豆瓣评分9.4!最适合Python入门后进阶的Python食谱!

news2024/11/16 0:48:09

Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。

今天给小伙伴们分享的这份手册,介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法,其主题涵盖了数据结构和算法,字符串和文本,数字、日期和时间,迭代器和生成器,文件和I/O,数据编码与处理,函数,类与对象,元编程,模块和包,网络和Web编程,并发,实用脚本和系统管理,测试、调试以及异常,C语言扩展等。 本书覆盖了Python应用中的很多常见问题,并提出了解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码,并在Python 3.3环境下进行了测试,可以很方便地应用到实际项目中去。

限于文章篇幅原因,只能以截图的形式展示出来,有需要的小伙伴可以文末获取↓↓↓

第一章:数据结构和算法

Python提供了大量的内置数据结构,包括列表,集合以及字典。大多数情况下使用这些数据结构是很简单的。但是,我们也会经常碰到到诸如查询,排序和过滤等等这些普遍存在的问题。因此,这一章的目的就是讨论这些比较常见的问题和算法。另外,我们也会给出在集合模块collections当中操作这些数据结构的方法。

第二章:字符串和文本

几乎所有的程序都会涉及到某些文本处理,不管是解析数据还是产生输出。这章将重点关注文本的操作处理,比如提取字符串,搜索,替换以及解析等。大部分的问题都能简单的调用字符串的内建方法完成。但是,一些更为复杂的操作可能需要正则表达式或者强大的解析器,这些主题我们都会详细讲解。并且在操作Unicode时候碰到的一些棘手的问题在这里也会被提及到。

第三章:数字日期和时间

在Python中执行整数和浮点数的数学运算时很简单的。尽管如此,如果你需要执行分数、数组或者是日期和时间的运算的话,就得做更多的工作了。

第四章:迭代器与生成器

迭代是Python最强大的功能之一。初看起来,你可能会简单的认为迭代只不过是处理序列中元素的一种方法。然而,绝非仅仅就是如此,还有很多你可能不知道的,比如创建你自己的迭代器对象,在itertools模块中使用有用的迭代模式,构造生成器函数等等。这一章目的就是向你展示跟迭代有关的各种常见问题。

第五章:文件与IO

所有程序都要处理输入和输出。这章将涵盖处理不同类型的文件,包括文本和二进制文件,文件编码和其他相关的内容。对文件名和目录的操作也会涉及到。

第六章:数据编码和处理

这一章主要讨论使用 Python 处理各种不同方式编码的数据,比如CSV文件JSON,XMI和二进制包装记录。和数据结构那一章不同的是,这章不会讨论特殊的算法问题,而是关注于怎样获取和存储这些格式的数据。

第七章:函数

使用def语句定义函数是所有程序的基础。本章的目标是讲解一些更加高级和不常见的函数定义与使用模式。涉及到的内容包括默认参数、任意数量参数、强制关键字参数、注解和闭包等。

第八章:类与对象

本章主要关注的是和类定义有关的常见编程模型。包括让对象支持常见的Python特性、特殊方法的使用、类封装技术、继承、内存管理以及有用的设计模式。

第九章:元编程

软件开发领域中最经典的口头禅就是“don't repeat yourself”。也就是说,任何时候当你的程序中存在高度重复(或者是通过剪切复制)的代码时,都应该想想是否有更好的解决方案。在Python当中,通常都可以通过元编程来解决这类问题。简而言之元编程就是关于创建操作源代码(比如修改、生成或包装原来的代码)的函数和类。

第十章:模块与包

模块与包是任何大型程序的核心,就连Python安装程序本身也是一个包。本章重点涉及有关模块和包的常用编程技术,例如如何组织包、把大型模块分割成多个文件、创建命名空间包。同时,也给出了让你自定义导入语句的秘籍。

第十一章:网络与Web编程

本章是关于在网络应用和分布式应用中使用的各种主题。主题划分为使用Python编写客户端程序来访问已有的服务,以及使用Python实现网络服务端程序。也给出了一些常见的技术,用于编写涉及协同或通信的的代码。

第十二章:并发编程

对于并发编程,Python有多种长期支持的方法,包括多线程,调用子进程,以及各种各样的关于生成器函数的技巧。这一章将会给出并发编程各种方面的技巧,包括通用的多线程技术以及并行计算的实现方法。

第十三章:脚本编程与系统管理

许多人使用Python作为一个shell脚本的替代,用来实现常用系统任务的自动化,如文件的操作,系统的配置等。本章的主要目标是描述编写脚本时经常遇到的一些功能。

第十四章:测试、调试和异常

试验还是很棒的,但是调试?就没那么有趣了。事实是,在Python测试代码之前没有编译器来分析你的代码,因此使得测试成为开发的一个重要部分。

第十五章:C语言扩展

本章着眼于从Python访问C代码的问题。许多Python内置库是用C写的,访问C是让Python的对现有库进行交互一个重要的组成部分。虽然Python提供了一个广泛的编程API,实际上有很多方法来处理C的代码。相比试图给出对于每一个可能的工具或技术的详细参考,我们采用的是集中在一个小片段的C++代码,以及一些有代表性的例子来展示如何与代码交互。

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