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Effective Python:编写高质量Python代码的59个有效方法

Effective Python:编写高质量Python代码的59个有效方法封面
Effective Python:编写高质量Python代码的59个有效方法
Effective Python:编写高质量Python代码的59个有效方法内容简介

《Effective Python:编写高质量Python代码的59个有效办法》用Python编写程序,是相当容易的,所以这门言语非常盛行。但若想把握Python所特有的优势、魅力和表达能力,则相当困难,而且言语中还有很多隐藏的圈套,容易令开发者犯错。

本书可以帮你把握真实的Pythonic编程方法,令你可以完全发挥出Python言语的强大功用,并写出强健而高效的代码。Scott Meyers在畅销书《Effective C++》中创始了一种以运用场景为主导的精练教学方法,本书作者Brett Slatkin就以这种方法汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案,并以实用的代码典范来解说它们。

Slatkin根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验,提醒Python言语中一些不为人知的微妙特性,并给出了可以改进代码功用及运转效率的习惯用法。通过本书,你可以了解到解决关键编程使命所用的最佳方法,并学会编写易于了解、便于保护且利于改进的代码。

本书核心内容包括:

包括Python 3.x及Python 2.x首要应用领域的实用指南,以及与之配套的具体解说及代码典范。

与函数相关的编程建议,这些建议有助于我们写出目的明晰、便于复用且缺点较少的函数。

怎么准确地表达类与对象的行为。

在运用元类和动态特点时,怎么避免错误的用法。

更为高效的并发及并行方法。

与Python内置模块相关的编程技巧和习惯用法。

多人协作时所用的开发工具和最佳实践方法。

旨在改进代码质量和程序性能的调试、测验与优化方案。

Effective Python:编写高质量Python代码的59个有效方法作者简介

Google高级软件工程师Brett Slatkin融合自己多年Python开发实战经验,深入探讨编写高质量Python代码的技巧、禁忌和最佳实践。

涵盖Python3.x和Python2.x主要应用领域,汇聚59条优秀实践原则、开发技巧和便捷方案,包含大量实用范例代码。

Effective Python:编写高质量Python代码的59个有效方法目录
本书赞誉
译者序
前言
致谢
第1章 用Pythonic方式来思考 1
第1条:确认自己所用的Python版本 1
第2条:遵循PEP 8风格指南 3
第3条:了解bytes、str与unicode的区别 5
第4条:用辅助函数来取代复杂的表达式 8
第5条:了解切割序列的办法 10
第6条:在单次切片操作内,不要同时指定start、end和stride 13
第7条:用列表推导来取代map和filter 15
第8条:不要使用含有两个以上表达式的列表推导 16
第9条:用生成器表达式来改写数据量较大的列表推导 18
第10条:尽量用enumerate取代range 20
第11条:用zip函数同时遍历两个迭代器 21
第12条:不要在for和while循环后面写else块 23
第13条:合理利用try/except/else/finally结构中的每个代码块 25
第2章 函数 28
第14条:尽量用异常来表示特殊情况,而不要返回None 28
第15条:了解如何在闭包里使用外围作用域中的变量 30
第16条:考虑用生成器来改写直接返回列表的函数 35
第17条:在参数上面迭代时,要多加小心 37
第18条:用数量可变的位置参数减少视觉杂讯 41
第19条:用关键字参数来表达可选的行为 43
第20条:用None和文档字符串来描述具有动态默认值的参数 46
第21条:用只能以关键字形式指定的参数来确保代码明晰 49
第3章 类与继承 53
第22条:尽量用辅助类来维护程序的状态,而不要用字典和元组 53
第23条:简单的接口应该接受函数,而不是类的实例 58
第24条:以@classmethod形式的多态去通用地构建对象 62
第25条:用super初始化父类 67
第26条:只在使用Mix-in组件制作工具类时进行多重继承 71
第27条:多用public属性,少用private属性 75
第28条:继承collections.abc以实现自定义的容器类型 79
第4章 元类及属性 84
第29条:用纯属性取代get和set方法 84
第30条:考虑用@property来代替属性重构 88
第31条:用描述符来改写需要复用的@property方法 92
第32条:用__getattr__、__getattribute__和__setattr__实现按需生成的属性 97
第33条:用元类来验证子类 102
第34条:用元类来注册子类 104
第35条:用元类来注解类的属性 108
第5章 并发及并行 112
第36条:用subprocess模块来管理子进程 113
第37条:可以用线程来执行阻塞式I/O,但不要用它做平行计算 117
第38条:在线程中使用Lock来防止数据竞争 121
第39条:用Queue来协调各线程之间的工作 124
第40条:考虑用协程来并发地运行多个函数 131
第41条:考虑用concurrent.futures来实现真正的平行计算 141
第6章 内置模块 145
第42条:用functools.wraps定义函数修饰器 145
第43条:考虑以contextlib和with语句来改写可复用的try/finally代码 148
第44条:用copyreg实现可靠的pickle操作 151
第45条:应该用datetime模块来处理本地时间,而不是用time模块 157
第46条:使用内置算法与数据结构 161
第47条:在重视精确度的场合,应该使用decimal 166
第48条:学会安装由Python开发者社区所构建的模块 168
第7章 协作开发 170
第49条:为每个函数、类和模块编写文档字符串 170
第50条:用包来安排模块,并提供稳固的API 174
第51条:为自编的模块定义根异常,以便将调用者与API相隔离 179
第52条:用适当的方式打破循环依赖关系 182
第53条:用虚拟环境隔离项目,并重建其依赖关系 187
第8章 部署 193
第54条:考虑用模块级别的代码来配置不同的部署环境 193
第55条:通过repr字符串来输出调试信息 195
第56条:用unittest来测试全部代码 198
第57条:考虑用pdb实现交互调试 201
第58条:先分析性能,然后再优化 203
第59条:用tracemalloc来掌握内存的使用及泄漏情况 208
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