Effective Python: 2nd Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Brett Slatkin

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2019-12-2

价格:USD 42.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780134854717

丛书系列:

图书标签:

Python
计算机
英文原版
编程语言
编程
編程
程序設計
Python
编程
技巧
最佳实践
代码质量
可读性
效率
进阶
数据结构
算法

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具体描述

Updated and Expanded for Python 3

It’s easy to start developing programs with Python, which is why the language is so popular. However, Python’s unique strengths, charms, and expressiveness can be hard to grasp, and there are hidden pitfalls that can easily trip you up.

This second edition of Effective Python will help you master a truly “Pythonic” approach to programming, harnessing Python’s full power to write exceptionally robust and well-performing code. Using the concise, scenario-driven style pioneered in Scott Meyers’ best-selling Effective C++, Brett Slatkin brings together 90 Python best practices, tips, and shortcuts, and explains them with realistic code examples so that you can embrace Python with confidence.

Drawing on years of experience building Python infrastructure at Google, Slatkin uncovers little-known quirks and idioms that powerfully impact code behavior and performance. You’ll understand the best way to accomplish key tasks so you can write code that’s easier to understand, maintain, and improve. In addition to even more advice, this new edition substantially revises all items from the first edition to reflect how best practices have evolved.

Key features include

30 new actionable guidelines for all major areas of Python

Detailed explanations and examples of statements, expressions, and built-in types

Best practices for writing functions that clarify intention, promote reuse, and avoid bugs

Better techniques and idioms for using comprehensions and generator functions

Coverage of how to accurately express behaviors with classes and interfaces

Guidance on how to avoid pitfalls with metaclasses and dynamic attributes

More efficient and clear approaches to concurrency and parallelism

Solutions for optimizing and hardening to maximize performance and quality

Techniques and built-in modules that aid in debugging and testing

Tools and best practices for collaborative development

Effective Python will prepare growing programmers to make a big impact using Python.

