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☆☆☆☆☆

出版者:Apress

作者:Sunil Kapil

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:2019-5-22

价格:USD 30.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781484248775

丛书系列:

图书标签:

• Python
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好的，这是一份图书简介，内容围绕“Clean Python”这个主题，但刻意不涉及任何关于“Clean Python”这本书本身的内容，而是探讨Python编程中的清洁代码实践、架构设计以及性能优化等相关主题。 --- 深入理解现代Python：构建可维护、高性能的软件系统 在当今快速迭代的软件开发领域，代码质量不再是一个可选项，而是决定项目生死的关键因素。本书旨在为经验丰富的Python开发者提供一套全面的实践指南，帮助他们超越基础语法，迈入构建健壮、高效、易于维护的现代软件系统的殿堂。 本书不侧重于介绍Python语言的基础特性，而是聚焦于如何利用Python的强大生态和特性，编写出更“干净”、更具工程价值的代码。我们将深入探讨如何设计出清晰的架构、如何优化性能瓶颈，以及如何在复杂的项目中保持代码的可读性和可扩展性。 第一部分：代码的艺术——超越语法的深度实践 编写能“运行”的代码很容易，但编写能被团队长期维护的代码则需要深厚的功底。本部分将从微观层面入手，剖析如何通过精妙的结构设计来提升代码的内在质量。 1.1 结构化思维与模块化设计 我们首先探讨如何打破传统的“大而全”的模块结构。现代Python项目需要清晰的边界和高内聚、低耦合的设计。我们将学习如何运用面向对象设计原则（SOLID）和面向服务架构（SCA）的思想来组织Python代码。重点在于如何有效划分职责，避免模块间的过度依赖，以及如何利用命名空间和包结构来构建清晰的层次结构。书中会详细分析在不同规模的项目中，应如何选择最合适的组织方式，例如如何区分核心业务逻辑、基础设施层和用户接口层。 1.2 抽象的艺术：何时过度抽象，何时保持简单 抽象是强大但容易被滥用的工具。本章将提供一套实用的决策框架，指导开发者在引入抽象层（如工厂模式、装饰器链或元编程）时，必须权衡其带来的灵活性与增加的理解成本。我们将通过一系列的“反模式”案例分析，展示过度设计如何扼杀开发效率，并提供如何识别并重构“过于复杂”代码的实用技巧。 1.3 有效的类型提示与静态分析的威力 Python的动态特性是其魅力所在，但也可能成为大型项目中的隐患。本部分将深入介绍Python 3.5+引入的类型提示系统（Typing）。我们不仅会讲解基本类型的注解，还会深入探讨`Protocol`、`Generics`以及复杂的联合类型和不透明类型（Opaque Types）在实际工程中的应用。随后，我们将介绍如何结合`mypy`、`pyright`等静态分析工具，在代码执行前捕获潜在的类型错误，将错误发现的成本降到最低。 第二部分：架构演进——面向未来的系统设计 软件架构决定了系统的寿命。本部分将把视野从单个函数提升到整个应用层面，探讨如何设计出能够适应业务增长和技术栈变化的健壮架构。 2.1 异步编程与并发模型的精妙选择 在处理I/O密集型或需要高吞吐量的应用时，Python的并发模型至关重要。我们将对比`threading`、`multiprocessing`以及现代的`asyncio`框架的适用场景。本书将详细解析如何有效利用`async/await`语法来编写非阻塞代码，并深入探讨同步上下文管理（Context Managers）在异步环境中的正确使用方式，确保资源（如数据库连接或网络套接字）的生命周期得到精确控制。 2.2 数据流与状态管理：构建响应式系统 现代应用越来越倾向于响应式和事件驱动的架构。本章将探讨如何使用消息队列（如RabbitMQ或Kafka的Python客户端）和事件总线来解耦服务。对于单体应用内部的状态管理，我们将研究如何使用状态机模式来明确界定业务流程中的各个阶段，并确保状态转换的原子性和可追踪性。 2.3 配置管理与环境隔离的最佳实践 一个“干净”的系统必须清晰地分离配置与代码。我们将介绍十二要素应用（The Twelve-Factor App）原则在Python项目中的落地实践，重点讨论如何使用环境变量、Vault或专门的配置库来安全、灵活地管理不同环境（开发、测试、生产）下的参数。同时，如何利用Docker和容器化技术，确保环境的一致性，避免“在我的机器上可以运行”的问题。 第三部分：性能与可观察性——让代码跑得更快更稳 代码的“清洁”不仅体现在可读性上，更体现在其运行效率和故障恢复能力上。 3.1 性能剖析与瓶颈定位 在不进行基准测试之前优化代码是徒劳的。本章将教授开发者如何使用Python内置的`cProfile`和`timeit`模块进行精确的性能度量。我们将探讨如何识别CPU密集型和I/O密集型的代码段，并针对性地提供优化策略，例如利用C扩展（如NumPy或Cython）的桥接技术来加速关键路径。 3.2 错误处理的哲学与健壮的容错设计 异常处理不应是事后的补救，而应是设计的一部分。我们将探讨如何设计精细的异常层次结构，何时应该捕获异常，何时应该让其冒泡。更重要的是，我们将研究如何实现优雅的降级策略（Graceful Degradation），确保在外部服务暂时不可用时，系统仍能提供基本功能或至少给出清晰的反馈。 3.3 可观察性：日志、度量与追踪的整合 一个无法被观察的系统是不可维护的。本部分将指导开发者如何构建一个健壮的可观察性堆栈。这包括设计结构化的、可搜索的日志系统（例如使用JSON格式），集成标准化的度量收集（如Prometheus客户端），以及实现分布式追踪（如OpenTelemetry）来理解请求在微服务间的流转路径。重点在于如何让这些信息在系统出现问题时，能够快速指向问题的根源。 总结 本书为那些渴望提升自身工程素养的Python开发者提供了深入的指导。通过对架构设计、性能优化和系统可观察性的全面探索，读者将掌握构建下一代高性能、高可维护性Python应用所需的全部工具和思维方式。这不仅关乎写出“好代码”，更关乎建立可持续的软件开发流程。

