【经典书】Effective Python: 编写高质量 Python 代码的 59 个有效方法,610页pdf

2020 年 3 月 20 日 专知

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本书作者BrettSlatkin以使用场景为主导的精练教学方式，汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。作者根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示了Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的佳方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。

本书可以帮你掌握真正的Pythonic编程方式，令你能够发挥出Python语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。Scott Meyers在畅销书《Effective C++》中开创了一种以使用场景为主导的精练教学方式，本书作者Brett Slatkin就以这种方式汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。

Slatkin根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。本书核心内容包括：

● 涵盖Python 3.x及Python 2.x主要应用领域的实用指南，以及与之配套的详细解释及代码范例。

● 与函数相关的编程建议，这些建议有助于我们写出意图清晰、便于复用且缺陷较少的函数。

● 如何准确地表达类与对象的行为。

● 在使用元类和动态属性时，如何避免错误的用法。

● 更为高效的并发及并行方式。

● 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实践方式。

● 旨在改善代码质量和程序性能的调试、测试与优化方案。

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 f ilter 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/f inally 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 121XIV
        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/f inally 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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