本书旨在为不同级别的Python开发人员提供编程技巧方面的指引，以编写出更好的Python软件和程序。所提供的各种技术也不受限于Python的使用领域，同时还展示了如何让代码更符合Python的风格。

具体地，第1章介绍使你的Python代码更加具有可读性和简洁性的常用规则；第2~6章分别针对各个功能模块进行介绍；第7章涵盖了Python中一些非常有用的新特性；第8章讲述调试和测试Python代码；最后在附录中还附带介绍了一些非常棒的Python工具。

探索使用Python编写代码的正确方法。本书提供了构建无错误和强壮的Python项目所需的技巧和技术。

为了讲授如何编写更好的代码，本书首先介绍理解代码格式化和代码注释的重要性，以及利用内置数据结构和Python字典提高可维护性，使用模块和元类有效地组织代码；

然后深入介绍Python语言的新特性，并教会读者如何有效地使用它们；接下来，将深入介绍一些关键概念，如异步编程、Python数据类型、类型提示和路径处理等，并讲述调试、单元测试和集成测试的技巧，以保证代码可以投入生产；

最后在附录中介绍了一些有助于加快开发速度和提高代码质量的优秀Python工具。

阅读本书之后，你将会熟练地编写整洁的Python代码，并可以成功地将这些原则应用到自己的Python项目中。

你将学到以下内容：

●正确地使用表达式和语句

●创建字典并评估字典的使用

●使用Python中的高级数据结构

●编写更好的模块、类、函数和元类

●编写异步代码

●发现Python的新特性

【作者简介】

Sunil Kapil在过去的10年中一直从事软件开发工作，用Python和其他几种语言编写代码，主要涉及Web和移动端服务的软件开发。他开发、部署并维护了被数百万用户喜爱和使用的各种项目，这些项目是与来自不同专业环境的团队合作完成的，涉及世界著名的软件公司。他也是开源的热情倡导者，并持续贡献Zulip Chat和Black等项目。他还与非营利组织合作，并以志愿者的身份为其软件项目做出贡献。

【译者介绍】

连少华　先后就职于中兴通讯、深交所、金证股份等知名公司和机构，热衷于软件事业，技术栈广泛，涉及C++、C#、Java、Python、Golang等，对架构设计和底层技术有深入的理解和实践，曾经给国外的一些开源库提交过bug并贡献过代码。在CSDN论坛担任过5年多的C++小版的版主和C/C++大版的版主。译有《C++代码整洁之道》，现致力于大数据平台的设计与开发。

