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这不是一本常规意义上Python的入门书。这本书中没有Python关键字和for循环的使用,也没有细致入微的标准库介绍,而是完全从实战的角度出发,对构建一个完整的Pyth
……
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on应用所需掌握的知识进行了系统而完整的介绍。更为难得的是,本书的作者是开源项目OpenStack的PTL(项目技术负责人)之一,因此本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解,非常具有实战指导意义。 《Python高手之路》从如何开始一个新的项目讲起,首先是整个项目的结构设计,对模块和库的管理,如何编写文档,进而讲到如何分发,以及如何通过虚拟环境对项目进行测试。此外,《Python高手之路》还涉及了很多高级主题,如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python 3的支持策略等。
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作者:Julien Danjou
出版社:人民邮电出版社
定价:49.00元
ISBN:7115387133
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第1章 项目开始 1
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1.1 Python版本 1
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1.2 项目结构 2
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1.3 版本编号 3
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1.4 编码风格与自动检查 5
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第2章 模块和库 9
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2.1 导入系统 9
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2.2 标准库 12
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2.3 外部库 14
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2.4 框架 16
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2.5 Doug Hellmann访谈 17
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2.6 管理API变化 22
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2.7 Christophe de Vienne访谈 25
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第3章 文档 29
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3.1 Sphinx和reST入门 30
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3.2 Sphinx模块 31
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3.3 扩展Sphinx 34
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第4章 分发 37
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4.1 简史 37
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4.2 使用pbr打包 39
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4.3 Wheel格式 41
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4.4 包的安装 42
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4.5 和世界分享你的成果 43
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4.6 Nick Coghlan访谈 47
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4.7 扩展点 49
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4.7.1 可视化的入口点 50
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4.7.2 使用控制台脚本 51
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4.7.3 使用插件和驱动程序 53
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第5章 虚拟环境 57
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第6章 单元测试 63
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6.1 基础知识 63
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6.2 fixture 70
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6.3 模拟(mocking) 71
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6.4 场景测试 75
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6.5 测试序列与并行 78
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6.6 测试覆盖 82
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6.7 使用虚拟环境和tox 84
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6.8 测试策略 88
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6.9 Robert Collins访谈 89
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第7章 方法和装饰器 93
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7.1 创建装饰器 93
装饰器本质上就是一个函数,这个函数接收其他函数作为参数,并将其以一个新的修改后的函数进行替换。很可能你已经使用过装饰器作为自己的包装函数。最简单的装饰器可能就是本体函数( identity function),它除了返回原函数什么都不做
