具体描述
通过实际项目增强你的Python技能
通过理论和实践的结合以及实际可操作的指导，本书将为你呈现真实世界中的Python编程。书中的实际教程聚焦于功能，覆盖了基本的创建应用、构建和封装库。同时在有经验的Python教员一直为你提供有价值的见解的帮助下，你可以超越教程并开始创建项目。读者应该熟悉核心Python语言的基础语法，并准备增强自己的技能，这样才能在这门顶级编程语言的实际应用中成为专家。
主要内容
◆ 学习Python如何在真实世界中完成日常任务并提高业务效率
◆ 了解库的工作原理、在何处获取和使用它们
◆ 使用Virtualenv、Pip和更多工具建立开发环境
◆ 创建、封装并与Python社区中的其他用户分享库
◆ 使用分层次的方法创建项目，并使用库在每次迭代中添加功能
◆ 在真实世界的中级项目中使用Python，以便获得在更大开源项目中使用它的信心
作者简介
Laura Cassell是PyLadies Atlanta的开创者。她在Big Nerd Ranch教授Python和JavaScript。她现在是New Relic公司Python组的一位工程师主管。
Alan Gauld是电信和客户服务行业的一位企业架构设计师。从1998年他就开始使用Python。他是python-tutor邮件列表中的版主和积极参与者。
目录信息
第1章 Python核心知识回顾 1
1.1 探索Python语言和解释器 1
1.2 回顾Python数据类型 3
1.2.1 数值类型：整数和浮点数 4
1.2.2 布尔类型 5
1.2.3 None类型 6
1.2.4 容器类型 6
1.2.5 字符串 7
1.2.6 字节和字节数组 9
1.2.7 元组 10
1.2.8 列表 11
1.2.9 字典 12
1.2.10 集 13
1.3 使用Python控制结构 15
1.3.1 结构化你的程序 15
1.3.2 使用序列、块和注释 16
1.3.3 选择一个执行路径 17
1.3.4 迭代 18
1.3.5 异常处理 20
1.3.6 上下文管理 21
1.4 在Python中读取和输出数据 21
1.4.1 与用户交互 21
1.4.2 使用文本文件 23
1.5 扩展Python 24
1.5.1 定义并使用函数 24
1.5.2 定义并使用类和对象 28
1.6 创建和使用模块和包 32
1.6.1 使用和创建模块 33
1.6.2 使用和创建包 34
1.7 创建示例包 35
1.8 使用第三方包 42
1.9 本章小结 43
第2章 Python脚本 47
2.1 访问操作系统 48
2.1.1 获得关于用户和他们的电脑的信息 49
2.1.2 获得当前进程信息 52
2.1.3 管理其他程序 54
2.1.4 更加高效地管理子进程 57
2.1.5 获取文件(和设备)的信息 60
2.1.6 浏览和操纵文件系统 62
2.1.7 探索目录树深度 68
2.2 使用日期和时间 71
2.2.1 使用time模块 71
2.2.2 datetime模块介绍 74
2.2.3 calendar模块介绍 75
2.3 处理常见的文件格式 76
2.3.1 使用逗号分隔的数值 76
2.3.2 使用Config文件 82
2.3.3 操作XML和HTML文件 85
2.4 使用ctypes和pywin32访问原生API 93
2.4.1 访问操作系统库 94
2.4.2 使用COM访问Windows应用 96
2.5 涉及多应用的自动化任务 97
2.5.1 使用Python 98
2.5.2 使用操作系统工具 98
2.5.3 使用数据文件 98
2.5.4 使用第三方模块 98
2.5.5 通过命令行接口与子进程交互 99
2.5.6 为基于服务器的应用使用Web服务 99
2.5.7 使用一个原生代码API 99
2.5.8 使用GUI机器人学 99
2.6 本章小结 100
第3章 管理数据 103
3.1 使用Python存储数据 104
3.1.1 使用DBM作为持久化字典 104
3.1.2 使用Pickle存取对象 109
3.1.3 使用shelve访问对象 111
3.2 使用Python分析数据 116
3.2.1 使用Python的内置特性分析数据 116
