Python 3高級教程（第3版）

第1章 原理與哲學(xué) 1
1.1 Python之禪 1
1.1.1 優(yōu)美勝于丑陋 3
1.1.2 明了勝于晦澀 3
1.1.3 簡潔勝于復(fù)雜 4
1.1.4 復(fù)雜勝于難以理解 5
1.1.5 扁平勝于嵌套 5
1.1.6 寬松勝于緊湊 6
1.1.7 可讀性很重要 7
1.1.8 即便是特例，也不可違背這些規(guī)則 8
1.1.9 實(shí)用性勝于純粹性 8
1.1.10 錯誤永遠(yuǎn)不應(yīng)該悄無聲息地過去 9
1.1.11 除非明確地沉默 10
1.1.12 面對模棱兩可的情況，拒絕猜測的誘惑 11
1.1.13 應(yīng)該有一種(最好只有一種)顯而易見的方法 12
1.1.14 盡管這種方式起初可能并不明顯，除非你是荷蘭人 13
1.1.15 做比不做要好 13
1.1.16 不假思索就動手還不如不做 14
1.1.17 如果實(shí)現(xiàn)難以解釋，那就是一個糟糕的想法 14
1.1.18 如果實(shí)現(xiàn)容易解釋，則可能是一個好主意 14
1.1.19 命名空間是一個很棒的想法，讓我們做更多這樣的事情吧 15
1.2 不要重復(fù)自己 15
1.3 松耦合 16
1.4 武士原則 16
1.5 帕累托原則 17
1.6 穩(wěn)健性原則 17
1.7 向后兼容性 19
1.8 小結(jié) 19
第2章 基礎(chǔ)知識 20
2.1 總體概念 20
2.1.1 迭代 20
2.1.2 緩存 22
2.1.3 透明度 23
2.2 流程控制 23
2.2.1 捕獲異常 24
2.2.2 異常鏈 27
2.2.3 當(dāng)一切順利的時候 29
2.2.4 繼續(xù)執(zhí)行，無論異常如何 31
2.2.5 優(yōu)化循環(huán) 32
2.2.6 with語句 33
2.2.7 條件表達(dá)式 34
2.3 迭代 36
2.3.1 序列解包 37
2.3.2 列表解析式 39
2.3.3 生成器表達(dá)式 40
2.3.4 集合解析式 41
2.3.5 字典解析式 41
2.3.6 將迭代器鏈接在一起 42
2.3.7 將迭代器壓縮在一起 42
2.4 容器數(shù)據(jù)類型 43
2.4.1 集合 43
2.4.2 命名元組 48
2.4.3 有序字典 48
2.4.4 帶有默認(rèn)值的字典 49
2.5 導(dǎo)入代碼 50
2.5.1 回退(備用)導(dǎo)入 50
2.5.2 從即將發(fā)布的版本中導(dǎo)入 51
2.5.3 使用__all__進(jìn)行自定義導(dǎo)入 52
2.5.4 相對導(dǎo)入 54
2.5.5 __import__()函數(shù) 54
2.5.6 importlib模塊 57
2.6 令人興奮的Python擴(kuò)展：NIST的隨機(jī)數(shù)信標(biāo) 57
2.6.1 如何安裝NIST信標(biāo)庫 58
2.6.2 示例：獲取值 58
2.6.3 示例：模擬拋硬幣并記錄每次正反面的結(jié)果 59
2.7 小結(jié) 59
第3章 函數(shù) 60
3.1 參數(shù) 61
3.1.1 規(guī)劃時的靈活性 61
3.1.2 可變位置參數(shù) 62
3.1.3 可變關(guān)鍵字參數(shù) 63
3.1.4 組合不同類型的參數(shù) 64
3.1.5 調(diào)用具有可變參數(shù)的函數(shù) 67
3.1.6 傳遞參數(shù) 67
3.1.7 自省 69
3.1.8 示例：標(biāo)識參數(shù)值 70
3.1.9 示例：一個更簡潔的版本 72
3.1.10 示例：驗(yàn)證參數(shù) 75
3.2 裝飾器 76
3.2.1 閉包 78
3.2.2 包裝器 80
3.2.3 帶參數(shù)的裝飾器 81
3.2.4 帶參數(shù)或不帶參數(shù)的裝飾器 83
3.2.5 示例：記憶化 85
3.2.6 示例：用于創(chuàng)建裝飾器的裝飾器 86
3.3 函數(shù)注解 88
3.3.1 示例：類型安全 89
3.3.2 提取樣板 97
3.3.3 示例：類型強(qiáng)制轉(zhuǎn)換 100
3.3.4 用裝飾器進(jìn)行注解 102
3.3.5 示例：將類型安全作為裝飾器 102
3.4 生成器 107
3.5 lambda 109
3.6 自省 110
3.6.1 標(biāo)識對象類型 111
3.6.2 模塊和軟件包 112
3.6.3 文檔字符串 112
3.7 令人興奮的Python擴(kuò)展：統(tǒng)計 115
3.7.1 安裝Pandas和matplotlib 115
3.7.2 創(chuàng)建文本文件 115
3.7.3 使用Pandas顯示數(shù)據(jù) 116
3.7.4 進(jìn)行一些數(shù)據(jù)分析 116
3.7.5 使用matplotlib進(jìn)行繪圖 117
3.7.6 圖表的類型 117
3.7.7 將matplotlib與Pandas結(jié)合起來 118
3.8 小結(jié) 118
第4章 類 119
4.1 繼承 119
4.1.1 多重繼承 122
4.1.2 方法解析順序 123
4.1.3 示例：C3算法 127
4.1.4 使用super()函數(shù)將控制權(quán)傳遞給其他類 134
4.1.5 自省 137
4.2 如何創(chuàng)建類 139
4.2.1 在運(yùn)行時創(chuàng)建類 140
4.2.2 元類 141
4.2.3 示例：插件框架 142
4.2.4 控制命名空間 145
4.3 成員變量 147
4.3.1 屬性 147
4.3.2 描述器 149
4.4 方法 152
4.4.1 非綁定方法 152
4.4.2 綁定方法 153
4.5 魔術(shù)方法 156
4.5.1 創(chuàng)建實(shí)例 157
4.5.2 示例：自動化子類 158
4.5.3 處理成員變量 159
4.5.4 字符串表示 162
4.6 令人興奮的Python擴(kuò)展：迭代器 164
4.7 小結(jié) 166
第11章 構(gòu)建CSV框架sheets 290
11.1 構(gòu)建聲明性框架 291
11.1.1 聲明性編程簡介 291
11.1.2 是否構(gòu)建聲明性框架 292
11.2 構(gòu)建框架 293
11.2.1 管理選項(xiàng) 294
11.2.2 定義字段 297
11.2.3 將字段附加到類 298
11.2.4 添加元類 300
11.2.5 整合 303
11.3 字段排序 304
11.3.1 DeclarativeMeta.__prepare__() 305
11.3.2 Column.__init__() 307
11.3.3 Column.__new__() 310
11.3.4 CounterMeta.__call__() 311
11.3.5 挑選選項(xiàng) 313
11.4 構(gòu)建字段庫 313
11.4.1 StringField(字符串字段) 315
11.4.2 IntegerColumn(整數(shù)列) 315
11.4.3 FloatColumn(浮點(diǎn)數(shù)列) 316
11.4.4 DecimalColumn(小數(shù)列) 316
11.4.5 DateColumn(日期列) 317
11.5 回到CSV 321
11.5.1 檢查參數(shù) 322
11.5.2 填充值 324
11.5.3 讀取器 327
11.5.4 寫入器 331
11.6 小結(jié) 334