你需要的Python编程宝典！教你写出Pythonic的代码

Python入门容易，深入难，很多程序员从原本熟悉的语言转到Python之后都打不开思路，所以写出来的代码没有充分发挥出Python的特性。

还有一些程序员则相反，会滥用Python的特性，这样写出来的程序以后可能会出现严重的问题。

作为一名Python开发人员，你一定希望确保正在构建的软件能够让用户满意，而不会超出预算或无法发布。

 

Python进阶经典图书《Effective Python》就是一本帮你解决这些问题的书！现在，《Effective Python第2版》中文版，来咯！

《Effective Python：编写高质量Python代码的90个有效方法（原书第2版）》

●本书讲解Python的规范和技巧，教会你如何采用符合Python风格的方式来编写程序。

●编程新手可以通过这本书学到各种Python功能的最佳用法，有经验的程序员则能够学会如何自信地运用Python中的新工具。

●每一章都包含许多相互关联的条目，你可以按照自己的需要随意阅读这些条目。每个条目都包含简洁而明确的教程，告诉你如何才能更有效率地编写Python程序。

●作者在每个条目里都给出了建议，告诉你哪些应该做，哪些应该避免，以及怎样在各种做法之间求得平衡，并且会解释笔者所选的做法好在哪里。

 【本书特色】

●在其他地方找不到的Python最佳实践、模式、捷径和 “Pythonic”习惯用法。

●涵盖Python算法、对象、并发、协作、内置模块等。

●引导你更深入地理解Python语言，从而理解其习惯用法和经验法则的意义。

●遵循Effective系列经典图书一贯的写作风格。

【第2版有何变化？】

●与旧版相比，第2版只关注Python 3，而不再兼顾Python 2，这样可以腾出许多篇幅，从而将相关技巧在Python 3中的原理与用法讲得更加透彻。

●根据Python语言近年来引入的新特性，以及Python开发界所形成的新经验，修订了上一版中的某些思路与解决方案，以便更好地发挥Python的优势。

●从原条目里删去已经过时的知识点，并添加一些条目以突出Python的新特性。新版多出了31条建议，单独设立了几章来强调列表与字典、推导与生成、元类与属性、稳定与性能，以及测试与调试等几个重要主题。

【本书主要内容】

●第1章：培养 Pythonic 思维

Python开发者社区用Pythonic这个形容词来描述具有某种特定风格的代码。这种风格是大家在使用Python语言编程并相互协作的过程中逐渐形成的。本章讲解如何采用这样的风格编写常见的Python代码。

●第2章：列表与字典

在Python语言中整理信息时，最常用的方法是把一系列数值保存到列表（list）中。既然有列表，那就有另外一种跟它互补的结构，也就是字典（dict），这种结构可以把它存储的查找键映射到对应的值上。本章讲解如何采用这些数据结构来编写程序。

●第3章：函数

Python中的函数具备多种特性，这有助于简化编程工作。Python函数的某些性质与其他编程语言中函数的类似，但也有一些是Python独有的。本章介绍如何使用函数来表达开发者的意图，如何让代码更容易复用，以及如何减少bug。

●第4章：推导与生成

Python有一种特殊的语法，可以迅速迭代列表（list）、字典（dict）与集合（set），并据此生成相应的数据结构，这让我们能够在函数返回的这种结构上逐个访问根据原结构所派生出来的一系列值。本章讲解怎样利用这种机制来提升程序效率并降低内存用量，同时让代码变得更容易读懂。

●第5章：类与接口

Python是面向对象的语言。用Python编程时，经常要编写新的类，而且还要定义这些类应该如何通过其接口以及继承体系与其他代码相交互。本章讲解怎样使用类来表达对象所应具备的行为。

●第 6 章：元类与属性

元类（metaclass）与动态属性（dynamic attribute）都是很强大的Python特性，但它们也有可能会让程序出现古怪的行为与意外的效果。本章讲解这些机制的习惯用法，确保读者写出来的代码遵循最小惊讶原则（rule of least surprise）。