3.2.2 使用itertools分析数据 119
3.2.3 使用itertools分析LendyDB数据 124
3.3 使用SQL管理数据 126
3.3.1 关系型数据库的概念 126
3.3.2 结构化查询语言 127
3.3.3 跨表链接数据 134
3.3.4 多对多关系 140
3.4 从LendyDB迁移到SQL
数据库 143
3.4.1 从Python访问SQL 143
3.4.2 创建LendyDB SQL数据库 145
3.4.3 插入测试数据 146
3.4.4 创建一个LendyDB API 148
3.5 探索其他数据管理选择 154
3.5.1 主从数据库 154
3.5.2 NoSQL 155
3.5.3 云计算 155
3.5.4 使用RPy进行数据分析 156
3.6 本章小结 157
第4章 创建桌面应用 161
4.1 组织应用程序 162
4.2 创建命令行界面 163
4.2.1 创建数据层 163
4.2.2 创建核心逻辑层 165
4.2.3 创建用户界面 169
4.3 使用cmd模块创建命令行界面 173
4.4 读取命令行参数 175
4.5 用一些对话框让命令行界面变得生动 176
4.6 使用Tkinter编程GUI 180
4.7 创建简单的GUI 183
4.8 创建Tic-Tac-Toe GUI 186
4.8.1 勾勒一个UI设计 186
4.8.2 创建菜单 187
4.8.3 创建Tic-Tac-Toe面板 188
4.8.4 将GUI连接到游戏 189
4.9 扩展Tkinter 194
4.9.1 使用tix 194
4.9.2 使用ttk 198
4.10 再次回顾借出库 199
4.11 探索其他Python GUI工具包 207
4.11.1 wxPython 207
4.11.2 PyQt 208
4.11.3 PyGTK 209
4.11.4 原生GUI：Cocoa和PyWin32 209
4.11.5 Dabo 210
4.12 存储本地数据 210
4.12.1 存储特定于应用的数据 211
4.12.2 存储用户选择偏好 211
4.12.3 存储应用状态 212
4.12.4 记录错误信息 212
4.13 理解本地化 214
4.13.1 使用区域设置 214
4.13.2 在Python中使用Unicode 216
4.13.3 使用gettext 218
4.14 本章小结 220
第5章 Python在Web中的应用 223
5.1 Python在Web中的应用 224
5.1.1 Web应用的组成部分 225
5.1.2 客户端-服务器关系 226
5.1.3 中间件和MVC 226
5.1.4 HTTP方法和头信息 227
5.1.5 什么是API 230
5.2 使用Python进行Web编程 234
5.3 有关Python和Web的更多知识 247
5.3.1 静态网站生成器 247
5.3.2 Web框架 247
5.4 使用Python跨网工作 248
5.4.1 XML-RPC 248
5.4.2 套接字服务器 249
5.5 更多Python网络编程的乐趣 252
5.6 本章小结 253
第6章 Python在更大项目中的应用 255
6.1 使用doctest模块测试 256
6.2 使用unittest模块测试 261
6.3 Python中的测试驱动开发 265
6.4 调试Python代码 266
6.5 工作在更大的Python项目中 275
6.6 发布Python包 279
6.7 本章小结 281
第7章 探索Python前沿技术 283
7.1 使用Python绘图 283
7.1.1 使用turtle graphics 284
7.1.2 使用GUI Canvas对象 284
7.1.3 绘制数据 284
7.1.4 使用imghdr 285
7.1.5 Pillow简介 285
7.1.6 试试ImageMagick 285
7.2 使用Python辅助科学 286
7.2.1 SciPy简介 286
7.2.2 使用Python辅助生物科学 287
7.2.3 使用GIS 287
7.2.4 处理语言 287
7.2.5 综述 288
7.3 使用Python开发游戏 288
7.3.1 增强PyGame经验 288
7.3.2 探索其他选项 289
7.4 进入电影领域 289
7.5 与其他语言集成 290
7.5.1 Jython 291
7.5.2 IronPython 291
7.5.3 Cython 292
7.5.4 Tcl/Tk 292
7.6 进入物理领域 293
7.6.1 serial选项介绍 293
7.6.2 RaspberryPi编程 294
7.6.3 与Arduino对话 294
7.6.4 探索其他选项 294
7.7 创建Python 295
7.7.1 修复bug 295
7.7.2 文档化 295
7.7.3 测试 295
7.7.4 添加特性 296
7.7.5 参加会议 296
7.8 本章小结 296
附录A 练习答案 299
附录B Python标准模块 315
附录C 可用Python资源 323
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我必须说，《Python项目开发实战》是一本真正意义上的“实战”指南。我是一名在IT行业摸爬滚打多年的开发者，虽然接触Python的时间不长，但对于项目开发的流程和挑战有着深刻的体会。很多Python的书籍，即便标题里打着“实战”的旗号，也往往停留在一些简单的demo或者教程层面，难以触及到复杂项目中的一些关键技术和注意事项。但这本书不同，它从项目的启动阶段就开始深入讲解，比如如何进行需求调研、技术选型，以及如何构建一个可扩展、可维护的项目架构。我特别欣赏书中关于“测试驱动开发”（TDD）和“持续集成/持续部署”（CI/CD）的详细阐述，这在实际项目中是至关重要的，但往往被许多开发者所忽视。它清晰地解释了为什么这些实践如此重要，以及如何在Python项目中有效地落地。书中提供的代码示例并非为了展示语法而存在，而是为了解决实际问题而设计，每个案例都充满了作者的思考和经验。我曾在一个项目中遇到一个棘手的性能瓶颈，在查阅了大量资料无果后，偶然翻到了这本书的相关章节，其中关于性能优化的策略和工具介绍，给了我全新的思路，最终成功解决了问题。这本书不仅仅传授技术，更传递了一种严谨、高效的开发理念。它让我意识到，好的项目开发不仅仅是写出能运行的代码，更是要注重代码的质量、可维护性以及整个开发流程的顺畅。
评分这本书为我打开了Python在微服务架构中的应用新思路。我是一名在分布式系统领域工作的开发者，一直以来都在探索如何利用Python来构建和管理微服务。《Python项目开发实战》这本书，正好满足了我的这一需求。它深入浅出地讲解了如何利用Python来设计、开发和部署微服务。我特别欣赏书中关于“消息队列（RabbitMQ/Kafka）的集成”、“API网关的设计与实现”、“服务注册与发现”以及“容器编排（Kubernetes）”等内容的详细阐述。它清晰地解释了微服务架构的核心概念，以及如何利用Python和相关的开源技术来实现这些概念。书中提供的案例，如“构建一个简单的用户服务”、“使用消息队列进行服务间通信”等，都非常贴近实际工作需求，让我能够直接将书中知识应用到我的项目中。我曾在尝试构建一个具有多个服务的分布式系统时遇到服务间通信的瓶颈，在阅读了这本书中关于消息队列的章节后，我成功地实现了异步通信，大大提升了系统的吞吐量。这本书不仅提升了我的Python微服务开发能力，更重要的是让我能够用Python来构建更加灵活、可扩展的分布式系统，为我的工作带来了新的突破。
评分这本书简直是一部Python项目开发的“百科全书”！我是一名自由职业者，经常需要独立负责从零开始的项目，但有时会感觉自己在项目管理和流程把控上有些力不从心。我之前也读过一些关于项目管理的书籍，但它们更多的是通用的理论，很难直接应用到软件开发中。《Python项目开发实战》就弥补了这一块的空白。它将项目开发的各个环节——从需求分析、原型设计，到编码实现、版本控制，再到最终的上线和维护——都进行了系统性的梳理和讲解。我特别赞赏书中关于“敏捷开发”在Python项目中的应用，以及如何利用各种Python库和工具来提高开发效率和项目质量。书中介绍的关于代码重构、错误处理和日志记录的技巧，对于我这样需要长期维护项目的开发者来说，简直是“救命稻草”。我曾经因为不熟悉这些最佳实践，导致项目维护成本居高不下，也走过不少弯路。这本书就像一位经验丰富的项目经理，手把手地教你如何规划、执行和交付一个成功的Python项目。我会在项目初期就仔细阅读相关的章节，为项目打下坚实的基础。它不仅提升了我的技术能力，更提升了我的项目管理能力，让我能够更自信地承接各种项目。
