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出版者:No Starch Press

作者:Kevin C. Baird

出品人:

页数:281

译者:

出版时间:2007-06-08

价格:USD 29.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781593271480

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 计算机
• 程序设计
• Ruby
• Programming
• Tutorial
• Example
• Code
• Beginner
• Practical
• Open Source
• Web Development
• Scripting

《代码实践：精通 Python 编程》 作者： 李明 编著 出版社： 蓝星科技出版社 ISBN： 978-7-89012-345-6 --- 内容简介 《代码实践：精通 Python 编程》 是一本面向有一定编程基础，希望深入掌握 Python 语言核心概念、高级特性以及实战技能的开发者的深度技术指南。本书摒弃了对 Python 基础语法的冗长介绍，而是直接切入到 Python 编程中的“为什么”和“如何做”的关键点，旨在帮助读者构建健壮、高效且易于维护的 Python 代码库。 全书共分为四个主要部分，共计二十章，通过数百个精心设计的代码示例、详尽的解释和项目驱动的练习，带领读者完成从熟练使用者到精通架构师的跨越。 --- 第一部分：Python 核心机制的深度剖析 (Deep Dive into Core Mechanisms) 本部分着重于揭示 Python 解释器的工作原理、内存管理机制以及类型系统的底层逻辑，这些是编写高性能 Python 代码的基础。 第一章：解释器与运行时环境 本章深入探讨 CPython 解释器的架构，包括字节码的生成、执行流程以及 GIL（全局解释器锁）对并发编程的实际影响。我们不仅仅停留在概念层面，而是通过实例展示如何使用 `dis` 模块反汇编代码，观察不同代码结构产生的字节码差异，并探讨在受限环境中优化循环和函数调用的技巧。此外，还介绍 Pypy 等替代解释器的优缺点及其适用场景。 第二章：内存管理与对象生命周期 深入理解 Python 中的对象是如何分配、引用计数如何工作，以及垃圾回收（GC）机制如何处理循环引用。本章详细讲解了弱引用（`weakref`）的使用，以及如何通过定制对象的 `__slots__` 来显著减少内存占用，特别是在处理大量小对象集合时。我们还将分析内存泄漏的常见陷阱，并提供使用 `tracemalloc` 和 `memory_profiler` 进行性能诊断的实战流程。 第三章：元编程与类型系统的奥秘 Python 的动态特性极具威力，本章专注于元编程。我们将详细阐述类是如何被创建的（即 `type()` 的作用），以及如何利用元类（Metaclasses）来控制类的实例化过程和定义类属性的默认行为。随后，我们会转向类型提示（Type Hinting）的更高级应用，不只是使用 `typing` 模块的基础功能，而是探讨如何结合静态分析工具（如 Mypy）来强制执行复杂的类型约束，从而在动态语言中实现编译期的部分安全检查。 第四章：装饰器与上下文管理器的高级用法 装饰器是 Python 代码的“粘合剂”。本章从函数工厂的角度重新审视装饰器，讲解如何构建接受参数的装饰器，如何实现嵌套装饰器，以及如何正确地使用 `functools.wraps` 保持函数元数据。紧接着，我们深入探究上下文管理器（Context Managers）的原理，不仅展示 `with` 语句的语法糖，更会演示如何利用 `contextlib` 模块中的 `@contextmanager` 装饰器快速创建复杂的资源清理逻辑，并设计用于数据库连接或文件流的自定义管理器。 --- 第二部分：高效能的函数式与面向对象范式 (High-Performance Functional and OOP Paradigms) 本部分融合了 Python 中函数式编程的优雅和面向对象设计的严谨性，强调如何编写“Pythonic”且面向未来的代码。 第五章：迭代器、生成器与流式处理 理解迭代器协议是高效处理数据流的关键。本章详细解析 `__iter__` 和 `__next__` 方法，并重点展示生成器（Generators）及其在惰性计算和无限序列处理中的优势。我们将构建一个高级的管道操作，使用生成器表达式链式处理大型数据集，避免一次性将所有数据加载到内存中，从而实现优异的内存效率。 第六章：数据结构与抽象：内置与自定义 超越列表和字典的基础用法，本章探讨 `collections` 模块的强大功能，如 `deque`、`defaultdict` 和 `namedtuple`（及其更现代的 `dataclasses` 替代品）。核心部分在于如何根据具体业务场景选择最合适的抽象数据类型，以及如何通过实现特殊方法（如 `__len__`, `__getitem__`）来自定义类以模拟标准容器的行为。 第七章：类设计：继承、多态与 Mixins 本章聚焦于清晰的面向对象设计原则。我们讨论组合优于继承的哲学，深入解析 Mixin 类的设计模式，用于功能横向组合，避免深度继承带来的复杂性。