Effective Python：编写高质量Python代码的59个有效方法（英文版）

　　前言
　　致谢
　　关于作者
　　Chapter 1： Pythonic Thinking
　　Item 1： Know Which Version of Python You’re Using
　　Item 2： Follow the PEP 8 Style Guide
　　Item 3： Know the Differences Between  bytes ，  str ， and  unicode
　　Item 4： Write Helper Functions Inst…
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　　Brett Slatkin，是一名谷歌高级软件工程师，他是谷歌消费者调查的工程主管兼联合创始人之一。他曾供职于Google App Engine的Python基础设置部门。他是PubSubHubbub协议的创建者之一。十年前，年纪轻轻的他就已经在用Python来管理谷歌庞大的服务器机群了。
　　除了日常工作之外，他还研究开源的工具，会在他的个人网站写软件、自行车等方面的文章。他获得了哥伦比亚大学（纽约）计算机工程学士学位。目前住在旧金山。

　　《Effective Python：编写高质量Python代码的59个有效方法 英文版》不是要讲述Python的基础编程，而是要帮你掌握Python独特的优势和魅力。《Effective Python：编写高质量Python代码的59个有效方法 英文版》中总结了59个Python编程的优秀实践、贴士和捷径，并用真实代码示例进行了解释。《Effective Python：编写高质量Python代码的59个有效方法 英文版》共分8章，第1章讲述Python的风格思想，介绍了Python中常见问题的推荐解决方案；第2章讲述如何使用Python函数来阐明意图、提升可重用性，并减少错误；第3章介绍如何使用类和继承来表达你对对象的预期行为；第4章介绍了使用这些元类和属性的常用语法；第5章讲述如何在并行和并发的场景下利用好Python；第6章讲述Python中必要的内置模块；第7章教你如何合作开发Python程序；第8章介绍如何使用Python调试、优化和测试程序…
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　　前言
　　致谢
　　关于作者
　　Chapter 1： Pythonic Thinking
　　Item 1： Know Which Version of Python You’re Using
　　Item 2： Follow the PEP 8 Style Guide
　　Item 3： Know the Differences Between  bytes ，  str ， and  unicode
　　Item 4： Write Helper Functions Instead of Complex Expressions
　　Item 5： Know How to Slice Sequences
　　Item 6： Avoid Using  start ，  end ， and  stride in a Single Slice
　　Item 7： Use List Comprehensions Instead of  map and  filter
　　Item 8： Avoid More Than Two Expressions in List Comprehensions
　　Item 9： Consider Generator Expressions for Large Comprehensions
　　Item 10： Prefer  enumerate Over  range
　　Item 11： Use  zip to Process Iterators in Parallel
　　Item 12： Avoid  else Blocks After  for and  while Loops
　　Item 13： Take Advantage of Each Block in  try / except / else / finally
　　Chapter 2： Functions
　　Item 14： Prefer Exceptions to Returning  None
　　Item 15： Know How Closures Interact with Variable Scope
　　Item 16： Consider Generators Instead of Returning Lists
　　Item 17： Be Defensive When Iterating Over Arguments
　　Item 18： Reduce Visual Noise with Variable Positional Arguments
　　Item 19： Provide Optional Behavior with Keyword Arguments
　　Item 20： Use  None and Docstrings to Specify Dynamic Default Arguments
　　Item 21： Enforce Clarity with Keyword-Only Arguments
　　Chapter 3： Classes and Inheritance
　　Item 22： Prefer Helper Classes Over Bookkeeping with Dictionaries and Tuples
　　Item 23： Accept Functions for Simple Interfaces Instead of Classes
　　Item 24： Use  @classmethod Polymorphism to Construct Objects Generically
　　Item 25： Initialize Parent Classes with  super
　　Item 26： Use Multiple Inheritance Only for Mix-in Utility Classes
　　Item 27： Prefer Public Attributes Over Private Ones
　　Item 28： Inherit from  collections．abc for Custom Container Types
　　Chapter 4： Metaclasses and Attributes
　　Item 29： Use Plain Attributes Instead of Get and Set Methods
　　Item 30： Consider  @property Instead of Refactoring Attributes
　　Item 31： Use Descriptors for Reusable  @property Methods
　　Item 32： Use  __getattr__ ，  __getattribute__ ， and __setattr__ for Lazy Attributes
　　Item 33： Validate Subclasses with Metaclasses
　　Item 34： Register Class Existence with Metaclasses
　　Item 35： Annotate Class Attributes with Metaclasses
　　Chapter 5： Concurrency and Parallelism
　　Item 36： Use  subprocess to Manage Child Processes
　　Item 37： Use Threads for Blocking I/O， Avoid for Parallelism
　　Item 38： Use  Lock to Prevent Data Races in Threads
　　Item 39： Use  Queue to Coordinate Work Between Threads
　　Item 40： Consider Coroutines to Run Many Functions Concurrently
　　Item 41： Consider  concurrent．futures for True Parallelism
　　Chapter 6： Built-in Modules
　　Item 42： Define Function Decorators with  functools．wraps
　　Item 43： Consider  contextlib and  with Statements for Reusable  try / finally Behavior
　　Item 44： Make  pickle Reliable with  copyreg
　　Item 45： Use  datetime Instead of  time for Local Clocks
　　Item 46： Use Built-in Algorithms and Data Structures
　　Item 47： Use  decimal When Precision Is Paramount
　　Item 48： Know Where to Find Community-Built Modules
　　Chapter 7： Collaboration
　　Item 49： Write Docstrings for Every Function， Class， and Module
　　Item 50： Use Packages to Organize Modules and Provide Stable APIs
　　Item 51： Define a Root  Exception to Insulate Callers from APIs
　　Item 52： Know How to Break Circular Dependencies
　　Item 53： Use Virtual Environments for Isolated and Reproducible Dependencies
　　Chapter 8： Production
　　Item 54： Consider Module-Scoped Code to Configure Deployment Environments
　　Item 55： Use  repr Strings for Debugging Output
　　Item 56： Test Everything with  unittest
　　Item 57： Consider Interactive Debugging with  pdb
　　Item 58： Profile Before Optimizing
　　Item 59： Use  tracemalloc to Understand Memory Usage and Leaks
　　Index
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　　Brett Slatkin，是一名谷歌高级软件工程师，他是谷歌消费者调查的工程主管兼联合创始人之一。他曾供职于Google App Engine的Python基础设置部门。他是PubSubHubbub协议的创建者之一。十年前，年纪轻轻的他就已经在用Python来管理谷歌庞大的服务器机群了。
　　除了日常工作之外，他还研究开源的工具，会在他的个人网站写软件、自行车等方面的文章。他获得了哥伦比亚大学（纽约）计算机工程学士学位。目前住在旧金山。

　　《Effective Python：编写高质量Python代码的59个有效方法 英文版》不是要讲述Python的基础编程，而是要帮你掌握Python独特的优势和魅力。《Effective Python：编写高质量Python代码的59个有效方法 英文版》中总结了59个Python编程的优秀实践、贴士和捷径，并用真实代码示例进行了解释。《Effective Python：编写高质量Python代码的59个有效方法 英文版》共分8章，第1章讲述Python的风格思想，介绍了Python中常见问题的推荐解决方案；第2章讲述如何使用Python函数来阐明意图、提升可重用性，并减少错误；第3章介绍如何使用类和继承来表达你对对象的预期行为；第4章介绍了使用这些元类和属性的常用语法；第5章讲述如何在并行和并发的场景下利用好Python；第6章讲述Python中必要的内置模块；第7章教你如何合作开发Python程序；第8章介绍如何使用Python调试、优化和测试程序。
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