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店铺： 嘉汇汉唐图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115454157

商品编码：12381141505

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2017-04-01

商品参数

流畅的Python
	定价	139.00
	出版社	人民邮电出版社
	版次
	出版时间
	开本
	作者	无
	装帧
	页数
	字数
	ISBN编码	9787115454157

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[]特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的[]用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。

uciano Ramalho，从1998年起[]成为了Python程序员。他是Python软件基金会的成员，Python.pro.br（巴西的一家培训公司）的共同所有者，还是巴西[]个众创空间Garoa Hacker Clube的联合创始人。他领导过多个软件开发团队，还在巴西的媒体、银行和政府[]教授Python课程。 

Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不[]动手实践[]无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。

 

● Python数据模型：理解为什么特殊方法是对象行为一致的关键。

● 数据结构：充分利用内置类型，理解Unicode文本和字节二象性。

● 把函数视作对象：把Python函数视作一等对象，并了解这一点对流行的设计模式的影响。

● 面向对象习惯用法：通过构建类学习引用、可变性、接口、运算符重载和多重继承。

● 控制流程：学习使用上下文管理器、生成器、协程，以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。

● 元编程：理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。

 

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前言 xvii [][]分 序幕 第1章 Python 数据模型 2 1.1 一摞 Python 风格的纸牌 3 1.2 如何使用特殊方法 6 1.2.1 模拟数值类型 7 1.2.2 字符串表示形式 9 1.2.3 算术运算符 10 1.2.4 自定义的布尔值 10 1.3 特殊方法一览 10 1.4 为什么 len 不是普通方法 12 1.5 本章小结 12 1.6 延伸阅读 13 第二[]分 数据结构

