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醉染图书Python代码整洁之道 编写优雅的代码9787111665878
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译者序前言致谢关于作者关于技术审校者章 关于Python的思考11.1 编写Python代码11.1.1 命名21.1.2 代码中的表达式和语句51.1.3 拥抱Python编写代码的方式81.2 使用文档字符串141.2.1 模块级文档字符串171.2.2 使类文档字符串具有描述171.. 函数文档字符串181.2.4 一些有用的文档字符串工具191.3 编写Python的控制结构201.3.1 使用列表推导201.3.2 不要使用复杂的列表推导211.3.3 应该使用lambda吗1.3.4 何时使用生成器与何时使用列表推导1.3.5 为什么不要在循环中使用else241.3.6 为什么range函数在Python 3中更好271.4 引发异常281.4.1 习惯引发异常281.4.2 使用finally来处理异常301.4.3 创建自己的异常类311.4.4 只处理特定的异常321.4.5 小心第三方的异常341.4.6 try少的代码块351.5 小结36第2章 数据结构382.1 常用数据结构382.1.1 使用集合382.1.2 返回和访问数据时使用namedtuple402.1.3 理解str、Unicode和byte432.1.4 谨慎使用列表,优先使用生成器442.1.5 使用zip处理列表472.1.6 使用Python的内置函数482.2 使用字典502.2.1 何时使用字典与何时使用数据结构512.2.2 collections512.. 有序字典、默认字典、普通字典542.2.4 使用字典的switch语句552.2.5 合并两个字典的方法562.2.6 优雅地打印字典57. 小结58第3章 编写更好的函数和类593.1 函数593.1.1 编写小函数603.1.2 返回生成器613.1.3 引发异常替代返回None633.1.4 使用默认参数和关键字参数643.1.5 不要显式地返回None663.1.6 编写函数时注意防御683.1.7 单独使用lambda表达式703.2 类723.2.1 类的大小723.2.2 类结构733.. 正确地使用@property753.2.4 什么时候使用静态方法773.2.5 继承抽象类793.2.6 使用@classmethod来访问类的状态803.2.7 使用公有属代替私有属13.3 小结83第4章 使用模块和元类844.1 模块和元类844.2 如何使用模块组织代码864.3 使用__init__文件884.4 以正确的方式从模块导入函数和类904.5 何时使用元类924.6 使用__new__方法验子类934.7 __slots__的用途954.8 使用元类改变类的行为984.9 Python描述符1004.10 小结102第5章 装饰器和上下文管理器1045.1 装饰器1055.1.1 装饰器及其作用1055.1.2 理解装饰器1065.1.3 使用装饰器更改行为1085.1.4 同时使用多个装饰器1105.1.5 使用带参数的装饰器1115.1.6 考虑使用装饰器库1125.1.7 用于维护状态和验参数的类装饰器1145.2 上下文管理器1175.2.1 上下文管理器及用途1175.2.2 理解上下文管理器1195.. 使用contextlib创建上下文管理器1205.2.4 上下文管理器的示例1215.3 小结124第6章 生成器与迭代器1256.1 使用生成器和迭代器1256.1.1 理解迭代器1256.1.2 什么是生成器1286.1.3 何时使用迭代器1296.1.4 使用itertols306.1.5 为什么生成器有用1326.1.6 列表推导和迭代器1336.2 使用yield关键字1336.2.1 yiel f356.2.2 yield相比数据结构更快1356.3 小结136第7章 使用Python的新特1377.1 异步编程1377.1.1 Python中的async1387.1.2 asyncio是如何工作的1417.1.3 异步生成器1517.2 类型标注1597.2.1 Python中的类型1607.2.2 typing模块1607.. 类型检查会影响能吗1637.2.4 类型标注如何帮编写更好的代码1637.2.5 typing的陷阱1637.3 super()方法1647.4 类型提示1647.5 使用pathlib处理路径1647.6 print()现在是一个函数1657.7 f-string1657.8 关键字参数1667.9 保持字典数据的顺序1667.10 迭代解包1667.11 小结167第8章 调试和测试Python代码1688.1 调试1688.1.1 调试工具1698.1.2 breakpoint1728.1.3 在产品代码中使用logging模块替代print1728.1.4 使用metrics库来分析能瓶颈1778.1.5 IPython有什么帮1788.2 测试1798.2.1 测试重要1798.2.2 Pytest和UnitTest1808.. 属测试1848.2.4 生成测试报告1848.2.5 自动化单元测试1858.2.6 让代码为生产做好准备1868.2.7 在Python中执行单元和集成测试1868.3 小结189附录 一些很棒的Python工具190
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