具体描述
本书是Python经典实例解析，采用基于实例的方法编写，每个实例都会解决具体的问题和难题。主要内容有：数字、字符串和元组，语句与语法，函数定义，列表、集、字典，用户输入和输出等内置数据结构，类和对象，函数式和反应式编程，Web服务等等。
作者简介
史蒂文•F.洛特（Steven F. Lott），20世纪70年代开始编程生涯，作为软件工程师和架构师，参与过的大小项目众多。最近十多年一直致力于用Python解决商业问题，对Python语言有深入体会和丰富经验。目前专注于利用Python来实现微服务和ETL管道。
目录信息
1.1 引言 1
1.2 创建有意义的名称和使用变量 2
1.3 使用大整数和小整数 5
1.4 在浮点数、小数和分数之间选择 8
1.5 在真除法和floor除法之间选择 13
1.6 重写不可变的字符串 15
1.7 使用正则表达式解析字符串 19
1.8 使用"template".format()构建复杂的字符串 22
1.9 通过字符列表构建复杂的字符串 25
1.10 使用键盘上没有的Unicode字符 27
1.11 编码字符串——创建ASCII和UTF-8字节 29
1.12 解码字节——如何根据字节获得正确的字符 31
1.13 使用元组 33
第 2 章 语句与语法 36
2.1 引言 36
2.2 编写Python脚本和模块文件——语法基础 37
2.3 编写长行代码 40
2.4 添加描述和文档 44
2.5 在文档字符串中编写RST标记 48
2.6 设计复杂的if…elif链 51
2.7 设计正确终止的while语句 54
2.8 避免break语句带来的潜在问题 58
2.9 利用异常匹配规则 61
2.10 避免except:子句带来的潜在问题 64
2.11 使用raise from语句链接异常 65
2.12 使用with语句管理上下文 67
第 3 章 函数定义 70
3.1 引言 70
3.2 使用可选参数设计函数 70
3.3 使用灵活的关键字参数 75
3.4 使用*分隔符强制使用关键字参数 77
3.5 编写显式的函数参数类型 80
3.6 基于偏函数选择参数顺序 84
3.7 使用RST标记编写清晰的文档字符串 87
3.8 围绕Python栈限制设计递归函数 91
3.9 根据脚本/库转换规则编写可重用脚本 94
第 4 章 内置数据结构——列表、集、字典 98
4.1 引言 98
4.2 选择数据结构 99
4.3 构建列表——字面量、append()和解析式 102
4.4 切片和分割列表 106
4.5 从列表中删除元素——del语句、remove()、pop()和filter() 109
4.6 反转列表的副本 114
4.7 使用set方法和运算符 116
4.8 从集中移除元素——remove()、pop()和差集 120
4.9 创建字典——插入和更新 122
4.10 从字典中移除元素——pop()方法和del语句 126
4.11 控制字典键的顺序 128
4.12 处理doctest示例中的字典和集 130
4.13 理解变量、引用和赋值 132
4.14 制作对象的浅副本和深副本 134
4.15 避免可变默认值作为函数参数 137
第 5 章 用户输入和输出 141
5.1 引言 141
5.2 使用print()函数的功能 141
5.3 使用input()和getpass()收集用户输入 145
5.4 使用"format".format_map(vars())进行调试 150
5.5 使用argparse模块获取命令行输入 151
5.6 使用cmd模块创建命令行应用程序 156
5.7 使用操作系统环境设置 161
第 6 章 类和对象的基础知识 165
6.1 引言 165
6.2 使用类封装数据和操作 166
6.3 设计操作类 169
6.4 设计数据类 174
6.5 使用__slots__优化对象 177
6.6 使用更复杂的集合 180
