具体描述
「Slatkin 的《Effective Python》中每個主題都是自成一體的一堂課，包含對應該主題的程式碼，這讓你能夠隨意翻閱此書。其中的主題易於瀏覽，並可依讀者需要的順序來研讀。我會向 Python 的學員推薦《Effective Python》這本書，它以相當精簡的方式包含了非常廣泛的主題，為具有相當程度的 Python 程式設計師提供了主流的建議做法。」
—Brandon Rhodes，Dropbox 軟體工程師及 PyCon 2016-2017 主席
使用 Python 撰寫程式是很容易的事情，這也是此語言廣受歡迎的原因。然而，Python 獨特的力量、迷人之處及表達能力，可能會有點難以捉摸，另外也有一些隱藏的陷阱，讓你一不小心就遭殃了。
《Effective Python》將會協助你精通真正的「Pythonic」程式之道，讓你能夠駕馭 Python 的完整威能，撰寫出非常穩固且效能優越的程式碼。依循 Scott Meyers 暢銷書《Effective C++》所開創出的簡潔、情境取向風格，Brett Slatkin 為我們帶來了 59 個 Python 最佳實務做法、訣竅和捷徑，並以真實的程式碼範例闡明它們的原理。
汲取自於 Google 建置 Python 基礎設施的多年經驗，Slatkin 為我們揭露了 Python 少為人知的特點與慣用手法，它們強而有力地改善了程式碼的行為，提升了執行效能。你會學到完成關鍵任務的最佳方式，讓你寫出容易理解、維護並與時俱進的程式碼。
關鍵的特色包括：
■ 容易導入於開發過程的指導原則，適用 Python 3.x 及 2.x 開發的所有主要領域，附有詳盡的說明與範例
■ 撰寫意圖明確、容易重複使用的函式並避免臭蟲的最佳實務做法
■ 說明如何以類別和物件正確地表達程式的行為
■ 指引如何以元類別(metaclasses)及動態屬性來避開常見的陷阱
■ 達成共時(concurrency)與平行處理(parallelism)更有效率的做法
■ 善用 Python 內建模組的優良技巧與慣用法
■ 協作開發(collaborative development)的工具與最佳實務做法
■ 除錯、測試及最佳化的解決方案，以增進程式的品質與效能
作者简介
Brett Slatkin 是 Google 的 Senior Staff Software Engineer。他是工程部門主管，以及 Google Consumer Surveys 的共同創辦人。之前的主要工作是開發 Google App Engine 的 Python 基礎設施，運用 Python 來管理 Google 龐大的伺服器群，並使用 Python 實作 Google 的 PubSubHubbub 系統，這是它所共同創建的一個協定。Slatkin 擁有紐約市哥倫比亞大學(Columbia University)電腦工程學士學位。
目录信息
第2章 函式
第3章 類別與繼承
第4章 元類別與屬性
第5章 共時與平行處理
第6章 內建模組
第7章 協作
第8章 推出產品
索引
· · · · · · (收起)
读后感
Item 24: Use @classmethod polymorphism to construct object generically 可以处理如何动态构建模型的问题。 Item 25: Use `super(__class__, self).__init__()` when inheriting Item 29: use plain attributes instead of getter and setters. Shortingcoming of @property...
评分Item 24: Use @classmethod polymorphism to construct object generically 可以处理如何动态构建模型的问题。 Item 25: Use `super(__class__, self).__init__()` when inheriting Item 29: use plain attributes instead of getter and setters. Shortingcoming of @property...
评分大部分知识之前已经学习过，这次就写research project会需要到的代码知识过一遍。 1. enumerate: `for i, a in enumerate(A)` 2. zip: `for a, b in zip(A, B)` 3. list comprehension `[x for x in a]` 4. generator `(x for x in a)` 5. try/except/else/finally: 6. not use...
评分我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看...
评分其他部分(并发, 模块, 部署)大部分都了解, 更愿意看一下 OOP 的想法. 在这里稍微记一下. 尽量使用异常来表示特殊情况, 而不要 return None 现在看, 有两种比较棘手的情况: (1) 有时候一个方法里涉及数个含网络请求(which means 必须考虑失败)的调用, 会写成这样: def call0(): ...
