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[美] Luke Sneeringer 著，宋沄剑，刘磊 译

图书标签:

• Python
• 高级编程
• Python3
• 数据结构
• 算法
• 设计模式
• 并发编程
• 网络编程
• 元编程
• 性能优化
• 代码质量

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302452850

版次：1

商品编码：12067698

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

产品特色

内容简介

　　学习编写更出色的代码，让工作流程更加平滑
　　Python是一门强大且快速增长的动态编程语言。虽然它提供了很多用于编写高级、简洁、可维护代码的工具，但是对于这些技术却一直没有一个清晰的解释。《Python高级编程》为介绍所有Python功能提供了一个入口。每个概念的完整阐述、关于应用程序的讨论、动手指南都将教会你设计更好的架构，以及编写使得应用程序更加健壮与高效的代码。
　　如果你已经熟悉Python，并期望使用它提供的所有功能，那本书正是为你准备的。
　　主要内容
　　◆ 涵盖所有语言的功能，包括函数、如何应用装饰器、上下文管理器与生成器
　　◆ 介绍Python的类与对象模型、元类、类工厂以及抽象基类
　　◆ 验证如何操纵Unicode字符串，以及Python2与Python3字
　　符串的区别
　　◆ 提供Python2与Python3差异的深入讲解，并阐述如何编写跨版本的代码
　　◆ 探讨单元测试、命令行界面工具以及新的异步编程库

作者简介

　　Luke Sneeringer，是一位经验丰富的Python开发人员，他曾经为诸如FeedMagnet、May Designs以及Ansible在内的多家公司设计、架构和创建多个Python应用程序。他经常作为演讲嘉宾出席Python会议。

