华章程序员书库·Python编程实战：运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序 [Python in Practice: Create Better Programs Using C] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Mark Summerfield 著，爱飞翔 译

图书标签:

• Python
• 编程
• 实战
• 设计模式
• 并发
• 程序库
• 华章
• 程序员
• 软件开发
• 高质量程序

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111473947

版次：1

商品编码：11518115

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 华章程序员书库

外文名称：Python in Practice: Create Better Programs Using C

开本：16开

出版时间：2014-08-01

用纸：胶版纸

页数：

编辑推荐

　　

　　资深Python专家Doug Hellmann作序鼎力推荐，网站全五星评价，Python领域极有影响力的著作之一；

　　围绕Python编程的核心问题，系统而详细地讲解Python设计模式、并发和程序库等各种实用编程技术和技巧，并以3个完整的案例展示“设计-实现-优化”的全过程，带你领略Python语言之美，提升Python编程水平。

内容简介

　　

　　《华章程序员书库·Python编程实战：运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》由Python开发者社区知名技术专家Mark Summerfield亲笔撰写，全球资深Python专家Doug Hellmann作序鼎力推荐，是Python领域极有影响力的著作之一。书中通过大量实用的范例代码和三个完整的案例研究，全面而系统地讲解了如何运用设计模式来规划代码结构，如何通过并发与Cython等技术提升代码执行速度，以及如何利用各种Python程序库来快速开发具体的应用程序和游戏。
　　《华章程序员书库·Python编程实战：运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》共8章：第1~3章分别介绍了Python的几种设计模式（创建型设计模式、结构型设计模式和行为型设计模式）；第4章和第5章详细讲解了Python的高级并发技术以及Cython的用法；第6章具体介绍了Python的高级网络编程；第7章阐释了如何用Tkinter开发图形用户界面；第8章讲解了如何用OpenGL绘制3D图形。
　　

作者简介

　　Mark Summerfield，Qtrac公司创始人，独立的培训讲师、顾问、技术编辑，Go、Python、C++、Qt和PyQt方面的技术作家。他撰写了大量畅销图书，包括《Rapid GUI Programming with Python and Qt》、《C++ GUI Programming with Qt 4, Second Edition》（与Jasmin Blanchette合著）、《Programming in Python 3, Second Edition》、《Advanced Qt Programming》和《Programming in Go》等。

　　爱飞翔，资深软件开发工程师，擅长Web开发、移动开发和游戏开发，有10余年开发经验，曾主导和参与了多个手机游戏和手机软件项目的开发，经验十分丰富。业余爱好文学和历史，有一定的文学造诣。翻译并出版了《Android游戏开发实践指南》、《测试驱动的iOS开发》、《HTML5 Canvas核心技术：图形、动画与游戏开发》、《NoSQL精粹》和《JavaScript应用开发实践指南》等书。

精彩书评

　　

　　无论是有经验的老程序员，还是正在寻求自我提升的新手，都能通过书中的宝贵建议及实用范例来提高编程技能。作者带领大家从不同的角度思考问题，介绍各种开发工具并详细讲述各项开发技巧，使大家能够创建出更为高效的解决方案。
　　—— Doug Hellmann，DreamHost公司资深开发者
　　

