《Effective Python：編寫高質量Python代碼的59個有效方法英文版》是2016年電子工業出版社出版的圖書，作者是[美] Brett Slatkin（布雷特·斯拉特金）。
基本介紹
- 中文名：Effective Python：編寫高質量Python代碼的59個有效方法英文版
- 作者：[美] Brett Slatkin（布雷特·斯拉特金）
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2016年3月1日
- 頁數：248 頁
- 定價：65 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787121272622
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
《Effective Python：編寫高質量Python代碼的59個有效方法 英文版》不是要講述Python的基礎編程，而是要幫你掌握Python獨特的優勢和魅力。《Effective Python：編寫高質量Python代碼的59個有效方法 英文版》中總結了59個Python編程的優秀實踐、貼士和捷徑，並用真實代碼示例進行了解釋。《Effective Python：編寫高質量Python代碼的59個有效方法 英文版》共分8章，第1章講述Python的風格思想，介紹了Python中常見問題的推薦解決方案；第2章講述如何使用Python函式來闡明意圖、提升可重用性，並減少錯誤；第3章介紹如何使用類和繼承來表達你對對象的預期行為；第4章介紹了使用這些元類和屬性的常用語法；第5章講述如何在並行和並發的場景下利用好Python；第6章講述Python中必要的內置模組；第7章教你如何合作開發Python程式；第8章介紹如何使用Python調試、最佳化和測試程式。
圖書目錄
前言
致謝
關於作者
Chapter 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 ， str ， and unicode
Item 4： Write Helper Functions Instead of Complex Expressions
Item 5： Know How to Slice Sequences
Item 6： Avoid Using start ， end ， and stride in a Single Slice
Item 7： Use List Comprehensions Instead of map and filter
Item 8： Avoid More Than Two Expressions in List Comprehensions
Item 9： Consider Generator Expressions for Large Comprehensions
Item 10： Prefer enumerate Over range
Item 11： Use zip to Process Iterators in Parallel
Item 12： Avoid else Blocks After for and while Loops
Item 13： Take Advantage of Each Block in try / except / else / finally
Chapter 2： Functions
Item 14： Prefer Exceptions to Returning None
Item 15： Know How Closures Interact with Variable Scope
Item 16： Consider Generators Instead of Returning Lists
Item 17： Be Defensive When Iterating Over Arguments
Item 18： Reduce Visual Noise with Variable Positional Arguments
Item 19： Provide Optional Behavior with Keyword Arguments
Item 20： Use None and Docstrings to Specify Dynamic Default Arguments
Item 21： Enforce Clarity with Keyword-Only Arguments
Chapter 3： Classes and Inheritance
Item 22： Prefer Helper Classes Over Bookkeeping with Dictionaries and Tuples
Item 23： Accept Functions for Simple Interfaces Instead of Classes
Item 24： Use @classmethod Polymorphism to Construct Objects Generically
Item 25： Initialize Parent Classes with super
Item 26： Use Multiple Inheritance Only for Mix-in Utility Classes
Item 27： Prefer Public Attributes Over Private Ones
Item 28： Inherit from collections．abc for Custom Container Types
Chapter 4： Metaclasses and Attributes
Item 29： Use Plain Attributes Instead of Get and Set Methods
Item 30： Consider @property Instead of Refactoring Attributes
Item 31： Use Descriptors for Reusable @property Methods
Item 32： Use __getattr__ ， __getattribute__ ， and __setattr__ for Lazy Attributes
Item 33： Validate Subclasses with Metaclasses
Item 34： Register Class Existence with Metaclasses
Item 35： Annotate Class Attributes with Metaclasses
Chapter 5： Concurrency and Parallelism
Item 36： Use subprocess to Manage Child Processes
Item 37： Use Threads for Blocking I/O， Avoid for Parallelism
Item 38： Use Lock to Prevent Data Races in Threads
Item 39： Use Queue to Coordinate Work Between Threads
Item 40： Consider Coroutines to Run Many Functions Concurrently
Item 41： Consider concurrent．futures for True Parallelism
Chapter 6： Built-in Modules
Item 42： Define Function Decorators with functools．wraps
Item 43： Consider contextlib and with Statements for Reusable try / finally Behavior
Item 44： Make pickle Reliable with copyreg
Item 45： Use datetime Instead of time for Local Clocks
Item 46： Use Built-in Algorithms and Data Structures
Item 47： Use decimal When Precision Is Paramount
Item 48： Know Where to Find Community-Built Modules
Chapter 7： Collaboration
Item 49： Write Docstrings for Every Function， Class， and Module
Item 50： Use Packages to Organize Modules and Provide Stable APIs
Item 51： Define a Root Exception to Insulate Callers from APIs
Item 52： Know How to Break Circular Dependencies
Item 53： Use Virtual Environments for Isolated and Reproducible Dependencies
Chapter 8： Production
Item 54： Consider Module-Scoped Code to Configure Deployment Environments
Item 55： Use repr Strings for Debugging Output
Item 56： Test Everything with unittest
Item 57： Consider Interactive Debugging with pdb
Item 58： Profile Before Optimizing
Item 59： Use tracemalloc to Understand Memory Usage and Leaks
Index
作者簡介
Brett Slatkin，是一名谷歌高級軟體工程師，他是谷歌消費者調查的工程主管兼聯合創始人之一。他曾供職於Google App Engine的Python基礎設定部門。他是PubSubHubbub協定的創建者之一。十年前，年紀輕輕的他就已經在用Python來管理谷歌龐大的伺服器機群了。
除了日常工作之外，他還研究開源的工具，會在他的個人網站寫軟體、腳踏車等方面的文章。他獲得了哥倫比亞大學（紐約）計算機工程學士學位。目前住在舊金山。
