Effective Python 编写高质量Python代码的90个有效方法(原书第2版)( 货号:711167402) 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子书 mobi 在线

基本信息

商品名称： Effective Python 编写高质量Python代码的90个有效方法(原书第2版)

出版社： 机械工业出版社

出版时间：2021-04-15

作者：

译者：

开本：

定价： 129.00

页数：0

印次： 1

ISBN号：9787111674023

商品类型：图书

版次： 1 内容提要

"本书能够帮你掌握真正的 Pythonic 编程方式，充分发挥 Python 的优势，写出健壮而高效的代码。Scott Meyers在其名著Effective C++中开创了一种用简明的场景实例来讲述编程经验的方式，本书作者Brett Slatkin也沿用这种方式，向大家讲解 Python 的编程原则、开发技巧与便捷方案，形成 90 条建议并配有实用的范例代码，以便大家能够扎实地掌握 Python 语言。

本书的关键内容包括：

· 31 条新的实用建议，这些建议涵盖 Python 开发的几个主要方面。

· 对各种语句、表达式与内置类型做了详细讲解与演示。

· 怎样写出意图清晰、便于复用而且不容易出现 bug 的函数。

· 怎样更好地使用推导机制与生成器函数。

· 怎样用类与接口准确展示相关的行为。

· 怎样避开元类与动态属性中的一些陷阱。

· 怎样用更高效且更清晰的方法写出并发与并行程序。

· 怎样优化程序性能并提升代码质量。

· 用于改进调试与测试工作的技术与内置模块。

· 与协作开发有关的工具和经验。"