深入理解 Python 3 的高级实践与设计哲学一本面向有经验的 Python 开发者，旨在通过精炼的技巧、深入的洞察力以及对语言核心机制的掌握，助你编写出更清晰、更高效、更具“Pythonic”风格代码的指南。本书超越了初学者或中级教程中常见的语法介绍和基础库使用，而是聚焦于那些将优秀代码与平庸代码区分开来的关键点。我们探讨的不是“如何做”，而是“如何做得更好”，深入挖掘 Python 语言设计背后的权衡（trade-offs），并提供经过时间检验的、面向生产环境的解决方案。 --- 第一部分：基础重构与数据结构优化核心理念：代码的清晰度是最高效的性能优化。本部分从最基础的数据结构入手，但视角完全不同。我们不再满足于使用列表和字典，而是深入研究何时应选择特定的内置类型、集合（sets）或高效的内存布局。 1. 精通可迭代对象的秘密理解迭代器协议（Iterator Protocol）是编写 Pythonic 代码的基石。我们将详细解析 `__iter__` 和 `__next__` 方法的工作原理，并展示如何利用生成器（Generators）和表达式（Generator Expressions）来避免不必要的内存拷贝。懒惰求值（Lazy Evaluation）的威力：学习如何构造无限序列和处理大型数据集，只在需要时才计算结果，这对于性能和内存管理至关重要。组合子模式（Combinators）：探索 `itertools` 模块的强大功能，如何利用 `chain`, `islice`, `groupby`, 和 `product` 等工具函数，用简洁的声明式代码替代复杂的循环结构，这在数据流处理中尤为关键。 2. 字典与集合的底层优化字典（`dict`）是 Python 的核心。本章将揭示其哈希（Hashing）机制的内部运作，以及在面对冲突（Collisions）时性能的变化。选择正确的键类型：探讨可哈希性（Hashability）的约束，并解释为什么不可变对象（如元组）是理想的键，而列表则不行。字典的替代方案：在特定场景下（例如，键是连续整数或者需要有序遍历时），我们将对比 `collections.defaultdict`、`collections.OrderedDict`（及其在 Python 3.7+ 中的自然演变），以及 C 语言实现的 `array` 模块，以实现微观层面的性能提升。 3. 字符串与字节流的管理现代应用中，编码和解码错误是常见的性能杀手和安全隐患。我们着重于如何正确、高效地处理文本和二进制数据。 Unicode 陷阱：深入理解 Unicode 标准，以及 Python 3 中字符串（`str`）和字节串（`bytes`）的严格分离。演示如何避免在不确定的编码环境中进行隐式转换。高效格式化：比较不同字符串格式化方法（`%` 运算符、`.format()`、f-strings）的性能差异和可读性优势，并强调在性能敏感的代码中使用字节格式化（Byte Formatting）的必要性。 --- 第二部分：面向对象设计的精妙之处核心理念：类和对象是组织复杂逻辑的工具，应被谨慎设计，以最小化意外行为。本部分深入探究 Python 的特殊方法（Dunder Methods），它们是 Python 语法糖背后的真正引擎。 4. 特殊方法的深度应用我们不仅仅是使用 `len()` 或 `str()`，而是学习如何实现它们。通过实现这些魔术方法，你可以让自定义对象完全融入 Python 的标准生态系统。上下文管理器 (`with` 语句)：详尽讲解 `__enter__` 和 `__exit__` 的使用，以及如何利用 `contextlib` 模块中的装饰器来简化资源管理（文件、锁、数据库连接）。描述符协议 (Descriptors)：这是理解属性（Properties）、方法（Methods）和类变量工作原理的关键。我们将构建一个自定义描述符来强制执行类型检查或延迟计算（Lazy Loading），揭示 `@property` 装饰器背后的真相。 5. 类的构造、销毁与元编程基础理解对象的生命周期对于编写健壮的系统至关重要。构造函数的陷阱：探讨 `__new__` 与 `__init__` 的区别，特别是在需要控制实例创建（如单例模式或子类化内置类型）时的应用场景。数据类的优势与局限：在 Python 3.7 引入的数据类（`dataclasses`）提供了极大的便利，但我们也要明确其在复杂继承结构和自定义序列化中的局限性，并知道何时回归到标准的 `__slots__` 优化。 --- 第三部分：函数式编程范式与控制流核心理念：函数是 Python 的一等公民，应利用其纯粹性来提高代码的可测试性和可预测性。本部分关注如何利用高阶函数和闭包来创建灵活且无副作用的代码块。 6. 装饰器的艺术与工程装饰器是 Python 中应用最广泛的元编程工具之一。构建通用的装饰器：学习如何正确使用 `functools.wraps` 来保留被装饰函数的元数据，并编写接受参数的装饰器。类装饰器与闭包的应用：探讨如何利用类来实现状态化的装饰器，以及在 AOP（面向切面编程）场景中，用装饰器实现日志记录、权限验证或性能度量。 7. 协程与并发控制的精确选择在现代 I/O 密集型应用中，并发是性能提升的关键，但错误的选择会导致灾难性的后果。何时使用线程、进程还是协程？本章将提供一个清晰的决策矩阵，指导开发者根据任务的 I/O 绑定性或 CPU 绑定性来选择 `threading`, `multiprocessing`, 或 `asyncio`。 Asyncio 的高级用法：深入 `async/await` 语法，探讨事件循环（Event Loop）的机制，以及如何安全地管理并发任务、处理取消（Cancellation）和使用 `asyncio.gather` 进行任务编排。 --- 第四部分：高级主题与生态系统集成核心理念：优秀的 Python 代码知道如何与 C 语言速度的世界交互，并能优雅地处理错误。 8. 异常处理与控制流的鲁棒性异常处理不仅仅是 `try/except` 块，它是一种控制流机制。自定义异常层次结构：设计清晰、有意义的异常继承链，以便调用者能精确捕获所需错误类型，而不是一概而论。利用 `else` 和 `finally`：深入理解 `try...except...else...finally` 块的精确执行顺序，以及它如何帮助分离“可能失败”的操作和“必须执行”的清理代码。 9. 性能剖析与 C 扩展的接口要优化代码，首先必须测量它。使用 Profiling 工具：掌握 `cProfile` 和 `timeit` 模块，准确识别代码中的性能瓶颈，避免“过早优化”。 C 语言的桥梁：简要介绍 Cython 和 CFFI，了解在极端性能要求下，如何将关键算法卸载到编译型语言中，同时保持 Python 的高层灵活性。 --- 目标读者：具备扎实 Python 基础，正在努力将代码提升到专业、高性能水平的软件工程师、系统架构师和技术主管。本书提供的是一套深思熟虑的、经过实战检验的编程范式和设计模式，确保你的 Python 代码不仅能运行，而且能优雅地、高效地运行。

