[按需印刷]编写高质量代码：改善Python程序的91个建议 计算机与互…|3770256 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张颖，赖勇浩 著

图书标签:

• Python
• 编程
• 代码质量
• 代码规范
• 可读性
• 维护性
• 最佳实践
• 按需印刷
• 计算机科学
• 软件开发

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111467045

商品编码：26122516802

丛书名： Effective系列丛书

出版时间：2014-06-01

页数：262

书[0名0]：	编写高质量代码：改善Python程序的91个建议[按需印刷]|3770256
图书定价：	59元
图书作者：	张颖;赖勇浩
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2014-06-01 0:00:00
ISBN号：	9787111467045
开本：	16开
页数：	262
版次：	1-1

作者简介

张颖，资深软件开发工程师，精通Java、Python、Perl等技术，以及多种脚本语言，有多年开发经验。曾就职于阿尔卡特朗讯上海公司的LTE无线事业部，现就职于IBM CSTL，工作期间获得过多种奖励，并于2012年获得一项云计算相关的专利。赖勇浩，资深软件开发工程师，自2006年起以编写Python代码为生，现已创业。在Python[0领0]域有深厚的积累，CSDN博客专家，博客浏览量[0超0]过200万。也是珠三角技术沙龙创始人之一，从2009年起担任沙龙组委，长年活跃在社区[0第0]一线，在[0国0]内Python圈子里有较高的[0知0][0名0]度和影响力。有[0超0]过7年的游戏开发经验，擅长Python、C++等网游相关的技术，曾就职于网易等网游研发厂[0商0]；现专注于中[0国0]彩票事业，开发互联网、电话和自助终端彩票销售平台，以促进行业信息化为己任。

内容简介

在通往“Python技术殿堂”的路上，本书将为你编写健壮、[0优0]雅、高质量的Python代码提供切实帮助！内容全部由Python编码的佳实践组成，从基本原则、惯用[0法0]、语[0法0]、库、设计模式、内部 [1机1] 制、开发工具和性能[0优0]化8个方面深入探讨了编写高质量Python代码的技巧与禁忌，一共总结出91条宝贵的建议。每条建议对应Python程序员可能[0会0]遇到的一个问题。本书不仅以建议的方式从正反两方面给出了被实践证明为十分[0优0]秀的解决方案或非常糟糕的解决方案，而且分析了问题产生的根源，[0会0]使人有一种醍醐灌[0顶0]的感觉，豁然开朗。 《编写高质量代码：改善Python程序的91个建议》针对每个问题所选择的应用场景都非常典型，给出的建议也都与实践紧密结合。书中的每一条建议都可能在你的下一行代码、下一个应用或下一个项目中显露锋芒。建议你将本书搁置在手边，随时查阅，相信这么做一定能使你的[0学0]习和开发工作事半功倍。