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《Clean Python》这个书名，对我来说，不仅仅是一个书名，更是一种对编程境界的追求。我知道，写出“干净”的代码，并非易事，它需要严谨的思考、清晰的逻辑和不断地实践。 我非常期待书中能够提供一些关于“代码重构”的系统性方法论。从识别“坏味道”到执行重构，这个过程需要技巧和策略。我希望书中能包含一些“重构模式”的详细介绍，并辅以具体的Python代码示例，让我能够理解如何在不破坏代码功能的前提下，逐步优化代码。 书中是否会涉及一些关于“函数式编程”思想在Python中的应用？我一直对函数式编程的简洁和声明式风格很感兴趣，但如何将其有效地融入到Python的面向对象范式中，写出既“干净”又高效的代码，是我一直在探索的。我希望书中能提供一些实用的技巧和指导，帮助我更好地运用函数式编程的思维。 同时，我对书中关于“代码审查”的实践指南也充满期待。我知道，代码审查是保证代码质量的重要环节，但如何进行有效的审查，如何给出建设性的反馈，以及如何从审查中学习和成长，这些都是我希望从书中获得的宝贵经验。 我希望《Clean Python》能够成为我编程路上的“启明星”，指引我写出更优雅、更健壮、更易于维护的Python代码。我渴望通过这本书，能够培养出一种对代码质量“吹毛求疵”的态度，并且能够不断地提升自己的编程技能，成为一名更优秀的Python开发者。