目录

译者序
序
前言
第1章　Python的创建型设计模式
1.1　抽象工厂模式
1.1.1　经典的抽象工厂模式
1.1.2　Python风格的抽象工厂模式
1.2　建造者模式
1.3　工厂方法模式
1.4　原型模式
1.5　单例模式
第2章　Python的结构型设计模式
2.1　适配器模式
2.2　桥接模式
2.3　组合模式
2.3.1　常规的"组合体/非组合体"式层级
2.3.2　只用一个类来表示组合体与非组合体
2.4　修饰器模式
2.4.1　函数修饰器与方法修饰器
2.4.2　类修饰器
2.5　外观模式
2.6　享元模式
2.7　代理模式
第3章　Python的行为型设计模式
3.1　责任链模式
3.1.1　用常规方式实现责任链
3.1.2　基于协程的责任链
3.2　命令模式
3.3　解释器模式
3.3.1　用eval()函数求表达式的值
3.3.2　用exec()函数执行代码
3.3.3　用子进程执行代码
3.4　迭代器模式
3.4.1　通过序列协议实现迭代器
3.4.2　通过双参数iter()函数实现迭代器
3.4.3　通过迭代器协议实现迭代器
3.5　中介者模式
3.5.1　用常规方式实现中介者
3.5.2　基于协程的中介者
3.6　备忘录模式
3.7　观察者模式
3.8　状态模式
3.8.1　用同一套方法来处理不同的状态
3.8.2　用不同的方法来处理不同的状态
3.9　策略模式
3.10　模板方法模式
3.11　访问者模式
3.12　案例研究：图像处理程序包
3.12.1　通用的图像处理模块
3.12.2　Xpm模块概述
3.12.3　PNG包装器模块
第4章　Python的高级并发技术
4.1　计算密集型并发
4.1.1　用队列及多进程实现并发
4.1.2　用Future及多进程实现并发
4.2　I/O密集型并发
4.2.1　用队列及线程实现并发
4.2.2　用Future及线程实现并发
4.3　案例研究：并发式GUI应用程序
4.3.1　创建GUI
4.3.2　编写与工作线程配套的ImageScale模块
4.3.3　在GUI中显示图像处理进度
4.3.4　处理GUI程序终止时的相关事宜
第5章　扩充Python
5.1　用ctypes访问C程序库
5.2　Cython的用法
5.2.1　用Cython访问C程序库
5.2.2　编写Cython模块以进一步提升程序执行速度
5.3　案例研究：用Cython优化图像处理程序包
第6章　Python高级网络编程
6.1　编写XML-RPC应用程序
6.1.1　数据包装器
6.1.2　编写XML-RPC服务器
6.1.3　编写XML-RPC客户端
6.2　编写RPyC应用程序
6.2.1　线程安全的数据包装器
6.2.2　编写RPyC服务器
6.2.3　编写RPyC客户端
第7章　用Tkinter开发图形用户界面
7.1　Tkinter简介
7.2　用Tkinter创建对话框
7.2.1　创建对话框式应用程序
7.2.2　创建应用程序中的对话框
7.3　用Tkinter创建主窗口式应用程序
7.3.1　创建主窗口
7.3.2　创建菜单
7.3.3　创建带计分器的状态栏
第8章　用OpenGL绘制3D图形
8.1　用透视投影法创建场景
8.1.1　用PyOpenGL编写Cylinder程序
8.1.2　用pyglet编写Cylinder程序
8.2　用正交投影法制作游戏
8.2.1　绘制游戏场景
8.2.2　判断用户是否选中了场景里的物体
8.2.3　处理用户操作
附录A　结束语
附录B　参考书目摘录