6.7 扩展集合——统计数据的列表 183
6.8 使用特性计算惰性属性 186
6.9 使用可设置的特性更新及早属性 190
第 7 章 高级类设计 195
7.1 引言 195
7.2 在继承和扩展之间选择——is-a问题 195
7.3 通过多重继承分离关注点 201
7.4 利用Python的鸭子类型 205
7.5 管理全局单例对象 208
7.6 使用更复杂的结构——列表映射 212
7.7 创建具有可排序对象的类 214
7.8 定义有序集合 218
7.9 从映射列表中删除元素 223
第 8 章 函数式编程和反应式编程 228
8.1 引言 228
8.2 使用yield语句编写生成器函数 229
8.3 使用生成器表达式栈 234
8.4 将转换应用于集合 241
8.5 选择子集——三种过滤方式 244
8.6 汇总集合——如何归约 248
8.7 组合映射和归约转换 252
8.8 实现there exists处理 257
8.9 创建偏函数 260
8.10 使用不可变数据结构简化复杂算法 265
8.11 使用yield from语句编写递归生成器函数 269
第 9 章 输入/输出、物理格式和逻辑布局 274
9.1 引言 274
9.2 使用pathlib模块处理文件名 275
9.3 使用上下文管理器读取和写入文件 281
9.4 替换文件，同时保留以前的版本 284
9.5 使用CSV模块读取带分隔符的文件 287
9.6 使用正则表达式读取复杂格式 291
9.7 读取JSON文档 295
9.8 读取XML文档 301
9.9 读取HTML文档 305
9.10 将CSV模块的DictReader更新为namedtuple读取器 310
9.11 将CSV模块的DictReader更新为namespace读取器 314
9.12 使用多个上下文读取和写入文件 317
第 10 章 统计编程和线性回归 322
10.1 引言 322
10.2 使用内置统计库 322
10.3 计算Counter对象中值的平均值 329
10.4 计算相关系数 332
10.5 计算回归参数 336
10.6 计算自相关 339
10.7 确认数据是随机的——零假设 344
10.8 查找异常值 348
10.9 通过一次遍历分析多个变量 353
第 11 章 测试 359
11.1 引言 359
11.2 使用文档字符串进行测试 360
11.3 测试抛出异常的函数 365
11.4 处理常见的doctest问题 368
11.5 创建单独的测试模块和包 372
11.6 组合unittest测试和doctest测试 378
11.7 涉及日期或时间的测试 381
11.8 涉及随机性的测试 385
11.9 模拟外部资源 388
第 12 章 Web服务 398
12.1 引言 398
12.2 使用WSGI实现Web服务 400
12.3 使用Flask框架实现RESTful API 408
12.4 解析请求中的查询字符串 414
12.5 使用urllib发送REST请求 418
12.6 解析URL路径 424
12.7 解析JSON请求 433
12.8 实施Web服务认证 441
第 13 章 应用程序集成 455
13.1 引言 455
13.2 查找配置文件 456
13.3 使用YAML编写配置文件 462
13.4 使用Python赋值语句编写配置文件 468
13.5 使用Python类定义编写配置文件 470
13.6 设计可组合的脚本 475
13.7 使用logging模块监控和审计输出 481
13.8 将两个应用程序组合为一个复合应用程序 488
13.9 使用命令设计模式组合多个应用程序 494
13.10 管理复合应用程序中的参数和配置 497
13.11 包装和组合CLI应用程序 501
13.12 包装程序并检查输出 506
13.13 控制复杂的步骤序列 509
