Effective Python:编写高质量Python代码的90个有效方法(原书第2版) 封面

Effective Python:编写高质量Python代码的90个有效方法(原书第2版)

评分 4.5
字数
25万字
章节数
15
丛书
Effective系列丛书
ISBN
9787111674023

标签

内容简介

本书是《Effective Python》第二版的中文译本,作者布雷特·斯拉特金是谷歌首席软件工程师,长期从事 Python 基础架构相关工作。全书沿用 Scott Meyers 在《Effective C++》中开创的场景化教学方式,把十余年工程经验浓缩为 90 条可操作的编程建议,每条都配有反例与正例代码,说明“为什么不这样写”以及“应该怎么写”。第二版只面向 Python 3,删去与旧版本兼容的内容,条目由第一版的 59 条扩充到 90 条,新增 31 条,并根据语言特性与社区实践重写了原有建议。 全书共 10 章:培养 Pythonic 思维、列表与字典、函数、推导与生成、类与接口、元类与属性、并发与并行、稳定与性能、测试与调试、协作开发。内容从 PEP 8 风格、f-string、切片与解包等基础写法,一直延伸到协程与 asyncio、ThreadPoolExecutor、描述符与元类、contextlib、decimal、heapq、pdb、tracemalloc、虚拟环境与 typing 静态检查等进阶主题。作者反复强调“代码要让人读懂、便于复用、不易出 bug”,并把每条建议落实到可直接照做的代码范式上,帮助有经验的开发者系统梳理 Python 的语感,避免落入语言特有的陷阱。中文版由爱飞翔翻译,书末保留原书的术语与索引体系,适合作为床头的工具书反复查阅。

编辑推荐

市面上多数 Python 书教你“语法怎么写”,这本书教你“为什么这么写、为什么不那么写”。它延续《Effective C++》的经典体例:每个条目先摆出一个看似正常、其实埋着坑的写法,跑一遍给出反直觉的结果,再给出更 Pythonic 的替代方案与取舍说明。作者斯拉特金在谷歌做了多年 Python 基础架构,写的是被大规模代码库反复验证过的经验,而不是网上随处可见的教程片段。 第二版只讲 Python 3,90 条建议全部重写或校订,新增的 31 条覆盖了不少现代开发中容易被忽视的角落:赋值表达式、__init_subclass__、asyncio 与线程混用、tracemalloc 查内存泄漏、typing 静态分析等。章节之间彼此独立,可以按目录抽读,遇到问题再对症翻页,是很典型的“工具书”用法。 译文由爱飞翔承担,术语与代码格式处理得比较到位,机械工业出版社的原书第 2 版正文约 250 千字、370 余页,篇幅克制而信息密度高。豆瓣评分长期稳定在 9 分以上,是少数既有口碑又能真正落到键盘上的 Python 进阶读物。如果你已经能写能跑,却总觉得自己的代码“差点意思”,这本书正好能补上这一课。

适合谁读

适合

  • 已掌握 Python 基础语法,能独立写出可运行程序、希望代码更专业的开发者
  • 用 Python 做数据分析、后端、自动化脚本等日常工作,需要长期维护自身代码的工程师
  • 从其他语言转来 Python,想尽快建立 Pythonic 语感与判断标准的中高级程序员
  • 需要带团队、做代码评审,希望统一编码规范与设计取舍的技术负责人

不适合

  • 完全没有编程经验的零基础读者,本书不讲解变量、循环等入门知识
  • 只想速成某个框架(如 Django、PyTorch)用法、不需要语言底层细节的人

阅读建议

  1. 不必从头读到尾:先通读目录,把 90 条建议当作检查清单,挑与自己项目最相关的条目精读。
  2. 每条建议都亲手敲一遍反例与正例,观察输出差异,比只看书更容易形成肌肉记忆。
  3. 读完一章后回头审一遍自己手头的代码,尝试按书中范式重构一小块,验证收益。
  4. 把第 2 章、第 8 章、第 9 章当作案头速查资料,遇到风格、性能、调试问题随时翻检。

出版社简介

机械工业出版社 中国 · 成立于 1950 年

机械工业出版社(China Machine Press)在科技与专业出版之外,库内图书还体现出对心理学、计算机、管理、财经与社科等方向的持续关注。心理学方面收入荣格作品及分析心理学导论,并涉及压力与健康、成瘾与疗愈等应用议题;计算机领域有《计算机程序的构造和解释(JavaScript版)》;管理与财经类包括《管理行为(原书第4版)》《不平等的代价(珍藏版)》《这次不一样:八百年金融危机史(纪念版)》;科学哲学与科学史方面则有《世界观(原书第3版)》。相关作者资源涵盖C.G.荣格、威廉·麦圭尔、索努·沙姆达萨尼、加博尔·马泰等。公开资料有限,以上仅据库内图书归纳其出版面貌。