内页插图

目录

第Ⅰ部分 函 数
第1章　装饰器 3
1.1 理解装饰器 3
1.2 装饰器语法 4
1.3 在何处使用装饰器 6
1.4 编写装饰器的理由 6
1.5 编写装饰器的时机 7
1.5.1 附加功能 7
1.5.2 数据的清理或添加 7
1.5.3 函数注册 7
1.6 编写装饰器 7
1.6.1 初始示例：函数注册表 8
1.6.2 执行时封装代码 9
1.6.3 装饰器参数 16
1.7 装饰类 20
1.8 类型转换 23
1.9 小结 25
第2章　上下文管理器 27
2.1 上下文管理器的定义 27
2.2 上下文管理器的语法 28
2.2.1 with语句 28
2.2.2 enter和exit方法 28
2.2.3 异常处理 29
2.3 何时应该编写上下文管理器 30
2.3.1 资源清理 30
2.3.2 避免重复 31
2.4 更简单的语法 38
2.5 小结 39
第3章　生成器 41
3.1 理解生成器 41
3.2 理解生成器语法 41
3.2.1 next函数 43
3.2.2 StopIteration异常 45
3.3 生成器之间的交互 47
3.4 迭代对象与迭代器 49
3.5 标准库中的生成器 50
3.5.1 range 50
3.5.2 dict.items及其家族 50
3.5.3 zip 51
3.5.4 map 52
3.5.5 文件对象 52
3.6 何时编写生成器 53
3.6.1 分块访问数据 53
3.6.2 分块计算数据 54
3.7 何时使用生成器单例模式 54
3.8 生成器内部的生成器 55
3.9　小结 56
第Ⅱ部分 类
第4章　魔术方法 59
4.1 魔术方法语法 59
4.2 可用的魔术方法 60
4.2.1 创建与销毁 61
4.2.2 类型转换 63
4.2.3 比较 65
4.3 其他魔术方法 75
4.4 小结 76
第5章　元类 77
5.1 类与对象 77
5.1.1 直接使用type 78
5.1.2 type链 80
5.1.3 type的角色 80
5.2 编写元类 81
5.2.1 __new__方法 81
5.2.2 __new__与__init__方法 81
5.2.3 元类示例 82
5.2.4 元类继承 82
5.3 使用元类 84
5.3.1 Python 3 85
5.3.2 Python 2 85
5.3.3 需要跨版本执行的代码怎么办 85
5.3.4 跨版本兼容性在何时重要 86
5.4 何时使用元类 87
5.4.1 说明性类声明 87
5.4.2 类验证 88
5.4.3 非继承属性 90
5.5 显式选择的问题 91
5.6 meta-coding 92
5.7 小结 94
第6章　类工厂 95
6.1 类型回顾 95
6.2 理解类工厂函数 96
6.3 决定何时应该编写类工厂 98
6.3.1 运行时属性 98
6.3.2 避免类属性一致性问题 102
6.3.3 关于单例模式问题的解答 105
6.4 小结 107
第7章　抽象基类 109
7.1 使用抽象基类 109
7.2 声明虚拟子类 110
7.2.1 声明虚拟子类的原因 111
7.2.2 使用register作为装饰器 113
7.2.3 __subclasshook__ 113
7.3 声明协议 115
7.3.1 其他现有的方法 115
7.3.2 抽象基类的价值 118
7.3.3 抽象属性 120
7.3.4 抽象类或静态方法 121
7.4 内置抽象基类 122
7.4.1 只包含一个方法的抽象基类 122
7.4.2 可供集合使用的抽象基类 123
7.4.3 额外的抽象基类 124
7.5 小结 124
第Ⅲ部分 数 据
第8章　字符串与Unicode 127
8.1 文本字符串与字节字符串 127
8.2 包含非ASCII字符的字符串 132
8.2.1 观察区别 132
8.2.2 Unicode是ASCII的超集 133
8.3 其他编码 133
8.4 读取文件 135
8.4.1 Python 3 135
8.4.2 Python 2 137
8.4.3 读取其他源 137
8.4.4 指定Python文件编码 137
8.5 严格编码 139
8.5.1 不触发错误 139
8.5.2 注册错误处理程序 140
8.6 小结 141
第9章　正则表达式 143
