8.2
《深入理解Python特性》简介：
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。用好Python需要了解的最重要的特性、Python 2过渡到Python 3需要掌握的现代模式、有其他编程语言背景想快速上手Python的程序员需要特别注意的问题，等等，本书都可以解决。
《深入理解Python特性》摘录：
这种细分的命名便于我们识别各个数据类型的预期行为和计算复杂度。 Python也倾向于使F简单且“人性化”的命名方案。我喜欢 Python的方案，因为人性化也是 Python 编程更有趣的原因之一。 这种方案的缺点在于，即使是经验丰富Python开发人员，也不清楚内置的列表类型是以链表还是动态数组实现的。如果需要用到这些知识却没有掌提，则会让人感到温丧，也可能导致面试被拒。
《深入理解Python特性》目录：
第1章 简介 1
1.1 什么是Python技巧 1
1.2 本书作用 2
1.3 如何阅读本书 2
第2章 Python整洁之道 4
2.1 用断言加一层保险 4
2.1.1 示例：Python中的断言 4
2.1.2 为什么不用普通的异常来处理 6
2.1.4 常见陷阱 6
2.1.5 Python断言总结 9
2.1.6 关键要点 9
2.2 巧妙地放置逗号 9
2.3 上下文管理器和with语句 11
2.3.1 在自定义对象中支持with 12
2.3.2 用上下文管理器编写漂亮的API 13
2.3.3 关键要点 15
2.4 下划线、双下划线及其他 15
2.4.1 前置单下划线：_var 15
2.4.2 后置单下划线：var_ 17
2.4.3 前置双下划线：__var 17
2.4.4 前后双下划线：__var__ 20
2.4.5 单下划线：_ 21
2.4.6 关键要点 22
2.5 字符串格式化中令人震惊的真相 22
2.5.1 第一种方法：“旧式”字符串格式化 22
2.5.2 第二种方法：“新式”字符串格式化 23
2.5.3 第三种方法：字符串字面值插值（Python 3.6+） 24
2.5.4 第四种方法：模板字符串 25
2.5.5 如何选择字符串格式化方法 26
2.5.6 关键要点 27
2.6 “Python之禅”中的彩蛋 27
第3章 高效的函数 28
3.1 函数是Python的头等对象 28
3.1.1 函数是对象 28
3.1.2 函数可存储在数据结构中 29
3.1.3 函数可传递给其他函数 30
3.1.4 函数可以嵌套 31
3.1.5 函数可捕捉局部状态 32
3.1.6 对象也可作为函数使用 33
3.1.7 关键要点 33
3.2 lambda是单表达式函数 34
3.2.1 lambda的使用场景 35
3.2.2 不应过度使用lambda 36
3.2.3 关键要点 36
3.3 装饰器的力量 37
3.3.1 Python装饰器基础 38
3.3.2 装饰器可以修改行为 39
3.3.3 将多个装饰器应用于一个函数 41
3.3.5 如何编写“可调试”的装饰器 44
3.4 有趣的*args和**kwargs 44
3.4.1 传递可选参数或关键字参数 45
3.4.2 关键要点 46
3.5 函数参数解包 47
3.6 返回空值 48
第4章 类与面向对象 51
4.1 对象比较：is 与== 51
4.2 字符串转换（每个类都需要__repr__） 52
4.2.1 __str__与__repr__ 54
4.2.2 为什么每个类都需要__repr__ 55
4.2.3 Python 2.x的差异：__unicode__ 57
4.2.4 关键要点 58
4.3 定义自己的异常类 58
4.4 克隆对象 60
4.4.1 制作浅副本 61
4.4.2 制作深副本 62
4.4.3 复制任意对象 63
4.4.4 关键要点 65
4.5 用抽象基类避免继承错误 65
4.6 namedtuple的优点 67
4.6.1 namedtuple上场 68
4.6.2 子类化namedtuple 70
4.6.3 内置的辅助方法 70
4.6.4 何时使用namedtuple 71
4.6.5 关键要点 71
4.7 类变量与实例变量的陷阱 72
4.7.1 与狗无关的例子 74
4.7.2 关键要点 75
4.8 实例方法、类方法和静态方法揭秘 75
4.8.1 实例方法 76
4.8.2 类方法 76
4.8.3 静态方法 76
4.8.4 在实践中探寻 77
4.8.5 使用@classmethod的Pizza工厂类 78
4.8.6 什么时候使用静态方法 80
