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规范准则
规范准则
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Python 编码规范
Python 编码规范
Python 代码规范的重要性
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非编码类规范
非编码类规范
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文档规范
版本规范
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发布规范
编码类规范
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代码规范
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目志规范
错误码规范
功能模块
功能模块
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内置基础
内置基础
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内置函数
内置常量
内置类型
内置类型
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list
dict
tuple
set
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常用必备
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重难点进阶
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流行第三方库
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PyMOTW3 系列
PyMOTW3 系列
英文目录
中文目录
01 文本
01 文本
章节简介
string 模块
02 数据结构
02 数据结构
章节简介
03 算法
03 算法
章节简介
functools
04 日期与时间
04 日期与时间
章节简介
05 数学运算
05 数学运算
章节简介
06 文件系统
06 文件系统
章节简介
07 数据持久化与转换
07 数据持久化与转换
章节简介
08 数据压缩与归档
08 数据压缩与归档
章节简介
09 加密
09 加密
章节简介
10 进程、线程与协程的并发
10 进程、线程与协程的并发
章节简介
11 网络
11 网络
章节简介
12 互联网
12 互联网
章节简介
13 邮件
13 邮件
章节简介
14 应用程序构建组件
14 应用程序构建组件
章节简介
15 国际化与本地化
15 国际化与本地化
章节简介
16 开发者工具
16 开发者工具
章节简介
17 运行时特征
17 运行时特征
章节简介
18 语言工具
18 语言工具
章节简介
19 模块与包
19 模块与包
章节简介
20 Unix 专属服务
20 Unix 专属服务
章节简介
附录
核心专题
核心专题
Overview
01 一切皆对象
01 一切皆对象
python 中一切皆对象
type、object 和 class 的关系
python 中的内置类型
本章小结
02 魔法函数
02 魔法函数
魔法函数简介
python 数据模型对 python 的影响
python 魔法函数一览
len 函数的特殊性
本章小结
03 类和对象
03 类和对象
鸭子类型和多态
抽象基类（abc模块）
isinstance 和 type 的区别
类变量和实例变量
类和实例属性的查找顺序
类方法、静态方法和实例方法
数据封装和私有属性
python 对象的自省机制
super 真的是调用父类么？
mixin 继承案例——django rest framework
python 中的 with 语句
contextlib 简化上下文管理器
本章小结
04 自定义序列类
04 自定义序列类
python 中的序列分类
python 中序列类型的 abc 继承关系
list 中 extend 方法区别
实现可切片的对象
bisect 维护已排序序列
什么时候不应该使用列表？
列表推导式、生成器表达式、字典推导式
本章小结
05 python 中的 set 和 dict
05 python 中的 set 和 dict
dict 的 abc 继承关系
dict 的常用方法
dict 的子类
set 和 frozenset
dict 和 set 的实现原理
本章小结
06 对象引用、可变性和垃圾回收
06 对象引用、可变性和垃圾回收
python 中的变量是什么？
== 和 is 的区别
del 语句和垃圾回收
一个经典的参数错误
本章小结
07 元类编程
07 元类编程
property 动态属性
__getattr__、__getattribute__ 魔法函数
属性描述符和属性查找过程
__new__ 和 __init__ 的区别
自定义元类
通过元类实现 orm
本章小结
08 迭代器和生成器
08 迭代器和生成器
python 中的迭代协议
什么是迭代器和可迭代对象
生成器函数的使用
python 是如何实现生成器的
生成器在 UserList 中的应用
生成器如何读取大文件
本章小结
09 python socket 编程
09 python socket 编程
HTTP、Socket、TCP 概念
socket 和 server 实现通信
socket 实现聊天和多用户连接
socket 模拟 http 请求
本章小结
10 多线程、多进程和线程池编程
10 多线程、多进程和线程池编程
python 中的 GIL
多线程编程 —— threading
线程间通信 —— 共享变量和 Queue
线程同步 —— Lock、RLock
线程同步 —— condition 使用及源码分析
线程同步 —— Semaphore 使用及源码分析
ThreadPoolExecutor 线程池
ThreadPoolExecutor 源码分析
