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[法] 朱利安·丹乔（Julien Danjou） 著，王飞龙 译

图书标签:

• Python
• 编程
• 进阶
• 数据结构
• 算法
• 设计模式
• 代码质量
• 测试
• 性能优化
• 实战

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115437105

版次：2

商品编码：12075322

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：216

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

Python是一门很绝妙的编程语言，它快速、灵活且内置了丰富的标准库，已经用于越来越多的不同行业。通常，大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识，但是掌握了这些基础知识后，读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同，它介绍了如何利用Python有效地解决问题，以及如何构建良好的Python应用程序。
从本书中读者将学到什么
●杰出实践：书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议，帮助读者充分利用Python的特性，构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西，可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。
●解决问题：书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案，还介绍了一些非常好的小技巧，讨论了一些长期维护软件的策略。
●语言的内部机制：书中阐述了Python语言的一些内部机制，帮助读者更好地理解如何开发更高效的代码，并获得对这门语言内部工作原理更深刻的洞察力。
●专家访谈录：书中包含多篇对不同领域专家的访谈，让读者可以从开源社区和Python社区的知名黑客那里获得意见、建议和技巧。

内容简介

这不是一本常规意义上Python的入门书。这本书中没有Python关键字和for循环的使用，也没有细致入微的标准库介绍，而是完全从实战的角度出发，对构建一个完整的Python应用所需掌握的知识进行了系统而完整的介绍。更为难得的是，本书的作者是开源项目OpenStack的PTL（项目技术负责人）之一，因此本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解，非常具有实战指导意义。
本书从如何开始一个新的项目讲起，首先是整个项目的结构设计，对模块和库的管理，如何编写文档，进而讲到如何分发，以及如何通过虚拟环境对项目进行测试。此外，本书还涉及了很多高级主题，如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python 3的支持策略等。本书适合各个层次的Python程序员阅读和参考。

作者简介

作者简介
Julien Danjou 具有12年从业经验的自由软件黑客。拥有多个开源社区的不同身份：Debian开发者、Freedesktop贡献者、GNU Emacs提交者、awesome窗口管理器的创建者以及OpenStack Ceilometer项目的技术主管。近年，他经常使用Python，尤其是在参与了OpenStack（云计算平台）的开发之后。在此期间，他有机会与许多杰出的黑客一起工作。

译者简介
王飞龙 OpenStack Glance项目和Zaqar项目的核心开发人员。曾任职于IBM，从事系统管理软件和云计算的开发工作，现居住在新西兰，专注于OpenStack开发。

目录

目录

第1章　项目开始 1
1．1　Python版本　1
1．2　项目布局　2
1．3　版本编号　3
1．4　编码风格与自动检查　5
1．5　Joshua Harlow访谈　8
第2章　模块和库　13
2．1　导入系统　13
2．2　标准库　17
2．3　外部库　18
2．4　框架　20
2．5　Doug Hellmann访谈　21
第3章　管理API变化　27
第4章　时区陷阱　35
第5章　文档　39
5．1　Sphinx和reST入门　40
5．2　Sphinx模块　41
5．3　扩展Sphinx　44
第6章　分发　47
6．1　简史　47
6．2　使用pbr打包　49
6．3　Wheel格式　51
6．4　包的安装　52
6．5　和世界分享你的成果　53
6．6　Nick Coghlan访谈　58
6．7　入口点　59
6．7．1　可视化的入口点　60
6．7．2　使用控制台脚本　61
6．7．3　使用插件和驱动程序　63
第7章　虚拟环境　67
第8章　单元测试　71
8．1　基础知识　71
8．2　fixture　78
8．3　模拟（mocking）　79
8．4　场景测试　83
8．5　测试序列与并行　87
8．6　测试覆盖　91
8．7　使用虚拟环境和tox　93
8．8　测试策略　97
8．9　Robert Collins访谈　98
第9章　方法和装饰器　101
9．1　创建装饰器　101
9．2　Python中方法的运行机制　107
9．3　静态方法　109
9．4　类方法　110
9．5　抽象方法　111
9．6　混合使用静态方法、类方法和抽象方法　112
9．7　关于super的真相　115
第10章　函数式编程　119
10．1　生成器　120
10．2　列表推导　124
10．3　函数式函数的函数化　125
第11章　抽象语法树　133
11．1　用抽象语法树检查来扩展flake8　136
11．2　Hy　141
11．3　Paul Tagliamonte访谈　143
第12章　性能与优化　149
12．1　数据结构　149
12．2　性能分析　151
12．3　有序列表和二分查找　156
12．4　namedtuple和slots　158
12．5　memoization　163
12．6　PyPy　165
12．7　通过缓冲区协议实现零复制　166
12．8　Victor Stinner访谈　171
第13章　扩展与架构　175
13．1　多线程的注意事项　175
13．2　多进程与多线程　177
13．3　异步和事件驱动架构　179
13．4　面向服务架构　181
第14章　RDBMS和ORM　185
14．1　用Flask和PostgreSQL流化数据　188
14．2　Dimitri Fontaine访谈　193
第15章　Python 3支持策略　201
15．1　语言和标准库　202
15．2　外部库　205
15．3　使用six　205
第16章　少即是多　209
16．1　单分发器　209
16．2　上下文管理器　214
第17章　延伸阅读　217

