具体描述
Python in Practice presents Python programming technologies and techniques to help programmers write code that's elegant, maintainable, and fast. Drawing on both the standard library and important third-party libraries, the book shows how to achieve significant speedups using high-level concurrency and compiled Python. The book is packed with examples and ideas that illustrate a wide range of techniques and modules, encompassing high-level networking, 2D graphics, 3D graphics, and GUI programming---including concurrent GUI programming. The book is aimed at programmers who want to take their Python programming to the next level.
作者简介
Mark Summerfield Qtrac公司创始人，独立的培训讲师、顾问、技术编辑，Go、Python、C++、Qt和PyQt方面的技术作家。他撰写了大量畅销图书，包括《Rapid GUI Programming with Python and Qt》、《C++ GUI Programming with Qt 4，Second Edition》(与Jasmin Blanchette合著)、《Programming in Python 3，Second Edition》、《Advanced Qt Programming》和《Programming in Go》等。
目录信息
Foreword by Doug Hellmann
Introduction
Acknowledgements
Chapter 1. Creational Design Patterns
Abstract Factory Pattern
A Classic Abstract Factory
A More Pythonic Abstract Factory
Builder Pattern
Factory Method Pattern
Prototype Pattern
Singleton Pattern
Chapter 2. Structural Design Patterns
Adapter Pattern
Bridge Pattern
Composite Pattern
A Classic Composite/Noncomposite Hierarchy
A Single Class for (Non)Composites
Decorator Pattern
Function and Method Decorators
Class Decorators
Facade Pattern
Flyweight Pattern
Proxy Pattern
Chapter 3. Behavioral Design Patterns
Chain of Responsibility Pattern
A Conventional Chain
A Coroutine-based Chain
Command Pattern
Interpreter Pattern
Expression Evaluation with eval()
Code Evaluation with exec()
Code Evaluation using a Subprocess
Iterator Pattern
Sequence Protocol Iterators
Two-argument iter() Function Iterators
Iterator Protocol Iterators
Mediator Pattern
A Conventional Mediator
A Coroutine-based Mediator
Memento Pattern
Observer Pattern
State Pattern
Using State-Sensitive Methods
Using State-Specific Methods
Strategy Pattern
Template Method Pattern
Visitor Pattern
Case Study: An Image Package
Chapter 4. High-Level Concurrency
CPU-bound Concurrency
Using Queues and Multiprocessing
Using Futures and Multiprocessing
I/O-bound Concurrency
Using Queues and Threading
Using Futures and Threading
Case Study: A Concurrent GUI Application
Chapter 5. Extending Python
Accessing C Libraries with ctypes
Using Cython
Accessing c Libraries with Cython
Writing Cython Modules for Greater Speed
Case Study: An Accelerated Image Package
Chapter 6. High-Level Networking
Writing XML-RPC Applications
A Data Wrapper
Writing XML-RPC Servers
Writing XML-RPC Clients
Writing RPyC Applications
A Thread-Safe Data Wrapper
Writing RPyC Servers
Writing RPyC Clients
Chapter 7. Graphical User Interfaces with Tkinter
Introduction to Tkinter
Creating Dialogs with Tkinter
Creating a Dialog-style Application
Creating Application Dialogs
Creating Main Window Applications with Tkinter
Creating a Main Window
Creating Menus
Creating a Status Bar with Indicators
Chapter 8. OpenGL 3D Graphics
A Perspective Scene
Creating a Cylinder with PyOpenGL
Creating a Cylinder with pyglet
An Orthographic Game
Drawing the Board Scene
Handling Scene Object Selection
Handling User Interaction
Appendix A: Epilogue
Appendix B: Selected Bibliograpy
Index
· · · · · · (收起)
读后感
业界有多少设计模式，这本书里就有多少种实现。从这一点来说，只能证明了Python是一们良好的面向对象程序设计语言，仅此而已。 这本书更像是作者卖弄自身Python编程能力的书籍，后面的Python多线程和图像化编程和之前的设计模式八杆子打不到一块，完全是硬深深凑哦在一起。 整...
业界有多少设计模式，这本书里就有多少种实现。从这一点来说，只能证明了Python是一们良好的面向对象程序设计语言，仅此而已。 这本书更像是作者卖弄自身Python编程能力的书籍，后面的Python多线程和图像化编程和之前的设计模式八杆子打不到一块，完全是硬深深凑哦在一起。 整...