9.1 使用正则表达式的原因 143
9.2 Python中的正则表达式 144
9.2.1 原始字符串 144
9.2.2 match对象 145
9.2.3 找到多个匹配 145
9.3 基本正则表达式 146
9.3.1 字符组 146
9.3.2 可选字符 150
9.3.3 重复 151
9.4 分组 152
9.4.1 零分组 154
9.4.2 命名分组 155
9.4.3 引用已经存在的分组 156
9.5 先行断言 157
9.6 标记 158
9.6.1 不区分大小写 158
9.6.2 ASCII 与 Unicode 159
9.6.3 点匹配换行符 159
9.6.4 多行模式 159
9.6.5 详细模式 160
9.6.6 调试模式 160
9.6.7 使用多个标记 160
9.6.8 内联标记 160
9.7 替换 161
9.8 已编译的正则表达式 162
9.9 小结 163
第Ⅳ部分 其他高级主题
第10章　Python 2与Python 3 167
10.1 跨版本兼容性策略 167
10.1.1 __future__模块 168
10.1.2 2to3 168
10.1.3 限制 170
10.1.4 six 170
10.2 Python 3中的变更 171
10.2.1 字符串与Unicode 171
10.2.2 Print函数 171
10.2.3 除法 172
10.2.4 绝对与相对导入 173
10.2.5 “老式风格”类的移除 174
10.2.6 元类语法 175
10.2.7 异常语法 176
10.2.8 字典方法 178
10.2.9 函数方法 179
10.2.10 迭代器 179
10.3 标准库重定位 180
10.3.1 合并“高效”模块 180
10.3.2 URL模块 181
10.3.3 重命名 181
10.3.4 其他包重组 181
10.4 版本检测 182
10.5 小结 182
第11章　单元测试 183
11.1 测试的连续性 183
11.1.1 副本生态系统 183
11.1.2 隔离的环境 184
11.1.3 优点与缺点 185
11.2 测试代码 185
11.2.1 代码布局 186
11.2.2 测试函数 186
11.2.3 assert语句 188
11.3 单元测试框架 188
11.3.1 执行单元测试 189
11.3.2 载入测试 192
11.4 模拟 193
11.4.1 模拟函数调用 193
11.4.2 断言被模拟的调用 195
11.4.3 检查模拟 197
11.4.4 检查调用 199
11.5 其他测试工具 199
11.6 小结 201
第12章　CLI工具 203
12.1 optparse 203
12.1.1 一个简单的参数 203
12.1.2 选项 205
12.1.3 使用optparse的原因 212
12.2 argparse 213
12.2.1 本质 213
12.2.2 参数与选项 214
12.2.3 使用argparse的理由 220
12.3 小结 221
第13章　asyncio模块 223
13.1 事件循环 223
13.2 协程 227
13.3 Future对象与Task对象 229
13.3.1 Future对象 229
13.3.2 Task对象 230
13.4 回调 231
13.4.1 不保证成功 232
13.4.2 幕后 232
13.4.3 带参数的回调 233
13.5 任务聚合 233
13.5.1 聚集任务 234
13.5.2 等待任务 235
13.6 队列 238
13.7 服务器 240
13.8 小结 242
第14章　代码风格 243
14.1 原则 243
14.1.1 假定你的代码需要维护 243
14.1.2 保持一致性 244
14.1.3 考虑对象在程序中的存在方式，
尤其是那些带有数据的
对象 244
14.1.4 不要做重复工作 244
14.1.5 让注释讲故事 245
14.1.6 奥卡姆剃刀原则 245
14.2 标准 245
14.2.1 简洁的规则 246
14.2.2 文档字符串 246
14.2.3 空行 246
14.2.4 导入 247
14.2.5 变量 247
14.2.6 注释 248
14.2.7 行长度 248
14.3 小结 249