《Python高手之路 第3版》是一本旨在帮助Python开发者从入门到精通的进阶指南。本书并非罗列Python基础语法，而是深入探讨Python在实际开发中遇到的挑战，提供解决问题的策略和最佳实践。从第一章开始，我们就将带领读者踏上一条精炼、高效的Python编程之路，重点关注那些决定代码质量、项目成败的关键技术和理念。 第一部分：夯实基础，迈向精深 在开始高级话题之前，本书第一部分将对Python的某些核心概念进行一次深入的梳理与升华。我们认为，许多开发者在掌握了基本的“能跑就行”后，在面对复杂场景时会遇到瓶颈，原因往往在于对Python底层机制的理解不够透彻。 Python的内存管理与垃圾回收机制： 许多语言都涉及内存管理，但Python的自动内存管理机制有着其独到之处。我们将详细解析Python的引用计数、分代垃圾回收等工作原理。理解这些，不仅能帮助开发者写出更健壮的代码，避免内存泄漏，还能在性能调优时找到关键点。我们会通过实例演示，说明在什么情况下需要关注内存，以及如何借助工具进行分析。 GIL（全局解释器锁）的真相与应对： GIL是Python并发编程中一个绕不开的话题。本书将深入剖析GIL的产生原因、其对多线程性能的影响，以及各种绕过或规避GIL限制的方法。我们将对比多进程、多线程、异步IO在不同场景下的适用性，并提供实际代码示例，帮助读者根据具体需求选择最适合的并发模型。 Python的元编程与装饰器深度解析： 元编程是Python语言的强大之处，而装饰器是元编程中最常用、最优雅的实现方式之一。我们将从装饰器的工作原理讲起，逐步深入到类装饰器、装饰器工厂，以及如何编写功能强大的通用装饰器。这部分内容对于构建可复用的代码库、实现AOP（面向切面编程）至关重要。 上下文管理器与生成器的高级应用： `with`语句和生成器在Python中扮演着重要的角色，它们能极大地简化资源管理和迭代操作。本书将超越简单的使用，探讨如何自定义上下文管理器以管理数据库连接、文件句柄等资源，以及如何利用生成器实现高效的数据流处理和惰性计算。 第二部分：构建健壮、高效的Python应用 一旦基础稳固，我们就进入实际应用层面，探讨如何构建可维护、高性能的Python应用程序。 深入理解Python的数据结构与算法： 除了内置的列表、字典等，本书还将介绍Python中常用的第三方数据结构库，例如`collections`模块中的`deque`、`Counter`、`defaultdict`等，以及如何根据场景选择最合适的数据结构以优化算法效率。我们还将涉及一些经典的算法问题，并展示如何用Python高效地实现它们。 Python性能优化策略与工具： 性能是衡量一个应用程序好坏的重要标准。本书将系统地介绍Python的性能瓶颈分析方法，包括使用`timeit`、`cProfile`等内置工具，以及`memory_profiler`等第三方库。我们将深入讲解代码级别的优化技巧，如向量化操作（利用NumPy）、避免不必要的对象创建、利用缓存等，并引导读者理解何时需要将部分计算密集型任务迁移到C/C++等更底层的语言中。 Pythonic的编程风格与代码组织： “Pythonic”不仅仅是写出能运行的代码，更是写出清晰、简洁、易于理解和维护的代码。本书将强调Python的“Pythonic”之道，包括列表推导式、生成器表达式、迭代器协议、函数式编程的思想等。我们将探讨模块化设计、包的组织结构，以及如何编写高质量的文档字符串（docstring），使代码更容易被他人理解和复用。 并发与并行编程： 在多核处理器日益普及的今天，有效利用多核能力是提升程序性能的关键。本书将详细讲解Python的并发与并行编程技术。