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流畅的Python

cnpython187

这本流畅的Python图书,是2017-05-01月由人民邮电出版社所出版的,著作者信息: [巴西] Luciano Ramalho 著,安道,吴珂 译,本版是第1次印刷, ISBN:9787115454157,品牌:人民邮电出版社, 这本书的包装是16开平装,所用纸张为胶版纸,全书页数未知,字数有万字, 是本值得推荐的Python软件开发图书。

此书内容摘要

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法,涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发,以及元编程等不同的方面。

关于此书作者

Luciano Ramalho,从1998年起就成为了Python程序员。他是Python软件基金会的成员,Python.pro.br(巴西的一家培训公司)的共同所有者,还是巴西众创空间Garoa Hacker Clube的联合创始人。他领导过多个软件开发团队,还在巴西的媒体、银行和政府部门教授Python课程。

安道,专注于现代计算机技术的自由翻译,译有《Flask Web 开发》《Python 网络编程攻略》《Ruby on Rails 教程》等书。

吴珂,现为Airbnb公司软件工程师,所在团队主要负责开发和维护各类可伸缩、高性能服务,并在Airbnb内推广面向服务的系统架构。在分布式系统、云存储服务和跨平台SDK开发,以及大规模数据处理等方面有多年经验。

编辑们的推荐

本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔,Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人,从语言设计层面剖析编程细节,兼顾Python 3和Python 2,告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道,教你写出风格地道的Python代码。
● Python数据模型:理解为什么特殊方法是对象行为一致的关键。
● 数据结构:充分利用内置类型,理解Unicode文本和字节二象性。
● 把函数视作对象:把Python函数视作一等对象,并了解这一点对流行的设计模式的影响。
● 面向对象习惯用法:通过构建类学习引用、可变性、接口、运算符重载和多重继承。
● 控制流程:学习使用上下文管理器、生成器、协程,以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。
● 元编程:理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。