●第7章：并发与并行

用Python很容易写并发程序，这种程序可以在同一时刻做许多件不同的事情。Python也可以通过系统调用、子进程以及C语言扩展来实现并行处理。本章介绍这些Python特性应该用在什么情况下。

●第8章：稳定与性能

Python内置了一些功能与模块，可以让程序变得更加可靠。另外，Python还提供了一些工具，可以让我们轻松地提升程序的性能。本章讲解怎样用Python优化程序，让这些程序在正式的运行环境中表现得更加稳定、更加高效。

●第 9 章：测试与调试

不管使用哪种语言编程，我们都应该把写出来的代码测试一下。但对于Python来说，还有个特殊的问题，那就是它所提供的动态机制可能会增加程序在运行时出现错误的风险。好在Python也让我们可以比较容易地编写测试代码和故障诊断程序。本章讲解怎样用Python内置的工具来测试并调试程序。

●第 10 章：协作开发

如果许多人要协作开发一个Python程序，那就得仔细商量代码的写法了。即便你只是一个人开发，也需要了解如何使用其他人所写的模块。本章介绍标准的工具以及业界总结出来的最佳方法，告诉大家怎样协作开发Python程序。

目录

●第1章　培养Pythonic思维　// 1

第1条　查询自己使用的Python版本　// 1

第2条　遵循PEP 8风格指南　// 2

第3条　了解bytes与str的区别　// 5

第4条　用支持插值的f-string取代C风格的格式字符串与str.format方法　// 9

第5条　用辅助函数取代复杂的表达式　// 19

第6条　把数据结构直接拆分到多个变量里，不要专门通过下标访问　// 21

第7条　尽量用enumerate取代range　// 25

第8条　用zip函数同时遍历两个迭代器　// 26

第9条　不要在for与while循环后面写else块　// 28

第10条　用赋值表达式减少重复代码　// 31

●第2章　列表与字典　// 37

第11条　学会对序列做切片　// 37

第12条　不要在切片里同时指定起止下标与步进　// 40

第13条　通过带星号的unpacking操作来捕获多个元素，不要用切片　// 42

第14条　用sort方法的key参数来表示复杂的排序逻辑　// 45

第15条　不要过分依赖给字典添加条目时所用的顺序　// 51

第16条　用get处理键不在字典中的情况，不要使用in与KeyError　// 56

第17条　用defaultdict处理内部状态中缺失的元素，而不要用setdefault　// 61

第18条　学会利用__missing__构造依赖键的默认值　// 63

●第3章　函数　// 66

第19条　不要把函数返回的多个数值拆分到三个以上的变量中　// 66

第20条　遇到意外状况时应该抛出异常，不要返回None　// 69

第21条　了解如何在闭包里面使用外围作用域中的变量　// 71

第22条　用数量可变的位置参数给函数设计清晰的参数列表　// 75

第23条　用关键字参数来表示可选的行为　// 77

第24条　用None和docstring来描述默认值会变的参数　// 80

第25条　用只能以关键字指定和只能按位置传入的参数来设计清晰的参数列表　// 83

第26条　用functools.wraps定义函数修饰器　// 88

●第4章　推导与生成　// 91

第27条　用列表推导取代map与filter　// 91

第28条　控制推导逻辑的子表达式不要超过两个　// 93

第29条　用赋值表达式消除推导中的重复代码　// 94

第30条　不要让函数直接返回列表，应该让它逐个生成列表里的值　// 97

第31条　谨慎地迭代函数所收到的参数　// 100

第32条　考虑用生成器表达式改写数据量较大的列表推导　// 104

第33条　通过yield from把多个生成器连起来用　// 106

第34条　不要用send给生成器注入数据　// 108

第35条　不要通过throw变换生成器的状态　// 113

第36条　考虑用itertools拼装迭代器与生成器　// 117

●第5章　类与接口　// 122

第37条　用组合起来的类来实现多层结构，不要用嵌套的内置类型　// 122

第38条　让简单的接口接受函数，而不是类的实例　// 128

第39条　通过@classmethod多态来构造同一体系中的各类对象　// 131

第40条　通过super初始化超类　// 136

第41条　考虑用mix-in类来表示可组合的功能　// 140

第42条　优先考虑用public属性表示应受保护的数据，不要用private属性表示　// 144

