Python Essential Reference

Python Essential Reference pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Addison-Wesley Professional
作者:David M. Beazley
出品人:
页数:648
译者:
出版时间:2009-07-19
价格:USD 49.99
装帧:Paperback
isbn号码:9780672329784
丛书系列:
图书标签:
  • Python
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具体描述

Amazon.com Review

Every so often a book comes along that makes you ask yourself, "Gee, when was the last time I had my eyes checked?" David M. Beazley's Python: Essential Reference is just such a book. Condensing thousands of pages of Python online documentation into a compact 319-page softcover, Beazley and his editors used the old-college trick (often performed in reverse) of dickering with the font size to meet a putative page-limit requirement. The result is a truly condensed product fit for the occularly well-adjusted (nota bene).

Beazley's subject is Python, a full-featured, freely-redistributable, POSIX-compliant (platforms include Linux, Unix, Macintosh, and Windows) scripting language that is based on object-oriented design principles. As advertised, Beazley's source release (1.5.2) is available from an unfortunately slow server at www.python.org. The installation under Linux (Redhat 5.2) proceeded without incident.

Beazley holds true to his catalogic purpose: fully 230 pages are formatted as technical appendices and indices covering the standard litany: built-in function syntax, database features, OS-level interfaces, Internet interfaces, and compiling/profiling/debugging. All references are fully annotated and illustrated with example source code that runs from a couple of lines to a couple of pages. In lock step with competing scripting languages, Python is extensible and embeddable in C and C++, and with blitzkrieg efficiency, Beazley summarizes these crucial practical issues in the final 30 pages. Python users who are tired of chasing questions through hyperlinked online documents will benefit from the expansive random-access index.

Python the book captures the orderliness of Python the language. Beazley begins with an 86-page précis of Python in the fashion of Kernighan and Ritchie: too brief for a newbie tutorial but enough to propel old hands into a scripting language that aspires to the elegance of a compiled language.

Indeed, it is a byte-compiling language. The line bytecode=compile("some_python_script",'','exec')) creates 'bytecode' as a token executed by exec bytecode. But a five-minute investigation through Beazley's book does not describe how 'bytecode' can be written into a separate executable file. If writing the byte-compiled code to a file is not possible, Python suffers from the limitations of other scripting languages: the executable is the source and cannot be hidden from the user, at least not without some difficulty. Despite its extensibility, embeddability, and pleasing architecture, Python is like other scripting languages: appropriate for solving small nonproprietary problems.

Those familiar with more established scriptors like Perl may ask, "Why Python?" Unlike Perl, Python is a product of the fully object-oriented (OO) era, and its constructs reflect design principles that aspire beyond keystroke shortcuts of the succinct-but-often-arcane Perl. Python creator Guido van Rossum cleansed Perl's idiosyncracies and objectified basic data structure, data manipulations, and I/O. With Python, OO is so intrinsic that learning Python is equivalent to learning OO. The same cannot be said of Perl.

Unfortunately, comparisons with other languages are missing from Beazley's book. Van Rossum, in an embarrassingly self-serving foreword, preemptively asserts that we readers need "neither evangelizing nor proselytizing"--after all, we already own the book--but we do need galvanizing and we don't find it. Specifically, we need a response to the oft-repeated wisdom that new computer languages are only worth learning if they teach us to organize our thinking along new lines.

Scripting languages, however, are for quick and dirty projects: quick to write, easy to hack, and ultimately disposable. The essential tension created by van Rossum and friends is between the elegance of object-oriented principles and the utility of a quick-hacked script. Sadly, the tension remains unresolved in Beazley's reference. There is little to convince us that Python has earned its place in the firmament by changing our thinking. But Beazley has given us much to get us going if we have already taken the leap of faith. --Peter Leopold --This text refers to an out of print or unavailable edition of this title.