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我对《Clean Python》这本书的期待，源于我多年的编程经验，深知代码质量对项目生命周期的深远影响。尤其是在团队协作的场景下，代码的“干净”与否，直接决定了沟通成本和开发效率。 我非常希望书中能够深入探讨“代码复用”的策略和技巧。如何通过编写更通用、更具弹性的函数和类，来避免重复劳动，减少潜在的bug，并提高开发效率，这些都是我一直在努力的方向。我希望书中能提供一些关于“抽象层次”的指导，帮助我理解在不同场景下应该采用何种程度的抽象。 书中是否会涉及一些关于“设计模式”的深入讲解，特别是那些在Python中具有“Pythonic”风格的模式应用？我知道一些经典的设计模式，但如何将它们灵活地应用于Python的特性中，并写出简洁高效的代码，是我一直想学习的。我希望书中能有具体的代码示例，能够让我理解模式的精髓，并学会如何在实际项目中运用它们。 此外，我对于书中关于“代码审查”和“代码质量度量”的部分非常感兴趣。如何建立一个有效的代码审查流程，如何给出建设性的反馈，以及如何客观地评估代码的质量，这些都是我希望在书中找到答案的问题。我希望书中能提供一些实用的工具和方法，帮助我量化和提升代码的质量。 总而言之，我希望《Clean Python》能够成为我提升Python编程能力的重要指引，帮助我写出更具可维护性、可扩展性和可读性的代码，从而在团队协作中扮演更重要的角色，为项目的成功贡献力量。

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我对《Clean Python》这本书的期待，是基于我自己在编程过程中遇到的一个普遍性问题：如何才能写出既满足功能需求，又具备良好可维护性和扩展性的代码？这就像是在追求一种“平衡之道”，既要能快速响应业务变化，又要保证代码的长久生命力。 我非常希望书中能够详细介绍“代码设计原则”，比如“高内聚、低耦合”等概念在Python中的具体应用。如何组织代码结构，如何划分模块，如何定义清晰的接口，这些都是我一直在思考的问题。我希望书中能提供一些实用的指导，帮助我设计出更具弹性和可复用性的代码。 书中是否会探讨关于“测试驱动开发”（TDD）的实践？我深知测试的重要性，但有时候在引入测试时会感到有些吃力。我希望书中能提供一些关于如何编写易于测试的代码，以及如何在TDD流程中高效地进行开发的技巧。我希望通过本书，能够更深入地理解测试驱动开发的理念，并将其应用到我的实际工作中。 此外，我对书中关于“代码文档”和“代码注释”的规范性讲解也充满期待。我明白文档和注释的重要性，但有时候会觉得撰写它们是一件耗时且枯燥的事情。我希望书中能提供一些关于如何编写有价值、有意义的文档和注释的技巧，让它们能够真正地帮助理解代码，而不是成为一种负担。 总之，我希望《Clean Python》能够成为我提升Python编程技艺的“加速器”，帮助我写出更符合工业级标准的“干净”代码，并在未来的开发生涯中，能够更加自信和从容地应对各种挑战。

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“Clean Python”这个名字，确实足够吸引人。我一直觉得，编程不仅仅是解决问题的工具，更是一种艺术。而“干净”的代码，在我看来，就是这种艺术的重要体现。就像一位技艺精湛的工匠，他的作品不仅实用，而且赏心悦目，每一个细节都经过深思熟虑。 我一直很困惑于如何在实际的项目开发中，平衡代码的“干净”与开发的“效率”。很多时候，为了赶项目进度，我们会不得不妥协，写出一些“凑合”的代码。但长此以往，技术债就会越积越多，最终拖垮整个项目。我非常希望这本书能够解答我的这个困惑，提供一些在实际开发场景下，既能保证代码质量，又能兼顾开发速度的解决方案。 比如，书中是否会涉及一些关于测试驱动开发（TDD）的理念？TDD 确实能够帮助我们编写更健壮、更易于维护的代码，但我总觉得在实践中还有一些地方做得不够到位。另外，书中是否会讨论一些关于设计模式的应用？好的设计模式能够让我们的代码更具灵活性和可扩展性，但很多时候，我们往往只记得少数几个常用的模式，而忽略了其他更适合特定场景的模式。 我真的非常期待这本书能够为我打开新的视野，让我对“干净”的代码有更深刻的理解，并且能够学到一些实用的方法和技巧，将这些理念真正运用到我的日常开发工作中。我希望书中能有一些关于代码复杂度分析的讨论，以及如何通过优化算法和数据结构来提高代码的效率。

