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包郵 Python面向?qū)ο缶幊?第4版)
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Python面向?qū)ο缶幊?第4版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121483240
- 條形碼：9787121483240 ; 978-7-121-48324-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python面向?qū)ο缶幊?第4版) 內(nèi)容簡介
這是一本全面介紹Python面向?qū)ο缶幊痰膱D書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向?qū)ο缶幊痰暮诵脑瓌t和概念，以及它們?cè)赑ython中的實(shí)現(xiàn)方式。第7章至第9章仔細(xì)探討了Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、內(nèi)置類和方法等，以及如何從面向?qū)ο缶幊痰慕嵌冗M(jìn)行分析和應(yīng)用。第10章至第12章探討了設(shè)計(jì)模式及其在Python中的實(shí)現(xiàn)。第13章和第14章涵蓋了測試和并發(fā)兩個(gè)重要主題。整本書以一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法的實(shí)現(xiàn)案例貫穿始終，并不斷探討各種實(shí)現(xiàn)方式的優(yōu)劣。
本書針對(duì)的是Python面向?qū)ο缶幊痰男率郑僭O(shè)讀者具備基本的Python技能。對(duì)于有其他面向?qū)ο缶幊陶Z言背景的讀者，本書將展示Python的許多特性。
Python面向?qū)ο缶幊?第4版) 目錄
第1章 面向?qū)ο笤O(shè)計(jì) 1
1.1 面向?qū)ο蠛喗?1
1.2 對(duì)象和類 3
1.3 定義屬性和行為 6
1.3.1 用數(shù)據(jù)描述對(duì)象的狀態(tài) 6
1.3.2 行為就是動(dòng)作 9
1.4 隱藏細(xì)節(jié)并創(chuàng)建公共接口 10
1.5 組合 13
1.6 繼承 16
1.6.1 繼承提供抽象 19
1.6.2 多重繼承 19
1.7 案例學(xué)習(xí) 21
1.7.1 簡介和問題概述 22
1.7.2 上下文視圖 24
1.7.3 邏輯視圖 27
1.7.4 過程視圖 29
1.7.5 開發(fā)視圖 31
1.7.6 物理視圖 33
1.7.7 結(jié)論 34
1.8 回顧 35
1.9 練習(xí) 35
1.10 總結(jié) 36
第2章 Python的對(duì)象 37
2.1 類型提示 37
2.2 創(chuàng)建Python的類 43
2.2.1 添加屬性 44
2.2.2 讓它做點(diǎn)什么 45
2.2.3 初始化對(duì)象 49
2.2.4 類型提示和默認(rèn)值 52
2.2.5 使用文檔字符串 53
2.3 模塊和包 56
2.3.1 組織模塊 59
2.3.2 組織模塊內(nèi)容 63
2.4 誰可以訪問我的數(shù)據(jù) 68
2.5 第三方庫 69
2.6 案例學(xué)習(xí) 72
2.6.1 邏輯視圖 72
2.6.2 樣本和狀態(tài) 74
2.6.3 樣本狀態(tài)轉(zhuǎn)換 75
2.6.4 類的職責(zé) 80
2.6.5 TrainingData類 81
2.7 回顧 85
2.8 練習(xí) 85
2.9 總結(jié) 86
第3章 當(dāng)對(duì)象相似時(shí) 87
3.1 基本繼承 88
3.1.1 擴(kuò)展內(nèi)置對(duì)象 91
3.1.2 重寫和super 94
3.2 多重繼承 96
3.2.1 鉆石型繼承問題 100
3.2.2 不同集合的參數(shù) 107
3.3 多態(tài) 110
3.4 案例學(xué)習(xí) 114
3.4.1 邏輯視圖 115
3.4.2 另一種距離算法 120
3.5 回顧 122
