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内容大纲
本书并不提供基础知识的重复训练,而是为已有Python基础的开发者提供认知升维的跳板。通过掌握这些关键原理,开发者将获得举一反三的思维能力,在复杂项目开发中快速构建高效、优雅且可扩展的解决方案,真正实现从熟练到精通的质变跃迁。本书创新性地聚焦Python语言的本质规律,通过“二八定律”提炼出5%的核心知识,构建起高效学习的黄金路径。
通过阅读本书,读者将系统掌握:
如何利用高阶函数抽象编写强大的代码;
如何使用生成器设计模式让Python代码更加健壮且具备可扩展性;
Python推导式,明白如何构建更复杂的推导式结构,以及推导式与生成器的关联;
利用装饰器进行元编程,实现强大的抽象,高效复用代码;
利用Python异常处理机制高效进行错误调试;
Python面向对象模型中的高级面向对象编程技术;
如何借助测试驱动开发更快、更好地编写代码,进入编程“心流”状态;
高效组织模块、基础和高级Python日志,以及更多内容。 -
作者介绍
亚伦·麦克斯韦(Aaron Maxwell)是一名软件工程师,也是一位Python技术爱好者。他在硅谷的工程团队中工作了十年,积累了大量后端工程、数据科学与机器学习、测试自动化基础设施、开发运维(DevOps)与网站可靠性工程(SRE)、云基础设施、营销自动化等方面的实践经验,并且能用多种编程语言进行编码。他为全球一万多名技术专业人士讲授过高级Python课程。 -
目录
前言
第1章 使用生成器进行扩展
1.1 Python中的迭代
1.2 生成器函数
1.2.1 继续执行next()
1.2.2 转换为生成器函数
1.2.3 生成器的必要性
1.3 生成器模式和可扩展组合性
1.3.1 文本行转字典
1.3.2 可组合接口
1.3.3 扇出
1.3.4 扇入
1.4 Python中的迭代器
1.5 迭代器协议
1.6 小结
第2章 使用推导式创建集合
2.1 列表推导式
2.2 格式化以提高可读性(及更多)
2.3 多数据源和过滤器
2.3.1 独立语句
2.3.2 多过滤器
2.4 推导式与生成器
2.5 字典、集合和元组
2.6 小结
第3章 高级函数
3.1 接收和传递可变参数
3.1.1 参数拆包
3.1.2 可变关键字参数
3.1.3 关键字拆包
3.1.4 结合位置参数与关键字参数
3.2 函数即对象
3.3 Python的键函数
3.4 小结
第4章 装饰器
4.1 基本的装饰器
4.1.1 通用装饰器
4.1.2 装饰方法
4.2 装饰器中的数据
4.2.1 访问内部数据
4.2.2 非局部装饰器状态
4.3 接收参数的装饰器
4.4 类装饰器
4.4.1 实现类装饰器
4.4.2 类装饰器的优势
4.5 应用于类的装饰器
4.6 小结
第5章 异常和错误
5.1 基本概念
5.1.1 处理异常
5.1.2 使用异常控制代码流
5.1.3 finally代码块
5.1.4 字典异常
5.2 异常即对象
5.3 抛出异常
5.4 捕获并重新抛出异常
5.5 棘手的Python反模式
5.6 小结
第6章 类和对象:进阶
6.1 特性
6.1.1 特性模式
6.1.2 验证
6.1.3 属性与重构
6.2 工厂模式
6.2.1 替代构造函数:简单工厂模式
6.2.2 动态类型:工厂方法模式
6.3 观察者模式
6.3.1 简易观察者
6.3.2 利用Python优化观察者模式
6.3.3 多频道
6.4 魔术方法
6.5 魔术方法进阶
6.6 小结
第7章 自动化测试
7.1 测试驱动开发
7.2 单元测试和简单断言
7.3 固定和通用测试设置
7.4 断言异常
7.5 使用子测试
7.6 小结
第8章 模块管理
8.1 创建模块
8.2 创建独立的库
8.3 多文件模块
8.4 导入语法和版本控制
8.5 嵌套子模块结构
8.6 反模式警告
8.7 导入的副作用
8.8 小结
第9章 Python日志
9.1 基本接口
9.1.1 日志级别
9.1.2 日志级别的作用
9.2 配置基本接口
9.3 传递参数
9.4 日志记录器
9.5 日志目的地:处理器和流
9.6 向多个目的地记录日志
9.7 记录布局与格式化
9.8 小结
后记
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