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《Clean Python》这个书名，一下子就抓住了我的痛点。坦白说，我写过的代码，有好有坏，有时候觉得自己写得还不错，但过一段时间再回来看，总觉得有很多可以改进的地方。特别是项目越来越大，参与的人越来越多，代码的“脏乱差”问题就愈发明显。 我特别希望这本书能提供一些关于“代码坏味道”（code smells）的系统性介绍，以及如何识别和解决它们。我知道有一些常见的坏味道，比如过长的函数、过大的类，但是否还有更多我没意识到的“陷阱”？而且，如何有效地进行重构，避免在重构过程中引入新的问题，也是我非常关心的。 书中是否会介绍一些关于“函数式编程”在Python中的应用？我听说函数式编程可以写出更简洁、更声明式的代码，但我对它的理解还停留在表面。这本书是否能通过一些具体的例子，教会我如何将函数式编程的理念融入到我的Python代码中，从而提高代码的优雅性和可维护性？ 还有，我一直对 Python 的元编程（metaprogramming）和装饰器（decorators）的运用很感兴趣。它们是 Python 中非常强大的特性，但我也听说过过度使用它们可能会让代码变得难以理解。我希望书中能对这些特性进行深入的讲解，并给出如何恰当使用的指导，避免“聪明反被聪明误”。 我非常期待这本书能给我带来一些“醍醐灌顶”的感受，让我能够从根本上提升自己编写 Python 代码的水平，写出真正“干净”且高效的代码。我希望这本书能涵盖从基础到进阶的各种技巧，并且能够解释这些技巧背后的原理。

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拿到《Clean Python》这本书，我内心是充满好奇和期待的。在我接触编程的这些年里，我越来越体会到代码的“整洁”和“优雅”的重要性。一开始，我可能更注重功能的实现，只要能跑起来就行。但随着经验的积累，我发现不规范、不清晰的代码，就像埋下的地雷，随时可能爆炸，让整个项目陷入混乱。 这本书的名字直接点出了核心主题，这让我相信它会深入探讨如何写出易于理解、易于维护、易于扩展的代码。我尤其关注书中是否会提供一些关于代码组织和结构的建议，比如如何合理地划分函数和类，如何有效地管理项目的依赖关系，以及如何编写清晰的文档和注释。 我对书中可能包含的关于代码优化和性能调优的章节非常感兴趣。有时候，即使代码逻辑清晰，但在性能上却不尽如人意。我希望这本书能提供一些行之有效的方法，帮助我找出代码中的性能瓶颈，并给出相应的解决方案。是关于内存管理？还是关于算法效率？亦或是并发编程中的一些技巧？这些都是我非常想了解的。 此外，我还在思考书中是否会涉及一些关于代码审查（code review）的实践。我一直认为，良好的代码审查是保证代码质量的重要环节，但如何进行有效的代码审查，如何给出建设性的反馈，这些都需要系统性的指导。我希望《Clean Python》能够在这方面给我一些启示。 总而言之，我希望这本书能够成为我编程道路上的一个重要助手，帮助我不断提升代码的质量，写出更具“Pythonic”风格的代码，让我的开发过程更加顺畅和愉快。