除了前述的GIL分析，我们还将深入研究`multiprocessing`模块，实现真正的并行计算；探讨`asyncio`库，实现高效的异步IO操作，特别适用于网络编程和I/O密集型任务。我们将通过实际案例，指导读者如何在不同场景下选择合适的并发模型，并实现高性能的网络服务或数据处理流程。 第三部分：Python在复杂项目中的实践 本书的第三部分将聚焦于Python在实际复杂项目中的应用，涵盖了更广泛的领域和更深入的技术。 Web开发框架的深入探索： 无论是Django还是Flask，现代Python Web开发都离不开强大的框架。本书将超越框架的入门教程，深入剖析其核心设计思想、工作原理以及高级用法。我们将探讨如何构建可扩展、安全的RESTful API，如何进行数据库ORM（对象关系映射）的最佳实践，以及如何应对高并发场景下的Web应用性能问题。 数据科学与机器学习的Python实践： Python已成为数据科学和机器学习领域的事实标准。本书将重点介绍NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等核心库的进阶用法。我们将演示如何进行高效的数据清洗、特征工程、模型训练与评估，并结合实际数据集，讲解如何构建预测模型、分类模型等。虽然不直接提供机器学习算法的底层实现，但会侧重于如何利用Python工具链高效地完成数据科学任务。 测试、部署与持续集成： 软件质量离不开完善的测试体系。本书将详细介绍Python的单元测试、集成测试、端到端测试策略，并重点介绍`unittest`和`pytest`这两个强大的测试框架。同时，我们还会触及Python应用的部署方案，包括虚拟环境管理、Docker容器化，以及如何结合CI/CD（持续集成/持续部署）流程，实现自动化构建、测试和部署，从而提升开发效率和软件质量。 Python与其他语言的交互： 在大型项目中，Python往往需要与C/C++、Java等其他语言进行交互。本书将介绍`ctypes`、`Cython`、`SWIG`等工具，展示如何将高性能的C/C++库集成到Python项目中，或者将Python代码打包成可被其他语言调用的模块。这对于性能敏感的应用或需要复用现有底层库的场景至关重要。 《Python高手之路 第3版》并非一本速成手册，而是一份伴随开发者成长的路线图。它鼓励读者思考，理解“为什么”，而不仅仅是“怎么做”。通过本书的学习，您将能够写出更高效、更健壮、更易于维护的Python代码，自信地应对更复杂的编程挑战，最终成为一名真正的Python技术专家。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对Python充满热情，又渴望在编程领域更上一层楼的读者，我一直都在寻找能真正帮助我突破瓶颈、迈向“高手”境界的书籍。当我拿到《Python高手之路 第3版》时，我的内心是既期待又有些许忐忑的。期待是因为前两个版本积累下的良好口碑，但忐忑在于，市面上同类的书籍并不少，能否真的如其名，为我指明一条通往Python精通的“高手之路”？ 初翻这本书，就被其严谨的结构和深入的讲解所吸引。它不像某些入门书籍那样停留在语法层面，而是从更底层、更宏观的角度去剖析Python的运行机制。举个例子，书中关于内存管理和垃圾回收机制的章节，简直是醍醐灌顶。我之前对这些概念只是一知半解，但通过书中的图文并茂的讲解，我终于理解了Python是如何高效地管理内存的，这对于编写高性能、低内存占用的代码至关重要。而且，书中还涉及了GIL（全局解释器锁）这个绕不开的话题，对于多线程编程中的一些疑难杂症，有了更清晰的认识。这部分内容对我来说，绝对是“干货”中的“干货”，也让我对Python这门语言有了更深层次的敬畏。

