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本书对初唐、盛唐及中唐前期32位诗人的生平事迹及著述情况，作了详密的考证，或填补空白，或订正错误，资料翔实，论证严密，多发前人所未发。此外，本书还对所考诗人的创作在文学史上的地位及影响，以及当时的诗坛和诗歌流派，作了宏观的考察，力求总结出文学史的发展规律，其中特别是对大历时期南北不同诗人群体的分析，开启了20世纪80年代以来唐代文学研究中群体研究的新风气。本书初版于1980年，学术界认为这部著作的出版“一下子便把唐文学的研究推进到一个新的层次”（南开大学罗宗强教授《唐诗论学丛考》序）。

重印题记

前 言

杨炯考

杜审言考

王翰考

王湾考

靳能所作王之涣墓志铭跋

崔颢考

常建考

李颀考

王昌龄事迹考略

高适年谱中的几个问题

贾于考

张谓考

张继考

李嘉祐考

刘长卿事迹考辨

韦应物系年考证

刘方平的世系及交游考

戎昱考

戴叔伦的事迹系年及伤口的真伪考辨

顾况考

皇甫冉皇甫曾考

钱起考

关于《柳氏传》与《本事诗》所载韩*事迹考实

卢纶考（附吉中孚、苗发、崔峒、夏侯审）

耿湋考

司空曙考

李端考

《唐代诗人丛考》摭谈

傅璇琮，1933年生，浙江宁波人。1951年考入清华大学中文系，1955年毕业于北京大学中文系。历任中华书局总编辑、编审、国家古籍整理出版规划小组秘书长、清华大学中文系兼职教授、中国社科院文学研究所兼职研究员，中央文史馆馆员。2008年3月起为清华大学中文系教授，博士生导师、清华大学古典文献研究中心主任。主要著作有《唐代诗人丛考》、《李德裕年谱》、《唐代科举与文学》、《唐诗论学丛稿》、《唐人选唐诗新编》，合著有《河岳英灵集研究》，主编《唐才子传校笺》等。

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书籍介绍

本书对初唐、盛唐及中唐前期32位诗人的生平事迹及著述情况，作了详密的考证，或填补空白，或订正错误，资料翔实，论证严密，多发前人所未发。此外，本书还对所考诗人的创作在文学史上的地位及影响，以及当时的诗坛和诗歌流派，作了宏观的考察，力求总结出文学史的发展规律，其中特别是对大历时期南北不同诗人群体的分析，开启了20世纪80年代以来唐代文学研究中群体研究的新风气。本书初版于1980年，学术界认为这部著作的出版“一下子便把唐文学的研究推进到一个新的层次”（南开大学罗宗强教授《唐诗论学丛考》序）。

• 作者： 風姬易溯 发布时间：2017-04-06 02:17:27

  在傅先生生前，小小地接触过几次，性格也是很可爱的。不过真的“见”，还是要到书里更见人呀！

• 作者： PooomBooom 发布时间：2018-02-12 21:43:52

  高中就买了，不大读得进去，十来年一直束之高阁。前一段时间读了陈尚君论唐代诸诗人文字，突然想起这本书，翻了出来，读得津津有味。果然缘分不到，勉强不得。

• 作者： 海豚桃 发布时间：2022-01-11 16:01:31

  部分内容可以借鉴，部分内容与国情不符。

• 作者： 四部居士 发布时间：2013-05-11 21:05:25

  代表性著作，属于开辟新路范式的著作，现在看起来稍平易。考得如何我外行无容置喙，不过有一处或许是作者未加留意，造成微瑕：春秋又叫阳秋，不是西晋初贾太后名春，而是简文帝母名春，可参晋书后妃传。

• 作者： Jack 发布时间：2012-03-20 15:38:27

  杨炯/杜审言/王翰/王湾/王之涣墓志铭跋/崔颢/常建/李欣/王昌龄/高适年谱/贾至/张谓/张继/李嘉祐/刘长卿/韦应物/刘方平/戎昱/戴叔伦/顾况/皇甫冉/钱起/韩翃卢纶等人/耿湋/司空曙/李端