用户评价
我一直在寻找一本能够帮助我深入理解 Python 语言内部机制的书籍，而《Effective Python 中文版》恰好满足了我的需求。我特别喜欢书中对“Python 的内存管理和垃圾回收机制”的介绍。虽然我不是系统底层开发人员，但了解这些机制能够帮助我写出更高效、更不容易出错的代码。书中用非常形象的比喻和图示，解释了 Python 对象是如何创建、引用和销毁的，以及垃圾回收器是如何工作的。这让我对 Python 的动态类型和自动内存管理有了更清晰的认识，也让我理解了为什么在某些情况下会出现内存泄漏或者性能瓶颈。这种对底层原理的理解，能够帮助我在遇到性能问题时，更有针对性地去定位和解决。
评分我一直相信“工欲善其事，必先利其器”，而《Effective Python 中文版》无疑为我提供了最锋利的“器”。我特别欣赏书中关于“理解 Python 的装饰器（decorators）”的章节。装饰器在 Python 中非常常用，但我之前对它的理解也仅限于“语法糖”。这本书深入浅出地讲解了装饰器的工作原理，以及如何自定义装饰器来增加函数的功能，比如日志记录、权限校验、性能统计等。我曾经遇到过一个需求，需要在多个函数上应用相同的日志记录功能，当时我只能手动复制粘贴大量的代码，显得非常冗余。阅读了这本书后，我很快就用装饰器解决了这个问题，代码瞬间变得简洁优雅，也更容易维护。这种“举一反三”的学习体验，让我对 Python 的强大之处有了更深的认识。
评分这本书的质量超乎我的预期，尤其是其对于 Python 语言特性深层次的剖析，让我受益匪浅。我曾以为自己对 Python 的理解已经相当不错，但《Effective Python 中文版》的出现，让我意识到原来还有很多可以提升的空间。例如，书中关于“使用 `__slots__` 来减少实例占用的内存”的讨论，对于我来说是一个全新的概念。在开发一些需要大量实例化对象的项目时，内存占用往往是一个不可忽视的问题。这本书通过详细的对比和性能测试，清晰地展示了 `__slots__` 的优势，并给出了如何在实际项目中应用它的指导。这种针对实际痛点的解决方案，让我在学习过程中获得了极大的满足感。它不仅仅是理论的传授，更是实操层面的指导，让我能够将所学快速应用到我的工作中，提升程序的效率和鲁棒性。
评分我是一位 Python 新手，之前接触过其他一些编程语言，但 Python 的“胶水语言”特性和丰富的生态让我对它产生了浓厚的兴趣。《Effective Python 中文版》对我来说，简直是一本“救命稻草”。我常常在学习过程中遇到一些概念上的困惑，比如 Python 中的“可变对象”和“不可变对象”的区别，以及它们在函数参数传递时可能带来的陷阱。书中的解释非常清晰，并通过生动的例子，让我彻底理解了这些概念，避免了很多不必要的错误。而且，这本书并没有把我当成一个完全的门外汉，而是假设我具备一定的编程基础，直接切入 Python 的核心和难点，这让我感觉自己的学习效率得到了极大的提升。它帮助我快速建立起对 Python 语言的正确理解，避免了走弯路。我现在对 Python 的信心倍增，也更愿意深入探索它的更多可能性。
评分作为一个长期从事后端开发的程序员，Python 已经成为了我必不可少的工具之一。《Effective Python 中文版》的出现，无疑为我的工具箱增添了许多趁手的利器。书中关于并发和多线程的章节，是我非常感兴趣的部分。我曾经在处理需要同时进行 I/O 操作和 CPU 密集型任务时，对如何有效地利用多核 CPU 感到困惑。书中的讲解，清晰地阐述了 Python 的全局解释器锁（GIL）对多线程性能的影响，并提供了使用多进程（multiprocessing）和异步编程（asyncio）的有效策略。尤其是对 `asyncio` 的深入剖析，让我看到了 Python 在处理高并发 I/O 密集型任务的巨大潜力。书中的代码示例都非常贴近实际开发场景，我可以直接借鉴并应用到我目前负责的项目中，这极大地节省了我的学习和探索时间。而且，书中对于各种抽象概念的解释都非常到位，不会让人产生“纸上谈兵”的感觉，而是能够真正理解其背后的逻辑和应用价值。
