Effective Python

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出版者:Addison-Wesley Professional
作者:Brett Slatkin
出品人:
页数:256
译者:
出版时间:2015-3-8
价格:USD 39.99
装帧:Paperback
isbn号码:9780134034287
丛书系列:
图书标签:
  • Python
  • python
  • 编程
  • 计算机
  • 软件开发
  • 程序设计
  • Programming
  • 计算机科学
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  • 代码
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  • 最佳实践
  • 可读性
  • 性能
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具体描述

《Effective Python:精炼代码之道》 这本书并非教你如何写出“有效的”Python代码,而是深入探讨如何让你的Python代码更加优雅、高效,同时易于理解和维护。它不是一本基础语法的入门指南,而是献给那些已经掌握Python基础,渴望将自己的编程技能提升到全新高度的开发者。 为何阅读《Effective Python》? 你是否曾遇到过这样的情况: 写出的Python代码运行速度不如预期,但又找不到明显的瓶颈? 代码功能实现,但可读性不佳,自己过段时间再看都觉得晦涩难懂? 团队协作时,由于代码风格不统一或设计不当,导致沟通成本高昂? 在面对复杂的Python特性时,感到力不从心,无法充分利用其优势? 虽然能写出能够工作的代码,但总觉得有更好的方式可以实现? 如果是,那么《Effective Python》将是你的理想选择。这本书精心挑选了一系列Python编程中的关键概念和最佳实践,通过详实的代码示例和深入的原理剖析,帮助你: 掌握Python的精髓: 深入理解Python解释器的工作原理、内存管理机制、GIL(全局解释器锁)的影响等,从而做出更明智的设计决策。 写出高效的Python代码: 学习如何利用Python内置数据结构、函数式编程范式、生成器、迭代器等特性,优化代码性能,减少不必要的开销。 提升代码的可读性与可维护性: 掌握Pythonic的编码风格,学习如何编写清晰、简洁、符合Python社区约定俗成的代码,让你的代码更容易被他人理解和修改。 规避常见的陷阱: 识别并避免Python编程中常见的陷阱和易错点,例如可变默认参数的问题、闭包的妙用与局限、面向对象编程中的继承与组合等。 充分利用Python的强大功能: 探索诸如装饰器、元类、上下文管理器、协程等高级特性,并学习如何将它们巧妙地应用于实际项目中,解决更复杂的问题。 优化数据处理和并发: 学习如何高效地处理大量数据,以及如何利用多线程、多进程和异步编程来提升程序的并发性能。 成为更出色的Python开发者: 培养一种“Pythonic”的思维方式,让你在解决问题时,总能想到更简洁、更高效、更符合Python哲学的方式。 本书内容概览: 《Effective Python》并非一本枯燥的技术手册,而是一次充满洞察力的编程之旅。它通过一系列精心设计的“条目”(items),每个条目都围绕一个具体的Python特性或编程模式展开,提供 actionable 的建议和清晰的解释。 本书涵盖的主题广泛,包括但不限于: Python的类型系统与数据结构: 深入理解Python的动态类型特性,以及如何有效地使用列表、字典、集合、元组等内置数据结构。学习如何利用切片、列表推导式、生成器表达式来简化数据操作。 函数与可调用对象: 探索函数参数传递的细节、默认参数的陷阱、可变参数的使用,以及装饰器的强大能力。理解函数式编程范式,如map、filter、reduce,并学会如何用更Pythonic的方式实现它们。 迭代器与生成器: 掌握迭代协议,理解迭代器和生成器的区别与联系。学习如何创建高效的生成器,以处理大数据集,避免内存溢出。 类与面向对象编程: 深入理解Python的类定义、继承、封装、多态等概念。学习如何设计更灵活、可扩展的类,以及如何利用特殊方法(magic methods)来定制对象的行为。 并发与并行: 了解Python的线程模型,包括GIL的存在及其对并发性能的影响。学习如何使用threading、multiprocessing模块来编写并发和并行程序。探索asyncio库,开启异步编程的时代。 错误处理与调试: 学习如何编写健壮的代码,优雅地处理异常。掌握断言、日志记录以及有效的调试技巧。 内存管理与性能优化: 理解Python的内存分配和垃圾回收机制。学习如何使用profiler工具来定位性能瓶颈,并采取针对性的优化措施。 Pythonic的编码风格: 学习PEP 8等Python编码规范,并理解其背后的原因。掌握如何编写清晰、一致的代码,提高团队协作效率。 谁应该阅读这本书? 初级和中级Python开发者: 想要巩固基础,了解更深层次的Python原理,并开始编写更专业、更高效的代码。 资深Python开发者: 想要温故知新,发现新的编程技巧,并进一步打磨自己的代码艺术。 需要优化Python项目性能的工程师: 寻找提升代码执行效率的有效方法。 对Python内部机制感兴趣的技术爱好者: 想要深入理解Python的运行方式。 《Effective Python》将带领你踏上一段提升Python编程技艺的卓越旅程。它不仅会教授你“怎么做”,更会解释“为什么这么做”,让你真正理解Python的强大之处,并将其转化为你手中的利器。准备好用更精炼、更优雅、更高效的代码惊艳自己和他人吧!