From Library Journal

Though Python is a relatively new programming language, it has quite a significant audience owing to its sensible syntax. An active user of Python since 1996, Beazley provides ample information on the fundamentals of versions 2.0 and 2.1, including syntax, functions, operators, classes, and libraries. This is first and foremost a reference, so he avoids lengthy discussions of Python's superiority. Peppered with good code samples and featuring a companion web site with more extensive pieces, this title should be on hand in larger libraries.

Copyright 2001 Reed Business Information, Inc.

《Python 深度指南:从入门到精通的实践之旅》 这本书并非一本包罗万象的 Python 参考手册,而是旨在为渴望深入理解 Python 语言精髓、并将其灵活运用于实际项目的开发者量身打造的一本深度实践指南。我们不追求罗列所有语法和库的细节,而是聚焦于那些能够真正提升你的编程能力、解决复杂问题的核心概念和高级技巧。 本书结构与内容梗概: 本书将带领你踏上一段从 Python 基础概念的扎实巩固,到高级特性深入剖析,再到实际应用开发策略的系统性学习旅程。我们力求内容详实、条理清晰,避免泛泛而谈,而是通过丰富的代码示例、深入的原理讲解和精心设计的练习,让你真正掌握 Python 的力量。 第一部分:Python 核心机制的精细审视 在这一部分,我们将超越表面的语法,深入探讨 Python 的核心机制,理解其“为何如此”: 内存管理与垃圾回收: 深入理解 Python 的对象模型、引用计数以及分代垃圾回收机制,让你明白变量的生命周期,以及如何编写更高效、更不易出错的代码。我们将讨论循环引用的问题,以及如何应对内存泄露。 Python 的执行模型: 剖析 Python 解释器的运作方式,理解字节码、虚拟机以及即时编译(JIT)等概念(虽然 CPython 主要是解释执行,但理解其模型很重要)。我们将探讨 GIL(全局解释器锁)的影响,以及在多线程场景下如何规避其限制。 函数式编程范式在 Python 中的应用: 探索 Python 中 lambda 表达式、高阶函数、闭包、装饰器等功能,理解它们如何帮助我们编写更简洁、更具表现力的代码。我们将学习如何利用 `map`、`filter`、`reduce` 等函数式工具,以及如何设计优雅的装饰器来增强函数功能。 生成器与迭代器: 彻底掌握生成器表达式、生成器函数以及自定义迭代器的创建和使用。理解它们在处理大量数据、惰性计算以及构建高效数据流中的关键作用。我们将通过实际例子演示如何用生成器实现无限序列,以及如何优化内存消耗。 上下文管理器与 `with` 语句: 深入理解上下文管理器的协议(`__enter__` 和 `__exit__` 方法),以及 `with` 语句如何简化资源管理,确保资源的正确获取和释放,例如文件操作、网络连接等。我们将学习如何编写自定义的上下文管理器,处理更复杂的资源分配场景。 元类(Metaclasses): 揭开元类的神秘面纱,理解类是如何被创建的。学习如何通过元类来动态修改类的行为,实现元编程,例如自动生成属性、进行权限检查、实现单例模式等。这将是理解 Python 元编程的关键一步。 第二部分:面向对象的高级实践与设计模式 我们将不仅仅停留在类和对象的表面,而是深入探讨 Python 面向对象编程的高级技巧和设计模式: 深入理解类与对象的生命周期: 探讨类属性、实例属性、继承、多态的细微之处。我们将重点分析类变量与实例变量的区别,以及在继承层级中属性的查找顺序。 特殊方法(Magic Methods)的妙用: 熟练运用各种特殊方法,如 `__str__`、`__repr__`、`__len__`、`__getitem__`、`__setitem__` 等,使你的对象能够像内置类型一样被自然地操作,增强代码的可读性和可用性。 