●第1章　关于Python的思考1

1.1　编写Python代码1

1.1.1　命名2

1.1.2　代码中的表达式和语句5

1.1.3　拥抱Python编写代码的方式8

1.2　使用文档字符串14

1.2.1　模块级文档字符串17

1.2.2　使类文档字符串具有描述性17

1.2.3　函数文档字符串18

1.2.4　一些有用的文档字符串工具19

1.3　编写Python的控制结构20

1.3.1　使用列表推导20

1.3.2　不要使用复杂的列表推导21

1.3.3　应该使用lambda吗23

1.3.4　何时使用生成器与何时使用列表推导23

1.3.5　为什么不要在循环中使用else24

1.3.6　为什么range函数在Python 3中更好27

1.4　引发异常28

1.4.1　习惯引发异常28

1.4.2　使用finally来处理异常30

1.4.3　创建自己的异常类31

1.4.4　只处理特定的异常32

1.4.5　小心第三方的异常34

1.4.6　try最少的代码块35

1.5　小结36

●第2章　数据结构38

2.1　常用数据结构38

2.1.1　使用集合38

2.1.2　返回和访问数据时使用namedtuple40

2.1.3　理解str、Unicode和byte43

2.1.4　谨慎使用列表，优先使用生成器44

2.1.5　使用zip处理列表47

2.1.6　使用Python的内置函数48

2.2　使用字典50

2.2.1　何时使用字典与何时使用其他数据结构51

2.2.2　collections51

2.2.3　有序字典、默认字典、普通字典54

2.2.4　使用字典的switch语句55

2.2.5　合并两个字典的方法56

2.2.6　优雅地打印字典57

2.3　小结58

●第3章　编写更好的函数和类59

3.1　函数59

3.1.1　编写小函数60

3.1.2　返回生成器61

3.1.3　引发异常替代返回None63

3.1.4　使用默认参数和关键字参数64

3.1.5　不要显式地返回None66

3.1.6　编写函数时注意防御68

3.1.7　单独使用lambda表达式70

3.2　类72

3.2.1　类的大小72

3.2.2　类结构73

3.2.3　正确地使用@property75

3.2.4　什么时候使用静态方法77

3.2.5　继承抽象类79

3.2.6　使用@classmethod来访问类的状态80

3.2.7　使用公有属性代替私有属性81

3.3　小结83

●第4章　使用模块和元类84

4.1　模块和元类84

4.2　如何使用模块组织代码86

4.3　使用__init__文件88

4.4　以正确的方式从模块导入函数和类90

4.5　何时使用元类92

4.6　使用__new__方法验证子类93

4.7　__slots__的用途95

4.8　使用元类改变类的行为98

4.9　Python描述符100

4.10　小结102

●第5章　装饰器和上下文管理器104

5.1　装饰器105

5.1.1　装饰器及其作用105

5.1.2　理解装饰器106

5.1.3　使用装饰器更改行为108

5.1.4　同时使用多个装饰器110

5.1.5　使用带参数的装饰器111

5.1.6　考虑使用装饰器库112

5.1.7　用于维护状态和验证参数的类装饰器114

5.2　上下文管理器117

5.2.1　上下文管理器及用途117

5.2.2　理解上下文管理器119

5.2.3　使用contextlib创建上下文管理器120

5.2.4　上下文管理器的示例121

5.3　小结124

●第6章　生成器与迭代器125

6.1　使用生成器和迭代器125

6.1.1　理解迭代器125

6.1.2　什么是生成器128

6.1.3　何时使用迭代器129

6.1.4　使用itertools130

6.1.5　为什么生成器非常有用132

6.1.6　列表推导和迭代器133

6.2　使用yield关键字133

6.2.1　yield from135

6.2.2　yield相比数据结构更快135

6.3　小结136

●第7章　使用Python的新特性137

7.1　异步编程137

7.1.1　Python中的async138

7.1.2　asyncio是如何工作的141

7.1.3　异步生成器151

7.2　类型标注159

7.2.1　Python中的类型160

7.2.2　typing模块160

7.2.3　类型检查会影响性能吗163

7.2.4　类型标注如何帮助编写更好的代码163

7.2.5　typing的陷阱163

7.3　super()方法164

7.4　类型提示164

7.5　使用pathlib处理路径164

7.6　print()现在是一个函数165

7.7　f-string165

7.8　关键字参数166

7.9　保持字典数据的顺序166

7.10　迭代解包166

7.11　小结167

●第8章　调试和测试Python代码168

8.1　调试168

8.1.1　调试工具169

8.1.2　breakpoint172

8.1.3　在产品代码中使用logging模块替代print172

8.1.4　使用metrics库来分析性能瓶颈177

8.1.5　IPython有什么帮助178

8.2　测试179

8.2.1　测试非常重要179

8.2.2　Pytest和UnitTest180

8.2.3　属性测试184

8.2.4　生成测试报告184

8.2.5　自动化单元测试185

8.2.6　让代码为生产做好准备186

8.2.7　在Python中执行单元和集成测试186

8.3　小结189

附录　一些很棒的Python工具190

【前言】

Python是当今最流行的语言之一。相对较新的领域如数据科学、人工智能、机器人和数据分析，以及传统的专业如Web开发和科学研究等，都在拥抱Python。对于用Python这样的动态语言编写代码的程序员来说，确保代码的高质量和无错误变得越来越重要。作为一名Python开发人员，你希望确保正在构建的软件能够让用户满意，而不会超出预算或无法发布。

Python是一种简单的语言，但是很难写出好的代码，因为目前可以教我们写出更好的Python代码的资源并不多见。

目前Python中缺乏的是代码一致性、模式以及开发人员对良好Python代码的理解。对于每个Python程序员，良好的Python代码都有不同的含义。出现这种情况的原因可能是Python被用于如此多的领域，以至于开发人员很难就特定的模式达成一致。另外，Python没有像Java和Ruby那样有关于整洁代码的书籍。已经有人尝试编写这类书籍，但这样的尝试比较少，而且坦率地说，它们的质量也不高。