淦秋士
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2018-07-16 添加
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7.2 Python中方法的运行机制 98
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7.3 静态方法 100
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7.4 类方法 101
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7.5 抽象方法 102
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7.6 混合使用静态方法、类方法和抽象方法 104
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7.7 关于super的真相 106
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第8章 函数式编程 111
在以函数式风格写代码时,函数应该设计成没有其他副作用。也就是说,函数接收参数并生成输出而不保留任何状态或修改任何不反映在返回值中的内容。遵循这种理想方式的函数可以被看成纯函数式函数
淦秋士
//
可形式化证明,模块化,简洁,并发,可测性
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2018-07-21 添加
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8.1 生成器 112
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8.2 列表解析 116
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8.3 函数式,函数的,函数化 117
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第9章 抽象语法树 125
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9.1 Hy 128
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9.2 Paul Tagliamonte访谈 130
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第10章 性能与优化 135
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10.1 数据结构 135
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10.2 性能分析 137
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10.3 有序列表和二分查找 142
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10.4 namedtuple和slots 143
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10.5 memoization 148
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10.6 PyPy 150
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10.7 通过缓冲区协议实现零复制 151
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10.8 Victor Stinner访谈 157
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第11章 扩展与架构 161
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11.1 多线程笔记 161
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11.2 多进程与多线程 163
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11.3 异步和事件驱动架构 165
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11.4 面向服务架构 168
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第12章 RDBMS和ORM 171
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12.1 用Flask和PostgreSQL流化数据 174
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12.2 Dimitri Fontaine访谈 179
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第13章 Python 3支持策略 187
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13.1 语言和标准库 188
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13.2 外部库 191
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13.3 使用six 191
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第14章 少即是多 195
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14.1 单分发器 195
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14.2 上下文管理器 199
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第1章 项目开始 1
1.1 Python版本 1
1.2 项目结构 2
1.3 版本编号 3
1.4 编码风格与自动检查 5
第2章 模块和库 9
2.1 导入系统 9
2.2 标准库 12
2.3 外部库 14
2.4 框架 16
2.5 Doug Hellmann访谈 17
2.6 管理API变化 22
2.7 Christophe de Vienne访谈 25
第3章 文档 29
3.1 Sphinx和reST入门 30
3.2 Sphinx模块 31
3.3 扩展Sphinx 34
第4章 分发 37
4.1 简史 37
4.2 使用pbr打包 39
4.3 Wheel格式 41
4.4 包的安装 42
4.5 和世界分享你的成果 43
4.6 Nick Coghlan访谈 47
4.7 扩展点 49
4.7.1 可视化的入口点 50
4.7.2 使用控制台脚本 51
4.7.3 使用插件和驱动程序 53
第5章 虚拟环境 57
第6章 单元测试 63
6.1 基础知识 63
6.2 fixture 70
6.3 模拟(mocking) 71