前言/序言

　　最近，Python已经成为越来越多开发人员的首选语言。Python的使用者遍布全球，他们将该语言用于各种目的。随着Python的广泛应用，越来越多的开发人员都在花时间编写Python。
　　Python稳定增长的原因在于它是一门强大的语言，但很多经验丰富的Python开发人员也仅仅了解该语言所能完成工作的冰山一角。
　　本书读者对象
　　本书的目标读者是那些已经使用Python工作并熟悉它，而且希望进一步学习的开发人员。本书假定读者已经完成过Python开发过程中的大多数基本任务(例如使用过Python交互式终端)。
　　如果你是希望寻求由中级到高级的Python语言功能的读者，就应该从头至尾阅读本书。
　　你也可能曾经使用过更高级的语言功能，或可能需要维护使用这些功能的代码，那么可以考虑将本书作为参考手册；或者处理具体实现代码时可以将本书作为索引，从而充实对高级功能的理解。
　　本书内容
　　本书涵盖所有*新版本的Python(包括Python 2与Python 3)。在编写本书时，*新的可用版本是Python 3.4，Python 3.5还是beta版。本书主要涵盖了Python 2.6/2.7/3.3/3.4。本书提供的大多数代码既能在Python 2上运行，也能在Python 3上运行，Python 2代码会特别标注出来。
　　此外，本书还占用一整章的篇幅深入讲解Python 2与Python 3的区别，其中提供了编写跨版本运行代码的建议，以及如何将代码移植到Python 3。
　　本书主要集中在两个领域。第一个领域是语言功能本身。例如，本书用几章阐述关于Python类与对象模型工作机制的多个方面。第二个领域是作为标准库的一部分提供的模块。例如，本书用3章阐述了3个模块：asyncio、unittest与argparse。
　　本书结构
　　本书可以分为4个部分：
　　本书的前3章介绍Python中的函数。前两章分别阐述装饰器与上下文管理器，它们是用于修改或为增加功能封装函数的可重用方式。第3章则是关于生成器的内容，生成器是一种设计函数的方法，它可以使函数一次返回一个值，而不是提前创建一整列值并将其一次性返回。
　　第Ⅱ部分包含第4～7章，介绍Python类与语言对象模型。第4章阐述魔术方法，第5章和第6章分别阐述元类和类工厂，这是以强大方式构建类的两种方式。*后，第7章阐述抽象基类，解释abc模块，以及如何让类来声明实现的模式。
　　第Ⅲ部分包含第8章和第9章，介绍字符串与数据。第8章阐述如何在Python中使用Unicode字符串(与使用字节字符串相比较)，详细介绍了在Python 2与Python 3中字符串的区别。第9章则阐述正则表达式，包含了Python的re模块，以及如何编写正则表达式。
　　*后，第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。第10章深入介绍Python 2与Python 3的区别，以及如何编写能够兼容这两个平台的代码。第11章介绍单元测试，主要关注unittest模块。关于命令行界面(CLI)工具的第12章介绍有关optparse与argparse的内容，这两个Python模块用于编写命令行工具。第13章介绍asyncio，它是一个新的异步编程库，在Python 3.4中被引入到Python标准库。第14章介绍代码风格。
　　使用本书的前提条件
　　首先，需要一台运行Python的计算机。
　　虽然在大多数章节中没有区别，但本书在方法上稍微有点以Linux为中心(在第12章区别*大)。本书的示例在Linux环境中运行，如果在Windows环境中运行，输出结果可能会有略微不同。
　　勘误表
　　尽管我们已经尽了各种努力来保证书中或代码中不出现错误，但是人无完人，错误在所难免。如果发现本书中的错误，如拼写错误或代码错误，请告诉我们，我们将不胜感激。通过发送勘误表，可以让其他读者避免几个小时的困惑，同时可以帮助我们提供更高质量的信息。
　　要在网站上找到本书的勘误表，请访问http://www.wrox.com网页，点击勘误表链接。在这个网页上，您能看到本书提供的和Wrox编辑发布的所有勘误表。
　　如果在本书勘误页面上找不到提供的勘误表，请访问www.wrox.com/contact/ techsupport.shtml网页，填写那个网页上的表格并且发给我们您发现的错误。我们将核对反馈信息，如果正确，我们将在本书的勘误表页面张贴该错误消息，并在本书后续版本中修正这一问题。
　　P2P.wrox.com
　　要与作者和同行讨论，请加入p2p.wrox.com网站上的P2P论坛。这个论坛是一个基于Web的系统，可以张贴与Wrox图书相关的消息和相关技术，与其他读者和技术用户交流心得。该论坛提供电子邮件订阅功能，当论坛上有新贴发布时，可以给你传送你选择的感兴趣的论题。Wrox作者、编辑和其他业界专家和读者都会到这个论坛上来探讨问题。
　　在http://p2p.wrox.com上，你将发现许多不同的论坛，它们不仅有助于你阅读本书，而且还有助于你开发自己的应用程序。要加入论坛，可以遵循下面的步骤：
　　(1) 进入p2p.wrox.com，单击Register链接。
　　(2) 阅读使用协议，并单击Agree按钮。
　　(3) 填写加入该论坛所需要的信息和自己希望提供的其他可选信息，单击Submit按钮。
　　(4) 你会收到一封电子邮件，其中的信息描述了如何验证账户，完成加入过程。
　　加入论坛后，可以发布新消息和回复其他用户发布的信息。可以随时阅读这个网站上的信息。如果想收到特定论坛发来的新消息，单击论坛列表中该论坛名旁边的Subscribe to this Forum图标。
　　要想更多了解如何使用Wrox P2P的信息，一定要阅读FAQ，了解有关论坛软件的工作情况，以及P2P和Wrox图书的许多常见问题的解答。要阅读FAQ，只需要在任意P2P页面上单击FAQ链接即可。