作者简介

Brett Slatkin is a principal software engineer at Google. He is the technical co-founder of Google Surveys, the co-creator of the PubSubHubbub protocol, and he launched Google’s first cloud computing product (App Engine). Fourteen years ago, he cut his teeth using Python to manage Google’s enormous fleet of servers. Outside of his day job, he likes to play piano and surf (both poorly). He also enjoys writing about programming-related topics on his personal website (https://onebigfluke.com). He earned his B.S. in computer engineering from Columbia University in the City of New York. He lives in San Francisco.

目录信息

Preface
Acknowledgments
About the Author
1. Pythonic Thinking
Item 1: Know Which Version of Python You’re Using
Item 2: Follow the PEP 8 Style Guide
Item 3: Know the Differences Between bytes and str
Item 4: Prefer Interpolated F-Strings Over C-style Format Strings and str.format
Item 5: Write Helper Functions Instead of Complex Expressions
Item 6: Prefer Multiple Assignment Unpacking Over Indexing
Item 7: Prefer enumerate Over range
Item 8: Use zip to Process Iterators in Parallel
Item 9: Avoid else Blocks After for and while Loops
Item 10: Prevent Repetition with Assignment Expressions
2. Lists and Dictionaries
Item 11: Know How to Slice Sequences
Item 12: Avoid Striding and Slicing in a Single Expression
Item 13: Prefer Catch-All Unpacking Over Slicing
Item 14: Sort by Complex Criteria Using the key Parameter
Item 15: Be Cautious When Relying on dict Insertion Ordering
Item 16: Prefer get Over in and KeyError to Handle Missing Dictionary Keys
Item 17: Prefer defaultdict Over setdefault to Handle Missing Items in Internal State
Item 18: Know How to Construct Key-Dependent Default Values with __missing__
3. Functions
Item 19: Never Unpack More Than Three Variables When Functions Return Multiple Values
Item 20: Prefer Raising Exceptions to Returning None
Item 21: Know How Closures Interact with Variable Scope
Item 22: Reduce Visual Noise with Variable Positional Arguments
Item 23: Provide Optional Behavior with Keyword Arguments
Item 24: Use None and Docstrings to Specify Dynamic Default Arguments
Item 25: Enforce Clarity with Keyword-Only and Positional-Only Arguments
Item 26: Define Function Decorators with functools.wraps
4. Comprehensions and Generators
Item 27: Use Comprehensions Instead of map and filter
Item 28: Avoid More Than Two Control Subexpressions in Comprehensions
Item 29: Avoid Repeated Work in Comprehensions by Using Assignment Expressions
Item 30: Consider Generators Instead of Returning Lists
Item 31: Be Defensive When Iterating Over Arguments
Item 32: Consider Generator Expressions for Large List Comprehensions
Item 33: Compose Multiple Generators with yield from
Item 34: Avoid Injecting Data into Generators with send
Item 35: Avoid Causing State Transitions in Generators with throw
Item 36: Consider itertools for Working with Iterators and Generators
5. Classes and Interfaces
Item 37: Compose Classes Instead of Nesting Many Levels of Built-in Types
Item 38: Accept Functions Instead of Classes for Simple Interfaces
Item 39: Use @classmethod Polymorphism to Construct Objects Generically
Item 40: Initialize Parent Classes with super
Item 41: Consider Composing Functionality with Mix-in Classes
Item 42: Prefer Public Attributes Over Private Ones