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读后感
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用户评价
《Python经典实例》这本书，是我踏入Python世界以来，最得力的“导航仪”。它不是那种只会给你理论知识的教科书，而是直接将你带入Python的实际应用场景，让你在实践中学习，在解决问题中成长。我一直对自动化处理和脚本编写很感兴趣，这本书中关于文件管理、系统监控和网络数据采集的实例，简直是为我量身定做的。我学会了如何编写高效的Python脚本来批量处理文件，如何监控服务器的运行状态，以及如何自动抓取网络上的信息。书中的代码简洁而高效，并且有详细的注释，让我能够轻松理解其中的逻辑。我印象最深刻的是那个关于定时任务执行的例子，它让我看到了Python在提高工作效率方面的巨大潜力，我学会了如何让Python替我完成那些重复性的、耗时的工作。这本书的优点在于，它能够让你快速地掌握Python的实用技巧，并且能够将这些技巧应用到实际工作中，解决真实世界的问题。我感觉这本书不仅仅是在传授Python的知识，更是在培养我成为一个高效、可靠的“自动化工程师”。
评分我一直认为，学习编程就像是学习一门新的语言，而《Python经典实例》则是我学习Python这门语言的“最佳语伴”。它不像一些教科书那样，只是机械地罗列语法规则，而是通过一个个生动鲜活的实例，让我真正理解Python的表达方式和应用场景。这本书的实例非常贴近实际开发需求，从文件操作、日期时间处理，到网络通信、数据交换，几乎涵盖了Python日常开发中的方方面面。我特别喜欢书中关于数据处理和分析的实例，它让我看到了Python在处理大数据和进行数据挖掘方面的巨大潜力。我学会了如何使用Pandas进行数据的清洗、转换和分析，以及如何利用NumPy进行高效的数值计算。更重要的是，书中还讲解了如何将这些数据进行可视化，用图表的形式更直观地呈现数据中的规律。这本书的优点在于，它不仅提供了解决方案，更重要的是教会了我思考问题的方式。在学习过程中，我不仅仅是复制粘贴代码，而是主动去理解每一行代码的含义，去思考作者为什么这样设计。这本书让我看到了Python的灵活性和强大之处，也激发了我继续深入学习和探索的欲望。
评分我原本以为《Python经典实例》会是一本充满专业术语和晦涩代码的“硬核”书籍，但它给我的惊喜远远超出了预期。它更像是一位循循善诱的导师，用最生动、最实用的方式，将Python的强大功能展现在我面前。这本书的结构设计非常巧妙，每个实例都像是一个独立的小项目，你可以从中学习到解决特定问题的思路和方法。我特别喜欢它在机器学习和人工智能领域的实例。虽然我之前对这些领域只是略有耳闻，但这本书通过具体的代码示例，让我对模型的训练、评估有了初步的认识。例如，那个关于文本情感分析的例子，让我看到了Python在处理自然语言方面的强大能力，我学会了如何用更智能的方式来理解和分析文本数据。书中的代码风格非常规范，注释也很详细，这对我这种还在摸索中的学习者来说，简直是福音。我不仅学会了如何实现功能，更重要的是理解了背后的逻辑和算法。这本书并没有止步于基础的应用，它还涉及了一些更高级的技巧，比如多线程、异步编程，这些内容让我看到了Python在性能优化方面的潜力。我感觉这本书不仅仅是在传授Python的知识，更是在培养我解决问题的能力和独立思考的习惯。它让我明白了，学习编程的最终目的，是为了更好地解决现实世界中的问题。
评分这本书，我只能用“惊艳”来形容。《Python经典实例》彻底改变了我对Python学习的看法，它不再是枯燥的语法堆砌，而是充满挑战与乐趣的实战探索。我一直对数据挖掘和机器学习领域充满好奇，但总觉得门槛很高。这本书用非常直观的方式，通过实际案例，将这些复杂的概念变得易于理解。我学会了如何使用Scikit-learn进行数据预处理、模型训练和评估，从分类到回归，再到聚类，我都能够通过书中的指导，一步步地实现。例如，那个关于垃圾邮件过滤的实例，让我看到了Python在人工智能领域的实际应用价值，我学会了如何构建一个能够区分垃圾邮件的智能系统。书中对算法的讲解非常透彻，不仅仅是提供代码，更重要的是解释了算法背后的数学原理和逻辑。我感觉这本书不仅仅是在传授Python知识，更是在培养我成为一个具有独立思考能力和解决问题能力的“数据科学家”。