前言/序言

Python编程实战：构建高效、可维护的现代应用程序 在飞速发展的软件开发领域，Python凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，已成为无数开发者和企业的首选语言。然而，仅仅掌握Python的语法和基本用法，远不足以创建出真正高质量、可维护且易于扩展的应用程序。本书正是为希望将Python技能提升到新高度的开发者量身打造，它将引导你深入探索Python编程的精髓，学习如何运用现代化的编程思想和技术，构建出更健壮、更高效、更具竞争力的软件。 核心理念：从“能写”到“写好” 本书的核心目标是将你的Python编程能力从“能够写出功能性代码”提升到“能够写出高质量、工程化的代码”。我们不满足于仅仅实现功能，更关注代码的可读性、可维护性、可扩展性和性能。我们将深入剖析构建优秀软件背后的设计原则和实践经验，帮助你理解为何某些代码结构比其他结构更优越，以及如何应对软件开发中遇到的普遍挑战。 核心内容一：设计模式——代码的智慧结晶 设计模式是面向对象软件设计中反复出现、可重用的解决方案。它们并非僵化的规则，而是经过时间检验的、解决特定设计问题的“最佳实践”。本书将深入讲解一系列在Python开发中至关重要的设计模式，并提供详实的案例分析，让你能够理解其背后的原理，并在实际项目中灵活运用。 创建型模式（Creational Patterns）： 单例模式（Singleton Pattern）： 确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。在Python中，可以通过多种方式实现，例如使用模块级别的实例，或者在类定义中使用`__new__`方法。我们将探讨不同实现方式的优劣，以及在配置管理、日志记录等场景下的实际应用。 工厂模式（Factory Pattern）： 提供一个创建对象的接口，但由子类决定实例化哪一个类。这有助于将对象的创建与使用分离，增加系统的灵活性。我们将通过例子展示如何使用简单工厂、工厂方法以及抽象工厂来管理不同类型的对象创建。 建造者模式（Builder Pattern）： 将一个复杂对象的构建与其表示分离，使得相同的构建过程可以创建不同的表示。这在构建具有多种可选配置的复杂对象时尤为有用，例如配置复杂的UI组件或网络请求。 结构型模式（Structural Patterns）： 适配器模式（Adapter Pattern）： 允许不兼容的接口在一起工作。在集成第三方库或遗留系统时，适配器模式是解决接口不匹配问题的利器。 装饰器模式（Decorator Pattern）： 动态地给一个对象添加一些额外的职责。Python的装饰器语法是实现这一模式的绝佳方式，我们将探讨如何使用它来添加日志、权限检查、性能监控等功能，而无需修改原始类。 外观模式（Facade Pattern）： 为一组复杂的子系统提供一个统一的接口，使得子系统更容易使用。通过提供一个简化的接口，外观模式降低了与子系统交互的复杂性。 行为型模式（Behavioral Patterns）： 策略模式（Strategy Pattern）： 定义一系列算法，将它们封装起来，并使它们可以互相替换。策略模式让算法的变化独立于使用算法的客户。我们将演示如何使用Python的函数式特性和类来实现策略模式，以处理不同的排序算法、数据验证规则等。 观察者模式（Observer Pattern）： 定义对象之间的一对多依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。这在事件驱动编程、GUI开发和发布-订阅模型中非常常见。 命令模式（Command Pattern）： 将一个请求封装为一个对象，从而使你可用不同的请求对客户进行参数化，对请求排队或记录请求日志，以及支持可撤销的操作。 本书将不仅仅是列举这些模式，更重要的是教你如何在Python的生态环境中，用Pythonic的方式去理解和实现这些模式。我们将重点关注如何利用Python的动态特性、高阶函数和类特性，编写出简洁、易懂且高效的模式实现。 核心内容二：并发与并行——释放Python的计算潜能 在现代计算环境中，充分利用多核处理器和I/O能力至关重要。Python提供了多种强大的工具来处理并发（concurrency）和并行（parallelism），从而显著提升程序的性能和响应速度。 线程（Threading）： Python线程模型与GIL（Global Interpreter Lock）： 深入理解Python的GIL是什么，它如何影响多线程程序的性能，以及何时可以有效地使用线程。我们将探讨在I/O密集型任务中，线程如何通过释放GIL来达到并发效果。 `threading`模块： 学习如何创建和管理线程，如何使用锁（Locks）、信号量（Semaphores）和事件（Events）来同步线程，以及如何处理线程间的通信（如队列）。 线程池（Thread Pools）： 使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`高效地管理线程的生命周期，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。 进程（Multiprocessing）： 绕过GIL的真正并行： 理解多进程如何通过使用独立的Python解释器实例来绕过GIL，从而实现CPU密集型任务的真正并行计算。 `multiprocessing`模块： 学习如何创建和管理进程，如何使用进程间的通信机制（如队列、管道）以及共享内存来交换数据。 进程池（Process Pools）： 同样，使用`concurrent.futures.ProcessPoolExecutor`来简化进程的管理和任务的分配。 异步I/O（Asynchronous I/O）： `asyncio`框架： 学习Python 3.5+引入的`asyncio`库，它是实现高性能I/O密集型并发的现代化解决方案。 协程（Coroutines）： 理解`async`和`await`关键字如何定义和使用协程，以及事件循环（Event Loop）的工作机制。 非阻塞操作： 学习如何编写能够同时处理大量I/O操作的代码，而无需阻塞主线程，这对于网络应用、Web爬虫和数据库操作至关重要。 本书将通过大量实际示例，展示如何根据任务类型（I/O密集型还是CPU密集型）选择最合适的并发模型，以及如何安全有效地在这些模型之间切换。你将学会如何编写能够同时处理多个网络请求、进行高效数据处理或响应用户界面的应用程序。 核心内容三：精选Python库——加速你的开发进程 Python的强大之处很大程度上归功于其极其丰富的第三方库。本书将精选一系列在现代Python开发中不可或缺的库，并深入讲解它们的核心功能和最佳实践，帮助你事半功倍。 数据处理与分析： NumPy： 掌握Numpy数组的创建、操作和数学函数，理解其在科学计算中的基础地位。 Pandas： 学习使用DataFrame和Series进行高效的数据清洗、转换、分析和可视化，这是数据科学领域的核心工具。 Web开发： Flask / Django： 介绍其中一个主流的Web框架（根据读者兴趣可调整），讲解其路由、模板、ORM、视图等核心概念，以及如何构建RESTful API。 Requests： 学习如何使用`requests`库进行优雅、简洁的HTTP请求，它是与Web服务交互的必备工具。 测试与调试： pytest： 学习如何使用`pytest`编写强大、灵活的单元测试和集成测试，提升代码的可靠性。 pdb / ipdb： 掌握Python内置的调试器，以及更强大的第三方调试工具，快速定位和解决程序中的bug。 异步与网络： aiohttp： 探索基于`asyncio`的异步HTTP客户端/服务器库，用于构建高性能的网络应用。 其他实用库： `collections`模块： 深入了解`Counter`、`defaultdict`、`deque`等高效数据结构。 `itertools`模块： 学习如何使用`itertools`生成和处理迭代器，实现高效的循环。 本书的重点不在于罗列库的功能，而在于展示如何在实际项目中，将这些库与设计模式和并发技术相结合，构建出功能强大、性能卓越的应用程序。我们将关注如何选择最合适的库来解决特定问题，以及如何优雅地将它们集成到你的代码中。 本书的目标读者 本书适合以下人群： 已经掌握Python基础语法，希望提升代码质量和工程化水平的开发者。 希望深入理解软件设计原则，并将其应用于Python开发的程序员。 需要处理高并发、大数据量或高性能计算任务的Python用户。 正在学习或从事Web开发、数据科学、自动化运维等领域的Python从业者。 渴望编写出更易于维护、扩展和测试的Python代码的工程师。 结语 编写Python代码的乐趣在于其灵活性和表达力，而掌握本书所传授的设计模式、并发技术和精选库，将极大地拓展你利用Python解决复杂问题的能力。本书将为你提供一条清晰的路径，帮助你从一名Python使用者成长为一名Python高手，构建出真正令人骄傲的软件。让我们一起踏上这场Python编程实战的精彩旅程吧！