第43条　自定义的容器类型应该从collections.abc继承　// 149

●第6章　元类与属性　// 153

第44条　用纯属性与修饰器取代旧式的setter与getter方法　// 153

第45条　考虑用@property实现新的属性访问逻辑，不要急着重构原有的代码　// 157

第46条　用描述符来改写需要复用的@property方法　// 160

第47条　针对惰性属性使用__getattr__、__getattribute__及__setattr__　// 165

第48条　用__init_subclass__验证子类写得是否正确　// 170

第49条　用__init_subclass__记录现有的子类　// 177

第50条　用__set_name__给类属性加注解　// 181

第51条　优先考虑通过类修饰器来提供可组合的扩充功能，不要使用元类　// 185

●第7章　并发与并行　// 191

第52条　用subprocess管理子进程　// 192

第53条　可以用线程执行阻塞式I/O，但不要用它做并行计算　// 195

第54条　利用Lock防止多个线程争用同一份数据　// 199

第55条　用Queue来协调各线程之间的工作进度　// 202

第56条　学会判断什么场合必须做并发　// 210

第57条　不要在每次fan-out时都新建一批Thread实例　// 214

第58条　学会正确地重构代码，以便用Queue做并发　// 218

第59条　如果必须用线程做并发，那就考虑通过ThreadPoolExecutor实现　// 224

第60条　用协程实现高并发的I/O　// 226

第61条　学会用asyncio改写那些通过线程实现的I/O　// 230

第62条　结合线程与协程，将代码顺利迁移到asyncio　// 239

第63条　让asyncio的事件循环保持畅通，以便进一步提升程序的响应能力　// 245

第64条　考虑用concurrent.futures实现真正的并行计算　// 248

●第8章　稳定与性能　// 253

第65条　合理利用try/except/else/finally结构中的每个代码块　// 253

第66条　考虑用contextlib和with语句来改写可复用的try/finally代码　// 258

第67条　用datetime模块处理本地时间，不要用time模块　// 262

第68条　用copyreg实现可靠的pickle操作　// 265

第69条　在需要准确计算的场合，用decimal表示相应的数值　// 272

第70条　先分析性能，然后再优化　// 274

第71条　优先考虑用deque实现生产者-消费者队列　// 278

第72条　考虑用bisect搜索已排序的序列　// 284

第73条　学会使用heapq制作优先级队列　// 286

第74条　考虑用memoryview与bytearray来实现无须拷贝的bytes操作　// 294

●第9章　测试与调试　// 300

第75条　通过repr字符串输出调试信息　// 301

第76条　在TestCase子类里验证相关的行为　// 304

第77条　把测试前、后的准备与清理逻辑写在setUp、tearDown、setUpModule与tearDownModule中，以防用例之间互相干扰　// 309

第78条　用Mock来模拟受测代码所依赖的复杂函数　// 312

第79条　把受测代码所依赖的系统封装起来，以便于模拟和测试　// 319

第80条　考虑用pdb做交互调试　// 322

第81条　用tracemalloc来掌握内存的使用与泄漏情况　// 326

●第10章　协作开发　// 329

第82条　学会寻找由其他Python开发者所构建的模块　// 329

第83条　用虚拟环境隔离项目，并重建依赖关系　// 330

第84条　每一个函数、类与模块都要写docstring　// 335

第85条　用包来安排模块，以提供稳固的API　// 339

第86条　考虑用模块级别的代码配置不同的部署环境　// 344

第87条　为自编的模块定义根异常，让调用者能够专门处理与此API有关的异常　// 346

第88条　用适当的方式打破循环依赖关系　// 350

第89条　重构时考虑通过warnings提醒开发者API已经发生变化　// 355

第90条　考虑通过typing做静态分析，以消除bug　// 361

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