具体描述
用Python编写程序，是相当容易的，所以这门语言非常流行。但若想掌握Python所特有的优势、魅力和表达能力，则相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。
本书可以帮你掌握真正的Pythonic编程方式，令你能够完全发挥出Python语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。Scott Meyers在畅销书《Effective C++》中开创了一种以使用场景为主导的精练教学方式，本书作者Brett Slatkin就以这种方式汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。
Slatkin根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的最佳方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。
本书核心内容包括：
涵盖Python 3.x及Python 2.x主要应用领域的实用指南，以及与之配套的详细解释及代码范例。
与函数相关的编程建议，这些建议有助于我们写出意图清晰、便于复用且缺陷较少的函数。
如何准确地表达类与对象的行为。
在使用元类和动态属性时，如何避免错误的用法。
更为高效的并发及并行方式。
与Python内置模块相关的编程技巧和习惯用法。
多人协作时所用的开发工具和最佳实践方式。
旨在改善代码质量和程序性能的调试、测试与优化方案。
作者简介
Google高级软件工程师Brett Slatkin融合自己多年Python开发实战经验，深入探讨编写高质量Python代码的技巧、禁忌和最佳实践。
涵盖Python3.x和Python2.x主要应用领域，汇聚59条优秀实践原则、开发技巧和便捷方案，包含大量实用范例代码。
目录信息
译者序
前言
致谢
第1章 用Pythonic方式来思考 1
第1条：确认自己所用的Python版本 1
第2条：遵循PEP 8风格指南 3
第3条：了解bytes、str与unicode的区别 5
第4条：用辅助函数来取代复杂的表达式 8
第5条：了解切割序列的办法 10
第6条：在单次切片操作内，不要同时指定start、end和stride 13
第7条：用列表推导来取代map和filter 15
第8条：不要使用含有两个以上表达式的列表推导 16
第9条：用生成器表达式来改写数据量较大的列表推导 18
第10条：尽量用enumerate取代range 20
第11条：用zip函数同时遍历两个迭代器 21
第12条：不要在for和while循环后面写else块 23
第13条：合理利用try/except/else/finally结构中的每个代码块 25
第2章 函数 28
第14条：尽量用异常来表示特殊情况，而不要返回None 28
第15条：了解如何在闭包里使用外围作用域中的变量 30
第16条：考虑用生成器来改写直接返回列表的函数 35
第17条：在参数上面迭代时，要多加小心 37
第18条：用数量可变的位置参数减少视觉杂讯 41
第19条：用关键字参数来表达可选的行为 43
第20条：用None和文档字符串来描述具有动态默认值的参数 46
第21条：用只能以关键字形式指定的参数来确保代码明晰 49
第3章 类与继承 53
第22条：尽量用辅助类来维护程序的状态，而不要用字典和元组 53
第23条：简单的接口应该接受函数，而不是类的实例 58
第24条：以@classmethod形式的多态去通用地构建对象 62
第25条：用super初始化父类 67
第26条：只在使用Mix-in组件制作工具类时进行多重继承 71
第27条：多用public属性，少用private属性 75
第28条：继承collections.abc以实现自定义的容器类型 79
第4章 元类及属性 84
第29条：用纯属性取代get和set方法 84
第30条：考虑用@property来代替属性重构 88
第31条：用描述符来改写需要复用的@property方法 92
第32条：用__getattr__、__getattribute__和__setattr__实现按需生成的属性 97
第33条：用元类来验证子类 102
第34条：用元类来注册子类 104
第35条：用元类来注解类的属性 108
第5章 并发及并行 112
第36条：用subprocess模块来管理子进程 113
第37条：可以用线程来执行阻塞式I/O，但不要用它做平行计算 117
第38条：在线程中使用Lock来防止数据竞争 121