作者简介

Google高级软件工程师Brett Slatkin融合自己多年Python开发实战经验,深入探讨编写高质量Python代码的技巧、禁忌和最佳实践。

涵盖Python3.x和Python2.x主要应用领域,汇聚59条优秀实践原则、开发技巧和便捷方案,包含大量实用范例代码。

目录信息

读后感

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其他部分(并发, 模块, 部署)大部分都了解, 更愿意看一下 OOP 的想法. 在这里稍微记一下. 尽量使用异常来表示特殊情况, 而不要 return None 现在看, 有两种比较棘手的情况: (1) 有时候一个方法里涉及数个含网络请求(which means 必须考虑失败)的调用, 会写成这样: def call0(): ...  

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Item 24: Use @classmethod polymorphism to construct object generically 可以处理如何动态构建模型的问题。 Item 25: Use `super(__class__, self).__init__()` when inheriting Item 29: use plain attributes instead of getter and setters. Shortingcoming of @property...  

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其他部分(并发, 模块, 部署)大部分都了解, 更愿意看一下 OOP 的想法. 在这里稍微记一下. 尽量使用异常来表示特殊情况, 而不要 return None 现在看, 有两种比较棘手的情况: (1) 有时候一个方法里涉及数个含网络请求(which means 必须考虑失败)的调用, 会写成这样: def call0(): ...  

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其他部分(并发, 模块, 部署)大部分都了解, 更愿意看一下 OOP 的想法. 在这里稍微记一下. 尽量使用异常来表示特殊情况, 而不要 return None 现在看, 有两种比较棘手的情况: (1) 有时候一个方法里涉及数个含网络请求(which means 必须考虑失败)的调用, 会写成这样: def call0(): ...  

用户评价

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《Effective Python》这本书,以一种极其巧妙的方式,深入浅出地揭示了Python语言的精髓。我一直认为自己对Python已经掌握得差不多了,但读完这本书,才发现自己之前只是“知其然”,而这本书让我“知其所以然”。它不是那种填鸭式的教学,而是引导读者去思考,去探索,去理解Python背后更深层次的设计理念。 我特别欣赏书中关于“Pythonic”代码的阐述。作者通过大量的对比和案例,清晰地展示了如何用更简洁、更高效、更符合Python哲学的方式来解决问题。例如,对于一些常见的编程模式,书中会提供多种实现方式,并逐一分析它们的优劣,最终引导读者选择最“Pythonic”的那一种。这让我不再满足于仅仅让代码跑起来,而是开始追求代码的优雅和效率。 书中对错误处理和异常机制的讲解也给我留下了深刻的印象。它不仅仅是教你如何使用`try-except`块,而是更深入地探讨了如何设计健壮的错误处理策略,如何使用自定义异常来更好地表达错误信息,以及如何在复杂系统中有效地管理异常。这对于构建稳定可靠的软件系统至关重要。 此外,书中还涉及了一些高级的主题,比如如何利用`functools`模块来简化代码,如何有效地使用`itertools`来处理序列,以及如何理解和运用Python的GIL(全局解释器锁)。这些内容虽然听起来有些技术性,但作者的讲解非常到位,让我能够理解其背后的原理,并将其应用到实际工作中,极大地提升了我的编程能力。

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作为一名初级Python开发者,《Effective Python》这本书的出现,对我来说,简直就是一道曙光。我一直以来都感觉到自己在写Python代码的时候,总是有些“笨拙”,没有达到我理想中的那种流畅和优雅。这本书的出现,恰恰填补了我知识上的许多空白,并为我指明了前进的方向。 我最喜欢这本书的一点是,它没有一开始就抛出很多晦涩难懂的概念。而是从最基础的Python语法特性开始,但用一种全新的视角去解读。比如,它对变量作用域和命名空间做了非常细致的讲解,让我彻底明白了在不同情况下,变量的可见性和生命周期是怎样的,这对于避免很多低级错误至关重要。 然后,在讲到字符串和字节串的处理时,作者给出了非常实用的建议,让我明白了在Python 3中,编码和解码的正确姿势是什么,以及如何避免因字符编码问题而导致的乱码。这在我处理文件 IO 和网络通信的时候,简直是救星!这本书的逻辑性也非常强,每一章都承接上一章的内容,循序渐进,让我感觉学习过程非常顺畅,不会感到突兀。 而且,书中提供的代码示例都非常精炼,能够直观地展示作者所提出的观点。我尝试着去模仿和实践,很快就感受到了代码效率的提升和可读性的增强。这本书给了我很大的信心,让我觉得写出“好”的Python代码,并非遥不可及。