3.6 練習(xí) 122
3.7 總結(jié) 123
第4章 異常捕獲 124
4.1 拋出異常 125
4.1.1 拋出一個(gè)異常 127
4.1.2 異常的作用 129
4.1.3 處理異常 131
4.1.4 異常的層級(jí) 138
4.1.5 定義我們自己的異常 139
4.1.6 異常并不是例外 142
4.2 案例學(xué)習(xí) 146
4.2.1 上下文視圖 147
4.2.2 過程視圖 148
4.2.3 什么可能出錯(cuò) 149
4.2.4 錯(cuò)誤的行為 150
4.2.5 通過CSV文件創(chuàng)建樣本 151
4.2.6 驗(yàn)證枚舉值 155
4.2.7 讀取CSV文件 157
4.2.8 不要重復(fù)你自己 159
4.3 回顧 160
4.4 練習(xí) 161
4.5 總結(jié) 162
第5章 何時(shí)使用面向?qū)ο缶幊?163
5.1 將對(duì)象看作對(duì)象 163
5.2 通過屬性向類數(shù)據(jù)添加行為 170
5.2.1 屬性的細(xì)節(jié) 173
5.2.2 裝飾器——另一種創(chuàng)建屬性的方法 176
5.2.3 決定何時(shí)使用屬性 177
5.3 管理器對(duì)象 180
5.3.1 刪除重復(fù)的代碼 186
5.3.2 實(shí)踐 188
5.4 案例學(xué)習(xí) 192
5.4.1 輸入驗(yàn)證 192
5.4.2 輸入分塊 195
5.4.3 樣本的類層級(jí) 196
5.4.4 purpose枚舉類 198
5.4.5 Property setters 201
5.4.6 重復(fù)的if語句 201
5.5 回顧 202
5.6 練習(xí) 202
5.7 總結(jié) 203
第6章 抽象基類和運(yùn)算符重載 204
6.1 創(chuàng)建抽象基類 206
6.1.1 collections模塊中的抽象基類 208
6.1.2 抽象基類和類型提示 211
6.1.3 collections.abc模塊 212
6.1.4 創(chuàng)建自己的抽象基類 219
6.1.5 揭開魔法的神秘面紗 224
6.2 運(yùn)算符重載 225
6.3 擴(kuò)展內(nèi)置類 232
6.4 元類 235
6.5 案例學(xué)習(xí) 241
6.5.1 用兩個(gè)子列表擴(kuò)展list類 241
6.5.2 分割的洗牌策略 244
6.5.3 分割的增量策略 246
6.6 回顧 249
6.7 練習(xí) 250
6.8 總結(jié) 251
第7章 Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 252
7.1 空對(duì)象 252
7.2 元組和命名元組 254
使用typing.NamedTuple的命名元組 257
7.3 數(shù)據(jù)類 260
7.4 字典 264
7.4.1 字典的用例 270
7.4.2 使用defaultdict 271
7.5 列表 275
列表排序 278
7.6 集合 285
7.7 3種隊(duì)列 289
7.8 案例學(xué)習(xí) 293
7.8.1 邏輯模型 294
7.8.2 凍結(jié)的數(shù)據(jù)類 297
7.8.3 NamedTuple類 300
7.8.4 結(jié)論 303
7.9 回顧 304
7.10 練習(xí) 304
7.11 總結(jié) 306
第8章 面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程 307
8.1 Python的內(nèi)置函數(shù) 307
8.1.1 len()函數(shù) 308
8.1.2 reversed()函數(shù) 309
8.1.3 enumerate()函數(shù) 310
8.2 方法重載的另一種方式 312
8.2.1 參數(shù)的默認(rèn)值 314
8.2.2 可變參數(shù)列表 319
8.2.3 參數(shù)解包 326
8.3 函數(shù)也是對(duì)象 328
8.3.1 函數(shù)對(duì)象和回調(diào)函數(shù) 330
8.3.2 用函數(shù)給類打補(bǔ)丁 336