评分☆☆☆☆☆

最后，我想说，《Python高手之路 第3版》不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，在Silent地指引着我前行的方向。它教会我的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。从对Python底层机制的深刻理解，到“Pythonic”编程风格的养成，再到实际项目的设计和性能优化，这本书几乎覆盖了我作为一个Python开发者在职业生涯中可能遇到的所有关键节点。它的深度、广度和实操性，都远超我之前的预期。阅读这本书的过程，就像是在进行一次高强度的“内功”修炼，让我对Python的掌控力有了质的飞跃。我坚信，这本书将成为我编程道路上不可或缺的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个亮点，在于它对Python生态系统和性能优化的深入探讨。作者并没有局限于Python语言本身，而是拓展到了更广泛的领域。关于如何选择和使用第三方库，如何进行性能剖析，以及如何利用Cython、Numba等工具来加速Python代码的执行，这些内容都极具价值。在当前大数据、人工智能飞速发展的时代，程序的性能往往是决定项目成败的关键因素之一。书中提供的各种性能优化技巧和工具的使用方法，让我能够更有信心地去处理大规模数据集和复杂的计算任务。尤其是关于如何针对特定场景选择最优的第三方库，以及如何进行代码级别的性能瓶颈分析，这些实用的建议，对于我应对实际工作中的挑战，提供了宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的精髓，我认为在于它对于“Pythonic”编程风格的极致追求。作者并没有简单地罗列各种技巧，而是通过大量的实例，生动地展示了如何写出更优雅、更易读、更高效的Python代码。例如，在处理数据结构和算法的部分，书中不仅仅是讲解了各种算法的实现，更重要的是，它教会了我如何选择最适合场景的数据结构，如何利用Python内置的强大工具，例如列表推导式、生成器表达式，以及collections模块中的高级数据结构，来简化代码，提升性能。读到关于装饰器和上下文管理器的章节时，我更是惊叹于Python语言的灵活性和强大表达力，这让我在编写函数和管理资源时，能够事半功倍。这些“Pythonic”的思维方式，不仅仅是技术上的提升，更是一种编程哲学上的升华，让我对编写高质量的代码有了全新的认知。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，《Python高手之路 第3版》在实战项目和设计模式的讲解上，也做得非常出色。书中并非照本宣科地讲解理论，而是将理论与实践紧密结合。通过分析真实世界的项目案例，让我看到了如何将之前学到的各种Python特性，如面向对象编程、模块化设计、错误处理和异常机制等，融会贯通地应用到实际开发中。我尤其喜欢关于如何设计可扩展、可维护的Python应用程序的章节，这对于我来说，是解决现实项目中“痛点”的关键。书中对各种常见的设计模式进行了深入浅出的剖析，并给出了Python式的实现，让我能够更好地理解和应用这些模式，从而编写出更健壮、更具工程化的代码。这部分内容，对于从“码农”向“工程师”的转变，起到了至关重要的作用。

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Python高手之路 第3版

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很好好，非常好，价廉物美，很值得。很值得。

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很好的书，京东的货，还是令人放心的。

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Python高手之路 第3版

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包装用心，发货速度快，书是正品，图书节更是优惠，赞一个。

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Python高手之路 第3版

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扩充知识，还可以吧

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