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Python高級編程 第2版

( 簡體 字)
作者:[波蘭]Micha Jaworski 賈沃斯基 [法]Tarek Ziade類別:1. -> 程式設計 -> Python
譯者:
出版社:人民郵電出版社Python高級編程 第2版 3dWoo書號: 47703
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NT售價: 445

出版日:9/1/2017
頁數:403
光碟數:0
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印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
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ISBN:9787115460158
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

內容簡介:

Python進階教程 機器學習人工智慧深度學習開發熱門程式設計語言 web開發與後端工程師參考指南 基於Python3.5撰寫


Python作為一種高-級程式設計語言,憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程式設計領域備受推崇的語言之一。

本書基於Python 3.5版本進行講解,通過13章的內容,深度揭示了Python程式設計的高-級技巧。本書從Python語言及其社區的現狀開始介紹,對Python語法、命名規則、Python包的編寫、部署代碼、擴展程式開發、管理代碼、文檔編寫、測試開發、代碼優化、併發程式設計、設計模式等重要話題進行了全面系統化的講解。

本書適合想要進一步提高自身Python程式設計技能的讀者閱讀,也適合對Python程式設計感興趣的讀者參考學習。全書結合典型且實用的開發案例,可以幫助讀者創建高性能的、可靠且可維護的Python應用。
目錄:

第1章 Python現狀 1

1.1 Python的現狀與未來 1

1.2 Python升級及其原因 2

1.3 追蹤Python最新變化——PEP文檔 2

1.4 當前Python 3的普及程度 3

1.5 Python 3和Python 2的主要差異 4

1.5.1 為什麼要關注這些差異 4

1.5.2 主要的語法差異和常見陷阱 4

1.5.3 用於保持跨版本相容性的常用工具和技術 6

1.6 不只是CPython 9

1.6.1 為什麼要關注Python實現 10

1.6.2 Stackless Python 10

1.6.3 Jython 10

1.6.4 IronPython 11

1.6.5 PyPy 11

1.7 Python開發的現代方法 12

1.8 應用層Python環境隔離 13

1.8.1 為什麼要隔離 14

1.8.2 常用解決方案 15

1.8.3 選擇哪種工具 18

1.9 系統級環境隔離 19

1.9.1 使用Vagrant的虛擬開發環境 20

1.9.2 容器化與虛擬化的對比 21

1.10 常用的生產力工具 21

1.10.1 自訂Python shell— IPython、bpython、 ptpython等 22

1.10.2 互動式調試器 24

1.11 有用的資源 25

1.12 小結 25

第2章 語法最佳實踐——類級別以下 26

2.1 Python的內置類型 26

2.1.1 字串與位元組 27

2.1.2 集合類型 30

2.2 高級語法 39

2.2.1 反覆運算器 40

2.2.2 yield語句 41

2.2.3 裝飾器 44

2.2.4 上下文管理器—with語句 54

2.3 你可能還不知道的其他語法元素 58

2.3.1 for...else...語句 58

2.3.2 函數注解 59

2.4 小結 60

第3章 語法最佳實踐—類級別以上 61

3.1 子類化內置類型 61

3.2 訪問超類中的方法 63

3.2.1 Python 2中的舊式類與super 65

3.2.2 理解Python的方法解析順序 66

3.2.3 使用super易犯的錯誤 70

3.2.4 最佳實踐 73

3.3 高級屬性訪問模式 73

3.3.1 描述符 74

3.3.2 property 79

3.3.3 槽 81

3.4 元程式設計 82

3.4.1 裝飾器— 一種元程式設計方法 83

3.4.2 類裝飾器 83

3.4.3 使用__new__()方法覆寫實例創建過程 85

3.4.4 元類 87

3.4.5 一些關於代碼生成的提示 94

3.5 小結 100

第4章 選擇好的名稱 101

4.1 PEP 8與命名最佳實踐 101

4.1.1 為何要遵守PEP 8以及何時遵守PEP 8 101

4.1.2 超越PEP 8—團隊的風格指南 102

4.2 命名風格 102

4.3 命名指南 110

4.3.1 用“has”或“is”首碼命名布林元素 111

4.3.2 用複數形式命名集合變數 111

4.3.3 用顯式名稱命名字典 111

4.3.4 避免通用名稱 111

4.3.5 避免現有名稱 112

4.4 參數的最佳實踐 113

4.4.1 通過反覆運算設計構建參數 113

4.4.2 信任參數和測試 114

4.4.3 小心使用*args和**kwargs魔法參數 115

4.5 類的名稱 117

4.6 模組和包的名稱 117

4.7 有用的工具 118

4.7.1 Pylint 118

4.7.2 pep8和flake8 120

4.8 小結 120

第5章 編寫一個包 121

5.1 創建一個包 121

5.1.1 Python打包工具的混亂狀態 122

5.1.2 專案配置 123

5.1.3 自訂setup命令 131

5.1.4 在開發期間使用包 132

5.2 命名空間包 133

5.2.1 為什麼有用 133

5.2.2 PEP 420—隱式命名空間包 135

5.2.3 以前Python版本中的命名空間包 136

5.3 上傳一個包 137

5.3.1 PyPI—Python包索引 137

5.3.2 原始程式碼包與構建包 139

5.4 獨立可執行檔 142

5.4.1 獨立可執行檔何時有用 143

5.4.2 常用工具 143

5.4.3 可執行包中Python代碼的安全性 150

5.5 小結 151

第6章 部署代碼 152

6.1 十二要素應用 152

6.2 用Fabric進行自動化部署 154

6.3 你自己的包索引或索引鏡像 158

6.3.1 PyPI鏡像 159

6.3.2 使用包進行部署 160

6.4 常見約定與實踐 168

6.4.1 檔案系統層次結構 168

6.4.2 隔離 168

6.4.3 使用進程管理工具 169

6.4.4 應該在用戶空間運行應用代碼 170

6.4.5 使用HTTP反向代理 171

6.4.6 優雅地重新載入進程 171

6.5 代碼檢測與監控 172

6.5.1 記錄錯誤—sentry/raven 173

6.5.2 監控系統與應用指標 175

6.5.3 處理應用日誌 177

6.6 小結 181

第7章 使用其他語言開發Python擴展 182

7.1 使用C或者C 編寫擴展 182

7.2 為什麼你想用擴展 184

7.2.1 提高關鍵程式碼片段的性能 185

7.2.2 集成現有的使用不同語言編寫的代碼 185

7.2.3 集成協力廠商動態庫 185

7.2.4 創建自訂資料類型 186

7.3 編寫擴展 186

7.3.1 純C擴展 187

7.3.2 Cython 201

7.4 挑戰 205

7.4.1 額外的複雜性 205

7.4.2 調試 206

7.5 無擴展的動態庫介面 206

7.5.1 ctypes 207

7.5.2 CFFI 212

7.6 小結 214

第8章 管理代碼 215

8.1 版本控制系統 215

8.1.1 集中式系統 215

8.1.2 分散式系統 217

8.1.3 集中式還是分散式 219

8.1.4 盡可能使用Git 219

8.1.5 Git工作流程與GitHub工作流程 220

8.2 持續的開發過程 223

8.2.1 持續集成 224

8.2.2 持續交付 227

8.2.3 持續部署 227

8.2.4 常用的持續集成工具 228

8.2.5 選擇正確的工具和常見的陷阱 234

8.3 小結 236

第9章 文檔化你的項目 237

9.1 7項技術寫作規則 237

9.1.1 兩步寫作 238

9.1.2 定位讀者 238

9.1.3 使用簡單的風格 239

9.1.4 限制資訊範圍 240

9.1.5 使用現實中的代碼示例 240

9.1.6 使用輕量且充分的方法 241

9.1.7 使用範本 241

9.2 reStructuredText入門 242

9.2.1 章節結構 243

9.2.2 列表 245

9.2.3 行內標記 246

9.2.4 文字塊 246

9.2.5 連結 247

9.3 構建文檔 248

9.4 構建自己的文檔集 254

9.4.1 構建格局 254

9.4.2 文檔構建與持續集成 259

9.5 小結 260

第10章 測試驅動開發 261

10.1 我不測試 261

10.1.1 測試開發的原則 261

10.1.2 什麼樣的測試 265

10.1.3 達式Python標準測試工具 268

10.2 我做測試 273

10.2.1 unittest陷阱 273

10.2.2 unittest的替代品 274

10.2.3 測試覆蓋率 280

10.2.4 模擬與模擬 282

10.2.5 測試環境與依賴相容性 289

10.2.6 文檔驅動開發 292

10.3 小結 294

第11章 優化——一般原則與分析技術 295

11.1 3個優化規則 295

11.1.1 首先要能工作 295

11.1.2 從用戶的角度考慮 296

11.1.3 保持代碼的可讀性和可維護性 297

11.2 優化策略 297

11.2.1 找到另外的罪魁禍首 297

11.2.2 擴展硬體 298

11.2.3 編寫速度測試 298

11.3 查找瓶頸 299

11.3.1 分析CPU使用情況 299

11.3.2 分析記憶體使用 307

11.3.3 分析網路使用情況 315

11.4 小結 316

第12章 優化——一些強大的技術 317

12.1 降低複雜度 318

12.1.1 迴圈複雜度 319

12.1.2 大O記法 320

12.2 簡化 322

12.3 使用集合模組 323

12.3.1 deque 324

12.3.2 defaultdict 325

12.3.3 namedtuple 326

12.4 架構體系的權衡 327

12.4.1 使用啟發式和近似演算法 327

12.4.2 使用任務佇列和延遲

處理 328

12.4.3 使用概率型資料結構 331

12.5 緩存 331

12.5.1 確定性緩存 332

12.5.2 非確定性緩存 335

12.5.3 緩存服務 336

12.6 小結 338

第13章 併發 339

13.1 為什麼需要併發 339

13.2 多執行緒 340

13.2.1 什麼是多執行緒 340

13.2.2 Python如何處理多執行緒 341

13.2.3 何時應該使用多執行緒 342

13.3 多進程 356

13.4 非同步程式設計 364

13.4.1 協同多工與非同步I/O 364

13.4.2 Python中的async和await關鍵字 365

13.4.3 老Python版本中的asyncio 369

13.4.4 非同步程式設計實例 369

13.4.5 使用futures將非同步代碼同步化 372

13.5 小結 374

第14章 有用的設計模式 376

14.1 創建型模式 376

14.2 結構型模式 379

14.2.1 適配器 380

14.2.2 代理 394

14.2.3 外觀 395

14.3 行為模式 395

14.3.1 觀察者 396

14.3.2 訪問者 398

14.3.3 範本 400

14.4 小結 403
序: