Python一行流:像专家一样写代码 封面

Python一行流:像专家一样写代码

暂无评分
字数
347字
章节数
29
ISBN
9787121419683

标签

内容简介

本书是 Christian Mayer(克里斯蒂安·迈耶)所著《Python One-Liners》的中文译本,由苏丹翻译,电子工业出版社 2021 年出版。全书面向「从初学迈向进阶」的 Python 学习者,核心不是教你把代码写得越短越好,而是借由一行代码这个极端的练习场,训练对 Python 语言特性的深入理解与拆解能力。 书中采用统一的章节节奏:先给出一个具体问题的背景,再给出一行解决代码,然后逐段拆解这一行代码为什么能工作、用到了哪些语法与库函数。全书分六章,覆盖 Python 语言基础(数据结构、容器、解析式、控制流、函数与 lambda)、常见编程技巧(列表解析筛选数据、读取文件、切片查找匹配子串、map 与 lambda 组合等)、基于 NumPy 的数据科学计算、机器学习主要算法模型的简洁实现(如线性回归、K-Means 聚类)、正则表达式进阶,以及若干经典计算机科学算法的单行实现。附录与后记中还涉及递归等主题。 作者在前言中专门讨论了「可读性」这一关键前提:一行流是理解语言的显微镜,不是工程代码的书写规范。读者在跟随书中案例拆解与分析的过程中,会逐步掌握列表解析、生成器、切片、lambda、函数式写法等进阶技巧,并学会在真实项目中判断何时该简洁、何时该清晰。全书约 34.7 万字,正文 200 余页,适合作为 Python 基础语法之后的进阶练习册。

编辑推荐

「把代码写成一行」听起来像炫技,但本书作者把它做成了严肃的教学法。每一节固定的三段式结构——问题背景、一行代码、逐段拆解——让读者不是抄代码,而是真正看懂代码:一个列表解析里嵌套了几个条件、切片如何与字符串索引配合、lambda 与 map 怎样替代循环、正则表达式如何在一行内完成匹配与提取。 译者是豆瓣后端工程师苏丹,理工科背景加一线 Python 实践,译文对术语处理较为准确,代码与注释保留原貌,便于对照运行。 本书的价值还在于它跨出了语法书的地盘:从列表解析一直走到 NumPy、线性回归、K-Means、正则表达式与经典算法,把 Python 的常用工具链串成一条线。读完你会发现,所谓「专家的写法」不是更短,而是对抽象、迭代与函数组合的理解更深。 需要提醒的是,作者本人反复强调可读性优先;请把书中代码当作练习与思维体操,而不是项目里的书写规范。想打牢 Python 底子、又厌倦了枯燥语法罗列的中级学习者,会在这本书里找到久违的兴奋感。

适合谁读

适合

  • 已掌握 Python 基础语法,想突破「会写但写不好」瓶颈的学习者
  • 准备面试、需要用简洁实现复习算法与数据结构的人
  • 做数据分析、想更熟练使用 NumPy、列表解析与函数式写法的人
  • 对正则表达式与机器学习算法的代码实现感兴趣的工程师
  • 喜欢通过读代码、拆解代码来学习的自学者

不适合

  • 完全没有编程经验的零基础读者,书中假设已有 Python 语法基础
  • 希望系统学习 Python 工程规范、测试与项目架构的人
  • 需要完整机器学习理论推导的读者,本书侧重代码实现而非数学证明
  • 把书中一行代码直接照搬进生产项目的人

阅读建议

  1. 按章节顺序读,第1章务必读透,后面所有案例都建立在其语法基础上
  2. 每节先自己动手实现再对照书中代码,差异之处最能暴露理解盲点
  3. 准备一个 Jupyter 环境逐行运行并打印中间结果,验证拆解过程的每一步
  4. 读完一章后尝试用一行代码改写自己项目中的循环或数据清洗片段

出版社简介

电子工业出版社 中国 · 成立于 1982 年

电子工业出版社是一家以电子信息及相关领域为出版特色的综合性出版社。从库内三千余种图书来看,其出版方向覆盖编程设计、人工智能、计算机综合、财经、摄影与社科等门类,既关注技术前沿,也兼顾大众阅读。代表图书包括《因子投资:方法与实践》《x86汇编语言:从实模式到保护模式》《RISC-V开放架构设计之道》《人工智能:语音识别理解与实践》《相控阵雷达技术》《雷达目标特性》及《100个Go语言典型错误》等,多围绕技术方法与工程实践展开。作者资源方面,有石川、李忠、王晓波、大卫·帕特森、安德鲁·沃特曼、余子濠等中外作者。受公开资料所限,暂不展开更多出版特色。

目录

  1. 导语
  2. Python 一行流的例子
  3. 关于可读性的说明
  4. 这本书是给谁看的?
  5. 你会学到什么?
  6. 线上资源
  7. 第1章 Python 温故知新
  8. 基本数据结构
  9. 数值数据类型和结构
  10. 布尔值
  11. 字符串
  12. 关键字 None
  13. 容器数据类型:列表、堆栈、集合、字典
  14. 成员关系判断
  15. 列表和字典解析
  16. 控制流:if、else 和 elif
  17. 循环
  18. 函数与 lambda 函数
  19. 第2章 Python 技巧
  20. 使用列表解析找出最高收入者
  21. 使用列表解析找出高信息价值的单词
  22. 读取文件
  23. 使用 lambda 和 map 函数
  24. 使用切片查找匹配子串及所处环境
  25. 第3章 数据科学
  26. 第4章 机器学习
  27. 第5章 正则表达式
  28. 第6章 算法
  29. 后记

常见问题

这本书适合零基础学 Python 的人吗?
不太适合。书中默认读者已了解变量、循环、函数等基础语法,重点在进阶技巧与代码拆解。零基础读者建议先读一本 Python 入门书,再回来看本书,效果会好很多。
书中的一行代码可以直接用在项目里吗?
作者明确强调可读性优先。一行流更多是理解语言特性的练习与思维训练,工程代码应以清晰、可维护为准。遇到确实简洁又易读的场景,才可考虑采用。
读这本书需要哪些前置知识或工具?
需要 Python 3 基础语法,了解列表、字典等容器即可。书中涉及 NumPy 与机器学习算法,建议准备 Jupyter Notebook,便于逐行运行代码、观察中间结果。
这本书和市面上的 Python 进阶书有什么不同?
多数进阶书按知识点罗列,本书以「一行代码解决一个问题」为线索,把语法、数据科学、机器学习、正则与算法串起来,重在培养拆解任意代码的能力,而非覆盖全部知识点。
这本书讲 Python 2 还是 Python 3?
书中示例基于 Python 3,涉及 f-string、print 函数等现代写法。读者在 Python 3.6 及以上环境运行代码,兼容性会更好。

读者评论

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