• 作者： 松虛居士 发布时间：2019-08-13 15:12:44

  此書在1980年初版，遠紹乾嘉考據之學而免去瑣碎之病，可謂開風氣之先。書中很多結論已成定論，影響至今，是極重要的著作。

• 我们的知识并非来源于圆本身，而是来源于探索使圆（或者其它圆锥曲线）不完美的原因

  作者：端木赐 发布时间：2012-03-25 21:01:37

• Python代码仅仅能够正确运行还不够，你需要让它运行得更快

  作者：lisa 发布时间：2017-06-08 15:05:36

  Python很容易学。你之所以阅读本书可能是因为你的代码现在能够正确运行，而你希望它能跑得更快。你可以很轻松地修改代码，反复地实现你的想法，你对这一点很满意。但能够轻松实现和代码跑得够快之间的取舍却是一个世人皆知且令人惋惜的现象。而这个问题其实是可以解决的。

  有些人想要让顺序执行的过程跑得更快。有些人需要利用多核架构、集群，或者图形处理单元的优势来解决他们的问题。有些人需要可伸缩系统在保证可靠性的前提下酌情或根据资金多少处理更多或更少的工作。有些人意识到他们的编程技巧，通常是来自其他语言，可能不如别人的自然。

  我们会在本书中覆盖所有这些主题，给出明智的指导去了解瓶颈并提出效率更高、伸缩性更好的解决方案。我们也会在本书中包含那些来自前人的战场故事，让你可以避免重蹈覆辙。

  Python很适合快速开发、生产环境部署，以及可伸缩系统。Python的生态系统里到处都是帮你解决伸缩性的人，让你有更多时间处理那些更有挑战性的工作。

  本书适合哪些人

  你使用Python的时间已经足够长，了解为什么某些代码会跑得慢，也见过以本书讨论的Cython、numpy以及PyPy等技术作为解决方案。你可能还有其他语言的编程经验，因此知道解决性能问题的路不止一条。

  本书主要的目标读者是那些需要解决CPU密集型问题的人，同时我们也会关注数据传输以及内存密集型问题。科学家、工程师、数据分析专家、学者通常会面临这些问题。

  我们还会关注网页开发者可能面临的问题，包括数据的移动以及为了快速提升性能而使用PyPy这样的即时（JIT）编译器。

  如果你有一个C（或C++，或Java）的背景可能会有帮助，但这不是必须的。Python最常用的解释器（CPython——你在命令行输入python时启动的标准解释器）是用C写的，所以各种钩子和库全都血淋淋地暴露了内部的C机制。但我们也会谈到对C一无所知的人也能使用的许多其他技术。

  你可能还具有CPU、内存架构和数据总线的底层知识，还是那句话，这些也不完全是必须的。

  本书不适合哪些人

  本书适用于中高级Python程序员。积极的Python初学者可能可以跟上，但我们建议要具有坚实的Python基础。

  我们不会探讨存储系统优化。如果你有一个SQL或NoSQL瓶颈，本书可能帮不了你。

  你会学到什么

  我们两位作者在业界和学术界工作了很多年，专门应对大数据应用、处理我需要更快得到答案！之类的请求、可伸缩架构等需求。我们会将自己经历千辛万苦获得的经验传授于你，让你免于重蹈覆辙。