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这本《Effective Python》简直是我近几年遇到的最棒的编程书籍了!我是一名Python开发者,工作中有不少年头了,总觉得自己掌握的Python还算扎实,但读了这本书之后,才意识到原来还有这么多可以优化的地方。它不是那种枯燥的技术手册,而是以一种非常实用的角度,深入浅出地讲解了许多Python的高级特性和最佳实践。 书中有很多我之前根本没注意到的细节,比如如何更有效地利用生成器来处理大型数据集,避免内存爆炸;又比如讲解了各种上下文管理器,让我明白了 `with` 语句背后强大的魔力,从而能更安全、更优雅地管理资源。最让我惊喜的是,它还深入探讨了Python的元编程,虽然一开始觉得这个概念有点吓人,但作者用非常清晰的例子,循序渐进地引导我理解了装饰器、描述符以及元类的用法,这对于编写更具可读性、可维护性和扩展性的代码至关重要。 而且,这本书的例子都非常贴近实际开发场景,很多我曾经遇到的痛点,比如性能瓶颈、代码冗余等,都能在书中找到解决的思路和方法。我特别喜欢它关于并发和异步编程的部分,用asyncio写出高性能的网络应用,感觉自己的技术栈又上了一个台阶。总而言之,如果你想把Python从“能用”提升到“精通”,这本书绝对是必不可少的宝藏。它让我对Python有了更深层次的理解,也帮助我写出了更高效、更Pythonic的代码。

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说实话,我一开始对《Effective Python》并没有抱太大的期望,毕竟市面上的Python书籍太多了,很多都大同小异。但这本书真的给了我很大的惊喜。它不是那种教你“怎么写”的代码教程,而是侧重于“为什么这么写”以及“如何写得更好”。作者非常有见地,他能捕捉到开发者在日常编程中容易忽略的细节,并将其上升到原理层面进行解释。 我印象最深的是关于数据结构和算法的讨论。书中并没有罗列一大堆复杂的算法,而是从Python内置的数据结构入手,讲解了如何根据具体场景选择最合适的数据结构,以及如何利用Python的特性来实现更高效的算法。比如,在处理集合操作时,它详细比较了列表、集合和字典在不同操作下的性能差异,并给出了具体的代码示例,这让我以后在选择数据结构时有了更清晰的判断依据。 另外,书中对函数式编程风格的介绍也很有价值。我之前很少接触函数式编程,但这本书让我看到了使用高阶函数、lambda表达式和列表推导式带来的简洁和效率。它还强调了不可变性的重要性,并解释了如何在Python中实现这一点,这对于编写更易于测试和推理的代码非常有帮助。总而言之,《Effective Python》就像是一位经验丰富的导师,在你学习Python的道路上,不断地为你指出那些“道”之所在,让你少走弯路,少踩坑。

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对于任何希望在Python编程领域更进一步的开发者,《Effective Python》都是一本不容错过的佳作。它不像很多入门书籍那样,仅仅停留在基础语法的层面,而是直接切入到了Python语言的“内功心法”层面。这本书能够让你在最短的时间内,理解并掌握那些能让你的代码脱颖而出的关键技巧。 作者在书中对于代码性能优化的探讨,尤其令我印象深刻。他没有像很多性能优化指南那样,泛泛而谈,而是从Python解释器的工作原理入手,详细分析了在不同场景下,哪种数据结构、哪种函数调用方式、或者哪种内置库函数能带来显著的性能提升。比如,他对于列表推导式与`map`函数、`filter`函数之间性能差异的详细分析,就让我以后在编写代码时,能够做出更明智的选择。 书中对如何编写可维护、可测试代码的建议也极具价值。它强调了清晰的命名、模块化的设计、以及适当的文档编写的重要性。更重要的是,它还讲解了如何利用Python的测试框架,如`unittest`和`pytest`,来编写高效的单元测试和集成测试,这对于保证代码质量,减少Bug的产生,非常有帮助。 这本书的结构也非常清晰,每一条建议都独立成章,但又相互关联,形成了一个完整的知识体系。我可以根据自己的需要,随时翻阅某一个特定的主题,而不会感到迷失。总而言之,《Effective Python》这本书,是一本能够真正帮助你提升编程技艺,让你成为一个更优秀的Python开发者的宝典。它让我意识到,写出“有效”的代码,比写出“能运行”的代码,重要得多。

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生物狗读这个确实比较费劲。读完虽不太懂,但好歹有些感知,知道有这么回事,未来碰到类似问题可查可学,不至于完全摸不着头脑

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挺有用的python建议书 提供了安全且有效的写python的方法

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有不少使用的tips 值得一看 以后的目标是能更符合pythonic的代码ヾ(◍°∇°◍)ノ゙

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有不少使用的tips 值得一看 以后的目标是能更符合pythonic的代码ヾ(◍°∇°◍)ノ゙

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Generator和Metaclass那两章讲的挺好的,看完之后马上就能应用到自己的project中。concurrency,特别是coroutine那段本来怀着挺大期望学的,结果讲的很潦草,看完之后完全不能理解为什么要设计得这么复杂。总的来说,这本书学到很多东西。

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