8.3.3 可調(diào)用對(duì)象 338
8.4 文件I/O 340
把它放在上下文中 343
8.5 案例學(xué)習(xí) 348
8.5.1 處理概述 348
8.5.2 分割數(shù)據(jù) 350
8.5.3 重新思考分類 351
8.5.4 partition()函數(shù) 354
8.5.5 一次性分割 355
8.6 回顧 358
8.7 練習(xí) 359
8.8 總結(jié) 360
第9章 字符串、序列化和文件路徑 361
9.1 字符串 362
9.1.1 字符串操作 363
9.1.2 字符串格式化 366
9.1.3 字符串是Unicode 377
9.2 正則表達(dá)式 383
9.2.1 模式匹配 385
9.2.2 用正則表達(dá)式解析信息 394
9.3 文件系統(tǒng)路徑 398
9.4 序列化對(duì)象 402
9.4.1 定制pickle 405
9.4.2 用JSON序列化對(duì)象 408
9.5 案例學(xué)習(xí) 411
9.5.1 CSV格式設(shè)計(jì) 412
9.5.2 CSV字典閱讀器 413
9.5.3 CSV列表閱讀器 416
9.5.4 JSON序列化 418
9.5.5 用換行符分隔的JSON 420
9.5.6 JSON驗(yàn)證 421
9.6 回顧 424
9.7 練習(xí) 424
9.8 總結(jié) 426
第10章 迭代器模式 427
10.1 設(shè)計(jì)模式簡介 427
10.2 迭代器 428
迭代器協(xié)議 429
10.3 推導(dǎo)式 432
10.3.1 列表推導(dǎo)式 432
10.3.2 集合和字典推導(dǎo)式 435
10.3.3 生成器表達(dá)式 436
10.4 生成器函數(shù) 439
10.4.1 通過另一個(gè)可迭代對(duì)象產(chǎn)生元素 444
10.4.2 生成器堆棧 446
10.5 案例學(xué)習(xí) 450
10.5.1 相關(guān)集合知識(shí) 451
10.5.2 多分區(qū) 452
10.5.3 測試 457
10.5.4 基本的KNN算法 459
10.5.5 使用bisect模塊的KNN 460
10.5.6 使用headq模塊的KNN 462
10.5.7 結(jié)論 462
10.6 回顧 465
10.7 練習(xí) 465
10.8 總結(jié) 467
第11章 通用設(shè)計(jì)模式 468
11.1 裝飾器模式 469
11.1.1 裝飾器模式示例 470
11.1.2 Python中的裝飾器 478
11.2 觀察者模式 482
觀察者模式示例 483
11.3 策略模式 487
11.3.1 策略模式示例 488
11.3.2 Python中的策略模式 492
11.4 命令模式 493
命令模式示例 494
11.5 狀態(tài)模式 499
11.5.1 狀態(tài)模式示例 500
11.5.2 狀態(tài)模式與策略模式 508
11.6 單例模式 509
單例模式的實(shí)現(xiàn) 510
11.7 案例學(xué)習(xí) 515
11.8 回顧 524
11.9 練習(xí) 525
11.10 總結(jié) 526
第12章 高級(jí)設(shè)計(jì)模式 527
12.1 適配器模式 527
適配器模式示例 529
12.2 外觀模式 533
外觀模式示例 534
12.3 享元模式 538
12.3.1 Python中的享元模式示例 540
12.3.2 包含多條消息的緩沖區(qū) 547
12.3.3 使用Python的__slots__優(yōu)化內(nèi)存 549
12.4 抽象工廠模式 551
12.4.1 抽象工廠模式示例 552
12.4.2 Python中的抽象工廠模式 558
12.5 組合模式 559
組合模式示例 561
12.6 模板模式 567
模板模式示例 568
12.7 案例學(xué)習(xí) 574
12.8 回顧 577
12.9 練習(xí) 577
12.10 總結(jié) 579
第13章 測試面向?qū)ο蟮某绦?580
13.1 為什么要測試 580
13.1.1 測試驅(qū)動(dòng)開發(fā) 582
13.1.2 測試目標(biāo) 583
13.1.3 測試模式 584