《Python进阶之路：从精通到卓越》 内容梗概： 本书旨在引领读者深入Python的精髓，超越基础语法的掌握，迈向成为一名真正意义上的Python“内功”大师。我们并非罗列大量易于查阅的API文档，也不是简单地堆砌代码示例，而是聚焦于Python语言设计背后的理念、底层机制的运作以及各种“高级”特性如何服务于高效、健壮、可维护的软件开发。本书将带领您系统性地理解Python的内存管理、对象模型、异常处理的艺术、装饰器与元类的玄妙之处，以及多线程与多进程的实战策略。此外，我们还将深入探讨Python的异步编程范式，揭示其在处理高并发场景下的强大能力。最终目标是帮助您构建对Python的深刻洞察，在面对复杂问题时，能够游刃有余地运用Python的强大功能，写出兼具优雅与效率的代码。 章节详述： 第一部分：Python的底层哲学与核心机制 第一章：Python的内存管理奥秘 引用计数与垃圾回收： 深入解析Python的自动内存管理机制。我们将从最基础的引用计数开始，理解对象是如何被跟踪和销毁的。进而，我们将详细探讨Python垃圾回收器的运作原理，包括分代回收、增量回收等策略，以及它们如何协同工作以防止内存泄漏。通过对比不同Python实现（如CPython）的内存管理细节，帮助您理解在实际编程中，哪些操作可能影响内存使用效率，以及如何进行优化。 对象模型与类型系统： Python中的一切皆对象，这背后有着怎样的设计哲学？本章将剖析Python的对象模型，理解`__new__`、`__init__`、`__call__`等魔术方法的真正含义，以及对象是如何被创建、初始化和使用的。我们将深入探讨Python动态类型系统的优势与挑战，以及鸭子类型（Duck Typing）在Python中的体现。理解Python的继承、多态以及特殊方法（如运算符重载）的实现机制，是编写Pythonic代码的基础。 第二章：迭代器、生成器与协程的艺术 迭代器协议： 彻底理解`__iter__`和`__next__`方法，以及如何手动实现自定义迭代器。我们将探讨迭代器在遍历复杂数据结构和处理大量数据时的优势，并演示其在`for`循环中的工作流程。 生成器： 揭示生成器的强大之处——惰性求值和内存效率。通过`yield`关键字，我们将学习如何轻松创建生成器函数，并将其应用于无限序列、数据流处理等场景。理解生成器表达式与列表推导式的区别，以及它们在性能上的考量。 协程（Coroutines）初探： 引入Python 3.5+引入的`async`/`await`语法糖，为异步编程奠定基础。我们将初步理解协程的概念，以及它与传统函数调用的不同之处，为后续深入的异步编程章节做铺垫。 第三章：异常处理与错误管理的精要 异常的生命周期： 不仅仅是`try...except...finally`。本章将深入剖析异常的捕获、抛出、传播机制。理解不同类型的异常（内置异常、自定义异常）的适用场景，以及如何设计健壮的异常处理策略，避免程序崩溃。 上下文管理器： 掌握`with`语句的力量。通过`__enter__`和`__exit__`方法，我们将学习如何创建自定义的上下文管理器，用于资源管理（如文件操作、数据库连接、锁等），确保资源在使用后被正确释放，从而提升代码的可靠性。 第二部分：Python的高级特性与设计模式 第四章：装饰器的秘密花园 函数作为一等公民： 回顾Python中函数的高级特性，理解函数可以被赋值、作为参数传递、作为返回值。这是理解装饰器的基础。 装饰器的工作原理： 深入解析装饰器的语法糖是如何工作的，即“包装函数”的模式。我们将学习如何手动实现简单的装饰器，再到处理带参数的装饰器，以及装饰器类。 装饰器的实际应用： 演示装饰器在日志记录、权限控制、性能分析、缓存等方面的经典应用。我们将学习如何利用装饰器来 DRY（Don't Repeat Yourself）地增强函数功能，提升代码的模块化和可维护性。 第五章：元类的魔法世界 类也是对象： 理解Python的元类（Metaclasses）概念。元类是创建类的“类”。本章将从类是如何被创建的开始，逐步揭示元类的运作机制。 自定义元类： 学习如何通过继承`type`或编写自定义的元类来控制类的创建过程。我们将探讨元类在类属性的自动注入、类的校验、接口强制实现等方面的应用。 元类的局限与替代方案： 在深入理解元类强大能力的同时，也会探讨其可能带来的复杂性，并介绍其他实现类似功能的替代方案，如类装饰器（虽然Python没有内置的类装饰器语法，但可以通过函数模拟）。 第六章：并发与并行编程的策略 GIL（全局解释器锁）的挑战： 详细解释CPython中的GIL，理解它为何限制了Python在多核CPU上的真正并行执行能力。 