Mixin 与组合优于继承: 学习如何利用 Mixin 来实现代码的复用和功能的组合,避免深层继承带来的耦合问题。我们将探讨何时应该选择组合,以及如何设计灵活的 Mixin。 设计模式在 Python 中的应用: 重点讲解几种在 Python 开发中尤为常见且实用的设计模式,如单例模式、工厂模式、策略模式、观察者模式等,并展示如何用 Python 的特性简洁优雅地实现它们。 描述符(Descriptors): 彻底理解描述符协议(`__get__`、`__set__`、`__delete__` 方法),以及它们如何驱动属性访问,例如 Python 的 `@property` 装饰器就是基于描述符实现的。我们将学习如何创建自定义的描述符来控制属性的访问和行为。 可插拔的架构设计: 探讨如何设计具有良好扩展性和可维护性的 Python 应用程序,利用插件机制、依赖注入等技术,让你的代码能够轻松地添加新功能,而无需修改现有代码。 第三部分:并发与异步编程的现代之道 在多核处理器和网络化时代的今天,高效的并发与异步编程至关重要。本书将为你提供清晰的指导: 线程与进程的深入比较: 详细分析 Python 中线程(`threading` 模块)和进程(`multiprocessing` 模块)的原理、优缺点以及适用场景。我们将重点讨论 GIL 对线程性能的影响,以及何时选择进程来获得真正的并行。 同步与异步编程的哲学: 深入理解阻塞式 I/O 与非阻塞式 I/O 的区别,以及协程(coroutines)如何实现高效的并发。 `asyncio` 库的实战应用: 全面掌握 `asyncio` 库,学习如何编写异步函数(`async def`)、事件循环、协程任务,并利用 `aiohttp`、`aioredis` 等库进行异步网络编程。我们将演示如何构建高性能的 Web 服务器、爬虫等应用。 并发模型与同步原语: 学习如何使用锁(Locks)、信号量(Semaphores)、事件(Events)等同步原语来安全地管理共享资源,避免竞态条件。 分布式计算的基础: 介绍一些 Python 在分布式计算领域常用的库和框架(例如 Celery),并探讨其基本原理和应用场景。 第四部分:性能优化与代码健壮性 本书不仅关注功能的实现,更注重代码的效率和稳定性: Python 代码性能剖析(Profiling): 学习使用 `cProfile`、`line_profiler` 等工具来定位代码的性能瓶颈,找出耗时最多的函数和代码行。 优化技巧与陷阱: 掌握各种 Python 代码优化技巧,例如使用内置函数、避免不必要的对象创建、选择合适的数据结构、利用 NumPy 和 Pandas 等高性能库。同时,也将揭示一些常见的性能陷阱。 内存优化策略: 学习如何通过生成器、切片、复用对象等方式来减少内存占用,处理大型数据集。 测试驱动开发(TDD)与单元测试: 强调编写高质量测试的重要性,学习使用 `unittest` 和 `pytest` 等框架进行单元测试、集成测试,确保代码的正确性和健壮性。 代码风格与静态分析: 遵循 PEP 8 等代码风格指南,并利用 Flake8、Pylint 等静态分析工具来保证代码的一致性、可读性和潜在错误。 异常处理与调试技巧: 深入理解 Python 的异常处理机制,学习如何编写优雅的错误处理代码,并掌握高效的调试技巧,快速定位和修复 Bug。 本书特色: 深度而非广度: 我们选择性地深入讲解 Python 的核心机制和高级特性,而不是浅尝辄止地覆盖所有内容。 实践驱动: 每一章都配有丰富的、可运行的代码示例,让你边学边练,将理论知识转化为实际技能。 原理剖析: 深入讲解 Python 背后的原理,帮助你建立深刻的理解,而不是仅仅记住语法。 面向问题: 许多章节都围绕着实际开发中遇到的典型问题展开,提供解决方案和最佳实践。 进阶视角: 本书适合已经掌握 Python 基础知识,并希望进一步提升编程能力、解决更复杂问题的开发者。 谁应该阅读这本书: 希望深入理解 Python 语言本质的开发者。 正在寻找提升代码质量、性能和可维护性方法的中高级 Python 工程师。 对并发、异步编程、元编程等高级主题感兴趣的开发者。 需要学习如何用 Python 构建更健壮、更可扩展应用程序的开发人员。 通过本书的学习,你将不仅仅是“会用”Python,更能“精通”Python,能够自信地驾驭它,解决从小型脚本到大型复杂系统的各种挑战。