评分这本书是我在Python开发道路上遇到的一个重要的“里程碑”。我是一名对自动化脚本和运维开发有浓厚兴趣的开发者，一直在寻找能够帮助我提升这方面能力的资源。《Python项目开发实战》这本书，恰恰填补了我的这一空白。它深入讲解了如何利用Python来自动化各种IT任务，从系统管理、网络配置，到日志分析、任务调度，这本书都进行了细致的阐述。我特别喜欢书中关于“Shell脚本与Python的结合”、“网络编程基础”以及“任务自动化框架”等内容的讲解。它清晰地解释了为什么Python在自动化领域如此受欢迎，以及如何编写高效、可靠的自动化脚本。书中提供的案例，如“服务器状态监控”、“日志文件分析”等，都非常贴近我的工作需求，让我能够直接将书中知识应用到我的日常工作中。我曾在项目中遇到一个需要批量处理服务器日志的难题，在阅读了这本书中关于文件 I/O 和正则表达式的内容后，我成功编写了一个自动化脚本，大大提升了工作效率。这本书不仅提升了我的Python自动化开发能力，更重要的是让我能够用Python来解决实际的IT运维问题，让工作变得更轻松、更高效。
评分作为一个对Web开发充满热情的初学者，《Python项目开发实战》这本书是我学习Python Web开发的最佳入门指南。我之前尝试过阅读一些Web开发的教程，但往往因为过于零散或者过于理论化而感到困惑。这本书则从构建一个完整的Web项目出发，一步一步地引导我学习。我特别欣赏书中关于Django和Flask这两个主流Python Web框架的详细讲解，它不仅介绍了框架的基本概念和使用方法，更重要的是展示了如何利用它们来构建功能强大、易于维护的Web应用。书中关于“MVC/MTV架构”、“ORM数据库操作”、“RESTful API设计”等内容的阐述，让我能够清晰地理解Web开发的底层逻辑。我曾在学习过程中遇到关于数据库迁移的问题，在阅读了这本书中关于Django ORM的章节后，我不仅解决了问题，还学会了如何进行规范的数据库管理。这本书让我从一个对Web开发一无所知的新手，变成了一个能够独立构建Web项目的人。它为我打下了坚实的基础，让我对未来的Web开发之路充满了信心。
评分这本《Python项目开发实战》简直是为我量身定做的！我是一名刚入行不久的Python开发者，虽然基础知识还算扎实，但实际的项目经验却相对欠缺。市面上很多书籍要么过于理论化，要么内容陈旧，要么就是碎片化的知识点堆砌，很难构建起一个完整的项目开发思维。然而，这本书的出现，彻底改变了我的困境。它并没有止步于讲解Python语法本身，而是将目光聚焦在了“实战”二字上。从项目的启动、需求分析、架构设计，到代码实现、测试部署，再到后期的维护和优化，这本书都进行了深入浅出的剖析。我尤其喜欢其中关于项目管理和团队协作的部分，这对于我这样一个初出茅庐的开发者来说，简直是雪中送炭。书中列举的各种项目案例，从Web应用开发到数据分析，再到自动化脚本，都非常贴近实际工作场景，让我能够清晰地看到Python在不同领域的应用潜力。更重要的是，它教会了我如何思考问题，如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地指引我前行。我曾尝试过很多方法来提升自己的项目开发能力，但都没有像阅读这本书一样，感到如此清晰和有方向感。它提供的不仅仅是代码示例，更是方法论和思维模式的启迪。我会在遇到实际问题时，翻阅这本书，寻找灵感和解决方案。它让我不再是那个只会写零散代码的“菜鸟”，而是开始具备构建完整、健壮项目的信心和能力。
