荐书丨Python 3学习笔记(上卷)

Python3.6解析与实践

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基于Python 3.6,深入语言底层

分析解释器的工作机制,摆脱对Python易学难精的尴尬境地

助力从Python 2平滑过渡到Python 3


写作本书时,我已然摆脱“萌新”身份,算是稍有经验的作者。可即便如此,我依然无法保证本书的内容完全正确,且满足所有人的胃口。显然,这不可能做到。


在我看来,图书大抵分两类:学习和研究。学习类书籍满足日常学习和提升需要,用简练的语言把问题说清楚。最关键的是有清晰的线索,把散乱的知识串联起来,学习者可据此了解前因后果。至于研究类图书或论文,则应摆脱基础,摆脱语法,重点关注算法、架构、性能,乃至内部实现。所有这些,均以思想为支撑,超脱语言窠臼,构建并完善体系。


不同于写散文或小说,技术类图书的文字不好组织。自然语言易阅读,但不便描述有复杂流程分支的逻辑,易导致歧义。更何况,这其中还有各种转译带来的麻烦。故技术类图书应以自然语言开宗明义,阐述理论与规则,随后用代码对这段文字进行解释,毕竟代码先天有描述逻辑的优势。


很多书,尤其是英文版的图书,习惯于用大量篇幅对代码示例做各种讲解。我感觉这有些啰唆,想必很少有人去读第二遍,大家最多也就是用记号笔画出重点而已。既然如此,我们为何不信读者能阅读并理解这些代码呢?这本来就是程序员吃饭的本钱,最多在关键位置辅以注释便可。当然,阅读前提怕是要设定为非入门读者。好在我一再强调自己写的是第二本书,或曰“闲书”。


在本书中,对于理论层面,我会尝试说得明白些。当然,书中还会引入一些类比,这些类比或许不是非常合适,但却可以加深读者对相关问题的理解,毕竟不是所有人都能明白那些云里雾里的抽象理念。一如上面所言,文字与代码相辅相成,我们应静下心来用代码去验证文字背后的含义。在我眼里,代码也是一种自然语言,缩排跳转仿若图形,本就是最好的笔记注释。起码它离机器语言上有些距离,是为了便于人类阅读而发明的。


雨  痕

《Python 3学习笔记(上卷)》


主要内容

经过9 年的发展,Python 3 生态已相当成熟。无论是语言进化、解释器性能提升,还是第三方支持,都是如此。随着Python 2.7 EOF 日趋临近,迁移到Python 3 的各种障碍也被逐一剔除。是时候在新环境下学习或工作了。


人们常说Python 简单易学,但这是以封装和隐藏复杂体系为代价的。仅阅读语言规范很难深入,亦无从发挥其应有能力,易学难精才是常态。本书尝试通过分析解释器的工作机制来解析Python 3.6 语言理论,以期帮助读者加深理解。


作者简介

雨痕,自1996年开始从事计算机软件开发工作以来,已20春秋,期间主要从事核心开发、架构设计,以及部分管理工作。喜欢优雅简洁的代码,著有《Go 语言学习笔记》。


编辑推荐

人们都认为Python简单易学,但其实Python 的复杂程度要远高出许多人的设想,诸多概念被隐藏在看似简单的代码背后。这也是Python易学难精的主要原因。对一门语言的学习如果仅停留在语言规范层面,经不起实战的考验。本书试图从Python 3的解释器入手,剖析语言背后的实现,帮助读者修炼Python技能,不仅会用,还用得好,用得妙。


本书写给谁看

本书着重于剖析语言的相关背景和实现方式,适合有一定 Python 编程基础的读者(比如准备从Python 2.7升级到Python 3.6环境的读者)阅读。至于初学者,建议寻找从零开始、循序渐进地介绍如何编写代码的其他图书为佳。


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《Python 3学习笔记(上卷)》



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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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