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。

成为VIP会员查看完整内容
224

相关内容

【2020新书】实战R语言4,323页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月1日
【实用书】学习用Python编写代码进行数据分析,103页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2020年6月29日
【干货书】《机器学习导论(第二版)》,348页pdf
专知会员服务
245+阅读 · 2020年6月16日
【干货书】机器学习Python实战教程,366页pdf
专知会员服务
338+阅读 · 2020年3月17日
算法与数据结构Python,369页pdf
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月4日
Python数据分析案例实战
炼数成金订阅号
5+阅读 · 2019年5月9日
实战 | 用Python做图像处理(二)
七月在线实验室
17+阅读 · 2018年5月25日
Python3.7中一种懒加载的方式
Python程序员
3+阅读 · 2018年4月27日
快乐的迁移到 Python3
Python程序员
5+阅读 · 2018年3月25日
教你用Python来玩跳一跳
七月在线实验室
6+阅读 · 2018年1月2日
机器学习(28)【降维】之sklearn中PCA库讲解与实战
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2017年11月27日
机器学习(7)之感知机python实现
机器学习算法与Python学习
4+阅读 · 2017年7月23日
The Evolved Transformer
Arxiv
5+阅读 · 2019年1月30日
Arxiv
3+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
5+阅读 · 2018年3月28日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月27日
VIP会员
相关VIP内容
【2020新书】实战R语言4,323页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月1日
【实用书】学习用Python编写代码进行数据分析,103页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2020年6月29日
【干货书】《机器学习导论(第二版)》,348页pdf
专知会员服务
245+阅读 · 2020年6月16日
【干货书】机器学习Python实战教程,366页pdf
专知会员服务
338+阅读 · 2020年3月17日
算法与数据结构Python,369页pdf
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月4日
相关资讯
Python数据分析案例实战
炼数成金订阅号
5+阅读 · 2019年5月9日
实战 | 用Python做图像处理(二)
七月在线实验室
17+阅读 · 2018年5月25日
Python3.7中一种懒加载的方式
Python程序员
3+阅读 · 2018年4月27日
快乐的迁移到 Python3
Python程序员
5+阅读 · 2018年3月25日
教你用Python来玩跳一跳
七月在线实验室
6+阅读 · 2018年1月2日
机器学习(28)【降维】之sklearn中PCA库讲解与实战
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2017年11月27日
机器学习(7)之感知机python实现
机器学习算法与Python学习
4+阅读 · 2017年7月23日
相关论文
微信扫码咨询专知VIP会员