Item 43: Inherit from collections.abc for Custom Container Types
6. Metaclasses and Attributes
Item 44: Use Plain Attributes Instead of Setter and Getter Methods
Item 45: Consider @property Instead of Refactoring Attributes
Item 46: Use Descriptors for Reusable @property Methods
Item 47: Use __getattr__, __getattribute__, and __setattr__ for Lazy Attributes
Item 48: Validate Subclasses with __init_subclass__
Item 49: Register Class Existence with __init_subclass__
Item 50: Annotate Class Attributes with __set_name__
Item 51: Prefer Class Decorators Over Metaclasses for Composable Class Extensions
7. Concurrency and Parallelism
Item 52: Use subprocess to Manage Child Processes
Item 53: Use Threads for Blocking I/O, Avoid for Parallelism
Item 54: Use Lock to Prevent Data Races in Threads
Item 55: Use Queue to Coordinate Work Between Threads
Item 56: Know How to Recognize When Concurrency Is Necessary
Item 57: Avoid Creating New Thread Instances for On-demand Fan-out
Item 58: Understand How Using Queue for Concurrency Requires Refactoring
Item 59: Consider ThreadPoolExecutor When Threads Are Necessary for Concurrency
Item 60: Achieve Highly Concurrent I/O with Coroutines
Item 61: Know How to Port Threaded I/O to asyncio
Item 62: Mix Threads and Coroutines to Ease the Transition to asyncio
Item 63: Avoid Blocking the asyncio Event Loop to Maximize Responsiveness
Item 64: Consider concurrent.futures for True Parallelism
8. Robustness and Performance
Item 65: Take Advantage of Each Block in try/except/else/finally
Item 66: Consider contextlib and with Statements for Reusable try/finally Behavior
Item 67: Use datetime Instead of time for Local Clocks
Item 68: Make pickle Reliable with copyreg
Item 69: Use decimal When Precision Is Paramount
Item 70: Profile Before Optimizing
Item 71: Prefer deque for Producer–Consumer Queues for Producer–Consumer Queues
Item 72: Consider Searching Sorted Sequences with bisect
Item 73: Know How to Use heapq for Priority Queues
Item 74: Consider memoryview and bytearray for Zero-Copy Interactions with bytes
9. Testing and Debugging
Item 75: Use repr Strings for Debugging Output
Item 76: Verify Related Behaviors in TestCase Subclasses
Item 77: Isolate Tests from Each Other with setUp, tearDown, setUpModule, and tearDownModule
Item 78: Use Mocks to Test Code with Complex Dependencies
Item 79: Encapsulate Dependencies to Facilitate Mocking and Testing
Item 80: Consider Interactive Debugging with pdb
Item 81: Use tracemalloc to Understand Memory Usage and Leaks
10. Collaboration
Item 82: Know Where to Find Community-Built Modules
Item 83: Use Virtual Environments for Isolated and Reproducible Dependencies
Item 84: Write Docstrings for Every Function, Class, and Module
Item 85: Use Packages to Organize Modules and Provide Stable APIs
Item 86: Consider Module-Scoped Code to Configure Deployment Environments
Item 87: Define a Root Exception to Insulate Callers from APIs
Item 88: Know How to Break Circular Dependencies
Item 89: Consider warnings to Refactor and Migrate Usage
Item 90: Consider Static Analysis via typing to Obviate Bugs
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

Effective Python 59 SPECIFIC WAYS TO WRITE BETTER PYTHON 这本书终于读完了。从这本书里学到不少经验，以及之前忽略的知识。书中部分内容也是库的内容（这么说有失公允，大部分属都会有抄库文档的嫌疑的，因为文档包含了最多的信息），也有很多内容基本上是常识，比如七八章...

评分☆☆☆☆☆

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(): ...