目录

  1. 本书赞誉
  2. 译者序
  3. 前言
  4. 致谢
  5. 第1章 培养Pythonic思维:第1条 查询自己使用的Python版本 / 第2条 遵循PEP 8风格指南 / 第3条 了解bytes与str的区别 / 第4条 用支持插值的f-string取代C风格的格式字符串与str.format方法 / 第5条 用辅助函数取代复杂的表达式 / 第6条 把数据结构直接拆分到多个变量里,不要专门通过下标访问 / 第7条 尽量用enumerate取代range
  6. 第2章 列表与字典:第11条 学会对序列做切片 / 第12条 不要在切片里同时指定起止下标与步进 / 第13条 通过带星号的unpacking操作来捕获多个元素,不要用切片 / 第14条 用sort方法的key参数来表示复杂的排序逻辑 / 第15条 不要过分依赖给字典添加条目时所用的顺序 / 第16条 用get处理键不在字典中的情况,不要使用in与KeyError / 第17条 用defaultd
  7. 第3章 函数:第19条 不要把函数返回的多个数值拆分到三个以上的变量中 / 第20条 遇到意外状况时应该抛出异常,不要返回None / 第21条 了解如何在闭包里面使用外围作用域中的变量 / 第22条 用数量可变的位置参数给函数设计清晰的参数列表 / 第23条 用关键字参数来表示可选的行为 / 第24条 用None和docstring来描述默认值会变的参数 / 第25条 用只能以关键字指定和只能按
  8. 第4章 推导与生成:第27条 用列表推导取代map与filter / 第28条 控制推导逻辑的子表达式不要超过两个 / 第29条 用赋值表达式消除推导中的重复代码 / 第30条 不要让函数直接返回列表,应该让它逐个生成列表里的值 / 第31条 谨慎地迭代函数所收到的参数 / 第32条 考虑用生成器表达式改写数据量较大的列表推导 / 第33条 通过yield from把多个生成器连起来用 / 第34
  9. 第5章 类与接口:第37条 用组合起来的类来实现多层结构,不要用嵌套的内置类型 / 第38条 让简单的接口接受函数,而不是类的实例 / 第39条 通过@classmethod多态来构造同一体系中的各类对象 / 第40条 通过super初始化超类 / 第41条 考虑用mix-in类来表示可组合的功能 / 第42条 优先考虑用public属性表示应受保护的数据,不要用private属性表示 / 第43
  10. 第6章 元类与属性:第44条 用纯属性与修饰器取代旧式的setter与getter方法 / 第45条 考虑用@property实现新的属性访问逻辑,不要急着重构原有的代码 / 第46条 用描述符来改写需要复用的@property方法 / 第47条 针对惰性属性使用__getattr__、__getattribute__及__setattr__ / 第48条 用__init_subclass__验证
  11. 第7章 并发与并行:第52条 用subprocess管理子进程 / 第53条 可以用线程执行阻塞式I/O,但不要用它做并行计算 / 第54条 利用Lock防止多个线程争用同一份数据 / 第55条 用Queue来协调各线程之间的工作进度 / 第56条 学会判断什么场合必须做并发 / 第57条 不要在每次fan-out时都新建一批Thread实例 / 第58条 学会正确地重构代码,以便用Queue做并
  12. 第8章 稳定与性能:第65条 合理利用try/except/else/finally结构中的每个代码块 / 第66条 考虑用contextlib和with语句来改写可复用的try/finally代码 / 第67条 用datetime模块处理本地时间,不要用time模块 / 第68条 用copyreg实现可靠的pickle操作 / 第69条 在需要准确计算的场合,用decimal表示相应的数值 /
  13. 第9章 测试与调试:第75条 通过repr字符串输出调试信息 / 第76条 在TestCase子类里验证相关的行为 / 第77条 把测试前、后的准备与清理逻辑写在setUp、tearDown、setUpModule与tearDownModule中,以防用例之间互相干扰 / 第78条 用Mock来模拟受测代码所依赖的复杂函数 / 第79条 把受测代码所依赖的系统封装起来,以便于模拟和测试 / 第80
  14. 第10章 协作开发:第82条 学会寻找由其他Python开发者所构建的模块 / 第83条 用虚拟环境隔离项目,并重建依赖关系 / 第84条 每一个函数、类与模块都要写docstring / 第85条 用包来安排模块,以提供稳固的API / 第86条 考虑用模块级别的代码配置不同的部署环境 / 第87条 为自编的模块定义根异常,让调用者能够专门处理与此API有关的异常 / 第88条 用适当的方式打破
  15. 评分及书评

常见问题

这本书是第一版还是第二版?需要买最新版吗?
书名中的“90个有效方法”指的是原书第2版,中文版由机械工业出版社于2021年出版,ISBN 9787111674023。第一版是“59个有效方法”,只讲 Python 2 与 Python 3 兼容写法,已经过时,建议直接选第2版。
没有 Python 基础能读懂吗?
不太适合。书中默认读者已经会写函数、类,熟悉基本语法,直接讨论的是风格取舍与陷阱,零基础读者容易看得懂字面却用不上。建议先完成一门入门课,再回头读这本。
90 条建议需要全部记住吗?
不需要。更实际的做法是把它们当成一份可查阅的清单:写代码时想起某条不放心,就翻回去对照代码范例。反复用到的那十几条自然会记住,其余的当作知识储备即可。
书中的代码适用于哪个 Python 版本?
第二版基于 Python 3 编写,涉及 f-string、赋值表达式、asyncio、dataclass 时代前后的写法等特性,多数示例在 Python 3.8 及以上版本可直接运行;个别条目依赖更早版本的内置模块,书中有版本提示。
这本书和官方文档、网上的教程有什么区别?
官方文档告诉你某个 API 怎么用,本书告诉你多个都能用的写法里该选哪个、为什么。它提供的是工程判断与经验法则,这部分内容很难从文档里直接得到。

读者评论

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