流畅的Python图书的目录

前言xvii

第一部分序幕

第1章Python 数据模型2

1.1一摞 Python 风格的纸牌3

1.2如何使用特殊方法6

1.2.1模拟数值类型7

1.2.2字符串表示形式9

1.2.3算术运算符10

1.2.4自定义的布尔值10

1.3特殊方法一览10

1.4为什么 len 不是普通方法12

1.5本章小结12

1.6延伸阅读13

第二部分数据结构

第2章序列构成的数组16

2.1内置序列类型概览17

2.2列表推导和生成器表达式18

2.3元组不仅仅是不可变的列表22

2.4切片28

2.5对序列使用 + 和 *31

2.6序列的增量赋值33

2.7 list.sort 方法和内置函数 sorted36

2.8用 bisect 来管理已排序的序列37

2.9当列表不是首选时41

2.10本章小结49

2.11延伸阅读50

第3章字典和集合54

3.1泛映射类型54

3.2字典推导56

3.3常见的映射方法57

3.4映射的弹性键查询61

3.5字典的变种65

3.6子类化 UserDict65

3.7不可变映射类型67

3.8集合论68

3.9 dict 和 set 的背后73

3.10本章小结80

3.11延伸阅读81

第4章文本和字节序列83

4.1字符问题84

4.2字节概要85

4.3基本的编解码器88

4.4了解编解码问题89

4.5处理文本文件94

4.6为了正确比较而规范化 Unicode 字符串99

4.7Unicode 文本排序105

4.8Unicode 数据库108

4.9支持字符串和字节序列的双模式 API109

4.10本章小结112

4.11延伸阅读113

第三部分把函数视作对象

第5章一等函数118

5.1把函数视作对象119

5.2高阶函数120

5.3匿名函数122

5.4可调用对象122

5.5用户定义的可调用类型123

5.6函数内省124

5.7从定位参数到仅限关键字参数126

5.8获取关于参数的信息127

5.9函数注解131

5.10支持函数式编程的包132

5.11本章小结137

5.12延伸阅读137

第6章使用一等函数实现设计模式141

6.1案例分析:重构“策略”模式142

6.2“命令”模式150

6.3本章小结151

6.4延伸阅读152

第7章函数装饰器和闭包154

7.1装饰器基础知识155

7.2Python 何时执行装饰器156

7.3使用装饰器改进“策略”模式157

7.4变量作用域规则159

7.5闭包161

7.6 nonlocal 声明164

7.7实现一个简单的装饰器165

7.8标准库中的装饰器168

7.9叠放装饰器172

7.10参数化装饰器173

7.11本章小结177

7.12延伸阅读178

第四部分面向对象惯用法

第8章对象引用、可变性和垃圾回收182

8.1变量不是盒子183

8.2标识、相等性和别名184

8.3默认做浅复制187

8.4函数的参数作为引用时190

8.5 del 和垃圾回收195

8.6弱引用196

8.7Python 对不可变类型施加的把戏199

8.8本章小结201

8.9延伸阅读201

第9章符合 Python 风格的对象205

9.1对象表示形式206

9.2再谈向量类206

9.3备选构造方法208

9.4 classmethod 与 staticmethod209

9.5格式化显示210

9.6可散列的 Vector2d213

9.7Python 的私有属性和“受保护的”属性218

9.8使用 __slots__ 类属性节省空间220

9.9覆盖类属性222

9.10本章小结224

9.11延伸阅读225

第10章序列的修改、散列和切片229

10.1 Vector 类:用户定义的序列类型230

10.2 Vector 类第1 版:与 Vector2d 类兼容230

10.3协议和鸭子类型232

10.4 Vector 类第2 版:可切片的序列233

10.5 Vector 类第3 版:动态存取属性237

10.6 Vector 类第4 版:散列和快速等值测试240

10.7 Vector 类第5 版:格式化244

10.8本章小结251

10.9延伸阅读251

第11章接口:从协议到抽象基类256

11.1Python 文化中的接口和协议257

11.2Python 喜欢序列258

11.3使用猴子补丁在运行时实现协议260

11.4Alex Martelli 的水禽262

11.5定义抽象基类的子类266

11.6标准库中的抽象基类267

11.7定义并使用一个抽象基类270

11.8 Tombola 子类的测试方法278

11.9Python 使用 register 的方式281

11.10鹅的行为有可能像鸭子281

11.11本章小结283

11.12延伸阅读284

第12章继承的优缺点289

12.1子类化内置类型很麻烦289

12.2多重继承和方法解析顺序292

12.3多重继承的真实应用296

12.4处理多重继承298

12.5一个现代示例:Django 通用视图中的混入301

12.6本章小结304

12.7延伸阅读304

第13章正确重载运算符307

13.1运算符重载基础308

13.2一元运算符308

13.3重载向量加法运算符 +310

13.4重载标量乘法运算符 *315

13.5众多比较运算符318

13.6增量赋值运算符321

13.7本章小结325

13.8延伸阅读326

第五部分控制流程

第14章可迭代的对象、迭代器和生成器330

14.1 Sentence 类第1 版:单词序列331

14.2可迭代的对象与迭代器的对比334

14.3 Sentence 类第2 版:典型的迭代器337

14.4 Sentence 类第3 版:生成器函数339

14.5 Sentence 类第4 版:惰性实现343

14.6 Sentence 类第5 版:生成器表达式344

14.7何时使用生成器表达式345

14.8另一个示例:等差数列生成器346

14.9标准库中的生成器函数349

14.10Python3.3 中新出现的句法: yield from357

14.11可迭代的归约函数358

14.12深入分析 iter 函数359

14.13案例分析:在数据库转换工具中使用生成器360

14.14把生成器当成协程362

14.15本章小结362

14.16延伸阅读363

第15章上下文管理器和 else 块368

15.1先做这个,再做那个: if 语句之外的 else 块369

15.2上下文管理器和 with 块370

15.3 contextlib 模块中的实用工具374

15.4使用 @contextmanager375

15.5本章小结378

15.6延伸阅读378

第16章协程381

16.1生成器如何进化成协程382

16.2用作协程的生成器的基本行为382

16.3示例:使用协程计算移动平均值385

16.4预激协程的装饰器386

16.5终止协程和异常处理388

16.6让协程返回值391

16.7使用 yield from393

16.8 yield from 的意义398

16.9使用案例:使用协程做离散事件仿真403

16.10本章小结410

16.11延伸阅读411

第17章使用期物处理并发416

17.1示例:网络下载的三种风格416