评分☆☆☆☆☆

《Clean Python》这个书名，仿佛是一股清流，唤醒了我对代码美学的追求。在日常开发中，我经常会陷入“赶工”的泥沼，而忽略了代码本身的质量。一段时间后，当我再回头审视自己写的代码时，常常会感到一种难以言喻的“羞愧”。 我非常期待书中能够详细讲解如何写出“可读性极高”的代码。这不仅仅是遵循PEP 8的规范，更重要的是如何通过清晰的命名、合理的代码结构、以及恰当的注释，让其他开发者（包括未来的自己）能够毫不费力地理解代码的意图。我希望书中能提供一些关于“命名艺术”的深刻见解，因为一个好的名字，往往能胜过千言万语的注释。 书中是否会探讨关于“抽象”的艺术？如何通过抽象来隐藏实现的细节，如何创建更高级别的抽象来简化复杂的业务逻辑，这些都是我一直在思考的问题。我希望书中能提供一些关于如何设计和使用抽象的实用指导，并给出一些反面教材，让我能够避免踩坑。 此外，我非常关注书中关于“单元测试”和“集成测试”的实践。我深知测试的重要性，但有时候在实践中会感到力不从心。我希望这本书能提供一些关于如何编写高质量、易于维护的测试用例的技巧，以及如何将测试融入到整个开发流程中，从而确保代码的“干净”和“健壮”。 我希望《Clean Python》能成为我学习和实践的“良师益友”，帮助我摆脱“写完即弃”的代码习惯，培养出一种对代码质量精益求精的态度，从而写出真正“干净”且具有生命力的Python代码。

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这本书，我最近刚拿到手，还没来得及深入翻阅，但光是书名“Clean Python”就让我产生了极大的期待。在我多年的编程生涯中，我一直深信代码的“清洁度”是衡量一位开发者成熟度的重要标准。不干净的代码，就像一团乱麻，不仅难以维护，还隐藏着各种潜在的bug，一旦出现问题， debugging 的过程简直就是一场灾难。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，指导我如何写出结构清晰、逻辑严谨、易于理解和扩展的代码。 比如，在大型项目中，如何组织模块和包，如何进行合理的命名，如何编写清晰的函数和类，这些都是我一直在思考和实践的。我相信“Clean Python”一定会在这些方面给出我宝贵的建议。我特别期待书中能够探讨一些关于代码风格的最佳实践，比如 PEP 8 的应用，以及如何通过自动化工具来保证代码风格的一致性。同时，我也希望书中能够分享一些关于重构的技巧，如何在不改变代码外部行为的前提下，逐步优化代码的内部结构，使其更加优雅和高效。 这本书的到来，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会，我迫不及待地想通过它来提升自己的编程功力，写出更具“Pythonic”风格的代码。我知道，编写干净的代码并非一蹴而就，需要持续的实践和反思，但我相信，有了“Clean Python”这本书作为指引，我的学习之路会更加顺畅和高效。我期待着书中能够提供一些实际的代码示例，通过具体的场景来阐述抽象的原则，这样更容易理解和吸收。

评分☆☆☆☆☆

《Clean Python》这个名字，无疑击中了我的“痒点”。随着我接触的项目越来越多，越发意识到“干净”的代码对整个软件开发的生命周期有多么重要。那些晦涩难懂、堆砌逻辑的代码，不仅让我自己头疼，也给团队协作带来了巨大的挑战。 我非常期待书中能够提供一套系统性的方法，来解决“代码腐蚀”的问题。如何识别代码中的“坏味道”，如何进行有效的重构，以及如何预防新的“坏味道”产生，这些都是我非常希望从书中获得的知识。我希望书中能有一些关于“重构的原则和实践”的详细讲解，让我能够自信地对“不干净”的代码进行手术。 书中是否会涉及一些关于“Pythonic”代码的更深层次的探讨？我理解“Pythonic”不仅仅是遵循PEP 8，更是要理解Python的语言特性，并将其运用到极致，写出简洁、优雅、高效的代码。我希望书中能提供一些关于如何利用Python的高级特性，如生成器、上下文管理器、元类等，来写出更“干净”的代码。 同时，我对于书中关于“版本控制”和“持续集成”如何与“干净的代码”相结合的讨论也充满期待。我知道这些实践的重要性，但如何将它们有机地融入到日常开发流程中，从而持续保证代码的质量，是我希望从书中找到答案的问题。 我希望《Clean Python》能够成为我学习和实践的“灯塔”，指引我走向更专业、更高效的Python编程之路。我渴望通过这本书，能够真正理解并实践“干净的代码”的精髓，从而提升自己的技术水平，并为团队贡献更多价值。