前言 xvii

[][]分 序幕

第1章 Python 数据模型 2

1.1 一摞 Python 风格的纸牌 3

1.2 如何使用特殊方法 6

1.2.1 模拟数值类型 7

1.2.2 字符串表示形式 9

1.2.3 算术运算符 10

1.2.4 自定义的布尔值 10

1.3 特殊方法一览 10

1.4 为什么 len 不是普通方法 12

1.5 本章小结 12

1.6 延伸阅读 13

第二[]分 数据结构

第2章 序列构成的数组 16

2.1 内置序列类型概览 17

2.2 列表推导和生成器表达式 18

2.2.1 列表推导和可读性 18

2.2.2 列表推导同 filter 和 map 的比较 20

2.2.3 笛卡儿积 20

2.2.4 生成器表达式 21

2.3 元组不仅仅是不可变的列表 22

2.3.1 元组和记录 23

2.3.2 元组拆包 23

2.3.3 嵌套元组拆包 25

2.3.4 具名元组 26

2.3.5 作为不可变列表的元组 27

2.4 切片 28

2.4.1 为什么切片和区间会忽略[]后一个元素 28

2.4.2 对对象进行切片 29

2.4.3 多维切片和省略 30

2.4.4 给切片赋值 31

2.5 对序列使用 和 * 31

2.6 序列的增量赋值 33

2.7 list.sort 方法和内置函数 sorted 36

2.8 用 bisect 来管理已排序的序列 37

2.8.1 用 bisect 来搜索 38

2.8.2 用 bisect.insort 插入新元素 40

2.9 当列表不是[]时 41

2.9.1 数组 41

2.9.2 内存视图 44

2.9.3 NumPy 和 SciPy 45

2.9.4 双向队列和其他形式的队列 47

2.10 本章小结 49

2.11 延伸阅读 50

第3章 字典和集合 54

3.1 泛映射类型 54

3.2 字典推导 56

3.3 常见的映射方法 57

3.4 映射的弹性键查询 61

3.4.1 defaultdict ：处理找不到的键的一个选择 61

3.4.2 特殊方法 __missing__ 62

3.5 字典的变种 65

3.6 子类化 UserDict 65

3.7 不可变映射类型 67

3.8 集合论 68

3.8.1 集合字面量 69

3.8.2 集合推导 71

3.8.3 集合的[]作 71

3.9 dict 和 set 的背后 73

3.9.1 一个关于效率的实验 74

3.9.2 字典中的散列表 75

3.9.3 dict 的实现及其导致的结果 78

3.9.4 set 的实现以及导致的结果 80

3.10 本章小结 80

3.11 延伸阅读 81

第4章 文本和字节序列 83

4.1 字符问题 84

4.2 字节概要 85

4.3 基本的编解码器 88

4.4 了解编解码问题 89

4.4.1 处理 UnicodeEncodeError 90

4.4.2 处理 UnicodeDecodeError 90

4.4.3 使用预期之外的编码加载模块时抛出的 SyntaxError 91

4.4.4 如何找出字节序列的编码 92

4.4.5 BOM：有用的鬼符 93

4.5 处理文本文件 94

4.6 为了正确比较而规范化 Unicode 字符串 99

4.6.1 大小写[]叠 101

4.6.2 规范化文本匹配实用函数 102

4.6.3 极端“规范化”：去掉变音符号 103

4.7 Unicode 文本排序 105

4.8 Unicode 数据库 108

4.9 支持字符串和字节序列的双模式 API 109

4.9.1 正则表达式中的字符串和字节序列 109

4.9.2 os 函数中的字符串和字节序列 111

4.10 本章小结 112

4.11 延伸阅读 113

第三[]分 把函数视作对象

第5章 一等函数 118

5.1 把函数视作对象 119

5.2 高阶函数 120

5.3 匿名函数 122

5.4 可调用对象 122

5.5 用户定义的可调用类型 123

5.6 函数内省 124

5.7 从定位参数到[]关键字参数 126

5.8 获取关于参数的信息 127

5.9 函数注解 131

5.10 支持函数式编程的包 132

