内容简介
本书是一本专注于提升Python编程质量与代码风格的实用指南。作者基于多年实战经验,针对Python程序员在日常开发中容易忽视或误用的91个关键点,逐一提出具体改进建议。全书从编码规范、性能优化、安全防御、设计模式、测试方法等多个维度展开,帮助读者写出更高效、更稳健、更易维护的Python代码。
书中内容涵盖基础语法陷阱、常见数据结构合理使用、类与对象设计原则、异常处理最佳实践、函数式编程技巧、并发编程注意事项等。每一条建议都配有正反面案例对比与性能分析,并辅以实际工程场景下的解决方案。无论你是初学者还是资深开发者,都能从中找到提升代码质量的实用技巧。
作为“Effective系列丛书”之一,本书延续了该系列注重实践与反思的特点。两位作者张颖和赖勇浩均为国内Python社区活跃的技术专家,书中融入大量来自真实项目开发的教训与经验,极具参考价值。通过阅读本书,读者不仅可以避免重蹈他人覆辙,还能逐步建立编写高质量Python代码的思维习惯。
目录
为什么要写这本书
读者对象
如何阅读本书
勘误和支持
第1章 引论
建议1:理解Pythonic概念
建议2:编写Pythonic代码
建议3:理解Python与C语言的不同之处
建议4:在代码中适当添加注释
建议5:通过适当添加空行使代码布局更为优雅、合理
建议6:编写函数的4个原则
建议7:将常量集中到一个文件
第2章 编程惯用法
建议8:利用assert语句来发现问题
建议9:数据交换值的时候不推荐使用中间变量
建议10:充分利用Lazy evaluation的特性
建议11:理解枚举替代实现的缺陷
建议12:不推荐使用type来进行类型检查
建议13:尽量转换为浮点类型后再做除法
建议14:警惕eval()的安全漏洞
建议16:分清==与is的适用场景
建议17:考虑兼容性,尽可能使用Unicode
建议18:构建合理的包层次来管理module
第3章 基础语法
建议19:有节制地使用from…import语句
建议20:优先使用absolute import来导入模块
建议21:i+=1不等于++i
建议22:使用with自动关闭资源
建议23:使用else子句简化循环(异常处理)
建议24:遵循异常处理的几点基本原则
建议25:避免finally中可能发生的陷阱
建议26:深入理解None,正确判断对象是否为空
建议27:连接字符串应优先使用join而不是+
建议28:格式化字符串时尽量使用.format方式而不是%
建议29:区别对待可变对象和不可变对象
建议30:[]、()和{}:一致的容器初始化形式
建议31:记住函数传参既不是传值也不是传引用
建议32:警惕默认参数潜在的问题
建议33:慎用变长参数
建议34:深入理解str()和repr()的区别
建议35:分清staticmethod和classmethod的适用场景
第4章 库
建议36:掌握字符串的基本用法
建议37:按需选择sort()或者sorted()
建议38:使用copy模块深拷贝对象
建议39:使用Counter进行计数统计
建议40:深入掌握ConfigParser
建议41:使用argparse处理命令行参数
建议42:使用pandas处理大型CSV文件
建议43:一般情况使用ElementTree解析XML
建议44:理解模块pickle优劣
建议45:序列化的另一个不错的选择——JSON
建议46:使用traceback获取栈信息
建议47:使用logging记录日志信息
建议48:使用threading模块编写多线程程序
建议49:使用Queue使多线程编程更安全
第5章 设计模式
建议50:利用模块实现单例模式
建议51:用mixin模式让程序更加灵活
建议52:用发布订阅模式实现松耦合
建议53:用状态模式美化代码
第6章 内部机制
建议54:理解built-in objects
建议55:__init__()不是构造方法
建议56:理解名字查找机制
建议57:为什么需要self参数
建议58:理解MRO与多继承
建议59:理解描述符机制
建议60:区别__getattr__()和__getattribute__()方法
建议61:使用更为安全的property
建议62:掌握metaclass
建议63:熟悉Python对象协议
建议64:利用操作符重载实现中缀语法
建议65:熟悉 Python 的迭代器协议
建议66:熟悉 Python 的生成器
建议67:基于生成器的协程及greenlet
建议68:理解GIL的局限性
建议69:对象的管理与垃圾回收
第7章 使用工具辅助项目开发
建议70:从PyPI安装包
建议71:使用pip和yolk安装、管理包
建议72:做paster创建包
建议73:理解单元测试概念
建议74:为包编写单元测试
建议75:利用测试驱动开发提高代码的可测性
建议76:使用Pylint检查代码风格
建议77:进行高效的代码审查
建议78:将包发布到PyPI
第8章 性能剖析与优化
建议79:了解代码优化的基本原则
建议80:借助性能优化工具
建议81:利用cProfile定位性能瓶颈
建议82:使用memory_profiler 和 objgraph 剖析内存使用
建议83:努力降低算法复杂度
建议84:掌握循环优化的基本技巧
建议85:使用生成器提高效率
建议86:使用不同的数据结构优化性能
建议87:充分利用set的优势
建议88:使用multiprocessing克服GIL的缺陷
建议89:使用线程池提高效率
建议90:使用C/C++模块扩展提高性能
建议91:使用 Cython 编写扩展模块
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