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻。它涵盖了Python语言的核心特性，并且对每一个特性都进行了深入的剖析，同时还提供了大量实用的技巧和最佳实践。我非常欣赏作者的严谨态度，他不仅给出了“怎么做”，还详细解释了“为什么这么做”，以及这种做法在不同场景下的适用性。我记得在讲解装饰器的时候，作者从最基础的函数嵌套讲起，一步步引申到装饰器的高级用法，包括带参数的装饰器和类装饰器。这个过程让我对装饰器有了非常透彻的理解，不再是将它视为一个黑箱，而是能够理解其工作原理，并且能够根据自己的需求来设计和编写个性化的装饰器。我过去对于装饰器的使用，大多是模仿别人的代码，但现在我能够自信地将其运用到自己的项目中，用来实现日志记录、性能分析、权限控制等各种功能。这种“知其然，更知其所以然”的学习过程，是我在阅读其他技术书籍时很少能获得的体验。这本书让我感觉自己不仅仅是在学习Python，更是在学习一种优雅、高效的编程哲学。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富、学识渊博的Python大师进行一次深度对话。他不是那种枯燥乏味的理论家，而是那种能够将复杂概念化繁为简，并且用生动形象的比喻来解释原理的“实践者”。我尤其喜欢书中那些“反模式”的讲解，作者会详细地列举一些常见的错误写法，并分析为什么它们是错误的，以及正确的替代方案是什么。这种“负面教材”式的教学方法，往往比正面强调更能加深我的印象，让我能够避免重复犯同样的错误。我记得在讲到函数参数的传递方式时，作者通过几个精妙的例子，让我彻底理解了传值与传引用的区别，以及在Python中它们是如何运作的。我过去常常在函数的参数传递上栽跟头，比如在修改可变对象时，总是不小心影响到函数外部的数据，或者反之。这本书的讲解，如同醍醐灌顶，让我茅塞顿开。作者通过深入浅出的方式，不仅解释了Python的参数传递机制，还给出了如何规避潜在问题的实用建议。这让我对Python的底层运行机制有了更深刻的理解，也让我更有信心去编写那些需要处理复杂数据交互的程序。我甚至发现，书中的一些技巧，不仅能提升代码的效率，还能显著改善代码的可读性，让其他开发者更容易理解和维护我的代码。这种“兼顾效率与可维护性”的设计理念，正是这本书最打动我的地方。