多线程和多进程对比
multiprocessing 多进程编程
进程间通信 —— Queue、Pipe、Manager
本章小结
11 协程和异步 io
11 协程和异步 io
并发、并行、同步、异步、阻塞、非阻塞
IO 多路复用 (select、poll 和 epoll)
select+回调+事件循环获取 html
回调之痛
协程是什么
生成器进阶 send、close 和 throw 方法
生成器进阶 yield from
生成器实现协程
async和await
本章小结
12 asyncio 并发编程
12 asyncio 并发编程
事件循环
task 取消和子协程调用原理
call_soon、call_at、call_later、call_soon_threadsafe
ThreadPollExecutor 和 asycio 完成阻塞 IO 请求
asyncio 模拟 http 请求
future 和 task
asyncio 同步和通信
aiohttp 实现高并发爬虫
本章小结
进阶阅读
进阶阅读
Overview
Intermediate Python
Intermediate Python
目录
Python Tricks
Python Tricks
目录
Powerful Python
Powerful Python
目录
Effective Python
Effective Python
英文目录
中文目录
01 培养 Pythonic 思维
02 列表与字典
03 函数
04 推导与生成
05 类与接口
06 元类与属性
07 开发与并行
08 稳定与性能
09 测试与调试
10 协作开发
Python Cookbook
Python Cookbook
目录
01 数据结构与算法
02 字符串和文本
03 数字日期和时间
04 迭代器与生成器
05 文件与 IO
06 数据编码和处理
07 函数
08 类与对象
09 元编程
10 模块与包
11 网络与Web编程
12 并发编程
13 脚本与系统管理
14 测试、调试和异常
15 C 语言扩展
Python3 Object Oriented Programming
Python3 Object Oriented Programming
目录
01 面向对象设计
02 Python对象
03 对象相似时
04 异常捕获
05 何时使用面向对象编程
06 Python数据结构
07 Python面向对象的捷径
08 字符串与序列化
09 迭代器模式
10 Python设计模式I
11 Python设计模式II
12 测试面向对象程序
13 并发
Fluent Python
Fluent Python
目录
Python Architecture Patterns
Python Architecture Patterns
英文目录
中文目录
Introduction
1. Domain Modeling
2. Repository Pattern
3. A Brief Interlude: On Coupling and Abstractions
4. Our First Use Case: Flask API and Service Layer
5. TDD in High Gear and Low Gear
6. Unit of Work Pattern
7. Aggregates and Consistency Boundaries
8. Events and the Message Bus
9. Going to Town on the Message Bus
10. Commands and Command Handler
11. Event-Driven Architecture: Using Events to Integrate Microservices
12. Command-Query Responsibility Segregation (CQRS)
13. Dependency Injection (and Bootstrapping)
Epilogue: Epilogue
High Performance Python
High Performance Python
目录
PEP
PEP
目录
Python HOWTOs
Python HOWTOs
目录
应用框架
应用框架
Overview
Web Development For Beginners
Web Development For Beginners
英文目录
中文目录
Dash
Dash
目录
Flask
Flask
目录
项目结构
Django
Django
目录
Tornado
Tornado
目录
FastAPI
FastAPI
目录
数据分析
数据分析
Overview
Data Science For Beginners
Data Science For Beginners
英文目录
中文目录
01 Introduction
01 Introduction
Defining Data Science
Data Science Ethics
Defining Data
Introduction to Statistics and Probability
02 Working With Data
02 Working With Data
Relational databases
Non-relational databases
Working with Python
Preparing data
03 Data Visualization
03 Data Visualization
Visualizing quantities
Visualizing distribution
Visualizing proportions
Visualizing relationships
Making Meaningful Visualizations
04 Lifecycle
04 Lifecycle
Introduction to the Data Science lifecycle
Analyzing
Communication
05 Cloud Data
05 Cloud Data
Why use Cloud for Data Science?