作者简介

David M. Beazley 早在1996年就开始使用Python编程。在洛斯阿莫斯国家实验室工作期间,他教会很多志愿者用Python编写科学计算软件。他创办的Dabeaz 公司提供软件开发、培训和咨询服务,专长于Python、Ruby、Perl等动态编程语言的实际应用。他是Python软件基金会的会员。

目录信息

读后感

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很全面,结构很清晰,没有废话,第一部分必须从头到尾认真看,全部都有用,帮整你肯定都会用上。有些例如lamda表达式、yield与生成式讲的不够具体,但其它python也不过如此,这其实是函数式编程的内容。第二部分是Python库,可用以参考  

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每天睡觉前看看,有助于睡眠,老大的英文书,带回来治疗失眠的 哈哈。 这本书,还不错啊?不知道中文的翻译是什么样子的,反正英文的看着还行,后面的高级部分主要是介绍原理和模块的,例子也很少,想看例子的同学需要移步python cookbook  

评分

书是好书,中文版把Index去掉了,唉。图灵的书大都保留Index的,这本不知道为什么去掉了,可惜。 为什么还说我的评论太短了~ 为什么还说我的评论太短了~ 为什么还说我的评论太短了~ 为什么还说我的评论太短了~ 为什么还说我的评论太短了~  

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如果已经掌握了几种编程语言了,学Python就用这本书,其它Python的书都可以烧掉了。 这本书不仅将语法和API组织的井然有序,更可贵的,是他在整部书中穿插了很多best practices.

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1:主从句关系混乱,主谓宾衔接关系混乱。 2:英语即使他们懂,他们也不会用很流畅的汉语逻辑反应到书面上 3:英语其实他们不是特别懂 4:汉语水平也很一般 5:对他们的学识水平强烈怀疑,技术思维很一般,没有敏感度,否则书不会翻译成这样。 6:因为我们是中国人,需要汉语记...  

用户评价

评分

作为一个对 Python 已经有了基本掌握的开发者,我一直在寻找能够帮助我提升代码质量和效率的书籍。《Python Essential Reference》彻底改变了我对 Python 的看法。它不仅仅是一本工具书,更是一本能够启发思维的指南。我尤其欣赏书中关于 Python 语言设计哲学和最佳实践的论述。它并没有仅仅停留在“如何做”,而是深入探讨了“为什么这样做”。比如,关于 Python 的可读性原则,以及如何利用 Python 的特性来编写简洁、易于维护的代码,这些内容对我影响深远。书中的“Pythonic”编程风格的讲解,让我开始审视自己过去的一些编码习惯,并学会了如何写出更符合 Python 社区规范的代码。另外,我对书中关于并发和并行处理的章节印象深刻,它清晰地解释了线程、进程和协定的区别和应用场景,为我理解多线程编程打开了新的视角。我还学到了如何有效地利用生成器来处理大数据集,这对于减少内存占用和提高程序响应速度至关重要。这本书的另一个亮点是它对 Python 标准库的深入解读,我发现了很多之前从未注意到的、非常实用的模块,极大地丰富了我的工具箱。