本书赞誉

译者序

前言

致谢

第1章　培养Pythonic思维　// 1

第1条　查询自己使用的Python版本　// 1

第2条　遵循PEP 8风格指南　// 2

第3条　了解bytes与str的区别　// 5

第4条　用支持插值的f-string取代C风格的格式字符串与str.format方法　// 9

第5条　用辅助函数取代复杂的表达式　// 19

第6条　把数据结构直接拆分到多个变量里，不要专门通过下标访问　// 21

第7条　尽量用enumerate取代range　// 25

第8条　用zip函数同时遍历两个迭代器　// 26

第9条　不要在for与while循环后面写else块　// 28

第10条　用赋值表达式减少重复代码　// 31

第2章　列表与字典　// 37

第11条　学会对序列做切片　// 37

第12条　不要在切片里同时指定起止下标与步进　// 40

第13条　通过带星号的unpacking操作来捕获多个元素，不要用切片　// 42

第14条　用sort方法的key参数来表示复杂的排序逻辑　// 45

第15条　不要过分依赖给字典添加条目时所用的顺序　// 51

第16条　用get处理键不在字典中的情况，不要使用in与KeyError　// 56

第17条　用defaultdict处理内部状态中缺失的元素，而不要用setdefault　// 61

第18条　学会利用__missing__构造依赖键的默认值　// 63

第3章　函数　// 66

第19条　不要把函数返回的多个数值拆分到三个以上的变量中　// 66

第20条　遇到意外状况时应该抛出异常，不要返回None　// 69

第21条　了解如何在闭包里面使用外围作用域中的变量　// 71

第22条　用数量可变的位置参数给函数设计清晰的参数列表　// 75

第23条　用关键字参数来表示可选的行为　// 77

第24条　用None和docstring来描述默认值会变的参数　// 80

第25条　用只能以关键字指定和只能按位置传入的参数来设计清晰的参数列表　// 83

第26条　用functools.wraps定义函数修饰器　// 88

第4章　推导与生成　// 91

第27条　用列表推导取代map与filter　// 91

第28条　控制推导逻辑的子表达式不要超过两个　// 93

第29条　用赋值表达式消除推导中的重复代码　// 94

第30条　不要让函数直接返回列表，应该让它逐个生成列表里的值　// 97

第31条　谨慎地迭代函数所收到的参数　// 100

第32条　考虑用生成器表达式改写数据量较大的列表推导　// 104

第33条　通过yield from把多个生成器连起来用　// 106

第34条　不要用send给生成器注入数据　// 108

第35条　不要通过throw变换生成器的状态　// 113

第36条　考虑用itertools拼装迭代器与生成器　// 117

第5章　类与接口　// 122

第37条　用组合起来的类来实现多层结构，不要用嵌套的内置类型　// 122

第38条　让简单的接口接受函数，而不是类的实例　// 128

第39条　通过@classmethod多态来构造同一体系中的各类对象　// 131

第40条　通过super初始化超类　// 136

第41条　考虑用mix-in类来表示可组合的功能　// 140

第42条　优先考虑用public属性表示应受保护的数据，不要用private属性表示　// 144

第43条　自定义的容器类型应该从collections.abc继承　// 149

第6章　元类与属性　// 153

第44条　用纯属性与修饰器取代旧式的setter与getter方法　// 153

第45条　考虑用@property实现新的属性访问逻辑，不要急着重构原有的代码　// 157

第46条　用描述符来改写需要复用的@property方法　// 160

第47条　针对惰性属性使用__getattr__、__getattribute__及__setattr__　// 165

第48条　用__init_subclass__验证子类写得是否正确　// 170

第49条　用__init_subclass__记录现有的子类　// 177

第50条　用__set_name__给类属性加注解　// 181

第51条　优先考虑通过类修饰器来提供可组合的扩充功能，不要使用元类　// 185

第7章　并发与并行　// 191

第52条　用subprocess管理子进程　// 192

第53条　可以用线程执行阻塞式I/O，但不要用它做并行计算　// 195

第54条　利用Lock防止多个线程争用同一份数据　// 199

第55条　用Queue来协调各线程之间的工作进度　// 202

第56条　学会判断什么场合必须做并发　// 210

第57条　不要在每次fan-out时都新建一批Thread实例　// 214

第58条　学会正确地重构代码，以便用Queue做并发　// 218

第59条　如果必须用线程做并发，那就考虑通过ThreadPoolExecutor实现　// 224

第60条　用协程实现高并发的I/O　// 226

第61条　学会用asyncio改写那些通过线程实现的I/O　// 230

第62条　结合线程与协程，将代码顺利迁移到asyncio　// 239

第63条　让asyncio的事件循环保持畅通，以便进一步提升程序的响应能力　// 245

第64条　考虑用concurrent.futures实现真正的并行计算　// 248

第8章　稳定与性能　// 253

第65条　合理利用try/except/else/finally结构中的每个代码块　// 253

第66条　考虑用contextlib和with语句来改写可复用的try/finally代码　// 258

第67条　用datetime模块处理本地时间，不要用time模块　// 262

第68条　用copyreg实现可靠的pickle操作　// 265

第69条　在需要准确计算的场合，用decimal表示相应的数值　// 272

第70条　先分析性能，然后再优化　// 274

第71条　优先考虑用deque实现生产者-消费者队列　// 278

第72条　考虑用bisect搜索已排序的序列　// 284

第73条　学会使用heapq制作优先级队列　// 286

第74条　考虑用memoryview与bytearray来实现无须拷贝的bytes操作　// 294

第9章　测试与调试　// 300

第75条　通过repr字符串输出调试信息　// 301

第76条　在TestCase子类里验证相关的行为　// 304

第77条　把测试前、后的准备与清理逻辑写在setUp、tearDown、setUpModule与tearDownModule中，以防用例之间互相干扰　// 309

第78条　用Mock来模拟受测代码所依赖的复杂函数　// 312

第79条　把受测代码所依赖的系统封装起来，以便于模拟和测试　// 319

第80条　考虑用pdb做交互调试　// 322

第81条　用tracemalloc来掌握内存的使用与泄漏情况　// 326

第10章　协作开发　// 329

第82条　学会寻找由其他Python开发者所构建的模块　// 329

第83条　用虚拟环境隔离项目，并重建依赖关系　// 330

第84条　每一个函数、类与模块都要写docstring　// 335

第85条　用包来安排模块，以提供稳固的API　// 339

第86条　考虑用模块级别的代码配置不同的部署环境　// 344

第87条　为自编的模块定义根异常，让调用者能够专门处理与此API有关的异常　// 346

第88条　用适当的方式打破循环依赖关系　// 350

第89条　重构时考虑通过warnings提醒开发者API已经发生变化　// 355

第90条　考虑通过typing做静态分析，以消除bug　// 361

Brett Slatkin 是 Google 首席软件工程师，他是 Google Surveys 的联合技术创始人，也是 PubSubHubbub 协议的共同创造者之一。此外，Slatkin 还发布了 Google 的第一个云计算产品——App Engine。早在15年前，Slatkin 就开始在工作中使用 Python 管理 Google 大量的服务器群。他拥有纽约哥伦比亚大学计算机工程专业学士学位。

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class LazyDB(object):

def __init__(self):

self.exists = 5

def __getattr__(self, name):

value = 'Value for {}'.format(name)

print 'hhhhh'

setattr(self, name, value)

return value

class LoggingLazyDB(LazyDB):

def __getattr__(self, name):

print 'Called __getattr__{}'.format(name)

return super().__getattr__(name)

data = LoggingLazyDB()

print 'foo exists: {}'.format(hasattr(data, 'foo'))

>>> Called __getattr__foo

>>> foo exists: False

书籍介绍

本书可以帮你掌握真正的 Pythonic 编程方式，令你能够完全发挥出 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 90 条实践原则、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奇妙方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。