流畅的python电子书免费下载

　　如果你是本书的目标读者，那你应该可以从本书的任意一章开始阅读，但是如果按照我写作时的构思来的话，本书一共分为六个独立的部分，每个部分内的章节最好按照顺序来读。在介绍让你自己实现某些功能的方法之前，我通常会先把现成可用的工具讲清楚。比如说第二部分的第 2 章覆盖了序列类型（sequence type），但是像 collections.deque 这种类可能就会一带而过。一直到第四部分，我们才会看看如何从抽象基类（abstract base class， ABC）中获利，抽象基类则被封装在 collections.abc 这个包里。如果想创建自己的 ABC，你可能得看到第四部分的最后一些内容才行，因为我一直觉得，如果没有熟练使用 ABC 的经验，贸然去实现一套自己的东西是不合适的。这样做有几个好处。第一，知道有什么现成的工具可用，能避免重新发明轮子。毕竟我们使用现有集合类型（collection type）的概率要远大于自己动手写一套新的。第二，这样一来，在讨论如何写新类型之前，我们能够有更多的机会来了解这些现成类的高级用法。第三，比起从零开始构建一个 ABC，继承已有的 ABC 库应该会简单一些。最后，我认为在看过一些实际的案例之后，理解抽象会更轻松。当然，这样也会带来一些不便之处，比如书里的向前引用就会分散在各个不同的章节里面。但是经过上述这番梳理，我想这一点不便之处也是可以容忍的。下面是本书每一部分的主题。

　　一部分第一部分只有单独的一章，讲解的是 Python 的数据模型（data model），以及如何为了保证行为一致性而使用特殊方法（比如 __repr__），毕竟 Python 的一致性是出了名的。其实整本书几乎都是在讲解 Python 的数据模型，第 1 章算是一个概览。第二部分第二部分包含了各种集合类型：序列（sequence）、映射（mapping）和集合（set），另外还提及了字符串（str）和字节序列（bytes）的区分。说起来，最后这一点也是让亲者（Python 3 用户）快，仇者（Python 2 用户）痛的一个关键，因为这个区分致使 Python 2 代码迁移到 Python 3 的难度陡增。第二部分的目标是帮助读者回忆起 Python 内置的类库，顺带解释这些类库的一些不太直观的地方。具体的例子有 Python 3 如何在我们观察不到的地方对 dict 的键重新排序，或者是排序有区域（locale）依赖的字符串时的注意事项。为了达到本部分的目标，有些地方的讲解会比较大而全，像序列类型和映射类型的变种就是这样；有时则会写得很深入，比方说我会对 dict 和 set 底层的散列表进行深层次的讨论。第三部分如何把函数作为一等对象（first-order object）来使用。第三部分首先会解释前面这句话是什么意思，然后话题延伸到这个概念对那些被广泛使用的设计模型的影响，最后读者会看到如何利用闭包（closure）的概念来实现函数装饰器（function decorator）。这一部分的话题还包括 Python 的这些基本概念：可调用（callable）、函数属性（function attribute）、内省（introspection）、参数注解（parameter annotation）和 Python 3 里新出现的 nonlocal 声明。第四部分到了这里，书的重点转移到了类的构建上面。虽然在第二部分里的例子里就有类声明（class declaration）的出现，但是第四部分会呈现更多的类。和任何面向对象语言一样，Python 还有些自己的特性，这些特性可能并不会出现在你我学习基于类的编程的语言中。这一部分的章节解释了引用（reference）的原理、“可变性”的概念、实例的生命周期、如何构建自定义的集合类型和 ABC、多重继承该怎么理顺、什么时候应该使用操作符重载及其方法。第五部分 Python 中有些结构和库不再满足于诸如条件判断、循环和子程序（subroutine）之类的顺序控制流程，第五部分的笔墨会集中在这些构造和库上。我们会从生成器（generator）起步，然后话题会转移到上下文管理器（context manager）和协程（coroutine），其中会涵盖新增的功能强大但又不容易理解的 yield from 语法。这一部分以并发性和面向事件的 I/O 来结尾，其中跟并发性相关的是 collections.futures 这个很新的包，它借助 futures 包把线程和进程的概念给封装了起来；而跟面向事件 I/O 相关的则是 asyncio，它的背后是基于协程和 yield from 的 futures 包。第六部分第六部分的开头会讲到如何动态创建带属性的类，用以处理诸如 JSON 这类半结构化的数据。然后会从大家已经熟悉的特性（property）机制入手，用描述符从底层来解释 Python 对象属性的存取。同时，函数、方法和描述符的关系也会被梳理一遍。第六部分会从头至尾地实现一个字段验证器，在这个过程中我们会遇到一些微妙的问题，然后在最后一章中就自然引出像类装饰器（class decorator）和元类（metaclass）这些高级的概念。