5.10.1 operator 模块 132

5.10.2 使用 functools.partial 冻结参数 135

5.11 本章小结 137

5.12 延伸阅读 137

第6章 使用一等函数实现设计模式 141

6.1 案例分析：重构“策略”模式 142

6.1.1 经典的“策略”模式 142

6.1.2 使用函数实现“策略”模式 145

6.1.3 选择[]佳策略：简单的方式 148

6.1.4 找出模块中的全[]策略 149

6.2 “命令”模式 150

6.3 本章小结 151

6.4 延伸阅读 152

第7章 函数装饰器和闭包 154

7.1 装饰器基础知识 155

7.2 Python 何时执行装饰器 156

7.3 使用装饰器改进“策略”模式 157

7.4 变量作用域规则 159

7.5 闭包 161

7.6 nonlocal 声明 164

7.7 实现一个简单的装饰器 165

7.8 标准库中的装饰器 168

7.8.1 使用 functools.lru_cache 做备忘 168

7.8.2 单分派泛函数 170

7.9 叠放装饰器 172

7.10 参数化装饰器 173

7.10.1 一个参数化的注册装饰器 173

7.10.2 参数化 clock 装饰器 175

7.11 本章小结 177

7.12 延伸阅读 178

第四[]分 面向对象惯用法

第8章 对象引用、可变性和垃圾回收 182

8.1 变量不是盒子 183

8.2 标识、相等性和别名 184

8.2.1 在 == 和 is 之间选择 185

8.2.2 元组的相对不可变性 186

8.3 默认做浅复制 187

8.4 函数的参数作为引用时 190

8.4.1 不要使用可变类型作为参数的默认值 191

8.4.2 防御可变参数 193

8.5 del 和垃圾回收 195

8.6 弱引用 196

8.6.1 WeakValueDictionary 简介 197

8.6.2 弱引用的局限 199

8.7 Python 对不可变类型施加的把戏 199

8.8 本章小结 201

8.9 延伸阅读 201

第9章 符合 Python 风格的对象 205

9.1 对象表示形式 206

9.2 再谈向量类 206

9.3 备选构造方法 208

9.4 classmethod 与 staticmethod 209

9.5 格式化显示 210

9.6 可散列的 Vector2d 213

9.7 Python 的私有属性和“受保护的”属性 218

9.8 使用 __slots__ 类属性节省空间 220

9.9 覆盖类属性 222

9.10 本章小结 224

9.11 延伸阅读 225

第10章 序列的修改、散列和切片 229

10.1 Vector 类：用户定义的序列类型 230

10.2 Vector 类第1 版：与 Vector2d 类兼容 230

10.3 协议和鸭子类型 232

10.4 Vector 类第2 版：可切片的序列 233

10.4.1 切片原理 234

10.4.2 能处理切片的 __getitem__ 方法 236

10.5 Vector 类第3 版：动态存取属性 237

10.6 Vector 类第4 版：散列和快速等值测试 240

10.7 Vector 类第5 版：格式化 244

10.8 本章小结 251

10.9 延伸阅读 251

第11章 接口：从协议到抽象基类 256

11.1 Python 文化中的接口和协议 257

11.2 Python 喜欢序列 258

11.3 使用猴子补丁在运行时实现协议 260

11.4 Alex Martelli 的水禽 262

11.5 定义抽象基类的子类 266

11.6 标准库中的抽象基类 267

11.6.1 collections.abc 模块中的抽象基类 267

11.6.2 抽象基类的数字塔 269

11.7 定义并使用一个抽象基类 270

11.7.1 抽象基类句法详解 273

11.7.2 定义 Tombola 抽象基类的子类 274

11.7.3 Tombola 的虚拟子类 276

11.8 Tombola 子类的测试方法 278

11.9 Python 使用 register 的方式 281

11.10 鹅的行为有可能像鸭子 281