4.8.7 关键要点 81
第5章 Python中常见的数据结构 82
5.1 字典、映射和散列表 83
5.1.1 dict——首选字典实现 83
5.1.2 collections.OrderedDict——能记住键的插入顺序 84
5.1.3 collections.defaultdict——为缺失的键返回默认值 85
5.1.4 collections.ChainMap——搜索多个字典 85
5.1.5 types.MappingProxyType——用于创建只读字典 86
5.1.6 Python中的字典：总结 86
5.1.7 关键要点 87
5.2 数组数据结构 87
5.2.1 列表——可变动态数组 88
5.2.2 元组——不可变容器 88
5.2.3 array.array——基本类型数组 89
5.2.4 str——含有Unicode 字符的不可变数组 90
5.2.5 bytes——含有单字节的不可变数组 91
5.2.6 bytearray——含有单字节的可变数组 91
5.2.7 关键要点 92
5.3 记录、结构体和纯数据对象 93
5.3.1 字典——简单数据对象 93
5.3.2 元组——不可变对象集合 94
5.3.3 编写自定义类——手动精细控制 96
5.3.4 collections.namedtuple——方便的数据对象 96
5.3.5 typing.NamedTuple——改进版namedtuple 97
5.3.6 struct.Struct——序列化C结构体 98
5.3.7 types.SimpleNamespace——花哨的属性访问 99
5.3.8 关键要点 99
5.4 集合和多重集合 100
5.4.1 set——首选集合实现 101
5.4.2 frozenset——不可变集合 101
5.4.3 collections.Counter——多重集合 101
5.4.4 关键要点 102
5.5 栈（后进先出） 102
5.5.1 列表——简单的内置栈 103
5.5.2 collections.deque——快速且稳健的栈 104
5.5.3 queue.LifoQueue——为并行计算提供锁语义 104
5.5.4 比较Python 中各个栈的实现 105
5.6 队列（先进先出） 106
5.6.1 列表——非常慢的队列 107
5.6.2 collections.deque——快速和稳健的队列 107
5.6.3 queue.Queue——为并行计算提供的锁语义 108
5.6.4 multiprocessing.Queue——共享作业队列 108
5.6.5 关键要点 109
5.7 优先队列 109
5.7.1 列表——手动维护有序队列 110
5.7.3 queue.PriorityQueue——美丽的优先级队列 111
5.7.4 关键要点 111
第6章 循环和迭代 112
6.1 编写Python式的循环 112
6.2 理解解析式 114
6.3 列表切片技巧与寿司操作员 116
6.4 美丽的迭代器 118
6.4.1 无限迭代 119
6.4.2 for-in循环在Python中的工作原理 121
6.4.3 更简单的迭代器类 122
6.4.4 不想无限迭代 123
6.4.5 Python 2.x兼容性 125
6.4.6 关键要点 126
6.5 生成器是简化版迭代器 126
6.5.1 无限生成器 126
6.5.2 能够停下来的生成器 128
6.5.3 关键要点 130
6.6 生成器表达式 130
6.6.1 生成器表达式与列表解析式 132
6.6.3 内联生成器表达式 133
6.6.4 物极必反 133
6.6.5 关键要点 134
6.7 迭代器链 134
第7章 字典技巧 137
7.1 字典默认值 137
7.2 字典排序 139
7.3 用字典模拟switch/case语句 141
7.4 “最疯狂”的字典表达式 144
7.5 合并词典的几种方式 148
7.6 美观地输出字典 149
第8章 Python式高效技巧 152
8.1 探索Python的模块和对象 152
8.2 用virtualenv隔离项目依赖关系 154
8.2.1 使用虚拟环境 155
8.2.2 关键要点 157
8.3 在字节码后一窥究竟 157
第9章 结语 161
9.1 针对Python开发者免费每周提示 161
9.2 PythonistaCafe：Python开发人员的社区 162
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