评分☆☆☆☆☆

我是一位Python的重度用户，平时的工作离不开Python。这本书的出现，对我来说简直是雪中送炭。它不仅仅是“锦上添花”，更是“雪中送炭”的升级版，让我从“用户”升级为“炼金术士”。我记得书中关于元编程的部分，作者从最基础的类和对象讲起，逐步深入到元类、装饰器工厂等高级概念。这让我对Python的灵活性和强大之处有了更深刻的认识。过去我总觉得一些复杂的框架和库的设计非常“神秘”，而通过这本书的学习，我才明白很多“神秘”的背后，是元编程的智慧在闪耀。作者通过大量的代码示例，一步步地引导我理解元编程的原理，以及如何利用元编程来编写更通用、更灵活的代码。我感觉自己就像是被传授了“点石成金”的魔法，能够将普通的Python代码转化为更具魔力的工具，从而极大地提升我的开发效率和代码质量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者显然对Python有着极其深刻的理解，他将自己的知识和经验毫无保留地分享出来。我尤其欣赏他对Python语言底层机制的深入讲解，这些讲解让我对Python有了全新的认识，不再仅仅停留在表面。我记得在讲解Python的GIL（全局解释器锁）时，作者并没有简单地告诉你“Python是单线程的”，而是深入地剖析了GIL的工作原理，以及它对并发编程的影响。这让我理解了为什么在CPU密集型任务中，Python的多线程并不能带来预期的性能提升，以及在某些情况下，为什么多进程是更好的选择。作者通过详细的图示和代码示例，将这些复杂的概念解释得非常清楚，让我能够根据实际需求，选择最合适的并发编程模型。我感觉自己就像是在学习一门“内功心法”，理解了Python的“经脉”是如何运作的，从而能够更好地运用Python的“招式”来解决问题。这种深入的理解，让我对Python的信心倍增，也让我能够更自信地应对各种复杂的编程挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位技艺精湛的“代码魔术师”，它不仅展示了Python的“魔法”，更重要的是，它教会我如何去“施展”这些魔法。我记得书中关于猴子补丁（Monkey Patching）的讲解，作者并没有简单地赞扬或批评这种技术，而是从多个角度对其进行了深入的分析，包括它的优点、缺点，以及在什么情况下可以使用它。这让我对这种“黑魔法”有了更理性的认识，不再是盲目地畏惧或排斥。作者通过具体的代码示例，展示了如何利用猴子补丁来动态地修改类的行为，以及如何利用它来解决一些棘手的问题。这让我感觉自己获得了一把“双刃剑”，既能用它来创造奇迹，也要小心使用，以免造成意想不到的后果。这种对技术优劣势的全面分析，让我能够在实际开发中做出更明智的决策，并且能够更好地驾驭Python这门语言。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近期遇到的“宝藏”！初次拿到手，就被它扎实的厚度和沉甸甸的分量所吸引，感觉就像捧着一本武林秘籍，里面蕴含着某种深不可测的Python“内功心法”。虽然我对Python的掌握程度只能算是个“业余爱好者”级别，平时也写一些小脚本，但总感觉自己的代码写得不够“地道”，不够高效，不够“Pythonic”。这本书的标题——“Effective Python”，正是戳中了我的痛点。我渴望能写出更优雅、更强大、更具表现力的Python代码，而不是那种勉强能跑，但看了就让人摇头的小作坊式代码。我花了好几个晚上，从头开始阅读，每一个章节都像是在为我的Python知识体系添砖加瓦，而且不是简单地堆砌，而是有逻辑地、有深度地进行构建。作者的叙事方式非常清晰，即使是对于一些相对复杂的概念，也能被他用浅显易懂的语言解释清楚，并且辅以大量的、实用的代码示例。我特别喜欢那些“不要这样做，而要那样做”的对比分析，这种直接的“优劣辨析”比单纯的知识点罗列更能让我理解背后的道理，也更能让我意识到自己过去写代码时的一些“坏习惯”。比如，关于列表推导式和生成器的讲解，我之前虽然知道它们的存在，但从未真正理解它们在何种场景下能带来多大的性能提升，以及如何写出更具可读性的推导式。这本书不仅解释了“是什么”，更重要的是解释了“为什么”和“怎么做”，这种深入的剖析让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，更像是一位经验丰富的“代码侦探”。它不仅揭示了Python的强大之处，更重要的是，它教会我如何去“发现”代码中的问题，以及如何去“优化”代码。我记得书中关于异常处理的部分，作者详细地讲解了如何正确地使用`try...except...finally`块，以及如何抛出自定义的异常。这让我意识到，过去我对异常处理的认识非常片面，常常只是简单地捕获所有异常，而没有去深入分析异常的原因，也没有去采取更精细化的处理方式。这本书让我明白了，一个良好的异常处理机制，不仅能让程序在遇到错误时更加健壮，还能帮助开发者更好地理解和调试代码。作者通过大量的实际案例，演示了如何在不同场景下设计合理的异常处理策略，以及如何利用异常来传递信息和控制程序流程。这让我对Python的错误处理机制有了更深刻的理解，也让我能够编写出更可靠、更易于维护的Python程序。我感觉自己就像是获得了一套“侦探工具”，能够更敏锐地察觉代码中的“蛛丝马迹”，并用科学的方法去解决它们。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计也相当用心，阅读起来非常舒服。清晰的标题、合理的段落划分，再加上那些精心设计的代码块，都大大提升了我的阅读体验。作为一名经常与代码打交道的人，我深知阅读体验的重要性，一本内容再好，如果排版混乱、阅读困难，那也将大打折扣。而这本书在这方面做得非常出色，仿佛作者在每一个细节上都力求完美，让我感觉这不仅仅是一本书，更像是一件精心打磨的艺术品。我尤其欣赏书中对于不同Python特性之间相互关系的阐述，比如如何巧妙地结合`zip`函数和迭代器，如何利用`collections`模块中的数据结构来优化算法。这些并不是停留在理论层面，而是提供了可以直接应用到实际项目中的具体技巧。我记得有一个章节专门讲了如何利用上下文管理器来处理资源，我过去总是习惯于在`try...finally`块中手动关闭文件或释放锁，但这本书让我看到了更简洁、更优雅的解决方案。通过`with`语句，代码变得更加清晰，也大大降低了出错的概率。这让我意识到，很多时候我们只是被固有的思维模式所束缚，而这本书就像一位经验丰富的导师，引领我走出思维的误区，发现更高效、更“Pythonic”的编程方式。我甚至开始反思自己过去写的一些代码，那些曾经让我引以为傲的“技巧”，在读完这本书之后，才发现原来还有更好的实现方式，更让我感到惊喜的是，这些更好的方式通常也更加简洁和易于维护。