11.11 本章小结 283

11.12 延伸阅读 284

第12章 继承的优缺点 289

12.1 子类化内置类型很麻烦 289

12.2 多重继承和方法解析顺序 292

12.3 多重继承的真实应用 296

12.4 处理多重继承 298

12.5 一个现代示例：Django 通用视图中的混入 301

12.6 本章小结 304

12.7 延伸阅读 304

第13章 正确重载运算符 307

13.1 运算符重载基础 308

13.2 一元运算符 308

13.3 重载向量加法运算符 310

13.4 重载标量乘法运算符 * 315

13.5 众多比较运算符 318

13.6 增量赋值运算符 321

13.7 本章小结 325

13.8 延伸阅读 326

第五[]分 控制流程

第14章 可迭代的对象、迭代器和生成器 330

14.1 Sentence 类第1 版：单词序列 331

14.2 可迭代的对象与迭代器的对比 334

14.3 Sentence 类第2 版：典型的迭代器 337

14.4 Sentence 类第3 版：生成器函数 339

14.5 Sentence 类第4 版：惰性实现 343

14.6 Sentence 类第5 版：生成器表达式 344

14.7 何时使用生成器表达式 345

14.8 另一个示例：等差数列生成器 346

14.9 标准库中的生成器函数 349

14.10 Python 3.3 中新出现的句法： yield from 357

14.11 可迭代的归约函数 358

14.12 深入分析 iter 函数 359

14.13 案例分析：在数据库转换工具中使用生成器 360

14.14 把生成器当成协程 362

14.15 本章小结 362

14.16 延伸阅读 363

第15章 上下文管理器和 else 块 368

15.1 先做这个，再做那个： if 语句之外的 else 块 369

15.2 上下文管理器和 with 块 370

15.3 contextlib 模块中的实用工具 374

15.4 使用 @contextmanager 375

15.5 本章小结 378

15.6 延伸阅读 378

第16章 协程 381

16.1 生成器如何进化成协程 382

16.2 用作协程的生成器的基本行为 382

16.3 示例：使用协程计算移动平均值 385

16.4 预激协程的装饰器 386

16.5 终止协程和异常处理 388

16.6 让协程返回值 391

16.7 使用 yield from 393

16.8 yield from 的意义 398

16.9 使用案例：使用协程做离散事件仿真 403

16.9.1 离散事件仿真简介 403

16.9.2 出租车队运营仿真 404

16.10 本章小结 410

16.11 延伸阅读 411

第17章 使用期物处理并发 416

17.1 示例：网络下载的三种风格 416

17.1.1 依序下载的脚本 418

17.1.2 使用 concurrent.futures 模块下载 420

17.1.3 期物在哪里 421

17.2 阻塞型 I/O 和 GIL 424

17.3 使用 concurrent.futures 模块启动进程 424

17.4 实验 Executor.map 方法 426

17.5 显示下载进度并处理错误 429

17.5.1 flags2 系列示例处理错误的方式 433

17.5.2 使用 futures.as_completed 函数 435

17.5.3 线程和多进程的替代方案 437

17.6 本章小结 437

17.7 延伸阅读 438

第18章 使用 asyncio 包处理并发 442

18.1 线程与协程对比 443

18.1.1 asyncio.Future ：故意不阻塞 448

18.1.2 从期物、任务和协程中产出 449

18.2 使用 asyncio 和 aiohttp 包下载 450

18.3 避免阻塞型调用 454

18.4 改进 asyncio 下载脚本 456

18.4.1 使用 asyncio.as_completed 函数 456

18.4.2 使用 Executor 对象，防止阻塞事件循环 461

18.5 从回调到期物和协程 462

