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产品特色

编辑推荐

　　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。

内容简介

　　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。

作者简介

　　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。

精彩书评

　　“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

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 sorted　　36

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 UserDict　　65

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

4.7　Unicode 文本排序　　105

4.8　Unicode 数据库　　108

4.9　支持字符串和字节序列的双模式 API　　109

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

7.2　Python 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

8.7　Python 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 staticmethod　　209

9.5　格式化显示　　210

9.6　可散列的 Vector2d　　213

9.7　Python 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

11.1　Python 文化中的接口和协议　　257

11.2　Python 喜欢序列　　258

11.3　使用猴子补丁在运行时实现协议　　260

11.4　Alex 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

11.9　Python 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

14.10　Python　　3.3 中新出现的句法： yield from　　357

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 @contextmanager　　375

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 from　　393

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 GIL　　424

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

前言/序言

　　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Pyth

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评分☆☆☆☆☆

适合有编程经验的人学习，看到了之前自己摸石头过河的GUI、网络编程和数据库等等方面。

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先声明，此评价与平台无关，只针对内容质量。

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爬虫，那是Python编程中的一个主要分支，不得不学习，所以特地买了这本书，内容蛮丰富的

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非常

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Jingdong

评分☆☆☆☆☆

很好，越读越感兴趣，希望不想朋友说的那样：从入门到放弃，加油吧！程序猿们！???

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物流快，熟包装可以，书内容质量 阅后再评物流快，熟包装可以，书内容质量 阅后再评物流快，熟包装可以，书内容质量 阅后再评

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知识就是力量，哈哈

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