第39条：用Queue来协调各线程之间的工作 124
第40条：考虑用协程来并发地运行多个函数 131
第41条：考虑用concurrent.futures来实现真正的平行计算 141
第6章 内置模块 145
第42条：用functools.wraps定义函数修饰器 145
第43条：考虑以contextlib和with语句来改写可复用的try/finally代码 148
第44条：用copyreg实现可靠的pickle操作 151
第45条：应该用datetime模块来处理本地时间，而不是用time模块 157
第46条：使用内置算法与数据结构 161
第47条：在重视精确度的场合，应该使用decimal 166
第48条：学会安装由Python开发者社区所构建的模块 168
第7章 协作开发 170
第49条：为每个函数、类和模块编写文档字符串 170
第50条：用包来安排模块，并提供稳固的API 174
第51条：为自编的模块定义根异常，以便将调用者与API相隔离 179
第52条：用适当的方式打破循环依赖关系 182
第53条：用虚拟环境隔离项目，并重建其依赖关系 187
第8章 部署 193
第54条：考虑用模块级别的代码来配置不同的部署环境 193
第55条：通过repr字符串来输出调试信息 195
第56条：用unittest来测试全部代码 198
第57条：考虑用pdb实现交互调试 201
第58条：先分析性能，然后再优化 203
第59条：用tracemalloc来掌握内存的使用及泄漏情况 208
· · · · · · (收起)
读后感
Item 24: Use @classmethod polymorphism to construct object generically 可以处理如何动态构建模型的问题。 Item 25: Use `super(__class__, self).__init__()` when inheriting Item 29: use plain attributes instead of getter and setters. Shortingcoming of @property...
Item 24: Use @classmethod polymorphism to construct object generically 可以处理如何动态构建模型的问题。 Item 25: Use `super(__class__, self).__init__()` when inheriting Item 29: use plain attributes instead of getter and setters. Shortingcoming of @property...
Effective Python 59 SPECIFIC WAYS TO WRITE BETTER PYTHON 这本书终于读完了。从这本书里学到不少经验，以及之前忽略的知识。书中部分内容也是库的内容（这么说有失公允，大部分属都会有抄库文档的嫌疑的，因为文档包含了最多的信息），也有很多内容基本上是常识，比如七八章...
Item 24: Use @classmethod polymorphism to construct object generically 可以处理如何动态构建模型的问题。 Item 25: Use `super(__class__, self).__init__()` when inheriting Item 29: use plain attributes instead of getter and setters. Shortingcoming of @property...
Effective Python 59 SPECIFIC WAYS TO WRITE BETTER PYTHON 这本书终于读完了。从这本书里学到不少经验，以及之前忽略的知识。书中部分内容也是库的内容（这么说有失公允，大部分属都会有抄库文档的嫌疑的，因为文档包含了最多的信息），也有很多内容基本上是常识，比如七八章...
用户评价
这本书的排版和配图风格给我留下了深刻的印象，它成功地避免了技术书籍常见的枯燥感。阅读体验非常流畅，大量的代码示例不仅格式清晰，而且每一个示例都附带了简短但精准的解释，解释了代码片段背后的意图和效果。更难能可贵的是，作者在讲解最佳实践时，常常会引用真实的开源项目案例或者行业中的常见误区，这种“引以为鉴”的方式让抽象的建议变得具体可感。比如，它在讨论异常处理时，不仅讲了`try...except`的用法，还深入分析了如何设计既能捕获错误又不掩盖真相的异常链。这种对软件工程伦理和实践细节的关注，让这本书的价值超越了单纯的“技术手册”，更像是一位经验丰富的大师在耳边悉心教导。我感觉自己不是在被动阅读，而是在与一位资深的Python布道者进行一场高强度的思维对话。