Data Science in the Cloud: The "Low code/No code" way
Data Science in the Cloud: The "Azure ML SDK" way
06 In the Wild
06 In the Wild
Data Science in the Real World
深入浅出 Pandas
深入浅出 Pandas
目录
Pandas 入门
Pandas 入门
第1章 Pandas 简介及快速入门
第2章 数据结构
Pandas 数据分析基础
Pandas 数据分析基础
第3章 Pandas 数据读取与输出
第4章 Pandas 基础操作
第5章 Pandas 高级操作
数据形式变化
数据形式变化
第6章 Pandas 分组聚合
第7章 Pandas 数据合并与对比
第8章 Pandas 多层索引
第9章 Pandas 数据重塑与透视
数据清洗
数据清洗
第10章 Pandas 数据清洗
第11章 Pandas 文本处理
第12章 Pandas 分类数据
时序数据分析
时序数据分析
第13章 Pandas 窗口计算
第14章 Pandas 时序数据
可视化
可视化
第15章 Pandas 样式
第16章 Pandas 可视化
实战案例
实战案例
第17章 Pandas 实战案例
工程实践
工程实践
Overview
Code Snippets
Code Snippets
目录
Python 工匠
Python 工匠
目录
一、变量与注释
二、数值与字符串
三、容器类型
四、条件分支控制流
五、异常与错误处理
六、循环与可迭代对象
七、函数
八、装饰器
九、面向对象编程
十、面向对象设计原则-上
十一、面向对象设计原则-下
十二、数据模型与描述符
十三、开发大型项目
Python 实际开发经验总结
Python 实际开发经验总结
技术研发中的注意事项
SWIG 编程实践
Python 的内存管理和垃圾回收机制
Python 中的 GIL
结构算法
结构算法
Overview
Python 中的数据结构与算法
数据结构与算法 Python 版
数据结构与算法 Python 版
目录
一、概述
二、算法分析
三、基本结构（上）
四、基本结构（下）
五、递归（上）
六、递归（下）
七、排序与查找（上）
八、排序与查找（下）
九、树及算法（上）
十、树及算法（下）
十一、图及算法（上）
十二、图及算法（下）
数据结构与算法之美
数据结构与算法之美
目录
入门篇
入门篇
01 | 为什么要学习数据结构和算法？
02 | 如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？
03 | 复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？
04 | 复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
基础篇
基础篇
05 | 数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？
06 | 链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法?
07 | 链表（下）：如何轻松写出正确的链表代码？
08 | 栈：如何实现浏览器的前进和后退功能？
09 | 队列：队列在线程池等有限资源池中的应用
10 | 递归：如何用三行代码找到“最终推荐人”？
11 | 排序（上）：为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎？
12 | 排序（下）：如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素？
13 | 线性排序：如何根据年龄给100万用户数据排序？
14 | 排序优化：如何实现一个通用的、高性能的排序函数？
15 | 二分查找（上）：如何用最省内存的方式实现快速查找功能？
16 | 二分查找（下）：如何快速定位IP对应的省份地址？
17 | 跳表：为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合？
18 | 散列表（上）：Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的？
19 | 散列表（中）：如何打造一个工业级水平的散列表？
20 | 散列表（下）：为什么散列表和链表经常会一起使用？
21 | 哈希算法（上）：如何防止数据库中的用户信息被脱库？
22 | 哈希算法（下）：哈希算法在分布式系统中有哪些应用？
23 | 二叉树基础（上）：什么样的二叉树适合用数组来存储？
24 | 二叉树基础（下）：有了如此高效的散列表，为什么还需要二叉树？
25 | 红黑树（上）：为什么工程中都用红黑树这种二叉树？
26 | 红黑树（下）：掌握这些技巧，你也可以实现一个红黑树
27 | 递归树：如何借助树来求解递归算法的时间复杂度？
28 | 堆和堆排序：为什么说堆排序没有快速排序快？
29 | 堆的应用：如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词？