13.2 使用unittest進(jìn)行單元測試 586
13.3 使用pytest進(jìn)行單元測試 588
13.3.1 pytest的設(shè)置和清理函數(shù) 591
13.3.2 pytest用于設(shè)置和清理的fixture 594
13.3.3 更高階的fixture 599
13.3.4 用pytest跳過測試 606
13.4 使用Mock模擬對(duì)象 608
13.4.1 其他打補(bǔ)丁技術(shù) 612
13.4.2 sentinal對(duì)象 615
13.5 進(jìn)行多少測試才是足夠的 617
13.6 開發(fā)和測試 621
13.7 案例學(xué)習(xí) 622
13.7.1 距離算法類的單元測試 623
13.7.2 Hyperparameter類的單元測試 629
13.8 回顧 633
13.9 練習(xí) 634
13.10 總結(jié) 636
第14章 并發(fā) 637
并發(fā)處理的背景 638
14.1 線程 640
線程的許多問題 642
14.2 多進(jìn)程 644
14.2.1 多進(jìn)程池 647
14.2.2 隊(duì)列 651
14.2.3 多進(jìn)程的問題 656
14.3 future 657
14.4 AsyncIO 662
14.4.1 AsyncIO實(shí)戰(zhàn) 663
14.4.2 讀取AsyncIO future 665
14.4.3 網(wǎng)絡(luò)AsyncIO 666
14.4.4 日志編寫演示 674
14.4.5 AsyncIO客戶端 677
14.5 哲學(xué)家用餐問題 681
14.6 案例學(xué)習(xí) 685
14.7 回顧 690
14.8 練習(xí) 690
14.9 總結(jié) 692
1.1 面向?qū)ο蠛喗?1
1.2 對(duì)象和類 3
1.3 定義屬性和行為 6
1.3.1 用數(shù)據(jù)描述對(duì)象的狀態(tài) 6
1.3.2 行為就是動(dòng)作 9
1.4 隱藏細(xì)節(jié)并創(chuàng)建公共接口 10
1.5 組合 13
1.6 繼承 16
1.6.1 繼承提供抽象 19
1.6.2 多重繼承 19
1.7 案例學(xué)習(xí) 21
1.7.1 簡介和問題概述 22
1.7.2 上下文視圖 24
1.7.3 邏輯視圖 27
1.7.4 過程視圖 29
1.7.5 開發(fā)視圖 31
1.7.6 物理視圖 33
1.7.7 結(jié)論 34
1.8 回顧 35
1.9 練習(xí) 35
1.10 總結(jié) 36
第2章 Python的對(duì)象 37
2.1 類型提示 37
2.2 創(chuàng)建Python的類 43
2.2.1 添加屬性 44
2.2.2 讓它做點(diǎn)什么 45
2.2.3 初始化對(duì)象 49
2.2.4 類型提示和默認(rèn)值 52
2.2.5 使用文檔字符串 53
2.3 模塊和包 56
2.3.1 組織模塊 59
2.3.2 組織模塊內(nèi)容 63
2.4 誰可以訪問我的數(shù)據(jù) 68
2.5 第三方庫 69
2.6 案例學(xué)習(xí) 72
2.6.1 邏輯視圖 72
2.6.2 樣本和狀態(tài) 74
2.6.3 樣本狀態(tài)轉(zhuǎn)換 75
2.6.4 類的職責(zé) 80
2.6.5 TrainingData類 81
2.7 回顧 85
2.8 練習(xí) 85
2.9 總結(jié) 86
第3章 當(dāng)對(duì)象相似時(shí) 87
3.1 基本繼承 88
3.1.1 擴(kuò)展內(nèi)置對(duì)象 91
3.1.2 重寫和super 94
3.2 多重繼承 96
3.2.1 鉆石型繼承問題 100
3.2.2 不同集合的參數(shù) 107
3.3 多態(tài) 110
3.4 案例學(xué)習(xí) 114
3.4.1 邏輯視圖 115
3.4.2 另一種距離算法 120
3.5 回顧 122
3.6 練習(xí) 122
3.7 總結(jié) 123
第4章 異常捕獲 124
4.1 拋出異常 125
4.1.1 拋出一個(gè)異常 127
4.1.2 異常的作用 129
4.1.3 處理異常 131
