构建健壮、可扩展的网络应用和数据处理系统： 掌握构建高性能网络服务、处理大规模数据集以及实现高效后台任务的关键技术。 本书内容概览： 第一部分：函数式编程的思维重塑 在这一部分，我们将彻底颠覆传统的命令式编程思维，引入函数式编程的核心概念。 函数作为一等公民： 我们将深入探讨函数在Python中“一等公民”的地位，学习如何将函数赋值给变量，作为参数传递给其他函数，以及作为函数的返回值。这将为理解高阶函数奠定坚实基础。 纯函数与不可变性： 重点分析纯函数的概念——即输出仅依赖于输入，并且不产生任何可观察的副作用。我们将探讨不可变数据结构的重要性，以及如何在Python中模拟不可变性，从而极大地提高代码的可预测性和调试效率。 高阶函数详解： `map`、`filter`、`reduce`等内置函数将被详细剖析，并结合大量实际案例，展示如何用它们来优雅地处理序列数据。同时，我们将超越基础，探讨如何自定义更复杂的函数转换。 Lambda表达式的艺术： 学习如何使用简洁的Lambda表达式来创建匿名函数，并在需要短小函数对象的场景下（如`map`、`filter`的参数）发挥其强大威力。 列表推导式与生成器表达式的进阶应用： 除了基础用法，我们将深入挖掘列表推导式和生成器表达式在处理复杂数据转换、条件过滤以及生成大量数据时的强大能力，以及它们在内存效率方面的优势。 `itertools`模块：迭代器工具箱： 探索`itertools`模块提供的丰富工具，包括无穷序列生成器、组合生成器、笛卡尔积等，它们是处理序列数据和实现高效迭代的利器，能够极大地简化复杂的迭代逻辑。 `functools`模块：函数式工具箱： 深入学习`functools`模块中的`partial`、`wraps`、`lru_cache`等函数，理解它们如何帮助我们实现函数柯里化、装饰器的高级用法以及函数结果的缓存，进一步提升代码的灵活性和性能。 递归与尾递归优化（概念性）： 虽然Python对尾递归的优化支持有限，但我们将探讨递归的思想，以及在函数式编程中它扮演的重要角色，并介绍一些在Python中处理深度递归的策略。 第二部分：Python并发编程的深度探索 在这一部分，我们将聚焦于如何让Python程序同时处理多个任务，提升效率和响应能力。 理解并发与并行的区别： 明确并发（concurrency）和并行（parallelism）的定义，以及它们在不同场景下的应用。 多线程编程：GIL的挑战与应对： 深入分析Python的全局解释器锁（GIL）对多线程性能的影响。我们将学习如何通过线程同步机制（如`Lock`、`Semaphore`、`Event`）来安全地共享数据，并探讨在I/O密集型任务中多线程的优势。 多进程编程：突破GIL的限制： 学习如何使用`multiprocessing`模块创建和管理子进程。我们将重点讲解进程间通信（IPC）的各种机制，如`Queue`、`Pipe`、`Value`、`Array`，以及如何避免常见的进程同步问题。 线程池与进程池：任务管理的利器： 掌握`concurrent.futures`模块提供的`ThreadPoolExecutor`和`ProcessPoolExecutor`，它们能够简化线程和进程的创建、管理和任务提交，显著提高并发编程的效率。 异步I/O与`asyncio`：事件驱动的革新： 深度讲解Python的异步编程模型，重点介绍`asyncio`库。我们将学习`async`和`await`关键字的用法，理解协程（coroutine）的概念，以及如何使用`asyncio`构建高效的I/O密集型应用，如Web服务器、网络爬虫等。 协程与任务调度： 探索`asyncio`中任务的创建、调度和取消，以及如何处理并发任务之间的依赖关系。 并发模式与最佳实践： 结合前述的各种并发技术，本书将提供一套行之有效的并发编程模式和最佳实践，帮助读者在实际项目中避免常见的陷阱，构建健壮、可扩展的并发系统。 性能考量与选择策略： 提供在不同场景下（CPU密集型、I/O密集型）选择合适并发模型（多线程、多进程、异步IO）的指导原则，以及如何进行性能测试和调优。 本书的独特价值： 注重实践而非理论堆砌： 本书的每一章节都将穿插大量精心设计的代码示例，涵盖从简单概念到复杂应用的各个层面，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 循序渐进的学习路径： 内容设计从基础概念出发，逐步深入到高级主题，确保读者能够稳步提升，而不是被复杂的概念 overwhelm。 解决实际开发中的痛点： 本书的内容直接针对现代软件开发中常见的挑战，如性能瓶颈、代码可维护性、复杂任务处理等，为读者提供切实可行的解决方案。 拥抱Python 3.x 的最新特性： 内容完全基于Python 3.x，充分利用其语言特性和标准库的强大功能。 培养“Pythonic”的编程思维： 鼓励读者用Python特有的、更简洁、更高效的方式来解决问题，尤其是在函数式编程和并发模型方面。 《Python进阶：函数式编程与并发模型解析》将是您在Python编程道路上的一次重要飞跃。它不仅会教授您如何编写更优雅、更高效的Python代码，更会帮助您建立一套全新的编程思维方式，让您能够从容应对日益复杂的软件开发挑战，成为一名更具竞争力的Python开发者。无论您是想提升现有项目的性能，还是希望构建更强大的应用程序，本书都将是您不可或缺的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和社区支持也做得相当到位，虽然评价主要集中在书本身，但这一点是无法忽略的加分项。它在每一章的末尾都附带了“进阶探索”部分，这部分内容往往会引导你接触到更前沿的Python库，比如简单的文件I/O操作，或者如何使用标准库中的 `datetime` 模块进行时间处理。这给我提供了一个明确的下一步学习方向，避免了学完基础后陷入迷茫。最让我感到惊喜的是，它对Python 2和Python 3的差异做了简要但清晰的对比说明，这对于我们这些需要维护旧代码或者参考老教程的人来说，简直是太贴心了。这本书的语言风格非常务实，没有华丽的辞藻，但每一个句子都信息量饱满，直指核心。它真正做到了“导论”二字，为我打开了一扇通往专业编程世界的大门，让我有信心去挑战更复杂的编程任务。

