【干货书】流畅Python，766页pdf，中英文版

2020 年 3 月 22 日 专知

https://www.oreilly.com/library/view/fluent-python/9781491946237/

Python 官方教程（https://docs.python.org/3/tutorial/）的开头是这样写的：“Python 是一门既容易上手又强大的编程语言。”这句话本身并无大碍，但需要注意的是，正因为它既好学又好用，所以很多Python程序员只用到了其强大功能的一小部分。

只需要几个小时，经验丰富的程序员就能学会用 Python 写出实用的程序。然而随着这最初高产的几个小时变成数周甚至数月，在那些先入为主的编程语言的影响下，开发者们会慢慢地写出带着“口音”的 Python 代码。即便 Python 是你的初恋，也难逃此命运。因为在学校里，抑或是那些入门书上，教授者往往会有意避免只跟语言本身相关的特性。

另外，向那些已在其他语言领域里有了丰富经验的程序员介绍 Python 的时候，我还发现了一个问题：人们总是倾向于寻求自己熟悉的东西。受到其他语言的影响，你大概能猜到Python会支持正则表达式，然后就会去查阅文档。但是如果你从来没见过元组拆包（tuple unpacking），也没听过描述符（descriptor）这个概念，那么估计你也不会特地去搜索它们，然后就永远失去了使用这些Python独有的特性的机会。这也是本书试图解决的一个问题。

第一部分

第一部分只有单独的一章，讲解的是 Python 的数据模型（datamodel），以及如何为了保证行为一致性而使用特殊方法（比如__repr__），毕竟 Python 的一致性是出了名的。其实整本书几乎都是在讲解 Python 的数据模型，第 1 章算是一个概览。

第二部分

第二部分包含了各种集合类型：序列（sequence）、映射（mapping）和集合（set），另外还提及了字符串（str）和字节序列（bytes）的区分。说起来，最后这一点也是让亲者（Python 3 用户）快，仇者（Python 2 用户）痛的一个关键，因为这个区分致使 Python 2代码迁移到 Python 3 的难度陡增。第二部分的目标是帮助读者回忆起Python 内置的类库，顺带解释这些类库的一些不太直观的地方。具体的例子有 Python 3 如何在我们观察不到的地方对 dict 的键重新排序，或者是排序有区域（locale）依赖的字符串时的注意事项。为了达到本部分的目标，有些地方的讲解会比较大而全，像序列类型和映射类型的变种就是这样；有时则会写得很深入，比方说我会对dict 和 set 底层的散列表进行深层次的讨论。

第三部分

如何把函数作为一等对象（first-order object）来使用。第三部分首先会解释前面这句话是什么意思，然后话题延伸到这个概念对那些被广泛使用的设计模型的影响，最后读者会看到如何利用闭包（closure）的概念来实现函数装饰器（function decorator）。这一部分的话题还包括Python 的这些基本概念：可调用（callable）、函数属性（functionattribute）、内省（introspection）、参数注解（parameter annotation）和Python 3 里新出现的 nonlocal 声明。

第四部分

　　到了这里，书的重点转移到了类的构建上面。虽然在第二部分里的例子里就有类声明（class declaration）的出现，但是第四部分会呈现更多的类。和任何面向对象语言一样，Python 还有些自己的特性，这些特性可能并不会出现在你我学习基于类的编程的语言中。这一部分的章节解释了引用（reference）的原理、“可变性”的概念、实例的生命周期、

如何构建自定义的集合类型和 ABC、多重继承该怎么理顺、什么时候应该使用操作符重载及其方法。

第五部分

Python 中有些结构和库不再满足于诸如条件判断、循环和子程序（subroutine）之类的顺序控制流程，第五部分的笔墨会集中在这些构造和库上。我们会从生成器（generator）起步，然后话题会转移到上下文管理器（context manager）和协程（coroutine），其中会涵盖新增的功能强大但又不容易理解的 yield from 语法。这一部分以并发性和面向事件的 I/O 来结尾，其中跟并发性相关的是 collections.futures这个很新的包，它借助 futures 包把线程和进程的概念给封装了起

来；而跟面向事件 I/O 相关的则是 asyncio，它的背后是基于协程和yield from 的 futures 包。

第六部分

　　第六部分的开头会讲到如何动态创建带属性的类，用以处理诸如JSON 这类半结构化的数据。然后会从大家已经熟悉的特性（property）机制入手，用描述符从底层来解释 Python 对象属性的存取。同时，函数、方法和描述符的关系也会被梳理一遍。第六部分会从头至尾地实现一个字段验证器，在这个过程中我们会遇到一些微妙的问题，然后在最后一章中就自然引出像类装饰器（class decorator）和元类（metaclass）这些高级的概念。