目录

《编写高质量代码：改善Python程序的91个建议》 前 言 [0第0]1章 引论 1 建议1：理解Pythonic概念 1 建议2：编写Pythonic代码 5 建议3：理解Python与C语言的不同之处 8 建议4：在代码中适[0当0]添加注释 10 建议5：通过适[0当0]添加空行使代码布局更为[0优0]雅、合理 12 建议6：编写函数的4个原则 15 建议7：将常量集中到一个文件 18 [0第0]2章 编程惯用[0法0] 20 建议8：利用assert语句来发现问题 20 建议9：数据交换值的时候不推荐使用中间变量 22 建议10：充分利用Lazy evaluation的特性 24 建议11：理解枚举替代实现的缺陷 25 建议12：不推荐使用type来进行类型检查 27 建议13：尽量转换为浮点类型后再做除[0法0] 29 建议14：警惕eval()的安全漏洞 31 建议15：使用enumerate()获取序列迭代的索引和值 33 建议16：分清==与is的适用场景 35 建议17：考虑兼容性，尽可能使用Unicode 37 建议18：构建合理的包层次来管理module 42 [0第0]3章 基础语[0法0] 45 建议19：有节制地使用from...import语句 45 建议20：[0优0]先使用absolute import来导入模块 48 建议21：i+=1不等于++i 50 建议22：使用with自动关闭资源 50 建议23：使用else子句简化循环（异常处理） 53 建议24：遵循异常处理的几点基本原则 55 建议25：避免fin[0all0]y中可能发生的陷阱 59 建议26：深入理解[0No0]ne，正确判断对象是否为空 60 建议27：连接字符串应[0优0]先使用join而不是+ 62 建议28：格式化字符串时尽量使用.format方式而不是% 64 建议29：区别对待可变对象和不可变对象 68 建议30：[]、()和{}：一致的容器初始化形式 71 建议31：记住函数传参既不是传值也不是传引用 73 建议32：警惕默认参数潜在的问题 77 建议33：慎用变长参数 78 建议34：深入理解str()和repr()的区别 80 建议35：分清staticmethod和classmethod的适用场景 82 [0第0]4章 库 86 建议36：掌握字符串的基本用[0法0] 86 建议37：按需选择sort()或者sorted() 89 建议38：使用copy模块深拷贝对象 92 建议39：使用Counter进行计数统计 95 建议40：深入掌握ConfigParser 97 建议41：使用argparse处理命令行参数 99 建议42：使用pandas处理[0大0]型CSV文件 103 建议43：一般情况使用ElementTree解析XML 107 建议44：理解模块pickle[0优0]劣 111 建议45：序列化的另一个不错的选择——JSON 113 建议46：使用traceback获取栈信息 116 建议47：使用logging记录日志信息 119 建议48：使用threading模块编写多线程程序 122 建议49：使用Queue使多线程编程更安全 125 [0第0]5章 设计模式 129 建议50：利用模块实现单例模式 129 建议51：用mixin模式让程序更加灵活 132 建议52：用发布订阅模式实现松耦合 134 建议53：用状态模式美化代码 137 [0第0]6章 内部 [1机1] 制 141 建议54：理解built-in objects 141 建议55：__init__()不是构造方[0法0] 143 建议56：理解[0名0]字查找 [1机1] 制 147 建议57：为什么需要self参数 151 建议58：理解MRO与多继承 154 建议59：理解描述符 [1机1] 制 157 建议60：区别__getattr__()和__getattribute__()方[0法0] 160 建议61：使用更为安全的property 164 建议62：掌握metaclass 169 建议63：熟悉Python对象协议 176 建议64：利用操作符重载实现中缀语[0法0] 179 建议65：熟悉 Python 的迭代器协议 181 建议66：熟悉 Python 的生成器 185 建议67：基于生成器的协程及greenlet 188 建议68：理解GIL的局限性 192 建议69：对象的管理与垃圾回收 194 [0第0]7章 使用工具辅助项目开发 197 建议70：从PyPI安装包 197 建议71：使用pip和yolk安装、管理包 199 建议72：做paster创建包 202 建议73：理解单元测试概念 209 建议74：为包编写单元测试 212 建议75：利用测试驱动开发提高代码的可测性 216 建议76：使用Pylint检查代码风格 218 建议77：进行高效的代码审查 221 建议78：将包发布到PyPI 224 [0第0]8章 性能剖析与[0优0]化 227 建议79：了解代码[0优0]化的基本原则 227 建议80：借助性能[0优0]化工具 228 建议81：利用cProfile定位性能瓶颈 229 建议82：使用memory_profiler 和 objgraph 剖析内存使用 235 建议83：努力降低算[0法0]复杂度 237 建议84：掌握循环[0优0]化的基本技巧 238 建议85：使用生成器提高效率 240 建议86：使用不同的数据结构[0优0]化性能 243 建议87：充分利用set的[0优0]势 245 建议88：使用multiprocessing克服GIL的缺陷 248 建议89：使用线程池提高效率 254 建议90：使用C/C++模块扩展提高性能 257 建议91：使用 Cython 编写扩展模块 259