17.2阻塞型 I/O 和 GIL424

17.3使用 concurrent.futures 模块启动进程424

17.4实验 Executor.map 方法426

17.5显示下载进度并处理错误429

17.6本章小结437

17.7延伸阅读438

第18章使用 asyncio 包处理并发442

18.1线程与协程对比443

18.2使用 asyncio 和 aiohttp 包下载450

18.3避免阻塞型调用454

18.4改进 asyncio 下载脚本456

18.5从回调到期物和协程462

18.6使用 asyncio 包编写服务器466

18.7本章小结475

18.8延伸阅读476

第六部分元编程

第19章动态属性和特性482

19.1使用动态属性转换数据483

19.2使用特性验证属性498

19.3特性全解析500

19.4定义一个特性工厂函数504

19.5处理属性删除操作506

19.6处理属性的重要属性和函数507

19.7本章小结510

19.8延伸阅读510

第20章属性描述符514

20.1描述符示例:验证属性514

20.2覆盖型与非覆盖型描述符对比526

20.3方法是描述符531

20.4描述符用法建议533

20.5描述符的文档字符串和覆盖删除操作534

20.6本章小结535

20.7延伸阅读536

第21章类元编程538

21.1类工厂函数539

21.2定制描述符的类装饰器541

21.3导入时和运行时比较543

21.4元类基础知识547

21.5定制描述符的元类552

21.6元类的特殊方法 __prepare__554

21.7类作为对象556

21.8本章小结557

21.9延伸阅读557

结语560

附录 A辅助脚本563

Python 术语表588

作者简介600

关于封面600

部分内容试读

要不这样吧,如果编程语言里有个地方你弄不明白,而正好又有个人用了这个功能,那就开枪把他打死。这比学习新特性要容易些,然后过不了多久,那些活下来的程序员就会开始用0.9.6版的Python,而且他们只需要使用这个版本中易于理解的那一小部分就好了(眨眼)。1
—— Tim Peters传奇的核心开发者,“Python之禅”作者
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。
这本书并不是一本完备的Python使用手册,而是会强调Python作为编程语言独有的特性,这些特性或者是只有Python才具备的,或者是在其他大众语言里很少见的。Python语言核心以及它的一些库会是本书的重点。尽管Python的包索引现在已经有6万多个库了,而且其中很多都异常实用,但是我几乎不会提到Python标准库以外的包。
注1: 给comp.lang.python Usenet小组的留言,2002年12月23日,“Acrimony in c.l.p”(https://mail.python.org/pipermail/python-list/2002-December/147293.html)。
目标读者
本书的目标读者是那些正在使用Python,又想熟悉Python 3 的程序员。如果你懂Python 2, 但是想迁移到Python 3.4 或者更新的版本,也没问题。在写这本书的时候,大多数专业Python 程序员用的还是Python 2,因此如果书中出现来自Python 3 的特性,读者可能会感到陌生,我也会特别地做出解释。
然而,本书的主要目的是为了充分地展现Python 3.4 的魅力,因此我不会一字一句地说明如何让本书的代码在旧版本里正常运行。本书中的大多数例子稍做修改(甚至不用修改) 就可以在Python 2.7 里面跑起来,但是有些例子,如果追求向下兼容,就会需要大量的重写。
话虽如此,我还是认为,即便你无法从Python 2.7 里脱身,这本书也会对你很有帮助,因为Pyhon 语言的核心概念是不会变的。Python 3 也不是一门全新的语言,大多数的改动花一下午大概就能适应,官方文档里“Python 3.0 的新特性”一节(https://docs.python. org/3.0/whatsnew/3.0.html)就是很好的切入点。固然,自2009 年发布以来,Python 3.0 也在变化,但是这些变化比起Python 3.0 和Python 2.0 之间的区别,并没有那么重要。
如果你尚不清楚自己对Python 的熟悉程度能否跟得上本书的内容,建议你回头看看Python 的官方教程。注意,除非是跟Python 3 的新特性有关,教程里的其他内容本书不会重复。
非目标读者
如果你才刚刚开始学Python,本书的内容可能会显得有些“超纲”。比难懂更糟的是,如果在学习Python 的过程中过早接触本书的内容,你可能会误以为所有的Python 代码都应该利用特殊方法和元编程(metaprogramming)技巧。我们知道,不成熟的抽象和过早的优化一样,都会坏事。
本书的结构
如果你是本书的目标读者,那你应该可以从本书的任意一章开始阅读,但是如果按照我写作时的构思来的话,本书一共分为六个独立的部分,每个部分内的章节最好按照顺序来读。
在介绍让你自己实现某些功能的方法之前,我通常会先把现成可用的工具讲清楚。比如说第二部分的第2 章覆盖了序列类型(sequence type),但是像collections.deque 这种类可能就会一带而过。一直到第四部分,我们才会看看如何从抽象基类(abstract base class, ABC)中获利,抽象基类则被封装在collections.abc 这个包里。如果想创建自己的ABC,你可能得看到第四部分的最后一些内容才行,因为我一直觉得,如果没有熟练使用ABC 的经验,贸然去实现一套自己的东西是不合适的。
这样做有几个好处。第一,知道有什么现成的工具可用,能避免重新发明轮子。毕竟我们使用现有集合类型(collection type)的概率要远大于自己动手写一套新的。第二,这样一来,在讨论如何写新类型之前,我们能够有更多的机会来了解这些现成类的高级用法。第三,比起从零开始构建一个ABC,继承已有的ABC 库应该会简单一些。最后,我认为在看过一些实际的案例之后,理解抽象会更轻松。
当然,这样也会带来一些不便之处,比如书里的向前引用就会分散在各个不同的章节里面。但是经过上述这番梳理,我想这一点不便之处也是可以容忍的。
下面是本书每一部分的主题。
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(data model),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(function attribute)、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。
……

关于此书评价

“很荣幸担任这本优秀图书的技术审校。这本书能帮助很多中级Python程序员掌握这门语言,我也从中学到了相当多的知识!”
——Alex Martelli,Python软件基金会成员

“对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说,这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。”
——Daniel和Audrey Roy Greenfeld,Two Scoops of Django作者

书摘内容

暂无.

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