内容简介

用Python编写程序，是相当容易的，所以这门语言非常流行。但若想掌握Python所特有的优势、魅力和表达能力，则相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。

本书可以帮你掌握真正的Pythonic编程方式，令你能够完全发挥出Python语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。Scott Meyers在畅销书《Effective C++》中开创了一种以使用场景为主导的精练教学方式，本书作者Brett Slatkin就以这种方式汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。

Slatkin根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的最佳方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。

本书核心内容包括：

涵盖 Python 3.x 及 Python 2.x 主要应用领域的实用指南，以及与之配套的详细解释及代码范例。

与函数相关的编程建议，这些建议有助于我们写出意图清晰、便于复用且缺陷较少的函数。

如何准确地表达类与对象的行为。

在使用元类和动态属性时，如何避免错误的用法。

更为高效的并发及并行方式。

与Python内置模块相关的编程技巧和习惯用法。

多人协作时所用的开发工具和最佳实践方式。

旨在改善代码质量和程序性能的调试、测试与优化方案。

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

• 本书赞誉
• 译者序
• 前言
• 致谢
• 第1章　用Pythonic方式来思考 1
• 第1条：确认自己所用的Python版本 1
• 第2条：遵循PEP 8风格指南 3
• 第3条：了解bytes、str与unicode的区别 5
• 第4条：用辅助函数来取代复杂的表达式 8
• 第5条：了解切割序列的办法 10
• 第6条：在单次切片操作内，不要同时指定start、end和stride 13
• 第7条：用列表推导来取代map和filter 15
• 第8条：不要使用含有两个以上表达式的列表推导 16
• 第9条：用生成器表达式来改写数据量较大的列表推导 18
• 第10条：尽量用enumerate取代range 20
• 第11条：用zip函数同时遍历两个迭代器 21
• 第12条：不要在for和while循环后面写else块 23
• 第13条：合理利用try/except/else/finally结构中的每个代码块 25
• 第2章　函数 28
• 第14条：尽量用异常来表示特殊情况，而不要返回None 28
• 第15条：了解如何在闭包里使用外围作用域中的变量 30
• 第16条：考虑用生成器来改写直接返回列表的函数 35
• 第17条：在参数上面迭代时，要多加小心 37
• 第18条：用数量可变的位置参数减少视觉杂讯 41
• 第19条：用关键字参数来表达可选的行为 43
• 第20条：用None和文档字符串来描述具有动态默认值的参数 46
• 第21条：用只能以关键字形式指定的参数来确保代码明晰 49
• 第3章　类与继承 53
• 第22条：尽量用辅助类来维护程序的状态，而不要用字典和元组 53
• 第23条：简单的接口应该接受函数，而不是类的实例 58
• 第24条：以@classmethod形式的多态去通用地构建对象 62
• 第25条：用super初始化父类 67
• 第26条：只在使用Mix-in组件制作工具类时进行多重继承 71
• 第27条：多用public属性，少用private属性 75
• 第28条：继承collections.abc以实现自定义的容器类型 79
• 第4章　元类及属性 84
• 第29条：用纯属性取代get和set方法 84
• 第30条：考虑用@property来代替属性重构 88
• 第31条：用描述符来改写需要复用的@property方法 92
• 第32条：用getattr、getattribute和setattr实现按需生成的属性 97
• 第33条：用元类来验证子类 102
• 第34条：用元类来注册子类 104
• 第35条：用元类来注解类的属性 108
• 第5章　并发及并行 112
• 第36条：用subprocess模块来管理子进程 113
• 第37条：可以用线程来执行阻塞式I/O，但不要用它做平行计算 117
• 第38条：在线程中使用Lock来防止数据竞争 121
• 第39条：用Queue来协调各线程之间的工作 124
• 第40条：考虑用协程来并发地运行多个函数 131
• 第41条：考虑用concurrent.futures来实现真正的平行计算 141
• 第6章　内置模块 145
• 第42条：用functools.wraps定义函数修饰器 145
• 第43条：考虑以contextlib和with语句来改写可复用的try/finally代码 148
• 第44条：用copyreg实现可靠的pickle操作 151
• 第45条：应该用datetime模块来处理本地时间，而不是用time模块 157
• 第46条：使用内置算法与数据结构 161
• 第47条：在重视精确度的场合，应该使用decimal 166
• 第48条：学会安装由Python开发者社区所构建的模块 168
• 第7章　协作开发 170
• 第49条：为每个函数、类和模块编写文档字符串 170
• 第50条：用包来安排模块，并提供稳固的API 174
• 第51条：为自编的模块定义根异常，以便将调用者与API相隔离 179
• 第52条：用适当的方式打破循环依赖关系 182
• 第53条：用虚拟环境隔离项目，并重建其依赖关系 187
• 第8章　部署 193
• 第54条：考虑用模块级别的代码来配置不同的部署环境 193
• 第55条：通过repr字符串来输出调试信息 195
• 第56条：用unittest来测试全部代码 198
• 第57条：考虑用pdb实现交互调试 201
• 第58条：先分析性能，然后再优化 203
• 第59条：用tracemalloc来掌握内存的使用及泄漏情况 208