评分《Python经典实例》这本书，绝对是我近年来阅读过的最实在、最有价值的Python学习书籍之一。它没有华丽的辞藻，也没有空洞的理论，而是用最直接、最有效的方式，将Python的强大功能一一呈现。我一直对自动化运维和系统管理很感兴趣，这本书中关于Shell脚本与Python结合的实例，彻底点燃了我对这个领域的热情。我学会了如何用Python来自动化部署服务器，如何进行日志的分析和监控，甚至如何编写自己的系统管理工具。书中对于并发和多进程的讲解也非常深入，让我理解了如何利用Python来处理需要同时执行的任务，从而大幅提升效率。我印象最深刻的是那个关于网络扫描和端口检测的实例，它让我看到了Python在网络安全领域的应用。我学会了如何主动去发现网络中的潜在威胁，并采取相应的措施。这本书的优点在于，它不仅提供了代码，更重要的是分享了作者在实际工作中积累的宝贵经验和技巧。我感觉自己就像是获得了一份“独门秘籍”，能够帮助我在实际工作中事半功倍。
评分《Python经典实例》这本书就像一位经验丰富的老友，用最接地气的方式，把Python的精髓娓娓道来。我一直觉得学习编程最怕的就是纸上谈兵，但这本书完全避免了这个问题。它不是那种给你一堆抽象概念，然后让你去冥思苦想如何应用的教材。相反，它直接抛出了一个又一个具体、有用的“痛点”，然后告诉你，Python是如何成为解决这些痛点的利器的。我印象最深刻的是关于数据可视化的部分，之前我总是用Excel来做一些简单的图表，但总是受限于功能和美观度。这本书里介绍的Matplotlib和Seaborn，简直是打开了新世界的大门！我学会了如何制作出专业级别的柱状图、折线图、散点图，甚至还有复杂的地图可视化。看着那些经过精心排版、数据清晰的图表呈现在我眼前，那种成就感是无与伦比的。而且，书中对于如何组织代码，如何进行模块化设计，也有非常好的指导。我之前写的代码总是杂乱无章，很难维护，看了这本书之后，我开始注重代码的结构和可读性，这对我未来的编程生涯绝对是受益匪浅。这本书并没有刻意去拔高难度，它的语言风格很平实，即使是一些相对复杂的概念，在书中也能够被清晰地解释清楚。最重要的是，它教会了我“怎么做”，而不仅仅是“是什么”。我感觉这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一本指导我如何成为一个更优秀的Python工程师的“行动手册”。
评分这本《Python经典实例》真是彻底颠覆了我对Python学习的刻板印象！我之前一直觉得Python就是写写脚本，处理点数据，虽然也算方便，但总感觉缺少了点“深度”或者说“酷炫”的感觉。但这本书完全不一样，它不是那种枯燥乏味地讲解语法和概念的书，而是直接把我扔进了解决实际问题的洪流里。从第一个实例开始，我就被深深吸引了。比如那个关于网络爬虫的例子，简直是把我从一个Python小白直接变成了能够“抓取”互联网信息的“小黑客”。我从来没想过用Python能这么容易地获取新闻头条，或者监控某个商品的价格变动。书中对于每个实例的讲解都非常到位，不仅仅是给出代码，更重要的是解释了为什么这样做，背后的原理是什么。比如在处理大量数据的时候，它会教你如何利用Pandas和NumPy来优化效率，而不是简单地告诉你“用循环”。而且，这本书的实例涵盖的范围非常广，从Web开发到数据分析，再到自动化运维，几乎你能想到的Python应用场景，它都触及到了。我尤其喜欢那些涉及到GUI界面的例子，让我觉得Python不光能做后台，也能做出用户友好的桌面应用。这本书的优点在于，它提供了一个非常好的起点，让你能够快速地将Python应用到实际项目中，并且在实践中不断学习和成长。我感觉自己就像是被灌输了一整套解决问题的“武功秘籍”，拿到手之后，就可以融会所长，应对各种挑战了。真的，如果你想让你的Python技能更上一层楼，并且能够真正地“用起来”，这本书绝对是你的不二之选。它让我看到了Python无限的可能性，也激发了我持续学习和探索的动力。