6.4 场景测试 75
6.5 测试序列与并行 78
6.6 测试覆盖 82
6.7 使用虚拟环境和tox 84
6.8 测试策略 88
6.9 Robert Collins访谈 89
第7章 方法和装饰器 93
7.1 创建装饰器 93
7.2 Python中方法的运行机制 98
7.3 静态方法 100
7.4 类方法 101
7.5 抽象方法 102
7.6 混合使用静态方法、类方法和抽象方法 104
7.7 关于super的真相 106
第8章 函数式编程 111
8.1 生成器 112
8.2 列表解析 116
8.3 函数式,函数的,函数化 117
第9章 抽象语法树 125
9.1 Hy 128
9.2 Paul Tagliamonte访谈 130
第10章 性能与优化 135
10.1 数据结构 135
10.2 性能分析 137
10.3 有序列表和二分查找 142
10.4 namedtuple和slots 143
10.5 memoization 148
10.6 PyPy 150
10.7 通过缓冲区协议实现零复制 151
10.8 Victor Stinner访谈 157
第11章 扩展与架构 161
11.1 多线程笔记 161
11.2 多进程与多线程 163
11.3 异步和事件驱动架构 165
11.4 面向服务架构 168
第12章 RDBMS和ORM 171
12.1 用Flask和PostgreSQL流化数据 174
12.2 Dimitri Fontaine访谈 179
第13章 Python 3支持策略 187
13.1 语言和标准库 188
13.2 外部库 191
13.3 使用six 191
第14章 少即是多 195
14.1 单分发器 195
14.2 上下文管理器 199
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第1章 项目开始 1
1.1 Python版本 1
1.2 项目结构 2
1.3 版本编号 3
1.4 编码风格与自动检查 5
第2章 模块和库 9
2.1 导入系统 9
2.2 标准库 12
2.3 外部库 14
2.4 框架 16
2.5 Doug Hellmann访谈 17
2.6 管理API变化 22
2.7 Christophe de Vienne访谈 25
第3章 文档 29
3.1 Sphinx和reST入门 30
3.2 Sphinx模块 31
3.3 扩展Sphinx 34
第4章 分发 37
4.1 简史 37
4.2 使用pbr打包 39
4.3 Wheel格式 41
4.4 包的安装 42
4.5 和世界分享你的成果 43
4.6 Nick Coghlan访谈 47
4.7 扩展点 49
4.7.1 可视化的入口点 50
4.7.2 使用控制台脚本 51
4.7.3 使用插件和驱动程序 53
第5章 虚拟环境 57
第6章 单元测试 63
6.1 基础知识 63
6.2 fixture 70
6.3 模拟(mocking) 71
6.4 场景测试 75
6.5 测试序列与并行 78
6.6 测试覆盖 82
6.7 使用虚拟环境和tox 84
6.8 测试策略 88
6.9 Robert Collins访谈 89
第7章 方法和装饰器 93
7.1 创建装饰器 93
7.2 Python中方法的运行机制 98
7.3 静态方法 100
7.4 类方法 101
7.5 抽象方法 102
7.6 混合使用静态方法、类方法和抽象方法 104
7.7 关于super的真相 106
第8章 函数式编程 111
8.1 生成器 112
8.2 列表解析 116
8.3 函数式,函数的,函数化 117
第9章 抽象语法树 125
9.1 Hy 128
9.2 Paul Tagliamonte访谈 130
第10章 性能与优化 135
10.1 数据结构 135
10.2 性能分析 137
10.3 有序列表和二分查找 142
10.4 namedtuple和slots 143
10.5 memoization 148
10.6 PyPy 150
10.7 通过缓冲区协议实现零复制 151
10.8 Victor Stinner访谈 157
第11章 扩展与架构 161
11.1 多线程笔记 161
11.2 多进程与多线程 163
11.3 异步和事件驱动架构 165
11.4 面向服务架构 168
第12章 RDBMS和ORM 171
12.1 用Flask和PostgreSQL流化数据 174
12.2 Dimitri Fontaine访谈 179
第13章 Python 3支持策略 187
13.1 语言和标准库 188
13.2 外部库 191
13.3 使用six 191
第14章 少即是多 195
14.1 单分发器 195
14.2 上下文管理器 199
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第1章 项目开始 1
1.1 Python版本 1
1.2 项目结构 2
1.3 版本编号 3
1.4 编码风格与自动检查 5
第2章 模块和库 9
2.1 导入系统 9
2.2 标准库 12
2.3 外部库 14
2.4 框架 16
2.5 Doug Hellmann访谈 17
2.6 管理API变化 22
2.7 Christophe de Vienne访谈 25
第3章 文档 29
3.1 Sphinx和reST入门 30
3.2 Sphinx模块 31
3.3 扩展Sphinx 34
第4章 分发 37
4.1 简史 37
4.2 使用pbr打包 39
4.3 Wheel格式 41
4.4 包的安装 42
4.5 和世界分享你的成果 43
4.6 Nick Coghlan访谈 47
4.7 扩展点 49
4.7.1 可视化的入口点 50
4.7.2 使用控制台脚本 51
4.7.3 使用插件和驱动程序 53
第5章 虚拟环境 57
第6章 单元测试 63
6.1 基础知识 63
6.2 fixture 70
6.3 模拟(mocking) 71
6.4 场景测试 75
6.5 测试序列与并行 78
6.6 测试覆盖 82
6.7 使用虚拟环境和tox 84
6.8 测试策略 88
6.9 Robert Collins访谈 89
第7章 方法和装饰器 93
7.1 创建装饰器 93
7.2 Python中方法的运行机制 98
7.3 静态方法 100
7.4 类方法 101
7.5 抽象方法 102
7.6 混合使用静态方法、类方法和抽象方法 104
7.7 关于super的真相 106
第8章 函数式编程 111
8.1 生成器 112
8.2 列表解析 116
8.3 函数式,函数的,函数化 117
第9章 抽象语法树 125
9.1 Hy 128
9.2 Paul Tagliamonte访谈 130
第10章 性能与优化 135
10.1 数据结构 135
10.2 性能分析 137
10.3 有序列表和二分查找 142
10.4 namedtuple和slots 143
10.5 memoization 148
10.6 PyPy 150
10.7 通过缓冲区协议实现零复制 151
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第11章 扩展与架构 161
11.1 多线程笔记 161
11.2 多进程与多线程 163
11.3 异步和事件驱动架构 165
11.4 面向服务架构 168
第12章 RDBMS和ORM 171
12.1 用Flask和PostgreSQL流化数据 174
12.2 Dimitri Fontaine访谈 179
第13章 Python 3支持策略 187
13.1 语言和标准库 188
13.2 外部库 191
13.3 使用six 191
第14章 少即是多 195
14.1 单分发器 195
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