《深入理解Python特性》:解锁Python之美的密码

你是否曾经想要深入了解Python的特性,以便更好地掌握这门流行的编程语言?那么,这本书将是你的最佳选择。《深入理解Python特性》将带你探索Python的奥秘,让你对Python有更深入的理解。

本文将为你详细介绍这本书的内容和特点,帮助你更好地了解它,并为你提供一些阅读建议,让你从中获得最大的收益。

一、内容概述

《深入理解Python特性》是一本由德国的达恩·巴德尔(Dan Bader)所著的书籍,于2019年6月由人民邮电出版社出版。这本书主要介绍了Python编程语言的一些核心特性,包括语法、数据类型、控制流、函数和模块等。通过本书的学习,读者可以深入了解Python的内部机制和设计思想,从而更好地应用Python解决实际问题。

二、特点介绍

系统全面:本书内容涵盖了Python编程语言的各个方面,从基本的语法到高级特性,都有详细的介绍。无论你是初学者还是有一定经验的Python开发者,都可以从中获得有用的信息。
深入浅出:作者在解释Python特性的过程中,采用了通俗易懂的语言和生动的例子,让读者可以轻松理解和掌握Python的精髓。即使是没有编程基础的读者也可以通过本书入门Python编程。
实战性强:除了理论介绍外,本书还提供了大量的实战案例,帮助读者更好地应用所学知识解决实际问题。这些案例既具有代表性又具有实际应用价值,可以让读者在实践中提高自己的编程水平。
社区支持:本书的作者在社区中有着很高的声望,他的博客和视频教程深受欢迎。通过阅读本书,你可以获得与作者直接交流的机会,从而更好地解决学习和工作中的问题。

三、阅读建议

结合实践:在阅读本书的过程中,建议将所学知识应用到实际项目中。通过实践,你可以更好地理解和掌握Python的特性,并发现自己在编程中的不足之处。
参与社区:加入相关的技术社区,与其他Python开发者交流学习心得和经验。这样可以获得更多的学习资源和帮助,同时也可以提高自己的社交能力。
参考其他资源:为了更好地理解本书的内容,可以结合其他Python学习资源进行学习。例如,可以参考官方文档、在线教程、视频课程等资源,以便更全面地了解Python的特性。
反复阅读:本书的内容较为深入,需要反复阅读和实践才能真正掌握。建议在阅读过程中做好笔记和总结,以便日后回顾和复习。

四、结语

《深入理解Python特性》是一本非常值得一读的书籍,它可以帮助你更深入地了解Python的特性和机制。通过本书的学习,你可以提高自己的编程水平,并为解决实际问题提供有力的支持。无论你是初学者还是有一定经验的Python开发者,都可以从中获得很多有用的知识和启示。

书籍信息

书名:深入理解Python特性
作者:德/达恩·巴德尔
评分:8.8
出版日期:2019-06-01
出版社:人民邮电出版社
ISBN:9787115511546
页数:163
定价:49

深入理解Python特性

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、易维护的代码。用好Python需要了解的最重要的特性、Python 2过渡到Python 3需要掌握的现代模式、有其他编程语言背景想快速上手Python的程序员需要特别注意的问题,等等,本书都可以解决。

