Python 进阶必读书,附 PDF 翻译版下载

Stella981
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大家好,我是小五🐶

python cookbook 一书非常经典,作者David Beazley,拥有超过20年的Python使用经验,再加上他很强的写作技能,所以值得一看。

它的翻译版本也有很多,其中比较优秀的版本是yidao620c翻译的,今天查阅翻译作者,就职华为。当然,最重要的还是书的内容好,这种按照一个小的话题展开讨论的方式,相信很多Python爱好者都比较喜欢。

这本书的话题要想理解透,还是需要具备一定的Python基础,不太适合纯Python小白。下面说说这本书,到底好在哪里,该怎么使用。

这是它的整体大纲目录,一共包括十五章,分别讨论:数据结构,字符串,数字,迭代器和生成器,文件与IO,函数、类、模块,网络编程,并发与测试。

Python 进阶必读书,附 PDF 翻译版下载

这些都属于Python中最最核心的知识模块,原书作者David个人推荐解决现实问题时,优先考虑Python中内置的模块是否能解决问题。

那么这本书到底好在哪里呢?它分话题展开讨论,每个话题都足够精简,无废话。最大限度的从实际应用总结每个知识点,比如在话题:保留最后N个元素时,编写的代码就很漂亮:

from collections import dequedef search(lines, pattern, history=5):    previous_lines = deque(maxlen=history)    for line in lines:        if pattern in line:            yield line, previous_lines        previous_lines.append(line)# Example use on a fileif __name__ == '__main__':    with open(r'../../cookbook/somefile.txt') as f:        for line, prevlines in search(f, 'python', 5):            for pline in prevlines:                print(pline, end='')            print(line, end='')            print('-' * 20)

保留有限历史记录正是 collections.deque 大显身手的时候,难得是作者会对上面的代码做了简要的分析:

我们在写查询元素的代码时,通常会使用包含 yield 表达式的生成器函数,也就是我们上面示例代码中的那样。这样可以将搜索过程代码和使用搜索结果代码解耦

让我们真正明白到底好在哪里,以及Python内置的模块真的很强大。

再比如作者在讨论查找最大或最小的 N 个元素这个话题时,表面上这是一个很简单的话题,其实如果要考虑的全面,也是需要留意一些事情的。作者分别讨论了:

  • 当查找元素个数N = 1时,建议直接使用maxmin方法

  • 当查找元素个数接近整个列表长度时,建议使用sorted函数以切片的方式获取

  • 当要查找的元素个数相对比较小的时候,函数 nlargest()nsmallest() 是很合适的

相信大家都对前两种情况的解决方法比较熟悉,第三种使用内置模块heapq是算法中的堆结构,常见的大根堆,小根堆,

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]>>> import heapq>>> heap = list(nums)>>> heapq.heapify(heap)>>> heap[-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]>>>

Python中heapify后,默认建立一个小根堆。它最重要的特征是 heap[0] 永远是最小的元素。

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比如,如果想要查找最小的 3 个元素,你可以这样做,首先执行一次heappop后,次小元素变为最小,如下图所示:

>>> heapq.heappop(heap)-4

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再次执行两次后,就能得到列表的前三个最小的元素为[-4,1,2],此时的小根堆为如下图所示:

>>> heapq.heappop(heap)1>>> heapq.heappop(heap)2

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当然,也可以直接使用nsmallest获取前几个最小值。

除此之外,这本书还有很多有趣且实用的Python知识,都值得我们仔细学习。这是第一张讨论的20个话题:

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如果你对解压可迭代对象赋值给多个变量还不是太了解,建议下载这本电子书抽空学习一下。这本书的电子版也是目前最好的yidao620c.

下载方式如下,关注快学Python并回复pycook

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