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这本书简直是 Python 学习者的圣经!我最近一直在探索 Python 的深度,希望能真正理解它的底层机制,而不是仅仅停留在语法层面。搜索了很久,终于找到了《Python Essential Reference》,它完美地满足了我的需求。这本书不仅仅是列举了各种库和函数的用法,而是深入浅出地讲解了 Python 的核心概念。例如,它对 Python 的对象模型进行了详尽的阐述,让我对类、实例、属性和方法有了全新的认识。我一直对 Python 的垃圾回收机制感到好奇,这本书用了大量篇幅来解释它的工作原理,让我对内存管理有了更清晰的理解。而且,书中关于装饰器和元类的讲解更是让我豁然开朗,这些高级特性之前一直让我望而却步,但现在我感觉自己已经能够灵活运用它们来构建更优雅、更高效的代码。此外,书中的示例代码非常精炼且具有代表性,每一个例子都直击要点,让我能快速理解抽象的概念。作者的讲解逻辑清晰,语言严谨,丝毫不会让人感到枯燥乏味。对于任何想要深入理解 Python、提升编程技艺的开发者来说,这本书绝对是不可或缺的宝藏。我特别喜欢它对 Python 内部数据结构(如列表、字典)的实现细节的剖析,这对我优化算法和提高程序性能大有裨益。

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我是一名在校的学生,正在学习 Python 作为我的主要编程语言。《Python Essential Reference》是我在众多 Python 书籍中选择的佼佼者。我之前尝试过一些入门级的教程,但总感觉它们止步于表面,无法帮助我建立起对 Python 整体的深刻认识。这本书则不同,它从最基础的概念讲起,但又能够循序渐进地引导我接触到更高级的主题。我喜欢它详尽的解释,比如对于“鸭子类型”的论述,让我第一次真正理解了 Python 在面向对象编程上的灵活性。书中关于异常处理的部分也让我受益匪浅,它教授了我如何编写健壮的代码,能够优雅地处理各种运行时错误,这对于我完成课程项目至关重要。此外,它对 Python 的数据模型和特殊方法的详细讲解,为我理解各种对象是如何工作的打下了坚实的基础。我尤其喜欢它关于代码组织的建议,以及如何编写模块和包,这对我构建更大型的项目非常有帮助。这本书的语言风格清晰明了,即使是复杂的概念也能被解释得通俗易懂。

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我一直认为,要想真正掌握一门编程语言,就必须深入理解它的核心。而《Python Essential Reference》正是这样一本能够帮助你实现这一目标的绝佳书籍。我最喜欢的部分是它对 Python 语言内部机制的详细剖析。例如,它解释了 Python 的命名空间是如何工作的,以及作用域是如何影响变量的可见性的。这让我能够避免很多常见的编程错误。书中还深入探讨了 Python 的继承和多态性,我以前对此理解得比较模糊,但通过这本书,我能够清晰地看到它们是如何在 Python 中实现的,以及如何在实际编程中有效地利用它们。我还学到了很多关于 Python 内存管理的高级技巧,包括如何使用 `__slots__` 来优化对象的内存占用。对于那些对 Python 的底层原理感到好奇的开发者来说,这本书绝对是不容错过的。它不仅仅是教你如何使用 Python,更是帮助你理解 Python 的“灵魂”。

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在我看来,技术书籍的价值在于它的深度和广度,而《Python Essential Reference》在这两方面都做得非常出色。这本书为我打开了 Python 世界的另一扇大门。我一直对 Python 的可扩展性很感兴趣,这本书详细介绍了如何通过 C 扩展来提升 Python 程序的性能,这对我开发高性能计算应用非常有启发。另外,书中关于 Python 的解释器内部机制的讨论,让我对 Python 的执行过程有了更深入的了解,这对于调试和优化复杂程序非常有帮助。我特别喜欢它关于 Python 的字节码和虚拟机部分的讲解,这让我能够更深入地理解 Python 代码是如何被执行的。而且,书中对一些 Python 常见性能瓶颈的分析,以及如何通过各种技术手段来解决这些问题,都让我受益匪浅。这本书的知识密度非常高,但作者的讲解方式却丝毫不让人感到吃力,反而让人越读越想继续深入。

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小而全 可以多看几遍

评分

工具书,随手翻。

评分

不错的参考书。从基本语法到标准库都有,而且有实用例子。

评分

A concise python introductory book for experienced developers.

评分

中文翻译质量果然很烂,http://book.douban.com/subject/5401851/,不过书的确不错

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