深入探究Python的精妙艺术：构建高效、健壮且易于维护的程序 在软件开发的世界里，代码的质量并非可有可无的装饰，而是决定项目成败的关键基石。一段精心打磨、结构清晰、逻辑严谨的代码，不仅能显著提升开发效率，更能大幅降低后期维护的成本，并有效规避潜在的bug。本书将带领读者踏上一段深入Python语言核心的探索之旅，聚焦于如何编写真正高质量的代码，通过一系列实用的建议和深入的剖析，帮助开发者全面提升Python编程技艺，从初学者到资深工程师，都能从中汲取养分，蜕变成更优秀的Pythonic实践者。 本书并非一本泛泛而谈的“代码风格指南”，而是致力于挖掘Python语言的精妙之处，结合实际开发中的常见挑战，提供切实可行的解决方案。我们将不仅仅停留在“缩进要对齐”或“命名要清晰”这样的基础层面，而是深入到语言特性、设计模式、性能优化、可测试性以及团队协作等更广阔的维度，用详实的示例和深刻的原理讲解，帮助读者建立起对高质量代码的深刻理解和直觉。 语言特性的深度运用：释放Python的潜能 Python以其简洁优雅的语法和强大的表达能力而著称，但其真正的威力在于对语言特性的深度理解和巧妙运用。本书将引导读者重新审视Python的许多核心特性，例如： 生成器与迭代器： 深入理解生成器表达式、`yield`关键字和迭代器协议，掌握它们在处理大数据集、实现惰性计算以及构建高效数据流时的强大威力。我们将演示如何利用生成器优雅地替代传统的列表推导，从而大幅节省内存，以及如何设计自定义的迭代器来封装复杂的数据结构。 装饰器： 揭示装饰器的本质，学习如何创建和使用装饰器来增强函数和类的功能，实现代码的复用和模块化。从简单的日志记录、性能分析，到更复杂的权限控制和事务管理，我们将展示装饰器在 DRY（Don't Repeat Yourself）原则落地中的关键作用。 上下文管理器 (`with`语句)： 深入理解`__enter__`和`__exit__`方法的魔力，掌握如何创建自定义的上下文管理器来安全地管理资源，例如文件句柄、网络连接或锁。本书将展示如何利用上下文管理器简化代码，避免资源泄露，并提高程序的健壮性。 元类： 探索Python对象模型的高级领域，理解元类的作用以及如何利用它们来动态地创建和修改类。我们将通过实际案例，展示元类在实现框架、ORM（对象关系映射）以及进行高级代码检查时的强大应用。 描述符： 揭示Python属性访问的底层机制，理解描述符在属性查找、设置和删除过程中的作用。我们将演示如何创建自定义描述符来实现更精细的属性控制，例如数据验证、惰性加载等。 异步编程 (`async`/`await`)： 深入理解Python的异步编程模型，掌握如何编写高效的并发代码，利用`asyncio`库处理I/O密集型任务，提升程序的响应速度和吞吐量。我们将详细讲解协程、事件循环、任务调度等概念，并通过实际场景演示其应用。 设计模式与架构原则：构建可维护的基石 高质量的代码不仅在于“如何写”，更在于“如何组织”。本书将重点介绍一些在软件工程中被广泛认可的设计模式和架构原则，并结合Python的特性进行阐述： 面向对象设计原则： 深入讲解SOLID（单一职责、开放封闭、里氏替换、接口隔离、依赖倒置）等面向对象设计原则，并展示如何在Python中优雅地实现这些原则，从而构建出易于扩展、易于维护的类和模块。 设计模式的Pythonic实现： 探索经典设计模式（如工厂模式、单例模式、观察者模式、策略模式等）在Python中的最佳实践。我们将重点关注如何使用Python的语言特性（如函数式编程、装饰器、元类）来简洁高效地实现这些模式，避免Java或C++等语言中常见的冗余写法。 模块化与解耦： 强调良好的模块划分和组件间的解耦是保持代码可维护性的关键。我们将探讨如何设计清晰的API，如何利用命名空间避免冲突，以及如何通过依赖注入等技术减少模块间的硬耦合。 代码结构与组织： 提供关于如何组织大型Python项目的实用建议，包括目录结构、包管理、命名约定以及如何有效利用`__init__.py`文件。 性能优化与效率提升：让代码飞起来 性能是衡量代码质量的重要维度之一。