18.6 使用 asyncio 包编写服务器 466

18.6.1 使用 asyncio 包编写 TCP 服务器 467

18.6.2 使用 aiohttp 包编写 Web 服务器 471

18.6.3 更好地支持并发的智能客户端 474

18.7 本章小结 475

18.8 延伸阅读 476

第六[]分 元编程

第19章 动态属性和特性 482

19.1 使用动态属性转换数据 483

19.1.1 使用动态属性访问 JSON 类数据 485

19.1.2 处理无效属性名 487

19.1.3 使用 __new__ 方法以灵活的方式创建对象 488

19.1.4 使用 shelve 模块调整 OSCON 数据源的结构 490

19.1.5 使用特性获取链接的记录 493

19.2 使用特性验证属性 498

19.2.1 LineItem 类第1 版：表示订单中商品的类 498

19.2.2 LineItem 类第2 版：能验证值的特性 499

19.3 特性全解析 500

19.3.1 特性会覆盖实例属性 501

19.3.2 特性的文档 503

19.4 定义一个特性工厂函数 504

19.5 处理属性删除[]作 506

19.6 处理属性的重要属性和函数 507

19.6.1 影响属性处理方式的特殊属性 507

19.6.2 处理属性的内置函数 508

19.6.3 处理属性的特殊方法 509

19.7 本章小结 510

19.8 延伸阅读 510

第20章 属性描述符 514

20.1 描述符示例：验证属性 514

20.1.1 LineItem 类第3 版：一个简单的描述符 515

20.1.2 LineItem 类第4 版：自动获取储存属性的名称 519

20.1.3 LineItem 类第5 版：一种新型描述符 524

20.2 覆盖型与非覆盖型描述符对比 526

20.2.1 覆盖型描述符 528

20.2.2 没有 __get__ 方法的覆盖型描述符 529

20.2.3 非覆盖型描述符 530

20.2.4 在类中覆盖描述符 531

20.3 方法是描述符 531

20.4 描述符用法建议 533

20.5 描述符的文档字符串和覆盖删除[]作 534

20.6 本章小结 535

20.7 延伸阅读 536

第21章 类元编程 538

21.1 类工厂函数 539

21.2 定制描述符的类装饰器 541

21.3 导入时和运行时比较 543

21.4 元类基础知识 547

21.5 定制描述符的元类 552

21.6 元类的特殊方法 __prepare__ 554

21.7 类作为对象 556

21.8 本章小结 557

21.9 延伸阅读 557

结语 560

附录 A 辅助脚本 563

Python 术语表 588

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Python：探索高效编程的艺术 Python，作为一门集易学性、强大功能与广泛应用性于一身的编程语言，近年来已然成为开发者们炙手可热的选择。它以其清晰简洁的语法、丰富的标准库以及庞大的第三方生态系统，吸引了无数初学者踏入编程的殿堂，也赢得了资深工程师在各种项目中的青睐。无论是Web开发、数据科学、人工智能、自动化脚本，抑或是科学计算，Python都展现出其无可比拟的灵活性与高效性。 本书旨在带领读者深入Python的内心世界，理解其设计哲学，掌握核心概念，并学会编写出优雅、高效、可维护的代码。我们不仅仅是罗列语法规则，更着重于培养读者的编程思维，引导他们如何利用Python的特性解决实际问题。 第一部分：Python基础精讲与深入理解 在本部分，我们将从Python的基石开始，一步步构建坚实的知识体系。 初识Python：语法、变量与数据类型 我们将从最基础的Python语法入手，介绍变量的声明与赋值，以及Python内置的各种数据类型，包括数字（整数、浮点数）、字符串、布尔值等。我们会强调Python的动态类型特性，以及如何理解和利用这些特性。同时，我们会探讨Python中表示常量的惯例，以及不同数据类型在内存中的表示方式，为后续的深入理解打下基础。 序列的魅力：列表、元组与字符串的深入探索 序列是Python中最基础也是最重要的数据结构之一。我们将深入讲解列表（list）和元组（tuple）的创建、访问、切片、修改以及常用的操作方法。