本书的主要目的是为不同级别的Python开发人员提供技巧，以便他们能够编写更好的Python软件和程序。无论你在哪个领域使用Python，本书都可以为你提供各种各样的技巧。本书涵盖了从基础到高级的所有级别的Python知识，并向你展示了如何使代码更符合Python的风格。

请记住，编写软件不仅是一门科学，而且还是一门艺术，本书将教你如何成为一名更好的Python程序员。

【译者序】

自1991年Python诞生以来，到现在将近30年了。如今，Python已经被很多领域的专业人士广泛使用，亦有相当多的小学生开始学习Python编程，可见其被接受的程度非常高！由于其学习门槛低、语法简单、易学易用等特性，Python已经被诸多领域广泛使用，如金融工程、人工智能、数据分析、科学计算、自动化测试等，这些领域中既有专业的软件开发人员也有非专业的软件开发人员。随着时间的推移，Python有可能会发展成一门基础学科，所以，学好Python是在一些领域生存发展的必备技能。

我翻译的第一本书是《C++代码整洁之道》，已经发现身边的一些公司和培训机构都有购买，大家的反响还是很不错的，网上也有不少的评论（当然，那本书是讲C++相关的知识）。这本书是我翻译的第二本书，希望这本书也和第一本书一样能够被广大读者所接受。

自我学习Python以来，与之前学习过的C++、C#、Java、Golang、Node.js等编程语言相比，Python给我的感觉是：入门容易（小学生都可以使用Python写程序），深入难（在工作中发现很多自称熟悉Python的人，不知道生成器是什么、迭代器是什么、Python中有哪些数据结构），可见选择一本好的教材是多么重要。虽然网上有很多关于Python的视频，但结合我自身的经验，不建议通过视频学习Python，因为投入产出比不高，视频中讲解的内容往往是过时的，会给初学者带来较大的困惑。

如果你有幸购买了本书，并且是Python爱好者，那么强烈建议你仔细地阅读本书的每一个章节。这些章节之间虽没有必然的联系，但还是建议你按顺序阅读。当然，本书的内容有些难度，在阅读本书前，建议你对Python的基础知识先有一定的了解，否则可能会看不太明白，因为本书没有从Python的基础语法讲起。

市面上常见的Python有两大版本：一个版本是Python 2.x系列，目前已经停止维护，但还有一些公司在使用；另一个版本是Python 3.x系列，本书中所讲的都是Python 3.x系列的知识。据不完全了解，绝大部分公司的新项目都已经基于Python 3.x进行开发了，所以尽快掌握Python 3.x吧！Python 2.x和Python 3.x两大系列差异较大，其中的原因与Python之父的性格有较大关系，想知道详细情况的读者可在网上自行查找资料。

【阅读本书前，建议先了解以下基础知识】：

1）如何安装Python 3.x最新版本的解释器，截止到本书译完，最新的稳定版本是Python 3.8，更多信息请参见https://www.python.org/downloads/。安装一款自己喜欢的IDE开发工具，初学者一定不要在记事本中写代码，切记，切记！！！

2）Python的基础知识—关键字、控制语法、常用数据结构等。

3）了解如何使用IDE（如pycharm、Sublime Text、VIM/Emacs），建议写一些Python的练习代码，如读写文本文件、九九乘法表、数据结构的使用等。

4）对软件开发人员而言，最好具有面向对象开发的基础，并且知道一些基本的原则，如单一职责原则、开闭原则、里氏替换原则、依赖倒置原则、迪米特法则等。

5）对测试人员而言，最好了解unittest和pytest框架。

【通过阅读本书，你将学到以下主要内容】：

1）如何编写整洁的Python代码。

2）Python的数据结构及特点。

3）Python中的函数、类和模块（模块在很多书中没有提及或只是简单提及，本书有着较详细的讲解）。

4）装饰器、生成器、迭代器和上下文管理器的作用和使用场景。

5）Python 3.x中的一些新特性，如async及协程、类型标注等。

6）调试和单元测试的一些工具。