评分我一直以为Python的学习过程会是一段枯燥乏味的旅程，直到我遇到了《Python经典实例》。这本书完全颠覆了我对Python学习的认知，它将原本可能枯燥的技术知识，转化成了一个个引人入胜的“编程故事”。我尤其喜欢书中关于图像处理和媒体相关的实例。我一直对用代码来操作图片很有兴趣，这本书中的OpenCV和Pillow库的使用，让我得以轻松地实现图片裁剪、滤镜添加、甚至简单的图像识别。我看着自己用Python写出的程序，能够对图片进行各种神奇的操作，那种感觉真的太棒了。这本书还涉及到了音频处理和视频编解码，这让我看到了Python在多媒体领域的广阔前景。我不仅仅是在学习Python的语法，更是在学习如何利用Python来创造和表达。书中对于API接口的调用和数据格式（如JSON、XML）的处理也进行了详细的讲解，这让我能够更方便地与其他系统进行数据交互。这本书的优点在于，它能够让你在解决实际问题的过程中，不知不觉地掌握Python的精髓。
评分《Python经典实例》这本书，是我心目中“最接地气的Python实战宝典”。它没有故弄玄虚，也没有刻意卖弄，而是用最质朴、最直接的方式，将Python的强大能力展现在我们面前。我一直觉得，编程的魅力在于能够将想法变为现实，而这本书恰好提供了实现这一过程的绝佳工具。我特别喜欢书中关于游戏开发和创意编程的实例。从简单的猜数字游戏到更复杂的2D游戏引擎的构建，我都能够在书中找到清晰的指导。我学会了如何使用Pygame库来创建游戏角色，如何处理用户输入，以及如何实现游戏逻辑。这让我看到了Python在游戏开发领域的潜力，也激发了我对游戏设计的兴趣。这本书还涉及到了如何将Python程序打包成可执行文件，这对于我这种需要将自己的作品分享给他人使用的开发者来说，是非常实用的技能。我感觉这本书不仅仅是在教我Python，更是在培养我成为一个能够创造和分享的“数字艺术家”。
评分《Python经典实例》这本书，给我最大的感受就是“学以致用”的极致体现。我一直觉得学编程最怕的就是学了半天，发现自己仍然无法独立完成一个像样的项目。但这本书完全打破了我的这种顾虑。它直接将Python的各种强大库和框架，通过一个个精心设计的实例，呈现在我眼前。我之前一直对Web开发很有兴趣，但总是无从下手。这本书中的Web框架实例，让我看到了用Python构建动态网站的便捷和高效。从简单的博客系统到更复杂的RESTful API，我都能够通过这本书中的代码，一步步地搭建起来。更令我惊喜的是，书中还涉及到了自动化测试的方面，这对于我这种需要保证代码质量的开发者来说，是极其宝贵的知识。我学会了如何编写单元测试，如何使用Pytest来提高测试效率。这本书的优点在于，它并没有刻意去“教程化”地讲解，而是以解决实际问题的角度出发，让你在实操中自然而然地学会知识。我感觉自己就像是在参加一个由Python高手带领的实战训练营，每一个案例都是一次挑战，每一次挑战都让我收获颇丰。这本书让我看到了Python在企业级应用中的强大实力，也让我对未来的职业发展充满了信心。
评分这本书比流畅的python更基础一点，也更温和一点。同样推荐！
评分这本书比流畅的python更基础一点，也更温和一点。同样推荐！
评分内容比较新，有一定的特点，内容深入浅出，深度不算大，算是一本不错的中级进阶书，篇幅其实可以再压缩一点
评分这本书比流畅的python更基础一点，也更温和一点。同样推荐！
评分这本书比流畅的python更基础一点，也更温和一点。同样推荐！
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