我们会对比列表的可变性与元组的不可变性，并说明它们各自的适用场景。字符串（string）作为一种特殊的序列，我们将详细介绍其丰富的内置方法，例如切片、查找、替换、格式化等，并演示如何利用它们进行文本处理。此外，我们还会介绍序列解包（sequence unpacking）这一强大的特性，让你能够更简洁地处理序列数据。 映射的智慧：字典与集合的灵活运用 字典（dict）作为Python中最具代表性的映射类型，以其键值对的存储方式提供了高效的数据查找能力。我们将讲解字典的创建、访问、增删改查，以及各种遍历方式。我们会深入探讨字典的内部实现机制，理解哈希表的原理，从而让你更深刻地理解其高效性。集合（set）则提供了无序且不重复的元素集合，我们将介绍集合的创建、常用操作（并集、交集、差集）以及在去重和成员检测方面的优势。 控制流程：条件判断与循环的精妙运用 掌握控制流程是编写任何程序的核心。我们将详细讲解`if`、`elif`、`else`语句，以及各种条件表达式的构建。接着，我们将深入探讨`for`循环和`while`循环，介绍它们的语法、使用场景以及如何通过`break`和`continue`控制循环流程。我们还会介绍`range()`函数的用法，以及列表推导式（list comprehension）和生成器表达式（generator expression）这一Pythonic的简洁高效的循环构建方式，它们能够极大地提高代码的可读性和执行效率。 函数：模块化编程的基石 函数是实现代码重用和模块化设计的关键。我们将详细讲解函数的定义、参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数`args`和`kwargs`），以及返回值。我们会深入探讨函数的闭包（closures）和装饰器（decorators），理解它们如何实现代码的增强和元编程。此外，我们还会介绍lambda表达式，让你能够快速定义匿名函数，并在适当的场景下提升代码的简洁性。 面向对象编程：抽象、封装与继承的哲学 面向对象编程（OOP）是现代软件开发的重要范式。我们将从类（class）和对象（object）的概念出发，详细讲解类的定义、属性、方法，以及如何创建和实例化对象。我们会深入理解封装（encapsulation）的概念，如何通过公有、私有成员来控制数据的访问。接着，我们将深入探讨继承（inheritance），学习如何创建父类和子类，以及多态（polymorphism）的实现，理解其在代码复用和扩展性方面的巨大价值。我们还会介绍Python中的特殊方法（magic methods）或“dunder”方法（如`__init__`, `__str__`, `__len__`等），它们能够让你自定义对象的行为，使其更加符合Python的语言习惯。 模块与包：组织与管理代码的艺术 随着项目规模的增长，有效的代码组织变得至关重要。我们将详细讲解模块（module）的导入和使用，以及如何创建自己的模块。接着，我们会深入理解包（package）的概念，学习如何组织和管理多个模块，以及如何处理包的导入路径。我们还会介绍`__init__.py`文件的作用，以及相对导入和绝对导入的区别，帮助你构建清晰、易于维护的项目结构。 异常处理：优雅地应对程序错误 程序运行过程中难免会遇到各种错误。我们将详细讲解Python的异常处理机制，包括`try`、`except`、`else`、`finally`语句块，以及如何捕获和处理各种类型的异常。我们会介绍内置的常用异常类，并演示如何创建自定义异常，使你的程序在遇到问题时能够更加健壮和用户友好。 第二部分：Python进阶特性与高级应用 在掌握了Python的基础知识后，我们将继续探索更高级的特性，帮助你写出更高效、更Pythonic的代码。 迭代器与生成器：内存高效的数据处理 迭代器（iterator）和生成器（generator）是Python中处理大量数据或无限序列的利器。我们将深入理解迭代器协议（iterator protocol），以及如何创建自定义迭代器。生成器表达式和`yield`关键字是创建生成器的核心，我们将详细讲解它们的工作原理，以及如何利用生成器实现惰性计算，从而显著降低内存消耗。 上下文管理器：优雅地管理资源 上下文管理器（context manager）提供了一种更优雅的方式来管理资源的获取和释放，例如文件操作、锁等。