评分☆☆☆☆☆

我是一名Python的初学者，起初对这本书的标题有些犹豫，担心它会过于高深。但当我开始阅读后，发现我的担忧是多余的。作者用非常清晰的语言，循序渐进地引导我深入理解Python的精髓。即便是一些我之前从未接触过的概念，也能被他解释得明明白白。我尤其喜欢书中关于“Pythonic”编程风格的讲解。我之前写Python代码，总觉得不够“地道”，不够简洁。这本书就像一个“Pythonic”风格的指南，它教会了我如何用更符合Python语言特性的方式来编写代码，如何利用Python的内置函数和库来简化代码逻辑，如何编写更具可读性和可维护性的代码。我记得书中有一个章节专门讲解了如何利用`enumerate`来代替手动维护索引，以及如何使用`itertools`模块来构建高效的迭代器。这些看似细小的技巧，在实际编程中却能带来巨大的便利，让我的代码变得更加简洁、高效，也更容易理解。我感觉自己就像获得了一套“武功秘籍”，学会了如何施展更精妙的招式，让我的Python编程能力更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是，它不仅仅是一本“告诉”你Python是什么的书，更是一本“教你如何写出好Python代码”的书。它深入浅出地讲解了很多Python的“惯用法”和“最佳实践”，这些都是我在日常编程中常常忽视但又至关重要的细节。我记得在关于内存管理的部分，作者讲解了Python的垃圾回收机制，以及如何通过理解这些机制来编写更节省内存的代码。这对我来说是全新的视角，我过去只知道写代码，但很少去考虑代码对系统资源的具体消耗。通过这本书，我才意识到，一些看似微小的代码优化，在面对大规模数据处理时，能够带来惊人的性能提升。作者通过具体的案例，展示了如何利用生成器来惰性地处理大型数据集，如何避免不必要的对象创建，以及如何巧妙地利用Python内置的数据结构来减少内存占用。我感觉自己就像一个刚刚学会使用高级工具的工匠，以前只能用一把钝斧头，现在则拥有了一套锋利的刨刀和凿子，能够更精细、更高效地完成工作。这本书让我对“高效编程”有了全新的认识，不再是停留在“能跑就行”的层面，而是追求代码的“艺术性”和“工程性”的统一。

评分☆☆☆☆☆

这本书除了第六章的metaclass以外对于新手还是比较友好的，每节末尾的小总结很不错，可以快速回顾小节内容。另外，作者在讲某个概念的时候，往往会从问题开始，先给出初步的解决方案，然后再慢慢改进，最后提出关键的概念，比较循序渐进。几个之前不知道的技巧：enumerate，F-string，generator & itertool，decoration，classmethod，decorator & metaclass，ThreadPoolExecutor，try/except/else/finally, Cython，unittest. 不足的是作者没有去和其他语言比较，或者去讨论Python核心的一些东西，比如everything is an object等等。

评分☆☆☆☆☆

增加了一些python3.8的新特性比如walrus operator，第六章metaclass略难

评分☆☆☆☆☆

新版抛弃了Python 2，介绍了一些Python 3的新特性(Python 3.8)；这本书比较好的地方是，每个知识点举例比较详细，并且通过对比告诉你为什么要这么做。

评分☆☆☆☆☆

增加了一些python3.8的新特性比如walrus operator，第六章metaclass略难

评分☆☆☆☆☆

新版抛弃了Python 2，介绍了一些Python 3的新特性(Python 3.8)；这本书比较好的地方是，每个知识点举例比较详细，并且通过对比告诉你为什么要这么做。