4.1.4 異常的層級(jí) 138
4.1.5 定義我們自己的異常 139
4.1.6 異常并不是例外 142
4.2 案例學(xué)習(xí) 146
4.2.1 上下文視圖 147
4.2.2 過程視圖 148
4.2.3 什么可能出錯(cuò) 149
4.2.4 錯(cuò)誤的行為 150
4.2.5 通過CSV文件創(chuàng)建樣本 151
4.2.6 驗(yàn)證枚舉值 155
4.2.7 讀取CSV文件 157
4.2.8 不要重復(fù)你自己 159
4.3 回顧 160
4.4 練習(xí) 161
4.5 總結(jié) 162
第5章 何時(shí)使用面向?qū)ο缶幊?163
5.1 將對(duì)象看作對(duì)象 163
5.2 通過屬性向類數(shù)據(jù)添加行為 170
5.2.1 屬性的細(xì)節(jié) 173
5.2.2 裝飾器——另一種創(chuàng)建屬性的方法 176
5.2.3 決定何時(shí)使用屬性 177
5.3 管理器對(duì)象 180
5.3.1 刪除重復(fù)的代碼 186
5.3.2 實(shí)踐 188
5.4 案例學(xué)習(xí) 192
5.4.1 輸入驗(yàn)證 192
5.4.2 輸入分塊 195
5.4.3 樣本的類層級(jí) 196
5.4.4 purpose枚舉類 198
5.4.5 Property setters 201
5.4.6 重復(fù)的if語句 201
5.5 回顧 202
5.6 練習(xí) 202
5.7 總結(jié) 203
第6章 抽象基類和運(yùn)算符重載 204
6.1 創(chuàng)建抽象基類 206
6.1.1 collections模塊中的抽象基類 208
6.1.2 抽象基類和類型提示 211
6.1.3 collections.abc模塊 212
6.1.4 創(chuàng)建自己的抽象基類 219
6.1.5 揭開魔法的神秘面紗 224
6.2 運(yùn)算符重載 225
6.3 擴(kuò)展內(nèi)置類 232
6.4 元類 235
6.5 案例學(xué)習(xí) 241
6.5.1 用兩個(gè)子列表擴(kuò)展list類 241
6.5.2 分割的洗牌策略 244
6.5.3 分割的增量策略 246
6.6 回顧 249
6.7 練習(xí) 250
6.8 總結(jié) 251
第7章 Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 252
7.1 空對(duì)象 252
7.2 元組和命名元組 254
使用typing.NamedTuple的命名元組 257
7.3 數(shù)據(jù)類 260
7.4 字典 264
7.4.1 字典的用例 270
7.4.2 使用defaultdict 271
7.5 列表 275
列表排序 278
7.6 集合 285
7.7 3種隊(duì)列 289
7.8 案例學(xué)習(xí) 293
7.8.1 邏輯模型 294
7.8.2 凍結(jié)的數(shù)據(jù)類 297
7.8.3 NamedTuple類 300
7.8.4 結(jié)論 303
7.9 回顧 304
7.10 練習(xí) 304
7.11 總結(jié) 306
第8章 面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程 307
8.1 Python的內(nèi)置函數(shù) 307
8.1.1 len()函數(shù) 308
8.1.2 reversed()函數(shù) 309
8.1.3 enumerate()函數(shù) 310
8.2 方法重載的另一種方式 312
8.2.1 參數(shù)的默認(rèn)值 314
8.2.2 可變參數(shù)列表 319
8.2.3 參數(shù)解包 326
8.3 函數(shù)也是對(duì)象 328
8.3.1 函數(shù)對(duì)象和回調(diào)函數(shù) 330
8.3.2 用函數(shù)給類打補(bǔ)丁 336
8.3.3 可調(diào)用對(duì)象 338
8.4 文件I/O 340
把它放在上下文中 343
8.5 案例學(xué)習(xí) 348
8.5.1 處理概述 348
8.5.2 分割數(shù)據(jù) 350