  在每一章开头，我们会列出问题，并在后续的文字中回答（如果没有回答，告诉我们，我们会在下一个版本中修正！）。

  我们会覆盖下面这些主题：

  计算机内部结构的背景知识，让你知道在底层发生了什么。

  列表和元组——在这些基本数据结构中细微的语义和速度区别。

  字典和集合——在这些重要数据结构中的内存分配策略和访问算法。

  迭代器——Python风格的代码应该怎样写，用迭代打开无限数据流的大门。

  纯Python方法——如何高效使用Python及其模块。

  使用numpy的矩阵——像一头野兽一样使用心爱的numpy库。

  编译和即时计算——编译成机器码可以跑得更快，让性能分析的结果指引你。

  并发——高效移动数据的方法。

  multiprocessing——使用内建multiprocessing库进行并行计算的各种方式，高效共享numpy矩阵、进程间通信（IPC）的代价和收益。

  集群计算——将你的multiprocessing代码转换成在研究系统以及生产系统的本地集群或远程集群上运行的代码。

  使用更少的RAM——不需要购买大型机就能解决大型问题的方法。

  现场教训——来自前人的战场故事，让你可以避免重蹈覆辙。

  Python 2.7

  Python 2.7在科学和工程计算中是占主导地位的Python版本。在*nix环境（通常是Linux或Mac）下，64位的版本占了主导地位。64位让你能够拥有更宽广的RAM寻址范围。*nix让你构建出的应用程序的行为、部署和配置方法都可以很容易地被别人所理解。

  如果你是一个Windows用户，那么你就要系好安全带了。我们展示的大多数代码都可以正常工作，但有些东西是针对特定操作系统的，你将不得不研究Windows下的解决方案。Windows用户可能面临的最大的困难是模块的安装：搜索StackOverflow等站点应该可以帮助你找到你需要的答案。如果你正在使用Windows，那么使用一台安装了Linux的虚拟机（比如VirtualBox）可能可以帮助你更自由地进行实验。

  Windows用户绝对应该看看那些通过Anaconda、Canopy、Python(x,y)或Sage等Python发行版提供的打包的解决方案。这些发行版也会让Linux和Mac用户的生活简单许多。

  迁移至Python 3

  Python 3是Python的未来，每一个人都在迁移过去。尽管Python 2.7还将在接下来的很多年里面继续跟我们做伴（有些安装版仍在使用2004年的Python 2.4），它的退役日期已经被定在2020年了。

  升级到Python 3.3+让Python库的开发者伤透了脑筋，人们移植代码的速度一直都很慢（这是有原因的），所以人们转用Python 3的速度也很慢。这主要是因为要把一个混用了Python 2的string和Unicode数据类型的应用程序切换成Python 3的Unicode和byte实在太过复杂了。

  通常来说，当你需要重现基于一批值得信任的库的结果时，你不会想要站在危险的技术前沿。高性能Python的开发者更有可能在接下来的几年里使用和信任Python 2.7。

  本书的大多数代码只需要稍做修改就能运行于Python 3.3+（最明显的修改是print从一个语句变成了一个函数）。在一些地方，我们将特地关注Python 3.3+带来的性能提升。一个可能需要你关注的地方是在Python 2.7中 / 表示integer的除法，而在Python 3中它变成了float的除法。当然，作为一个好的开发者，你精心编写的单元测试应该已经在测试你的关键代码路径了，所以如果你的代码需要关注这点，那么你应该已经收到来自你单元测试的警告了。

  scipy和numpy从2010年开始就已经兼容Python 3了。matplotlib从2012年开始兼容，scikit-learn是2013，NLTK是2014，Django是2013。这些库的迁移备忘录可以在它们各自的代码库和新闻组里查看。如果你也有旧代码需要移植到Python 3，那么就值得回顾一下这些库移植的过程。

  我们鼓励你用Python 3.3+进行新项目的开发，但你要当心那些最近刚刚移植还没有多少用户的库——追踪bug将会更困难。比较明智的做法是让你的代码可以兼容Python 3.3+（学习一下__future__模块的导入），这样未来的升级就会更简单。

  有两本参考手册不错：《把Python 2的代码移植到Python 3》和《移植到Python 3：深度指南》。Anaconda或Canopy这样的发行版让你可以同时运行Python 2和Python 3——这会让你的移植变得简单一些。

  版权声明

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  如何引用

  如果你需要使用本书，知识共享许可证要求你署名。署名意味着你需要写一些东西让其他人能够找到本书。下面是一个不错的例子：“High Performance Python by Micha Gorelick and Ian Ozsvald (O’Reilly). Copyright 2014 Micha Gorelick and Ian Ozsvald, 978-1-449-36159-4.”

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  等宽斜体

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  第12章的提供者非常亲切地共享了他们的时间和宝贵的经验。我们感谢Ben Jackson、Radim Řehůřek、Sebastjan Trebca、Alex Kelly、Marko Tasic和Andrew Godwin花费的时间和精力。