评分☆☆☆☆☆

与其他强调“快速出成品”的教程不同，这本书更像是在为你打地基，而且是打在坚硬岩石上的地基。它在介绍面向对象编程（OOP）概念时，显得尤为审慎和透彻。类（Class）、对象、继承、多态这些概念，我之前在其他地方接触过，但总是感觉云里雾里。这本书通过构建一个“动物园管理系统”的贯穿示例，将抽象的OOP理念具象化了。例如，它用“鸟类”继承“动物”，并重写了“移动”方法来解释多态，这个例子非常经典且有效。此外，对于Python特有的装饰器（Decorator）这一高级特性，作者也给出了清晰的解释，展示了它如何在不修改原函数代码的情况下，增加额外功能。我尤其喜欢它在讲解模块化编程时，强调了代码复用和命名空间的管理，这对于未来构建大型项目至关重要。它教会我的不仅仅是“怎么写代码”，更是“如何有条理、有远见地组织代码”。

评分☆☆☆☆☆

我更偏爱这本书在数据结构和算法部分的处理方式。许多入门书籍往往是匆匆带过，或者直接堆砌晦涩的理论，但《导论》在这块的处理显得格外扎实。它没有直接跳入红黑树那种高深莫测的结构，而是从列表、元组、字典这些内置类型入手，深入剖析了它们底层是如何存储和高效检索数据的。当我读到关于哈希表查找效率的章节时，作者通过一个生动的“图书馆索引卡片”的比喻，让我瞬间明白了时间复杂度O(1)的意义。更绝的是，它穿插讲解了几个经典的排序算法，比如冒泡排序和快速排序。它不仅仅给出了代码，还详细分析了每一步交换操作的次数，这对于理解算法的优化潜力至关重要。虽然这些内容对新手来说可能略显硬核，但作者的笔触非常稳健，总能找到一个平衡点，既保证了内容的深度，又没有让读者感到强烈的挫败感。对我个人而言，这本书真正帮我建立起了对“如何高效解决问题”的初步认知框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，透着一股专业又不失亲和力的气息。我作为一个编程新手，最怕的就是那种动辄就抛出复杂概念的教材，但这本书显然在这方面做了很好的平衡。它从最基础的变量和数据类型讲起，每一步都像是循循善诱的老师，生怕你跟不上。尤其是它在讲解流程控制时，配上的那些小案例，比如如何模拟一个简单的抽奖程序，或者做一个简单的计算器，都非常贴近生活，让人一下子就理解了抽象的逻辑是如何在代码中实现的。我记得刚开始学循环结构的时候，总是混不清 `while` 和 `for` 的区别，这本书里用了一张非常直观的流程图，把两者的执行路径描绘得清清楚楚，对比着看，茅塞顿开。而且，它的代码示例几乎都可以在任何标准的Python环境中直接运行，几乎没有遇到过环境配置的麻烦，这对于初学者来说简直是福音，省去了太多调试环境的时间。作者的叙述风格带着一种温和的坚持，不会因为读者基础薄弱就敷衍了事，反而会耐心细致地解释每一个关键词的深层含义，这一点我非常欣赏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图质量绝对是行业内的一流水准。我经常为了查找某个特定的函数用法或者语法结构，来回翻阅纸质书，体验感非常流畅。页边距的留白恰到好处，既不显得空洞，也不会因为信息密度过大而让人眼花缭乱。值得称赞的是，它对错误处理（Exception Handling）这一块的重视程度超出了我的预期。在很多教材中，这部分通常是一笔带过，仿佛程序总能完美运行一样。然而，这本书用了整整一个章节来讨论 `try-except-finally` 结构，并且给出了大量程序崩溃的真实案例以及如何优雅地捕获和报告这些错误。这让我在尝试编写自己的小项目时，能够提前预料到潜在的风险，编写出更加健壮的代码。阅读体验上，作者似乎非常懂得读者的“痛点”，总是在关键的知识点后设置一个小型的“思考题”或者“动手实验”，强制你去实践，而不是被动接受信息。这种互动式的学习路径，极大地巩固了知识的吸收。