8.5.3 重新思考分類 351
8.5.4 partition()函數(shù) 354
8.5.5 一次性分割 355
8.6 回顧 358
8.7 練習(xí) 359
8.8 總結(jié) 360
第9章 字符串、序列化和文件路徑 361
9.1 字符串 362
9.1.1 字符串操作 363
9.1.2 字符串格式化 366
9.1.3 字符串是Unicode 377
9.2 正則表達(dá)式 383
9.2.1 模式匹配 385
9.2.2 用正則表達(dá)式解析信息 394
9.3 文件系統(tǒng)路徑 398
9.4 序列化對(duì)象 402
9.4.1 定制pickle 405
9.4.2 用JSON序列化對(duì)象 408
9.5 案例學(xué)習(xí) 411
9.5.1 CSV格式設(shè)計(jì) 412
9.5.2 CSV字典閱讀器 413
9.5.3 CSV列表閱讀器 416
9.5.4 JSON序列化 418
9.5.5 用換行符分隔的JSON 420
9.5.6 JSON驗(yàn)證 421
9.6 回顧 424
9.7 練習(xí) 424
9.8 總結(jié) 426
第10章 迭代器模式 427
10.1 設(shè)計(jì)模式簡介 427
10.2 迭代器 428
迭代器協(xié)議 429
10.3 推導(dǎo)式 432
10.3.1 列表推導(dǎo)式 432
10.3.2 集合和字典推導(dǎo)式 435
10.3.3 生成器表達(dá)式 436
10.4 生成器函數(shù) 439
10.4.1 通過另一個(gè)可迭代對(duì)象產(chǎn)生元素 444
10.4.2 生成器堆棧 446
10.5 案例學(xué)習(xí) 450
10.5.1 相關(guān)集合知識(shí) 451
10.5.2 多分區(qū) 452
10.5.3 測試 457
10.5.4 基本的KNN算法 459
10.5.5 使用bisect模塊的KNN 460
10.5.6 使用headq模塊的KNN 462
10.5.7 結(jié)論 462
10.6 回顧 465
10.7 練習(xí) 465
10.8 總結(jié) 467
第11章 通用設(shè)計(jì)模式 468
11.1 裝飾器模式 469
11.1.1 裝飾器模式示例 470
11.1.2 Python中的裝飾器 478
11.2 觀察者模式 482
觀察者模式示例 483
11.3 策略模式 487
11.3.1 策略模式示例 488
11.3.2 Python中的策略模式 492
11.4 命令模式 493
命令模式示例 494
11.5 狀態(tài)模式 499
11.5.1 狀態(tài)模式示例 500
11.5.2 狀態(tài)模式與策略模式 508
11.6 單例模式 509
單例模式的實(shí)現(xiàn) 510
11.7 案例學(xué)習(xí) 515
11.8 回顧 524
11.9 練習(xí) 525
11.10 總結(jié) 526
第12章 高級(jí)設(shè)計(jì)模式 527
12.1 適配器模式 527
適配器模式示例 529
12.2 外觀模式 533
外觀模式示例 534
12.3 享元模式 538
12.3.1 Python中的享元模式示例 540
12.3.2 包含多條消息的緩沖區(qū) 547
12.3.3 使用Python的__slots__優(yōu)化內(nèi)存 549
12.4 抽象工廠模式 551
12.4.1 抽象工廠模式示例 552
12.4.2 Python中的抽象工廠模式 558
12.5 組合模式 559
組合模式示例 561
12.6 模板模式 567
模板模式示例 568
12.7 案例學(xué)習(xí) 574
12.8 回顧 577
12.9 練習(xí) 577
12.10 總結(jié) 579
第13章 測試面向?qū)ο蟮某绦?580
13.1 為什么要測試 580
13.1.1 測試驅(qū)動(dòng)開發(fā) 582
13.1.2 測試目標(biāo) 583
13.1.3 測試模式 584
13.2 使用unittest進(jìn)行單元測試 586
13.3 使用pytest進(jìn)行單元測試 588
13.3.1 pytest的設(shè)置和清理函數(shù) 591