我必须承认，这本书的深度远超我最初的预期，它绝非一本为新手准备的入门指南，而是为那些已经掌握了基础语法，渴望精通这门语言的开发者量身定制的“内功心法”。其中关于元编程和装饰器的章节，内容尤为精炼且富有挑战性。作者没有回避复杂的概念，而是用极其清晰的步骤，将那些看似黑魔法般的操作解构得井井有条。我特别对书中探讨的CPython实现细节印象深刻，理解了Python的GIL（全局解释器锁）是如何影响并发性能的，这对于优化计算密集型任务至关重要。这种对底层运行机制的洞察，使我能够跳出代码的表面，从更宏观的角度去设计解决方案。这本书的结构安排也体现了作者的匠心，知识点层层递进，确保读者在进入深水区之前，已经牢固掌握了前置知识，使得学习曲线虽然陡峭，但每一步都踏实有力。
这本书真正让我感到震撼的是它对Python“惯用法”（Idioms）的强调和梳理。作者似乎拥有一种能力，能从海量的Python代码中提炼出那些被社区广泛认可、效率最高、最符合Python精神的写法。它不仅告诉我们什么是正确的，更重要的是，它教我们如何写出“Pythonic”的代码——即那些让其他Python开发者一眼就能理解并欣赏的代码。例如，关于列表推导式（List Comprehensions）和字典的巧妙使用，书中展示了许多远超基础用法的创意技巧，这些技巧瞬间提升了代码的简洁性。我发现，自从阅读了关于字符串格式化的最佳实践章节后，我再也没有写过那些冗长且容易出错的旧式字符串拼接代码了。这本书成功地建立了一个标准，让我对自己的代码有了更高的自我要求，它不仅仅是一本工具书，它更像是一种编程哲学的传播，引导我进入一个更高效、更优雅的Python编程世界。
这本书的语言风格非常引人入胜，作者似乎有一种魔力，能将原本枯燥的编程概念讲得像精彩的故事一样。我特别欣赏它在介绍Python的底层机制时所采用的类比和比喻，这些技巧极大地降低了理解难度。它没有仅仅停留在语法层面，而是深入挖掘了Python语言设计背下的哲学思想，让我明白了“为什么”要这样写代码，而不仅仅是“如何”写。比如，它对Python数据模型（Data Model）的阐述，细致入微，通过对魔术方法的剖析，让我对如何“驯服”Python内置类型以适应我的特定需求有了全新的认识。读完后，我感觉自己对Python的掌控力提升了一个层次，不再是那个只会调用库函数的初级用户，而是开始理解如何利用语言的强大特性来构建更具表现力和效率的代码结构。特别是关于迭代器和生成器那一部分，简直是茅塞顿开，解决了长期以来困扰我的关于内存效率和延迟计算的疑惑。作者的叙事节奏把握得极好，总能在关键的技术点上设置悬念，让人迫不及待地想知道下一个最佳实践是什么。
这本书的实战指导性强得令人称赞，它不像一些理论书籍那样空泛，而是充满了可以直接应用到实际项目中的代码片段和清晰的“应该做”与“不应该做”的对比。我尤其喜欢它对现代Python版本特性的跟进，对于那些还在使用过时语法的开发者来说，这本书无疑是一剂强心针。它会毫不留情地指出那些看似无害但实则隐藏着性能陷阱的编程习惯，并提供优雅的替代方案。例如，在处理并发和异步编程时，它不仅仅是罗列了`asyncio`的API，更重要的是，它解释了在什么场景下应该选择多线程，什么场景下应该选择多进程，以及如何安全地在这些模型中共享数据。这种基于场景和权衡的讨论，对于构建健壮的生产级应用至关重要。我发现，自从阅读并实践了书中的一些关于上下文管理器和描述符的章节后，我在重构旧代码时，代码量明显减少了，可读性却提高了不止一个数量级。
收获很多啊
简单翻过一遍，还可以再看。
目前能力只能看懂前两章，还是很有收获的！尤其是unicode与utf8编码的转换那块，简直是解决了前些日子遇到的一个大坑！后面的几章：类的部分目前没有明确的工程需求，并发那块计算机基础知识太渣。前路漫漫呀~ 另外我也真是得开看看python3了
不错的书，不厚，很容易看完，每个建议都是单独的，可分开看，前面比较浅，刚入门的也能看后面讲的还是比较高级的内容。而且书应该是基于3.4.2来讲，对于当前流行Python3.5，3.6，3.7来说内容还算比较新，而且实战性很不错，例子讲解的还算很充分了，总的来说值得一看。
翻译很少见的没有变成短板，对译者点个赞，一本兼顾原理和实用性的好书，相当多Python内部的原理性解读顺带就把Python中一些常用的开源软件的设计原理披露了，最典型的就是Django了，另外59条读完58条，留了一条协程的提醒自己时不时得翻翻这书