本书将带领读者探索Python性能优化的各个方面： 理解Python的GIL（全局解释器锁）： 深入解析GIL对多线程性能的影响，并探讨在多核环境下实现真正并行的方法，如多进程和异步编程。 数据结构的选择： 详细分析Python内置数据结构（列表、元组、字典、集合）的性能特点，指导读者根据具体场景选择最优的数据结构，避免不必要的性能损耗。 算法效率： 强调选择合适算法的重要性，并通过实例展示如何在Python中实现和分析算法的复杂度。 利用C/C++扩展： 介绍如何通过Cython、ctypes或SWIG等工具，将性能瓶颈部分用C/C++编写，并与Python代码无缝集成，实现显著的性能提升。 剖析工具的使用： 教授如何使用`cProfile`、`line_profiler`等工具来定位代码中的性能瓶颈，为优化提供精确的方向。 缓存与内存管理： 探讨对象缓存、内存池等技术，以及如何有效管理内存，避免内存泄漏。 健壮性与可测试性：构建可靠的软件 高质量的代码必须是健壮的，能够优雅地处理异常，并且易于测试。 异常处理的最佳实践： 深入讲解Python的异常处理机制，教授如何正确地捕获、抛出和处理异常，如何编写清晰的异常层次结构，以及如何避免“吞掉”不必要的异常。 编写可测试的代码： 强调测试在软件开发中的核心地位。我们将深入讲解单元测试、集成测试和端到端测试的概念，并重点介绍`unittest`和`pytest`这两个流行的Python测试框架，以及如何编写易于测试的代码，如依赖注入、模拟（mocking）和存根（stubbing）。 类型提示 (`type hints`)： 介绍Python 3.5+引入的类型提示特性，展示如何利用类型提示提高代码的可读性、可维护性，并借助静态分析工具（如MyPy）在开发早期发现类型错误。 代码审查与静态分析： 强调代码审查在发现潜在问题和提升代码质量方面的价值，并介绍Flake8、Pylint等静态代码分析工具的使用，帮助自动化代码规范检查。 文档、注释与团队协作：代码的沟通艺术 代码不仅仅是写给机器执行的，更是写给其他开发者（包括未来的自己）阅读和理解的。 清晰有效的注释： 区分“说明性注释”和“解释性注释”，以及何时需要注释，何时不需要。教授如何编写简洁、准确、有价值的注释，解释代码的意图和复杂逻辑。 文档字符串 (Docstrings)： 详细讲解PEP 257中定义的文档字符串规范，以及如何为模块、类、函数和方法编写规范、有用的文档字符串，以便生成API文档。 版本控制与提交信息： 强调使用Git等版本控制系统的重要性，并指导如何编写清晰、有意义的提交信息，方便团队成员理解代码的演变历史。 协作开发最佳实践： 探讨在团队环境中如何进行代码合并、处理冲突，以及如何通过Pull Request/Merge Request等流程确保代码质量。 本书的编写风格将力求务实、生动，避免枯燥的理论堆砌。每一项建议都将配以清晰的代码示例，并辅以对背后原理的深入剖析。我们相信，通过本书的引导，读者不仅能够掌握编写高质量Python代码的具体方法，更能培养出对代码质量的敏锐感知和持续追求卓越的工匠精神，从而在Python编程的道路上走得更远、更稳健。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名Python的初学者来说，这本书的价值简直不可估量。它没有一开始就抛出晦涩难懂的概念，而是从最基础、最核心的原则讲起，循序渐进地引导我构建起对“高质量代码”的认知。书中关于“编写清晰可读的代码”的章节，我反复阅读了多遍。它强调的命名规范、代码缩进、注释的重要性，以及如何通过函数和类的封装来降低代码的复杂度，让我意识到原来写代码不仅仅是实现功能，更是一种艺术。我之前写出的代码，往往只求能运行，却缺乏可读性，也难以维护。通过学习这本书，我开始有意识地去思考如何让自己的代码更容易被别人（包括未来的自己）理解。书中关于“利用生成器和迭代器提高内存效率”的讲解，也让我认识到，原来在处理大量数据时，传统的列表方式会占用大量的内存，而生成器则是一种更优雅、更高效的解决方案。