13.3.2 pytest用于設(shè)置和清理的fixture 594
13.3.3 更高階的fixture 599
13.3.4 用pytest跳過測試 606
13.4 使用Mock模擬對(duì)象 608
13.4.1 其他打補(bǔ)丁技術(shù) 612
13.4.2 sentinal對(duì)象 615
13.5 進(jìn)行多少測試才是足夠的 617
13.6 開發(fā)和測試 621
13.7 案例學(xué)習(xí) 622
13.7.1 距離算法類的單元測試 623
13.7.2 Hyperparameter類的單元測試 629
13.8 回顧 633
13.9 練習(xí) 634
13.10 總結(jié) 636
第14章 并發(fā) 637
并發(fā)處理的背景 638
14.1 線程 640
線程的許多問題 642
14.2 多進(jìn)程 644
14.2.1 多進(jìn)程池 647
14.2.2 隊(duì)列 651
14.2.3 多進(jìn)程的問題 656
14.3 future 657
14.4 AsyncIO 662
14.4.1 AsyncIO實(shí)戰(zhàn) 663
14.4.2 讀取AsyncIO future 665
14.4.3 網(wǎng)絡(luò)AsyncIO 666
14.4.4 日志編寫演示 674
14.4.5 AsyncIO客戶端 677
14.5 哲學(xué)家用餐問題 681
14.6 案例學(xué)習(xí) 685
14.7 回顧 690
14.8 練習(xí) 690
14.9 總結(jié) 692
展開全部
Python面向?qū)ο缶幊?第4版) 作者簡介
Steven Lott從計(jì)算機(jī)還是昂貴且稀有的大型設(shè)備時(shí)就開始編程。他在高科技領(lǐng)域工作了幾十年，接觸到了許多思想和技術(shù)，包括一些不那么好的技術(shù)，但其中絕大多數(shù)技術(shù)是有用的，有助于發(fā)展其他技術(shù)。Steven Lott自20世紀(jì)90年代以來一直在使用Python，開發(fā)了各種工具和應(yīng)用程序。他為Packt出版社撰寫了多本圖書，包括《Python面向?qū)ο缶幊讨改稀贰ⅰ禤ython經(jīng)典實(shí)例》和《Python函數(shù)式編程》。他是一位技術(shù)狂人，生活在常年停靠于美國東海岸的一艘船上。他的生活就像這句格言：不要回家，除非你有故事可講。Dusty Phillips是一位加拿大作家和軟件開發(fā)人員。他的職業(yè)生涯豐富多彩，他曾在大型政府機(jī)構(gòu)、大型社交網(wǎng)絡(luò)公司工作，也曾在只有兩個(gè)人的創(chuàng)業(yè)公司工作，還曾在規(guī)模介于二者之間的機(jī)構(gòu)或公司工作。除了《Python面向?qū)ο缶幊獭罚珼usty還在O’ Reilly出版社出版了Creating Apps in Kivy一書。他現(xiàn)在專注于寫小說。
麥?zhǔn)澹久顝⿵?qiáng)，畢業(yè)于浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)系，現(xiàn)任某世界頭部資產(chǎn)管理公司中國區(qū)技術(shù)負(fù)責(zé)人。他是Python和AI技術(shù)的愛好者和傳播者，同時(shí)也是浙江省人工智能學(xué)會(huì)的理事。麥?zhǔn)宓淖悦襟w賬號(hào)“麥?zhǔn)寰幊?rdquo;在全網(wǎng)擁有超過10萬名粉絲。他在人民郵電出版社出版了《麥?zhǔn)鍘銓W(xué)Python》和《Python辦公效率手冊(cè)》。此外，他還與香港科技大學(xué)等高校的老師聯(lián)合開發(fā)了多套深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)課程。麥?zhǔn)逶啻问苎诒本┐髮W(xué)、華為等高校和企業(yè)進(jìn)行人工智能相關(guān)技術(shù)的分享。他出生于山東，現(xiàn)主要生活在杭州，愛好長跑和爬山，曾多次完成半程馬拉松和全程馬拉松比賽，并登頂過三山五岳。
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