业界有多少设计模式，这本书里就有多少种实现。从这一点来说，只能证明了Python是一们良好的面向对象程序设计语言，仅此而已。 这本书更像是作者卖弄自身Python编程能力的书籍，后面的Python多线程和图像化编程和之前的设计模式八杆子打不到一块，完全是硬深深凑哦在一起。 整...
业界有多少设计模式，这本书里就有多少种实现。从这一点来说，只能证明了Python是一们良好的面向对象程序设计语言，仅此而已。 这本书更像是作者卖弄自身Python编程能力的书籍，后面的Python多线程和图像化编程和之前的设计模式八杆子打不到一块，完全是硬深深凑哦在一起。 整...
业界有多少设计模式，这本书里就有多少种实现。从这一点来说，只能证明了Python是一们良好的面向对象程序设计语言，仅此而已。 这本书更像是作者卖弄自身Python编程能力的书籍，后面的Python多线程和图像化编程和之前的设计模式八杆子打不到一块，完全是硬深深凑哦在一起。 整...
用户评价
一直以来，我对如何将 Python 应用于实际工作场景都有一个模糊的认识，直到我偶然间读到了《Python in Practice》。这本书的内容让我眼前一亮，它并没有泛泛而谈，而是聚焦于那些真正能在实际工作中派上用场的技能。我特别喜欢书中关于“数据清洗与转换”的部分，作者通过一个真实世界的数据集，详细展示了如何使用 Pandas 库来处理缺失值、异常值，如何进行数据格式的统一，以及如何进行特征工程。这些内容对于我这样的数据分析从业者来说，简直是福音。书中提供的代码示例非常贴近实际工作中的需求，我尝试着将书中的代码应用到我正在处理的一个项目中，发现效果非常好，极大地提高了我的工作效率。而且，书中还涉及到了如何使用 Python 来进行简单的Web开发，例如使用 Flask 框架来构建一个简单的API接口。这让我看到了 Python 在Web领域的巨大潜力，也为我未来的职业发展打开了新的思路。这本书的作者显然对 Python 有着深刻的理解，并且能够用一种非常清晰、有条理的方式来传达这些知识，这让我受益匪浅。
当我第一次拿到《Python in Practice》这本书时，我并没有抱太高的期望，因为我已经阅读过许多关于 Python 的书籍，但这本书让我彻底改变了看法。它不仅仅是一本书，更像是一个充满智慧的导师，它能够引导你发现 Python 的魅力，并且教会你如何用 Python 来解决各种各样的问题。我最喜欢的部分是关于“自动化脚本”的讲解，作者通过一系列生动有趣的案例，展示了如何利用 Python 来自动化日常重复性的工作。例如，书中有一个关于“批量重命名文件”的案例，作者详细讲解了如何使用 Python 的 `os` 模块来遍历文件夹，并且根据预设的规则来修改文件名。这对我来说非常实用，因为我经常需要处理大量的图片和文档文件。而且，书中还涉及到了如何利用 Python 来进行系统管理，例如监控服务器状态、执行远程命令等。这让我看到了 Python 在运维领域的巨大潜力。这本书的语言风格非常幽默风趣，阅读起来一点也不枯燥，让我能够轻松地掌握那些看似复杂的知识点。
在我看来，一本真正优秀的技术书籍，应该能够帮助读者建立起一种“解决问题”的思维模式，而不是仅仅教给他们一些孤立的技巧。《Python in Practice》恰恰做到了这一点。它不是一本“照本宣科”的书，而是充满了作者的思考和经验。我特别喜欢书中关于“调试技巧”的讲解，作者详细介绍了如何使用 Python 的内置调试器 `pdb` 来定位和解决代码中的 bug。他不仅讲解了 `pdb` 的基本用法，还分享了一些高级的调试技巧，例如条件断点、单步执行、查看变量值等等。这对我来说是极其宝贵的，因为调试是编程过程中不可避免的一部分，掌握高效的调试技巧能够极大地提升我的开发效率。而且，书中还涉及到了如何利用 Python 来进行单元测试，以及如何编写可读性强、易于维护的代码。这让我从一开始就养成了良好的编程习惯，为我日后的职业发展打下了坚实的基础。这本书的价值在于，它不仅教会了我 Python 的知识，更重要的是，它教会了我如何成为一名更优秀的程序员。