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最近我一直在思考如何将我多年的软件开发经验，尤其是那些在 Java 和 C 等领域积累的设计模式和并发编程的理解，迁移到 Python 的开发实践中。Python 的动态类型和灵活语法，有时让我觉得在代码质量和可维护性方面需要付出更多的努力来保证。这本书的书名《Python编程实战：运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》，恰好击中了我的痛点。我尤其关注“设计模式”这部分，想知道作者是如何在 Python 中优雅地实现单例、工厂、观察者等经典模式，是否会介绍一些 Python 特有的、更具“Pythonic”风格的设计模式，比如生成器在某些场景下是否可以替代迭代器模式？其次，“并发”是我一直非常感兴趣但又觉得有些棘手的部分。Python 的多线程在 CPU 密集型任务上受 GIL 影响，而多进程又带来了进程间通信的复杂性。我渴望了解书中是如何讲解并发模型，是否会涉及 asyncio、threading、multiprocessing 等模块的深入应用，甚至是一些更底层的并发同步机制的介绍，以及如何根据不同的场景选择最合适的并发策略。最后，“程序库”部分，我希望能看到作者推荐一些能够提升代码质量、增强程序稳定性的库，比如类型检查库、测试框架、代码风格检查工具等，以及如何利用这些库来构建健壮、易于维护的 Python 应用。