我们将详细讲解`with`语句的用法，以及如何通过`__enter__`和`__exit__`方法创建自定义的上下文管理器。 装饰器进阶：灵活扩展函数与类的功能 在前一部分我们已初步接触装饰器，在此我们将深入讲解装饰器的更多高级用法，包括带有参数的装饰器，类装饰器，以及如何组合使用装饰器。我们将通过实际案例演示装饰器在日志记录、权限控制、性能度量等方面的应用。 元类：理解Python对象的创建过程 元类（metaclass）是Python中一种更深层次的面向对象特性，它允许我们控制类的创建过程。我们将深入理解元类的概念，以及`type()`函数在类创建中的作用。我们将演示如何创建自定义元类，并探讨元类在框架开发、DSL（领域特定语言）实现等方面的应用。 并发与并行：提升程序执行效率 在处理I/O密集型或CPU密集型任务时，并发与并行是提高程序效率的关键。我们将介绍Python的`threading`模块，理解线程的创建、同步与通信，并讨论GIL（Global Interpreter Lock）对多线程性能的影响。接着，我们将介绍`multiprocessing`模块，讲解进程的创建、通信与同步，以及如何利用多进程绕过GIL的限制，实现真正的并行计算。我们还会简要介绍`asyncio`模块，探索异步IO的编程模型，以及协程（coroutine）的概念。 网络编程基础：构建网络应用 Python在网络编程方面拥有强大的支持。我们将介绍`socket`模块，学习如何创建TCP和UDP套接字，实现客户端和服务器端的通信。我们将进一步介绍`http.client`和`http.server`模块，以及更高级的Web框架（如Flask、Django的简要介绍），帮助你构建简单的Web应用。 数据库交互：数据持久化的实践 数据是现代应用的核心，Python提供了丰富的库来与各种数据库进行交互。我们将介绍`sqlite3`模块，学习如何在Python中操作SQLite数据库。我们还会介绍如何使用ORM（Object-Relational Mapping）框架，如SQLAlchemy，来简化数据库操作，实现Python对象与数据库表之间的映射。 文件I/O与数据格式：读写文件与处理不同数据 我们将深入探讨Python的文件操作，包括文件的打开、读取、写入、二进制文件处理，以及文件指针的控制。我们将介绍常用的数据格式，如CSV、JSON、XML，并演示如何使用Python的内置库进行这些格式的读写和解析。 第三部分：Pythonic编程风格与最佳实践 本书的最后一部分，我们将重点关注如何写出“Pythonic”的代码，以及在实际开发中应该遵循的最佳实践。 Pythonic代码的理解与实践 什么是“Pythonic”？我们将深入探讨Python的设计哲学，以及如何通过简洁、清晰、易读的代码来体现Python的风格。我们将介绍一些常见的Pythonic编程技巧，例如使用列表推导式、生成器、`enumerate()`、`zip()`等，以及避免不必要的复杂性。 代码测试与调试：保证程序质量 软件的质量离不开有效的测试和调试。我们将介绍`unittest`和`pytest`这两个主流的Python测试框架，学习如何编写单元测试、集成测试，以及如何进行测试驱动开发（TDD）。同时，我们将介绍Python的内置调试器（`pdb`），以及一些常用的调试技巧，帮助你快速定位和修复程序中的错误。 性能优化：写出更快的Python代码 在追求代码正确性的同时，性能也同样重要。我们将探讨一些常见的Python性能瓶颈，并介绍各种优化策略，包括算法优化、数据结构选择、利用内置函数、以及使用C扩展等。我们会简要介绍性能分析工具，帮助你找出代码中的性能热点。 版本控制与项目管理：协作与高效开发 版本控制系统，特别是Git，是现代软件开发必不可少的工具。我们将简要介绍Git的基本概念和常用命令，以及如何利用Git进行代码的版本管理和团队协作。我们还会提及项目管理工具和依赖管理工具（如pipenv, poetry），以帮助你更好地组织和管理你的Python项目。 结语 Python是一门充满活力和创造力的语言，其丰富的生态系统和活跃的社区为开发者提供了无限可能。本书的编写宗旨是帮助你不仅掌握Python的语法和特性，更重要的是培养你成为一名优秀的Python程序员，能够独立解决问题，设计出优雅、高效、可维护的软件。希望本书能成为你Python学习之旅的坚实伙伴，助你在编程的世界里，游刃有余，创造无限精彩。