此外，还探讨了抽象基类（ABCs）在定义明确接口中的作用，确保不同实现遵循统一的契约。 第八章：数据类（Dataclasses）与不可变性 随着 Python 版本的迭代，数据类已成为结构化数据表示的首选。本章详细比较 `dataclasses`、`namedtuple` 和使用 `__init__` 手动实现的差异，特别是如何利用 `frozen=True` 实现真正的不可变数据结构，这对并发和状态管理至关重要。 --- 第三部分：并发、异步与系统交互 (Concurrency, Asynchronicity, and System Interaction) 在现代应用中，I/O 密集型和 CPU 密集型任务的处理能力决定了软件的上限。本部分是关于如何最大化利用多核处理器的实战指南。 第九章：多线程与并发陷阱 虽然 GIL 限制了 CPU 密集型任务的并行性，但线程在 I/O 阻塞场景下依然有效。本章深入讨论 `threading` 模块，重点在于如何使用锁（Locks）、信号量（Semaphores）和事件（Events）来安全地共享数据，并识别和避免竞态条件（Race Conditions）。 第十章：多进程与 CPU 密集型加速 对于计算密集型任务，多进程是唯一的选择。本章详细介绍 `multiprocessing` 模块，包括进程池（Pool）的管理、进程间通信（IPC）机制如 `Queue` 和 `Pipe` 的高效使用，以及共享内存（Shared Memory）的实现。 第十一章：异步编程的核心：AsyncIO 深度解析 异步编程是 Python 现代网络服务的基础。本章彻底剖析 `async`/`await` 语法糖背后的协程（Coroutines）原理。我们将构建一个高性能的 TCP 服务器，并深入研究事件循环（Event Loop）的调度机制，探讨如何管理大量的并发连接而无需启动大量线程。 第十二章：网络编程与套接字基础 从底层原理出发，本章讲解 `socket` 模块，实现基础的客户端/服务器通信。随后，我们会将这些知识应用到构建更高级的网络应用，对比阻塞（Blocking）与非阻塞（Non-Blocking）I/O 的性能特征。 第十三章：操作系统接口与外部进程管理 掌握如何与操作系统有效交互。本章涵盖 `os` 和 `subprocess` 模块，重点是如何安全地启动、监控和管理外部进程，如何高效地捕获标准输入/输出流，并处理进程间的错误信号。 --- 第四部分：测试、部署与代码质量保障 (Testing, Deployment, and Code Quality Assurance) 编写可运行的代码只是第一步，保证其长期可维护性和可靠性才是专业开发者的标志。 第十四章：高级单元测试与测试驱动开发（TDD） 超越简单的断言，本章专注于 `unittest` 和 `pytest` 的高级功能。我们将讲解如何使用 `fixtures` 管理复杂的测试环境、如何使用 `mock` 和 `patch` 来隔离外部依赖（如数据库、API 调用），并实践测试驱动开发的工作流程。 第十五章：集成测试与模拟依赖 在现代微服务架构中，集成测试至关重要。本章介绍如何使用 Docker 容器化依赖服务（如数据库或缓存），并使用 `Testcontainers` 等库在测试环境中动态启动这些服务，实现可靠的集成测试。 第十六章：性能分析与瓶颈定位 找出代码中的性能瓶颈是优化的前提。本章教授使用 `cProfile` 进行函数级别的耗时分析，使用 `line_profiler` 进行行级分析，并结合内存分析工具，提供一套系统化的性能诊断工具箱。 第十七章：打包、分发与依赖管理 学习如何将你的 Python 项目转化为可分发的库。本章详细介绍 `setup.py` 和现代的 `pyproject.toml` 标准，讲解如何创建轮子（wheels）和源码分发包（sdists），并使用 `pip-tools` 等工具精确管理项目依赖。 第十八章：虚拟环境与环境隔离最佳实践 深入探讨 `venv` 和 `conda` 等工具的内部工作原理。本章提供一套完整的环境管理策略，确保开发、测试和生产环境的一致性，避免“在我机器上可以运行”的问题。 第十九章：代码质量工具链：Linting, Formatting 与静态分析 代码风格和一致性至关重要。本章指导读者集成 `Flake8` (Linting)、`Black` (Formatting) 和 `isort` (Import Sorting)，并展示如何配置这些工具在 CI/CD 流程中自动执行代码审查。 第二十章：部署策略与容器化应用 将 Python 应用部署到生产环境。本章侧重于使用 Docker 构建高效的 Python 容器镜像，介绍 WSGI/ASGI 服务器（如 Gunicorn/Uvicorn）的配置，并简要探讨使用 CI/CD 管道（如 GitHub Actions）实现自动化部署的基础流程。 --- 目标读者 本书适合具有一年以上 Python 实际开发经验，希望深入理解语言底层、提升代码质量和系统性能的软件工程师、高级程序员和系统架构师。阅读本书需要熟悉 Python 基础语法和面向对象概念。 本书承诺：不使用任何花哨的框架或库作为讲解核心，而是聚焦于 Python 语言本身提供的强大机制，让你真正理解“如何写出精通级别的 Python 代码”。

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