多线程（Threading）： 掌握Python的标准库`threading`模块，学习如何创建和管理线程，理解线程同步（锁、信号量、事件）机制，并分析其在I/O密集型任务中的适用性。 多进程（Multiprocessing）： 学习使用`multiprocessing`模块，利用操作系统级别的进程来实现真正的并行。理解进程间通信（IPC）的各种方式（队列、管道、共享内存），以及多进程在CPU密集型任务中的优势。 进程池与线程池： 学习如何使用`concurrent.futures`模块，简化并发任务的管理，提高资源利用率。 第三部分：Python的现代编程范式与实践 第七章：异步编程的深入探索（Asyncio） 事件循环（Event Loop）： 彻底理解`asyncio`的核心——事件循环。我们将学习事件循环是如何调度任务（协程）的，以及其工作原理。 协程与async/await： 再次深入`async`/`await`语法，掌握如何编写非阻塞的异步函数，以及如何使用`await`关键字来暂停和恢复协程执行。 异步I/O与并发： 演示`asyncio`在处理网络请求、数据库访问、文件I/O等场景下的强大能力，以及如何利用它实现高并发的网络应用。 与其他库的集成： 探讨`asyncio`与其他流行的异步库（如`aiohttp`、`uvloop`）的结合使用，以及如何在现有同步代码中逐步引入异步。 第八章：Pythonic 代码的艺术与实战 列表推导式、字典推导式、集合推导式： 优雅地处理数据转换和生成。 切片（Slicing）与序列操作： 深入理解切片的强大功能，以及各种序列（列表、元组、字符串）的高级操作。 命名空间与作用域规则： 深刻理解LEGB（Local, Enclosing, Global, Built-in）规则，避免常见的变量作用域问题。 代码风格与可读性： 遵循PEP 8等Python社区的最佳实践，编写易于阅读、理解和维护的代码。 模块化设计与包管理： 如何构建清晰、可复用的Python项目结构。 第九章：性能优化与代码调试技巧 性能分析工具： 掌握`cProfile`、`timeit`等工具，定位代码瓶颈。 内存分析： 使用`memory_profiler`等工具，识别内存占用过高的部分。 利用内置函数与库： 熟悉Python标准库中高效的内置函数和数据结构。 算法优化： 在Pythonic的框架下，考虑算法的时间复杂度和空间复杂度。 调试技巧： 深入掌握`pdb`等调试器，以及有效的日志记录策略。 本书特色： 深度而非广度： 我们不追求覆盖Python所有模块的API，而是聚焦于Python语言本身的设计理念和核心机制，帮助读者建立扎实的内功。 原理性讲解： 每一项高级特性都将追溯其底层原理，让读者知其然，更知其所以然。 实践导向： 丰富的代码示例和实际应用场景分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 Pythonic 思想： 引导读者理解并实践“Pythonic”的编程风格，写出更优雅、更高效的代码。 循序渐进： 从Python核心机制到高级特性，再到现代编程范式，层层递进，为读者构建完整的知识体系。 目标读者： 已经掌握Python基础语法，希望深入理解Python内部机制的开发者。 希望提升Python代码质量、编写更健壮、更高效程序的开发者。 在工作中面临性能瓶颈、并发挑战，希望找到Python解决方案的工程师。 对Python语言本身充满好奇，渴望探索其深层奥秘的Python爱好者。 通过《Python进阶之路：从精通到卓越》，您将不再满足于“会用”Python，而是真正“精通”Python，成为一名能够驾驭复杂技术挑战的Python架构师和开发者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景配上简洁有力的白色字体，让人一眼就能感受到一种沉稳而专业的氛围。翻开书页，纸张的触感也相当不错，厚实且有质感，印刷清晰，排版合理，即使长时间阅读也不会感到疲劳。我尤其喜欢它在章节划分上的细致，每个主题都得到了充分的展开，没有那种浅尝辄止的感觉。作者在讲解理论知识时，总是能结合大量实际应用的案例，这一点非常宝贵。我最印象深刻的是关于“装饰器”那一章，作者循序渐进地从基础概念讲到高级用法，甚至还提到了装饰器工厂和类装饰器的应用，这对于我理解如何优雅地扩展函数功能起到了至关重要的作用。书中穿插的各种代码片段都经过了精心筛选，不仅演示了核心概念，还融入了一些工程实践中的最佳写法，比如如何进行清晰的代码组织和合理的错误处理。