这本书为我打下了坚实的基础，让我对未来的Python学习之路充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊艳的地方在于，它能够将一些看似高深的概念，用非常接地气的方式呈现出来，并且通过大量的实例让你能够立刻理解并应用。我一直在思考如何才能写出更具有“Pythonic”风格的代码，而这本书无疑给我指明了方向。书中关于“利用列表推导式和字典推导式简化代码”的章节，让我体会到了Python语言的优雅之处。我之前编写的循环代码，现在都可以用更简洁、更具可读性的推导式来替代，这不仅节省了代码量，也让程序更加易于理解。更重要的是，书中关于“如何进行有效的代码测试”的部分，让我意识到了测试的重要性。它不仅介绍了单元测试、集成测试等概念，还提供了如何编写高质量测试用例的建议，这对于确保代码的正确性和稳定性至关重要。这本书帮助我从“会写代码”提升到了“会写好代码”的境界，让我对Python这门语言有了更深层次的认识和感悟。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书，首先吸引我的是它那种直击痛点、直言不讳的风格。它毫不留情地指出了许多开发者在编写Python代码时容易忽视的陷阱和低效做法，但同时又以一种建设性的方式提供了解决方案。书中关于“如何选择合适的数据结构”的论述，让我大开眼界。我过去常常因为惯性思维，随意选择列表或字典，而这本书则详细分析了不同数据结构在性能上的差异，以及在特定场景下的最佳选择。通过对集合、元组、deque等数据结构的深入讲解，我学会了如何根据实际需求来优化数据存储和访问，从而显著提升了程序的运行效率。此外，关于并发和并行编程的部分，也给了我很多启发。书中关于线程、进程以及asyncio的讲解，清晰地阐述了它们各自的适用场景和注意事项，这对于我之前在处理I/O密集型任务时遇到的瓶颈提供了有效的解决思路。这本书就像一个经验丰富的老兵，把他在实战中摸爬滚打总结出的宝贵经验毫无保留地传授给了你。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是经历了一场思维的洗礼。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于编程哲学和职业素养的指南。我尤其欣赏书中关于“如何设计可扩展和可维护的系统”的讨论。它并非简单地给出一些技巧，而是从更高的层面，引导你思考代码的结构、模块化设计以及如何应对未来的变化。书中关于“利用装饰器简化重复性逻辑”的例子，让我眼前一亮。我之前常常需要复制粘贴大量的代码来处理相似的逻辑，而装饰器提供了一种优雅的解决方案，能够有效地减少代码冗余，提高代码的可重用性。此外，书中关于“如何识别和重构糟糕的代码”的建议，也给了我很多启发。它教会了我如何识别代码中的“坏味道”，并且提供了切实可行的重构方法，让我能够逐步优化现有代码，使其更加健壮和高效。这本书让我明白了，编写高质量代码不仅仅是技术层面的要求，更是一种对工程负责的态度，是对代码生命周期的长远考量。

评分☆☆☆☆☆

这本书以一种非常系统且贴近实践的方式，深入探讨了如何撰写更加健壮、易于维护和高效的Python代码。我尤其欣赏它并非泛泛而谈，而是提供了大量具体、可操作的建议，每一条建议都附带着清晰的解释和代码示例。在阅读过程中，我经常会停下来反思自己过去的代码编写习惯，并且立即尝试将书中的理念应用到实际项目中。例如，关于“利用上下文管理器简化资源管理”的章节，我之前也接触过，但这本书通过一系列的例子，让我更深刻地理解了其精妙之处，并且学会了如何写出更简洁、更不容易出错的资源处理代码。再比如，关于错误处理的部分，它不仅教你如何捕获异常，更重要的是引导你思考“为什么会发生异常”，以及如何通过良好的设计来预防异常的发生，这对于提升代码的鲁棒性至关重要。总的来说，这是一本能够真正帮助开发者提升技能、优化代码质量的宝典，无论你是刚入门的Python新手，还是经验丰富的架构师，都能从中获益匪浅。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位资深导师在手把手地教你如何成为一名更出色的Python开发者。