书籍目录

第1章 简介  1
1.1 什么是Python技巧  1
1.2 本书作用  2
1.3 如何阅读本书  2
第2章 Python整洁之道  4
2.1 用断言加一层保险  4
2.1.1 示例:Python中的断言  4
2.1.2 为什么不用普通的异常来处理  6
2.1.4 常见陷阱  6
2.1.5 Python断言总结  9
2.1.6 关键要点  9
2.2 巧妙地放置逗号  9
2.3 上下文管理器和with语句  11
2.3.1 在自定义对象中支持with  12
2.3.2 用上下文管理器编写漂亮的API  13
2.3.3 关键要点  15
2.4 下划线、双下划线及其他  15
2.4.1 前置单下划线:_var  15
2.4.2 后置单下划线:var_  17
2.4.3 前置双下划线:__var  17
2.4.4 前后双下划线:__var__  20
2.4.5 单下划线:_  21
2.4.6 关键要点  22
2.5 字符串格式化中令人震惊的真相  22
2.5.1 第一种方法:“旧式”字符串格式化  22
2.5.2 第二种方法:“新式”字符串格式化  23
2.5.3 第三种方法:字符串字面值插值(Python 3.6+)  24
2.5.4 第四种方法:模板字符串  25
2.5.5 如何选择字符串格式化方法  26
2.5.6 关键要点  27
2.6 “Python之禅”中的彩蛋  27
第3章 高效的函数  28
3.1 函数是Python的头等对象  28
3.1.1 函数是对象  28
3.1.2 函数可存储在数据结构中  29
3.1.3 函数可传递给其他函数  30
3.1.4 函数可以嵌套  31
3.1.5 函数可捕捉局部状态  32
3.1.6 对象也可作为函数使用  33
3.1.7 关键要点  33
3.2 lambda是单表达式函数  34
3.2.1 lambda的使用场景  35
3.2.2 不应过度使用lambda  36
3.2.3 关键要点  36
3.3 装饰器的力量  37
3.3.1 Python装饰器基础  38
3.3.2 装饰器可以修改行为  39
3.3.3 将多个装饰器应用于一个函数  41
3.3.5 如何编写“可调试”的装饰器  44
3.4 有趣的*args和**kwargs  44
3.4.1 传递可选参数或关键字参数  45
3.4.2 关键要点  46
3.5 函数参数解包  47
3.6 返回空值  48
第4章 类与面向对象  51
4.1 对象比较:is 与==  51
4.2 字符串转换(每个类都需要__repr__)  52
4.2.1 __str__与__repr__  54
4.2.2 为什么每个类都需要__repr__  55
4.2.3 Python 2.x的差异:__unicode__  57
4.2.4 关键要点  58
4.3 定义自己的异常类  58
4.4 克隆对象  60
4.4.1 制作浅副本  61
4.4.2 制作深副本  62
4.4.3 复制任意对象  63
4.4.4 关键要点  65
4.5 用抽象基类避免继承错误  65
4.6 namedtuple的优点  67
4.6.1 namedtuple上场  68
4.6.2 子类化namedtuple  70
4.6.3 内置的辅助方法  70
4.6.4 何时使用namedtuple  71
4.6.5 关键要点  71
4.7 类变量与实例变量的陷阱  72
4.7.1 与狗无关的例子  74
4.7.2 关键要点  75
4.8 实例方法、类方法和静态方法揭秘  75
4.8.1 实例方法  76
4.8.2 类方法  76
4.8.3 静态方法  76
4.8.4 在实践中探寻  77
4.8.5 使用@classmethod的Pizza工厂类  78
4.8.6 什么时候使用静态方法  80
4.8.7 关键要点  81
第5章 Python中常见的数据结构  82
5.1 字典、映射和散列表  83
5.1.1 dict——首选字典实现  83
5.1.2 collections.OrderedDict——能记住键的插入顺序  84
5.1.3 collections.defaultdict——为缺失的键返回默认值  85
5.1.4 collections.ChainMap——搜索多个字典  85
5.1.5 types.MappingProxyType——用于创建只读字典  86
5.1.6 Python中的字典:总结  86
5.1.7 关键要点  87
5.2 数组数据结构  87
5.2.1 列表——可变动态数组  88
5.2.2 元组——不可变容器  88
5.2.3 array.array——基本类型数组  89
5.2.4 str——含有Unicode 字符的不可变数组  90
5.2.5 bytes——含有单字节的不可变数组  91
5.2.6 bytearray——含有单字节的可变数组  91
5.2.7 关键要点  92
5.3 记录、结构体和纯数据对象  93
5.3.1 字典——简单数据对象  93
5.3.2 元组——不可变对象集合  94
5.3.3 编写自定义类——手动精细控制  96
5.3.4 collections.namedtuple——方便的数据对象  96
5.3.5 typing.NamedTuple——改进版namedtuple  97
5.3.6 struct.Struct——序列化C结构体  98
5.3.7 types.SimpleNamespace——花哨的属性访问  99
5.3.8 关键要点  99
5.4 集合和多重集合  100
5.4.1 set——首选集合实现  101
5.4.2 frozenset——不可变集合  101
5.4.3 collections.Counter——多重集合  101
5.4.4 关键要点  102
5.5 栈(后进先出)  102
5.5.1 列表——简单的内置栈  103
5.5.2 collections.deque——快速且稳健的栈  104
5.5.3 queue.LifoQueue——为并行计算提供锁语义  104
5.5.4 比较Python 中各个栈的实现  105
5.6 队列(先进先出)  106
5.6.1 列表——非常慢的队列  107
5.6.2 collections.deque——快速和稳健的队列  107
5.6.3 queue.Queue——为并行计算提供的锁语义  108
5.6.4 multiprocessing.Queue——共享作业队列  108
5.6.5 关键要点  109
5.7 优先队列  109
5.7.1 列表——手动维护有序队列  110
5.7.3 queue.PriorityQueue——美丽的优先级队列  111
5.7.4 关键要点  111
第6章 循环和迭代  112
6.1 编写Python式的循环  112
6.2 理解解析式  114
6.3 列表切片技巧与寿司操作员  116
6.4 美丽的迭代器  118
6.4.1 无限迭代  119
6.4.2 for-in循环在Python中的工作原理  121
6.4.3 更简单的迭代器类  122
6.4.4 不想无限迭代  123
6.4.5 Python 2.x兼容性  125
6.4.6 关键要点  126
6.5 生成器是简化版迭代器  126
6.5.1 无限生成器  126
6.5.2 能够停下来的生成器  128
6.5.3 关键要点  130
6.6 生成器表达式  130
6.6.1 生成器表达式与列表解析式  132
6.6.3 内联生成器表达式  133
6.6.4 物极必反  133
6.6.5 关键要点  134
6.7 迭代器链  134
第7章 字典技巧  137
7.1 字典默认值  137
7.2 字典排序  139
7.3 用字典模拟switch/case语句  141
7.4 “最疯狂”的字典表达式  144
7.5 合并词典的几种方式  148
7.6 美观地输出字典  149
第8章 Python式高效技巧  152
8.1 探索Python的模块和对象  152
8.2 用virtualenv隔离项目依赖关系  154
8.2.1 使用虚拟环境  155
8.2.2 关键要点  157
8.3 在字节码后一窥究竟  157
第9章 结语  161
9.1 针对Python开发者免费每周提示  161
9.2 PythonistaCafe:Python开发人员的社区  162

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来源:学习笔记
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