总的来说，这本书给我一种“干货满满”的感觉，不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导，让我对Python的理解上升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我一直对Python的底层机制感到好奇，而这本书恰好满足了我的求知欲。它没有回避那些看似复杂的技术细节，而是以一种非常系统的方式进行讲解。例如，关于“内存管理”的部分，作者详细解释了Python对象的生命周期、引用计数以及垃圾回收机制，这让我对Python如何处理内存有了更清晰的认识，也理解了为什么某些代码片段会造成内存泄漏。书中关于“模块化和包管理”的章节，也为我提供了很多宝贵的经验，让我学会如何更好地组织大型项目，如何创建可复用的代码库，以及如何有效地利用现有的第三方库。我特别欣赏作者在讲解中那种严谨的态度，每一个概念都经过了反复推敲，每一个示例都经过了仔细验证。这本书不是那种翻几遍就能完全掌握的书，它更像是一本可以反复查阅的参考手册，每一次阅读都能有新的发现和感悟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为广大Python开发者提供了一个深入理解Python精髓的绝佳机会。我特别喜欢其中关于“并发与并行”的章节，作者不仅清晰地阐述了线程、进程和协程之间的区别，还深入剖析了它们在实际应用中的优劣势。书中的代码示例非常具有指导意义，通过对这些例子的学习，我能够更好地理解如何在Python中实现高效的并发处理，尤其是在处理CPU密集型和I/O密集型任务时，选择合适的并发模型至关重要。此外，书中对“性能优化”的探讨也极具价值。作者没有停留在表面，而是深入到字节码层面，讲解了如何利用C扩展、Cython等工具来提升Python代码的执行效率，这对于开发高性能的Python应用至关重要。整本书的逻辑清晰，语言流畅，即使是对于一些相对复杂的概念，作者也能用通俗易懂的方式进行解释，使得读者能够轻松地理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种有一定Python基础，但想进一步提升编程技艺的读者来说，这本书简直就是一座宝藏。它的内容深度和广度都非常令人满意。书中关于“异步编程”的章节，是我最期待的部分之一。作者用非常清晰的语言解释了`async/await`的原理，并提供了大量使用`asyncio`库进行网络通信和I/O密集型任务的示例。我过去一直对异步编程感到头疼，觉得概念抽象，但通过这本书，我终于能够理解其背后的逻辑，并且能够实际编写出高效的异步代码。此外，书中对“设计模式”在Python中的应用也进行了深入的探讨，从单例模式到工厂模式，再到观察者模式，作者都结合Python的特性给出了非常实用的实现方法，这对于我构建更具扩展性和可维护性的系统非常有帮助。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是教授Python的语法，更是传授一种“Pythonic”的编程哲学，一种更优雅、更高效的解决问题的方式。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python高级编程》简直是为我量身定做的。我一直觉得自己在Python方面虽然熟悉基本语法，但总感觉缺少了一些“内功”。这本书正好填补了我的这一块空白。它并没有一开始就抛出一些晦涩难懂的概念，而是从一个非常接地气的角度出发，比如如何写出更具可读性、可维护性的代码。书中关于“生成器”和“迭代器”的部分，讲解得特别透彻，让我彻底理解了Python的惰性求值机制，以及它在处理大规模数据时的巨大优势。作者还引入了一些关于“元类”的讨论，虽然这个概念一开始听起来有些高大上，但通过书中生动的比喻和代码演示，我竟然也慢慢领悟了它的奥妙，并开始思考它在框架设计中的潜在应用。更让我惊喜的是，书中还深入探讨了GIL（全局解释器锁）的原理及其对并发编程的影响，这对我理解Python多线程的局限性以及如何绕过它（例如使用多进程）有了清晰的认识。我迫不及待地想将这些知识应用到我正在开发的项目中，相信它能让我的代码更加高效、健壮。

评分☆☆☆☆☆

一直想买的一本书，还是双十一最便宜，好书一本。

评分☆☆☆☆☆

这本书虽然是叫高级编程，但只是蹭热点，不值得买，真正的Python高级编程是另外一本2010年出版的书。这本，还有一些错别字，汗。

评分☆☆☆☆☆

质量不错。

评分☆☆☆☆☆

已经有了一些python基础，正好看一下高级编程提升一下自己！

评分☆☆☆☆☆

很不错的书，可以很好的了解技术，棒棒哒。

评分☆☆☆☆☆

书不厚，比较内容倒是值得看看。

评分☆☆☆☆☆

很好，刚开始看，估计非看一段时间

评分☆☆☆☆☆

最少要六个字

评分☆☆☆☆☆

尚未开封，挺薄的，等基础扎实在看