评分这本书的内容非常扎实，每一项都充满了智慧和实用的价值。《Effective Python 中文版》的作者就像一个经验丰富的向导，带领我穿越 Python 语言的重重迷雾，直达核心。我尤其对书中关于“如何正确地处理异常”的讲解印象深刻。我以前写 Python 代码时，对于异常处理的态度比较随意，常常只是简单地用 `try...except` 包裹住一段代码，而不去细究异常的类型或者如何进行更精细化的处理。这本书让我认识到，良好的异常处理是保证程序健壮性的关键。它详细介绍了不同类型的异常，以及如何使用更具体的异常类型来捕获和处理错误，避免了“一刀切”的笼统处理方式，让我的代码在面对各种意外情况时更加从容。这种对细节的关注，正是提升代码质量的关键所在。
评分初次翻开《Effective Python 中文版》，我便被它直观且富有洞察力的标题所吸引。我一直觉得 Python 是一门易学难精的语言，而我正是那个“易学”有余、“难精”不足的典型。在日常开发中，我常常会因为一些看似微不足道的细节而耗费大量时间，或者在写出代码后总觉得不够“Pythonic”。这本书的出现，就像是为我量身定做的一盏明灯。它没有那些枯燥乏味的理论堆砌，而是通过一系列精炼的“项”（items），循序渐进地引导读者深入理解 Python 的核心机制和最佳实践。我尤其喜欢它在介绍某个概念时，都会先展示一个常见的、可能存在问题的写法，然后提出改进方案，并深入剖析其背后的原理。这种“问题-解决方案-原理”的模式，让我对每一个知识点都有了更深刻的认知，也更容易将学到的知识迁移到自己的实际项目中。它让我明白，写出“能运行”的代码和写出“高效、优雅、易维护”的代码，之间还有着巨大的鸿沟，而《Effective Python》正是填补这条鸿沟的宝贵资源。我迫不及待地想将书中的每一个技巧都融会贯通，让我的 Python 编程能力迈上一个全新的台阶。
评分这本书真的刷新了我对 Python 的许多认知，以前总觉得 Python 的某些特性是“黑箱”，用起来得心应手，但具体为什么这样工作，却知之甚少。《Effective Python 中文版》的出现，则像一把钥匙，为我打开了这些“黑箱”的门。例如，在讲到生成器（generators）和迭代器（iterators）时，作者并没有止步于它们如何简化循环，而是深入讲解了它们在内存效率和惰性求值方面的巨大优势，并结合实际场景，比如处理大型文件或网络数据流，生动地展示了它们如何避免内存溢出和提升程序响应速度。我曾经在处理一个包含数百万条记录的数据集时，因为一次性将所有数据加载到内存中而导致程序崩溃，当时束手无策，现在回想起来，如果当时能运用生成器的知识，就能轻松解决这个问题。书中对各种数据结构（如列表、字典、集合）的深入分析，也让我对它们的内部实现有了更清晰的认识，从而能在不同的场景下选择最高效的数据结构。这种从“知其然”到“知其所以然”的转变，让我对自己编写的代码更有信心，也更能预判和解决潜在的性能问题。
评分这本书的每一个章节都充满了“干货”，让我在学习过程中不断有“原来是这样”的顿悟。《Effective Python 中文版》的作者以一种极其清晰和有条理的方式，将 Python 复杂的知识点一一拆解，并给出最有效的解决方案。我特别喜欢书中关于“理解 Python 的命名空间（namespaces）和作用域（scopes）”的阐述。虽然这些概念在其他语言中也存在，但 Python 的动态特性使得这些概念更加重要也更具挑战性。这本书通过详细的图示和实例，让我清晰地理解了变量是如何在不同的命名空间中查找的，以及闭包（closures）是如何工作的。这对于我编写大型、复杂的 Python 程序至关重要，能够帮助我避免很多由于作用域不清而导致的 bug，写出更易于理解和维护的代码。
评分阅读《Effective Python 中文版》的过程，更像是一次与经验丰富的 Python 专家的深度对话。作者并没有给我灌输所谓的“编程哲学”，而是通过一个个具体的、可操作的“项”（items），教我如何写出更 Pythonic、更高效的代码。我印象特别深刻的是关于“理解列表推导式和生成器表达式”的章节。我以前虽然也能写出列表推导式，但对它们和普通 for 循环在性能上的细微差别以及可读性上的权衡并不了解。这本书让我明白了什么时候应该使用列表推导式，什么时候使用生成器表达式更合适，甚至是如何避免在复杂的推导式中迷失方向。它教会我如何用更简洁、更具表现力的方式来表达我的编程意图，从而提升代码的可读性和维护性。这种“小处着眼，大处着手”的教学方式，让我感觉自己正在一步步地精进自己的编程技艺，而不是原地踏步。
评分 评分 评分 评分 评分