评分☆☆☆☆☆

我对《Clean Python》这本书的期待，更多是源于我自己在编程实践中的一些困惑和瓶颈。我知道“干净的代码”不仅仅是格式的整洁，更重要的是其内在的逻辑结构和设计思路。我经常会遇到这样的情况：一个需求看似简单，但要在现有代码基础上实现，却显得异常困难，这往往是因为最初的代码设计不够灵活，或者说不够“干净”。 我迫切希望书中能提供一套关于“模块化设计”的有效方法。如何将一个复杂的系统分解成相互独立的模块，如何定义清晰的模块接口，以及如何在模块之间建立松耦合的关系，这些都是我非常想深入学习的。我相信，良好的模块化设计是保证代码可维护性和可扩展性的基石。 书中是否会涉及一些关于“面向对象设计原则”（SOLID原则）在Python中的具体应用？我了解这些原则，但如何在Python这样一门动态语言中恰当地应用它们，并且避免陷入一些误区，是我一直在探索的问题。我希望这本书能提供一些生动的示例，让我能够更直观地理解这些原则的精髓。 此外，我对书中关于“错误处理”和“异常管理”的章节充满期待。如何优雅地处理各种潜在的错误，如何编写健壮的代码来应对不可预测的情况，以及如何有效地记录和调试异常，这些都是保证代码稳定性的关键。我希望书中能提供一些实用的技巧和模式，帮助我写出更能应对各种复杂场景的代码。 这本书对我来说，不仅仅是学习技巧的工具，更是提升编程思维方式的契机。我希望通过它，能够培养出一种对代码质量的“极致追求”，并且能够将这种追求体现在我的每一个开发任务中。

评分☆☆☆☆☆

介绍代码规范的书已经有很多了，个人就翻过几本，感觉上绝大多数都水平差不多，几乎可以说这个领域的书也已经形成了相对固定的模式，就如同神经科学的科普书，一章讲视觉、一章讲意识、一章讲语言等等，了无新意。这本书是我敲代码的时候查看的几本规范参考书之一，多多少少还是有那么点用，但这些书里并没有任何一本能够独领风骚替代掉其它所有书，所以结果是都留下同时用于参考，写到某些东西的时候拿出来copy几行文本。总之，此书属于多一本不多少一本不少，原本就了解编程规范的人根本不用读，原本不了解的人也不一定需要读这本，无功无过，仅此而已。虽然内容并不是那么一致，但推荐一下Dan Bader的《Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features》，那本要有趣有用的多。

评分☆☆☆☆☆

并没有特别亮眼的东西，相较其他的经典书，多了Python3.6+的一些特性

评分☆☆☆☆☆

并没有特别亮眼的东西，相较其他的经典书，多了Python3.6+的一些特性

评分☆☆☆☆☆

主要是介绍一些python的代码规范， 一些简洁的特性，debug和测试用的库。

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介绍代码规范的书已经有很多了，个人就翻过几本，感觉上绝大多数都水平差不多，几乎可以说这个领域的书也已经形成了相对固定的模式，就如同神经科学的科普书，一章讲视觉、一章讲意识、一章讲语言等等，了无新意。这本书是我敲代码的时候查看的几本规范参考书之一，多多少少还是有那么点用，但这些书里并没有任何一本能够独领风骚替代掉其它所有书，所以结果是都留下同时用于参考，写到某些东西的时候拿出来copy几行文本。总之，此书属于多一本不多少一本不少，原本就了解编程规范的人根本不用读，原本不了解的人也不一定需要读这本，无功无过，仅此而已。虽然内容并不是那么一致，但推荐一下Dan Bader的《Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features》，那本要有趣有用的多。