编写高质量代码改善python程序的91个建议

    编写高质量代码改善python程序的91个建议

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    更新时间:23-09-01

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    编写高质量代码改善python程序的91个建议是一本Python程序代码编辑指南,由张颖和赖勇浩两人共同编著。本书将为你编写健壮、优雅、高质量的Python代码提供切实帮助!内容全部由Python编码的实践组成,从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、开发工具和性能优化8个方面深入探讨了编写高质量Python代码的技巧与禁忌,一共总结出91条宝贵的建议。全书尝试着从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、开发工具和性能优化8方面深入探讨编写高质量Python代码的技巧、禁忌和佳实践,能够适用于有一定的Python基础,希望通过项目最佳实践来提升自己的相关Python人员。

    内容介绍

    《编写高质量代码改善python程序的91个建议》针对每个问题所选择的应用场景都非常典型,给出的建议也都与实践紧密结合。书中的每一条建议都可能在你的下一行代码、下一个应用或下一个项目中显露锋芒。建议你将本书搁置在手边,随时查阅,相信这么做一定能使你的学习和开发工作事半功倍。

    本书分为8章,主要从编程惯用法、基础语法、库、设计模式、内部机制、开发工具、性能剖析与优化等方面解读如何编写高质量的Python程序。每个章节的内容都以建议的形式呈现,这些建议或源于实际项目应用经验,或源于对Python本质的理解和探讨,或源于社区推荐的做法。它们能够帮助读者快速完成从入门到进阶的这个过程。由于各个章节相对独立,因此无须花费整段的时间从头开始阅读。你可以在空闲的时候选取任意感兴趣的小节阅读。为了减轻读者负担,本书代码尽量保持完整,阅读过程中无须额外下载其他相关代码。

    内容介绍

    前 言
    第1章 引论 1
    建议1:理解Pythonic概念 1
    建议2:编写Pythonic代码 5
    建议3:理解Python与C语言的不同之处 8
    建议4:在代码中适当添加注释 10
    建议5:通过适当添加空行使代码布局更为优雅、合理 12
    建议6:编写函数的4个原则 15
    建议7:将常量集中到一个文件 18
    第2章 编程惯用法 20
    建议8:利用assert语句来发现问题 20
    建议9:数据交换值的时候不推荐使用中间变量 22
    建议10:充分利用Lazy evaluation的特性 24
    建议11:理解枚举替代实现的缺陷 25
    建议12:不推荐使用type来进行类型检查 27
    建议13:尽量转换为浮点类型后再做除法 29
    建议14:警惕eval()的安全漏洞 31
    建议15:使用enumerate()获取序列迭代的索引和值 33
    建议16:分清==与is的适用场景 35
    建议17:考虑兼容性,尽可能使用Unicode 37
    建议18:构建合理的包层次来管理module 42
    第3章 基础语法 45
    建议19:有节制地使用from…import语句 45
    建议20:优先使用absolute import来导入模块 48
    建议21:i+=1不等于++i 50
    建议22:使用with自动关闭资源 50
    建议23:使用else子句简化循环(异常处理) 53
    建议24:遵循异常处理的几点基本原则 55
    建议25:避免finally中可能发生的陷阱 59
    建议26:深入理解None,正确判断对象是否为空 60
    建议27:连接字符串应优先使用join而不是+ 62
    建议28:格式化字符串时尽量使用。format方式而不是% 64
    建议29:区别对待可变对象和不可变对象 68
    建议30:[]、()和{}:一致的容器初始化形式 71
    建议31:记住函数传参既不是传值也不是传引用 73
    建议32:警惕默认参数潜在的问题 77
    建议33:慎用变长参数 78
    建议34:深入理解str()和repr()的区别 80
    建议35:分清staticmethod和classmethod的适用场景 82
    第4章 库 86
    建议36:掌握字符串的基本用法 86
    建议37:按需选择sort()或者sorted() 89
    建议38:使用copy模块深拷贝对象 92
    建议39:使用Counter进行计数统计 95
    建议40:深入掌握ConfigParser 97
    建议41:使用argparse处理命令行参数 99
    建议42:使用pandas处理大型CSV文件 103
    建议43:一般情况使用ElementTree解析XML 107
    建议44:理解模块pickle优劣 111
    建议45:序列化的另一个不错的选择——JSON 113
    建议46:使用traceback获取栈信息 116
    建议47:使用logging记录日志信息 119
    建议48:使用threading模块编写多线程程序 122
    建议49:使用Queue使多线程编程更安全 125
    第5章 设计模式 129
    建议50:利用模块实现单例模式 129
    建议51:用mixin模式让程序更加灵活 132
    建议52:用发布订阅模式实现松耦合 134
    建议53:用状态模式美化代码 137
    第6章 内部机制 141
    建议54:理解built-in objects 141
    建议55:__init__()不是构造方法 143
    建议56:理解名字查找机制 147
    建议57:为什么需要self参数 151
    建议58:理解MRO与多继承 154
    建议59:理解描述符机制 157
    建议60:区别__getattr__()和__getattribute__()方法 160
    建议61:使用更为安全的property 164
    建议62:掌握metaclass 169
    建议63:熟悉Python对象协议 176
    建议64:利用操作符重载实现中缀语法 179
    建议65:熟悉 Python 的迭代器协议 181
    建议66:熟悉 Python 的生成器 185
    建议67:基于生成器的协程及greenlet 188
    建议68:理解GIL的局限性 192
    建议69:对象的管理与垃圾回收 194
    第7章 使用工具辅助项目开发 197
    建议70:从PyPI安装包 197
    建议71:使用pip和yolk安装、管理包 199
    建议72:做paster创建包 202
    建议73:理解单元测试概念 209
    建议74:为包编写单元测试 212
    建议75:利用测试驱动开发提高代码的可测性 216
    建议76:使用Pylint检查代码风格 218
    建议77:进行高效的代码审查 221
    建议78:将包发布到PyPI 224
    第8章 性能剖析与优化 227
    建议79:了解代码优化的基本原则 227
    建议80:借助性能优化工具 228
    建议81:利用cProfile定位性能瓶颈 229
    建议82:使用memory_profiler 和 objgraph 剖析内存使用 235
    建议83:努力降低算法复杂度 237
    建议84:掌握循环优化的基本技巧 238
    建议85:使用生成器提高效率 240
    建议86:使用不同的数据结构优化性能 243
    建议87:充分利用set的优势 245
    建议88:使用multiprocessing克服GIL的缺陷 248
    建议89:使用线程池提高效率 254
    建议90:使用C/C++模块扩展提高性能 257
    建议91:使用 Cython 编写扩展模块 259
    

    使用说明

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