评分☆☆☆☆☆

这本《流畅的Python 编程教程》简直就是为我量身定做的！作为一名资深程序员，我一直渴望深入理解Python的精髓，不仅仅是掌握语法，更希望能够写出优雅、高效、易于维护的代码。市面上很多Python教程，要么过于基础，要么晦涩难懂，而这本书恰恰填补了这个空白。它从最核心的概念入手，循序渐进地带领读者探索Python的内部机制。我特别喜欢其中关于数据模型和描述符的章节，这些内容往往是很多书中一带而过的，但它们却直接影响着代码的性能和可读性。作者用非常生动的比喻和实例，将抽象的概念具象化，让我这个“老司机”也茅塞顿开。书中的代码示例也非常精炼，直接切中要害，让我能够快速理解和应用。我已经迫不及待地想将学到的知识应用到我的项目中，相信这本书一定会成为我日常开发中的得力助手，帮我写出更“Pythonic”的代码，让我的编程之路更加顺畅！

评分☆☆☆☆☆

我是一名计算机科学专业的学生，正在努力夯实Python基础。在选择入门书籍时，我纠结了很久，最终被《流畅的Python 编程教程》深深吸引。这本书的编写风格非常独特，它没有枯燥的理论堆砌，而是将复杂的知识点融入到一个个引人入胜的场景中。我尤其欣赏作者在讲解函数式编程和并发编程部分时的严谨与细致。他不仅介绍了这些范式是什么，更深入地剖析了为何要使用它们，以及在实际开发中如何有效地运用。书中的一些高级特性，比如生成器、装饰器和元类，在我看来曾经是“天书”，但经过作者的层层剥茧，我终于理解了它们的强大之处和应用场景。读这本书，就像是在与一位经验丰富的导师进行一对一的交流，他总能在我感到困惑时，给予我最恰当的指引。这本书的质量真的非常高，纸张印刷都很好，是一本值得反复品读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个Python的初学者，之前尝试过几本书，但都因为各种原因没有坚持下来。这次抱着试试看的心态，入手了《流畅的Python 编程教程》。令我惊喜的是，这本书的语言非常通俗易懂，完全没有我之前担心的那种“高深莫测”的感觉。作者仿佛能洞察到初学者会遇到的每一个坑，并提前为我们铺好了道路。从最基本的变量、数据类型，到稍显复杂的面向对象编程，每一个知识点都被讲解得非常清晰透彻。我特别喜欢书中关于列表推导式和字典推导式的讲解，让我一下子就爱上了这种简洁高效的写法。而且，这本书还穿插了许多关于Pythonic编程风格的建议，这对于我这样一个新手来说，简直是太宝贵了。我知道，写出“流畅”的代码并非易事，但有了这本书的引导，我仿佛看到了通往这条道路的光明。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对编程充满好奇心的“跨界”人士，虽然不是科班出身，但一直想掌握一门实用的编程语言，Python因其易学性和广泛的应用领域而备受青睐。在朋友的推荐下，我选择了《流畅的Python 编程教程》。这本书的权威性和专业性在我看来是毋庸置疑的，但更让我感动的是它的人性化设计。即使是像我这样没有深厚编程背景的读者，也能在其中找到属于自己的节奏。书中的每一个例子都经过精心设计，旨在帮助读者理解核心概念，而不是为了炫技。我最喜欢的部分是关于异常处理和错误排查的讲解，这对于初学者来说是至关重要的技能。作者用一种非常鼓励的方式，帮助我克服了对编程的恐惧，让我相信我也可以写出“流畅”的代码。这本书不仅教会了我Python的语法，更重要的是，它教会了我如何思考，如何用Python的思维方式去解决问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在IT行业摸爬滚打多年的老兵，我深知技术更新换代的速度有多快，也明白不断学习的重要性。Python作为一门越来越受欢迎的语言，我一直对它抱有浓厚的兴趣。《流畅的Python 编程教程》这本书，确实给了我耳目一新的感觉。它不像某些技术书籍那样，只停留在表面上，而是深入到了Python的底层原理。我尤其对书中关于内存管理和对象生命周期的探讨印象深刻，这些细节往往决定了程序的健壮性和效率。作者在阐述这些复杂概念时，巧妙地运用了大量图示和类比，使得晦涩的原理变得生动形象，易于理解。这本书的阅读体验非常棒，逻辑清晰，过渡自然，让我能够持续地保持阅读的兴趣。我毫不犹豫地将它推荐给我的同事和朋友，相信它能帮助更多开发者在Python的世界里游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

正版。图灵领到了电子币。

评分☆☆☆☆☆

正品，质量没得说，可以看好几年了。

评分☆☆☆☆☆

还没开始读，正版质量杠杠的不错不错

评分☆☆☆☆☆

可以是正版…期待有用处

评分☆☆☆☆☆

看到其他人推荐后来买的，书的质量还行，至于内容如何还是要多看一段时间再做评价。

评分☆☆☆☆☆

看到其他人推荐后来买的，书的质量还行，至于内容如何还是要多看一段时间再做评价。

评分☆☆☆☆☆

正品，质量没得说，可以看好几年了。

评分☆☆☆☆☆

正版，书不错，慢慢学习了

评分☆☆☆☆☆

应该是正品吧，搞活动买的很便宜，就是快递不敢恭维