作为一名已经有几年 Python 使用经验的开发者，我总是在寻找能够让我突破瓶颈，进入更高层次的书籍。《Python in Practice》无疑满足了我的需求。这本书并没有停留在对基础语法的复述，而是深入探讨了 Python 中一些高级特性和最佳实践。我非常欣赏书中关于面向对象编程（OOP）的讲解，作者通过一系列精心设计的类和对象，演示了如何构建清晰、可维护的代码。这让我对 OOP 的理解更加透彻，也学会了如何运用设计模式来解决实际问题。书中还涉及到了多线程和异步编程，这对于提升程序的性能至关重要。我尝试着将书中关于异步 IO 的概念应用到我正在开发的一个网络服务项目中，效果非常显著，程序的响应速度和吞吐量都有了明显的提升。此外，书中还提供了不少关于性能优化的技巧，例如如何使用 Cython 来加速 Python 代码，以及如何利用 NumPy 和 SciPy 进行高效的数值计算。这些内容对我而言是宝贵的财富，让我能够在实际开发中写出更高效、更优雅的代码。这本书就像是一本“武功秘籍”，它让我看到了 Python 语言的深邃之处，也为我指明了前进的方向。
一直以来，我都对编程充满好奇，但总觉得 Python 这种语言离自己有点远，直到我翻开《Python in Practice》。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它不是那种枯燥的语法大全，而是像一个经验丰富的向导，带领你一步步探索 Python 的奇妙世界。我特别喜欢书中关于数据可视化的章节，作者用非常生动有趣的方式介绍了 Matplotlib 和 Seaborn 等库，并且通过一个个精心设计的图表案例，让我看到了数据是如何“说话”的。从简单的柱状图、折线图，到复杂的散点图矩阵和热力图，书中都给出了详细的讲解和代码示例。我尝试着将自己工作中的一些数据导入到书中提供的代码中进行可视化，结果非常惊艳，我以前从未想过数据分析可以如此直观和有艺术感。而且，书中还鼓励读者进行二次创作，例如修改颜色、调整布局、添加标题等等，这让我在学习的过程中充满了创造力。更重要的是，这本书的排版非常舒适，代码块清晰突出，阅读起来一点也不费力。我通常会在工作之余，花上一个小时左右来阅读和实践书中的内容，每次都能学到很多新东西，并且能够立即应用到我的实际工作中。这本书真的让我体会到了 Python 在数据科学领域的强大潜力，也激发了我对数据分析更浓厚的兴趣。
在我看来，一本好的技术书籍，不应该仅仅是知识的堆砌，更应该能够激发读者的学习热情和创造力。《Python in Practice》正是这样一本让我爱不释手的书。它的内容组织非常合理，从基础的语法概念，到复杂的实际应用，都循序渐进，毫不突兀。我特别喜欢书中关于“项目驱动”的学习方式，作者不是先让你记住一大堆规则，而是先抛出一个问题，然后引导你一步一步地去解决它，在解决问题的过程中，自然而然地学会了相关的 Python 知识。例如，书中有一个关于“自动化备份”的案例，作者详细讲解了如何利用 Python 的 `os` 和 `shutil` 模块来实现文件的复制和压缩，并且还介绍了如何设置定时任务来自动执行备份脚本。这让我觉得学到的知识非常有用，并且能够立即应用到我的日常工作中。更重要的是，书中鼓励读者去思考“为什么”，而不是仅仅“怎么做”。例如，在讲解列表推导式时，作者会对比使用普通循环的写法，分析列表推导式的优势，让你理解其背后的设计哲学。这种教学方式，让我能够更深入地理解 Python 的精髓，而不是停留在表面。这本书真的让我觉得学习 Python 是一种享受。
坦白说，在接触《Python in Practice》之前，我阅读过不少 Python 入门书籍，但往往在学习完基础语法后，就陷入了“学了但不会用”的尴尬境地。这本书就像是一股清流，它精准地抓住了这一痛点，并用一种非常接地气的方式来解决。作者非常擅长将复杂的概念拆解成易于理解的部分，并且通过大量的实践案例来巩固这些知识点。我非常喜欢书中关于网络爬虫的部分，作者详细地讲解了如何使用 Beautiful Soup 和 Scrapy 库来抓取网页数据，并且还涉及到了如何处理动态加载的网页和反爬虫机制。这对我来说是极大的突破，因为我一直对网络数据采集很感兴趣，但苦于没有合适的入门指导。书中的步骤非常详细，从最初的网页分析到最终的数据存储，每一步都清晰明了。而且，作者在讲解过程中，还会分享一些实用的技巧和注意事项，例如如何设置请求头、如何处理编码问题等等，这些细节的补充让我在实际操作中少走了很多弯路。更令我惊喜的是，书中还涉及到了如何利用 Python 来进行自动化办公，比如批量处理文件、定时发送邮件等等。这些小而美的自动化脚本，极大地提高了我的工作效率，让我感受到了 Python 带来的便利。这本书的价值在于，它不仅教会了我“怎么做”，更教会了我“为什么这样做”，以及如何在遇到问题时，找到有效的解决方案。