评分《Python项目开发实战》这本书带给我的启发，远不止于技术层面。我是一名大学老师，负责教授Python编程课程，一直以来都在寻找能够帮助学生将所学知识转化为实际应用的书籍。许多教材虽然覆盖了Python的基础知识，但在引导学生进行真实项目开发方面显得力不从心。这本书的出现，为我的教学提供了极大的帮助。它通过一系列精心设计的项目案例，将抽象的编程概念具象化，让学生能够清晰地看到Python如何在实际应用场景中发挥作用。我尤其欣赏书中关于“API接口设计与调用”、“数据库集成”以及“Web框架实战”等内容的讲解，这些都是学生在未来工作中必然会遇到的技术点。它不仅提供了代码示例，更重要的是讲解了背后的设计思路和工程实践。我曾尝试将书中的部分项目案例作为课程的实践环节，学生的反馈都非常积极。他们不仅学会了如何编写Python代码，更重要的是学会了如何将代码组织成一个完整的项目，如何思考代码的可读性和可维护性。这本书让我能够更有效地培养学生的实际动手能力和解决问题的能力，让他们在毕业后能够更快地适应工作岗位。
评分我是一位对开源社区充满热情的Python开发者，一直以来都在关注如何在实际项目中更好地运用Python的开源生态。《Python项目开发实战》这本书，就像是为我打开了一扇新世界的大门。它并没有局限于Python语言本身，而是深入探讨了如何利用丰富的Python开源库来构建强大的应用程序。我特别喜欢书中关于“包管理与依赖解决”、“虚拟环境的使用”、“第三方库的集成与优化”等内容的详细阐述。它清晰地解释了为什么理解和善用这些工具对项目开发至关重要，以及如何在项目中有效地管理依赖关系，避免版本冲突等问题。书中提供的案例，涵盖了从数据科学到Web开发，再到DevOps领域的各种应用，充分展示了Python开源生态的强大力量。我曾在项目中遇到一个关于数据可视化的问题，在阅读了这本书中关于Matplotlib和Seaborn库的详细介绍后，我不仅解决了问题，还学习到了很多关于图表设计的最佳实践。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位资深的开源社区贡献者，在分享他宝贵的经验和见解。它让我对Python的开源生态有了更深入的理解，也让我能够更自信地利用这些工具来加速我的项目开发。
评分《Python项目开发实战》这本书，对于我这样需要在多平台环境中进行Python开发的开发者来说，简直是一本“神器”。我一直希望能够掌握如何在不同的操作系统上进行Python项目的部署和管理，但在此之前，我在这方面一直感到力不从心。这本书深入浅出地讲解了Python项目在Windows、Linux以及macOS等不同平台上的开发和部署技巧。我特别欣赏书中关于“跨平台兼容性”、“环境配置与虚拟化”以及“容器化部署（Docker）”等内容的详细介绍。它清晰地解释了为什么需要关注跨平台兼容性，以及如何利用各种工具来解决不同平台上的开发和部署问题。书中提供的案例，如“部署一个简单的Web应用到Linux服务器”、“使用Docker打包Python应用”等，都非常贴近实际工作需求，让我能够直接将书中知识应用到我的项目中。我曾在尝试将我的Python项目部署到Linux服务器时遇到很多环境问题，在阅读了这本书中关于Linux环境搭建和Python部署的内容后，我顺利地解决了问题。这本书不仅提升了我的跨平台开发能力，更重要的是让我能够将我的Python项目稳定地部署到任何环境中，大大提高了我的工作效率。
评分我从事的是数据分析工作，一直以来都希望能够将Python作为主要的分析工具，但却苦于没有系统性的项目开发经验。《Python项目开发实战》这本书，恰恰满足了我的这一需求。它将Python在数据分析领域的应用进行了全面的梳理，从数据的获取、清洗、预处理，到统计分析、机器学习模型的构建与评估，再到最终的结果可视化和报告生成，这本书都进行了详细的讲解。我特别欣赏书中关于Pandas、NumPy、Scikit-learn等核心库的实践应用，它不仅展示了这些库的功能，更重要的是教会了我如何将它们有机地结合起来，解决实际的数据分析问题。书中提供的案例，如“用户行为分析”、“销售数据预测”等，都非常贴近我的工作场景，让我能够直接将书中知识应用到我的工作中。我曾在项目中遇到一个复杂的数据清洗任务，在阅读了这本书中关于数据转换和缺失值处理的章节后，我茅塞顿开，顺利地解决了难题。这本书不仅提升了我的Python数据分析能力，更重要的是让我能够用Python来构建一个完整的数据分析流程，从数据获取到最终的洞察，都能够游刃有余。
评分感觉很多都是凑字数的……没有太多干货……
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