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作为一名对软件工程实践有较高追求的开发者，我一直对如何利用设计模式、并发机制和成熟的程序库来构建高可靠性、高可维护性的软件系统非常感兴趣。这本书的书名《Python编程实战：运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》恰好概括了我一直在寻找的内容。我想了解书中是如何将“设计模式”这个在面向对象编程中至关重要的概念，巧妙地应用到 Python 的开发中。我特别关注书中是否会介绍一些 Python 特有的、更符合其语言特性的设计模式应用，例如利用生成器和装饰器来实现某些模式的简化。同时，对于“并发”部分，我非常好奇作者是如何解读 Python 的并发模型，以及如何利用多线程、多进程，或者更现代的异步编程技术来解决实际问题。我希望书中能提供一些关于如何平衡并发的性能收益与代码复杂性的指导，并且能深入讲解如何避免常见的并发错误。最后，“程序库”的介绍，我期待能看到作者推荐一些在 Python 生态系统中被广泛认可、能够显著提升代码质量和开发效率的第三方库，并且能给出这些库在实际项目中的具体使用案例，帮助我更好地理解如何利用现有资源来创建更高质量的 Python 程序。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我曾对 Python 的“快速开发”能力有些顾虑，总觉得它在大型、复杂的项目上，可能不如静态类型语言那么容易管理和维护。当看到这本书的名字里有“创建高质量程序”时，我立刻来了兴趣。高质量，对我来说，意味着代码的可读性、可维护性、可测试性，以及健壮的错误处理和良好的性能。尤其是“设计模式”这一块，我非常想知道作者是如何在 Python 这种高度灵活的语言中应用这些已经成熟的软件工程思想的。我期待看到书中能够详细阐述如何在 Python 中实现各种设计模式，以及为什么选择某种模式而不是另一种。比如，在 Python 中，继承和组合的运用，以及如何通过鸭子类型来简化某些模式的实现。另外，“并发”也是我一直觉得是 Python 的一个挑战，尤其是在我过去的项目中，也遇到过不少与并发相关的棘手问题。我想知道这本书是否会深入探讨 Python 的并发模型，包括线程、进程以及异步编程，并且给出实际的例子来演示如何有效地处理并发任务，如何避免死锁、竞态条件等问题。最后，“程序库”部分，我希望看到作者能推荐一些能够帮助我们写出更优雅、更健壮 Python 代码的第三方库，并且能够解释这些库是如何帮助我们实现“高质量程序”的目标的。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够帮助我从“写能跑的代码”提升到“写优雅、健壮的 Python 代码”的书。这本书的书名《Python编程实战：运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》让我眼前一亮。我特别想知道作者是如何在 Python 这种动态类型的语言中，通过设计模式来组织和管理复杂的代码逻辑。例如，在处理对象创建时，工厂模式是否能有效地避免硬编码？在构建大型系统时，如何运用策略模式来增加灵活性？我非常期待书中能提供一些具体的代码示例，展示如何将这些抽象的设计原则落地到 Python 的实际开发中。另外，“并发”是我一直以来都希望深入学习的领域。Python 的并发模型，特别是 GIL 的存在，让我在多核 CPU 的利用上感到有些限制。这本书是否会讲解如何有效地利用多线程、多进程，甚至异步 IO 来提升程序的性能？我希望能够学到如何避免常见的并发陷阱，比如数据竞争和死锁，并且能够理解在不同场景下选择哪种并发方式是最合适的。最后，“程序库”部分，我希望作者能够介绍一些能够帮助我们提升代码质量、增强程序稳定性的优秀 Python 库，并且能够解释这些库的优势以及在实际项目中的应用场景。

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这本书的名字让我联想到了曾经沉迷于用 C 语言构建底层系统的日子。那时候，每一个函数调用、每一次内存分配都必须精打细算，程序的健壮性和效率是硬性指标，稍有不慎就可能导致难以察觉的 bug。所以，当看到这本书的副标题《运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》时，我脑海中立刻浮现出那些反复推敲的架构设计，以及为了提升性能而精心优化的多线程代码。我期待这本书能将这种严谨的编程思想，通过 Python 这个现代而强大的语言来重新演绎。毕竟，Python 的易用性和丰富的生态系统，让我们可以将更多的精力放在解决实际问题上，而不是纠结于基础细节。我想知道作者是如何将 C 语言那种对细节的极致追求，巧妙地融入到 Python 的开发流程中，特别是在并发处理方面，Python 的 GIL 机制一直是个绕不开的话题，这本书是否有给出令人耳目一新的解决方案？另外，设计模式在 Python 中应用得是否能像在 C++ 中那样直接和高效？书中提到的“程序库”是否包含了那些能够大幅提升开发效率、同时又保证代码质量的优秀第三方库，以及作者是如何评价和选择这些库的？我非常好奇这本书是否能让我找回当年那种“代码即艺术”的创作冲动，同时又能站在巨人的肩膀上，用更高效的方式创造出稳定、可维护的 Python 程序。

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应用实践的好书

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快递快，包装好，书还没看。

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