我是一名初学者，对编程完全没有基础，一直觉得编程是一件很高深莫测的事情。抱着试一试的心态，我拿起了《Python in Practice》，没想到它彻底颠覆了我的认知。这本书真的非常适合零基础的读者，作者用非常通俗易懂的语言，一步一步地讲解 Python 的基础知识，并且通过大量生动形象的例子，让我能够快速理解。我尤其喜欢书中关于文件操作的部分，作者详细讲解了如何读取、写入、复制、删除文件，以及如何处理不同格式的文件，比如 CSV、JSON 等。这对我来说非常实用，因为我经常需要处理各种各样的数据文件。书中的代码示例简洁明了，我跟着敲击键盘，看着程序顺利运行，那种成就感是难以言喻的。而且，作者还特别强调了代码的规范性和可读性，这让我从一开始就养成良好的编程习惯。在学习过程中，我遇到过一些小问题，书中的常见问题解答部分都能够帮助我及时解决，让我能够流畅地继续学习。这本书让我觉得编程不再是遥不可及的技能，而是我可以通过努力去掌握的工具。它为我打开了通往编程世界的大门，让我对未来的学习充满了信心。
作为一名 Python 爱好者，我一直在寻找能够真正将理论知识转化为实际项目实践的书籍，一本能够让我从“知道 Python 是什么”到“能够用 Python 解决实际问题”的桥梁。终于，我遇到了《Python in Practice》。这本书给我的感觉就像是一位经验丰富的导师，他不会直接告诉你答案，而是循序渐进地引导你思考，让你在解决问题的过程中，深刻理解 Python 的强大之处。我尤其欣赏作者在选择案例时的独到眼光，这些案例并非是那些陈旧、脱离实际的“hello world”或者简单的计算器，而是涵盖了数据分析、网络爬虫、自动化脚本等多个领域，每一个都充满了挑战性和实用性。例如，在数据分析的部分，书中并没有停留在 Pandas 和 NumPy 的基础操作，而是深入讲解了如何利用这些库进行数据清洗、特征工程，甚至是构建简单的预测模型，这对于我想要在工作中使用 Python 处理实际数据大有裨益。而且，书中的代码清晰易懂，注释也非常到位，让我能够轻松地跟随作者的思路，一步一步地搭建起自己的项目。更重要的是，作者在讲解过程中，不断强调“为什么”以及“如何思考”，这帮助我培养了一种独立解决问题的能力，而不仅仅是机械地复制粘贴代码。我经常会尝试在书中案例的基础上进行修改和扩展，加入自己的想法，这样的学习方式让我感到非常有成就感，也让我对 Python 的理解更加深入。这本书不仅仅是关于 Python 的语法，更是关于如何用 Python 来思考和解决问题，它让我看到了 Python 在不同领域的无限可能。
作为一名有着多年软件开发经验的工程师，我阅读过无数的技术书籍，但《Python in Practice》依然给我带来了很多惊喜。这本书的深度和广度都非常出色，它不仅覆盖了 Python 的核心概念，还深入到了一些高级主题和实际应用。我尤其欣赏书中关于“代码优化与性能调优”的章节。在实际开发中，性能往往是决定项目成败的关键因素之一。书中详细讲解了如何使用 Python 的内置分析工具来找出代码的瓶颈，以及如何利用 Cython、Numba 等第三方库来加速 Python 代码的执行。我曾尝试着将书中的一些优化技巧应用到一个我负责的计算密集型项目中，结果令人振奋，程序的运行时间缩短了近一倍。此外，书中还涉及到了如何使用 Python 来进行机器学习，例如使用 Scikit-learn 库来构建分类、回归模型，并对模型进行评估和调优。这让我对 Python 在人工智能领域的应用有了更深的认识。这本书的内容非常充实，并且作者的讲解深入浅出，让我能够在一个更高层次上理解 Python 的强大之处。
对深入主题的不错组织。
我讀過一遍，也試驗過其中一些代碼，對於我這種「學究式Python愛好者」來說，這書蠻好……
我讀過一遍，也試驗過其中一些代碼，對於我這種「學究式Python愛好者」來說，這書蠻好……
我讀過一遍，也試驗過其中一些代碼，對於我這種「學究式Python愛好者」來說，這書蠻好……
Badly written introduction to random topics in Python
