这不是一本常规意义上的Python入门书。本书没有使用Python关键字和for循环,也没有详细介绍标准库。而是从实用的角度出发,系统完整地介绍了构建一个完整的Python应用程序所需的知识。更难得的是,这本书的作者是开源项目OpenStack的PTL(项目技术负责人)之一。所以本书结合Python在OpenStack中的应用进行讲解,具有很大的现实指导意义。
《Python高手之路》从如何启动一个新项目开始,首先是整个项目的结构设计,模块和库的管理,文档如何编写,然后是如何发布,如何通过虚拟环境测试项目。此外,《Python高手之路》还涉及到很多高级话题,比如性能优化、插件结构设计与架构、Python 3支持策略等等。
书名
Python高手之路
Python高手之路封面

Python高手之路内容简介
Python高手之路作者简介
Python高手之路目录
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
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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