30 | 图的表示：如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系？
31 | 深度和广度优先搜索：如何找出社交网络中的三度好友关系？
32 | 字符串匹配基础（上）：如何借助哈希算法实现高效字符串匹配？
33 | 字符串匹配基础（中）：如何实现文本编辑器中的查找功能？
34 | 字符串匹配基础（下）：如何借助BM算法轻松理解KMP算法？
35 | Trie树：如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能？
36 | AC自动机：如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能？
37 | 贪心算法：如何用贪心算法实现Huffman压缩编码？
38 | 分治算法：谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
39 | 回溯算法：从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
40 | 初识动态规划：如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题？
41 | 动态规划理论：一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题
42 | 动态规划实战：如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能？
高级篇
高级篇
43 | 拓扑排序：如何确定代码源文件的编译依赖关系？
44 | 最短路径：地图软件是如何计算出最优出行路径的？
45 | 位图：如何实现网页爬虫中的URL去重功能？
46 | 概率统计：如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信？
47 | 向量空间：如何实现一个简单的音乐推荐系统？
48 | B+树：MySQL数据库索引是如何实现的？
49 | 搜索：如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能？
50 | 索引：如何在海量数据中快速查找某个数据？
51 | 并行算法：如何利用并行处理提高算法的执行效率？
实战篇
实战篇
52 | 算法实战（一）：剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
53 | 算法实战（二）：剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
54 | 算法实战（三）：剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
55 | 算法实战（四）：剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
56 | 算法实战（五）：如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统？
练习
练习
福利第一期 | 数据结构与算法学习书单
福利第二期 | 王争：羁绊前行的，不是肆虐的狂风，而是内心的迷茫
福利第三期 | 测一测你的算法阶段学习成果
福利第四期 | 刘超：我是怎么学习《数据结构与算法之美》的？
总结课 | 在实际开发中，如何权衡选择使用哪种数据结构和算法？
《数据结构与算法之美》学习指导手册
练习 | Day 1：数组和链表
练习 | Day 2：栈、队列和递归
练习 | Day 3：排序和二分查找
练习 | Day 4：散列表和字符串
练习 | Day 5：二叉树和堆
练习 | Day 6：图
练习 | Day 7：贪心、分治、回溯和动态规划
补充
补充
用户故事 | Jerry银银：这一年我的脑海里只有算法
用户故事 | zixuan：站在思维的高处，才有足够的视野和能力欣赏“美”
结束语 | 送君千里，终须一别
第2季回归 | 这一次，我们一起拿下设计模式！
结课测试｜这些数据结构与算法，你真的掌握了吗？
课程迭代｜全新交付71讲音频
总结 | 60 天攻克数据结构与算法
总结 | 第一阶段知识总结
总结 | 第二阶段知识总结
总结 | 第三阶段知识总结
总结 | 第四阶段知识总结
设计模式
设计模式
Overview
学习导读
学习导读
01 | 为什么说每个程序员都要尽早地学习并掌握设计模式相关知识？
02 | 从哪些维度评判代码质量的好坏？如何具备写出高质量代码的能力？
03 | 面向对象、设计原则、设计模式、编程规范、重构，这五者有何关系？
设计原则与思想：面向对象
设计原则与思想：面向对象
04 | 理论一：当谈论面向对象的时候，我们到底在谈论什么？
05 | 理论二：封装、抽象、继承、多态分别可以解决哪些编程问题？
06 | 理论三：面向对象相比面向过程有哪些优势？面向过程真的过时了吗？
07 | 理论四：哪些代码设计看似是面向对象，实际是面向过程的？
08 | 理论五：接口vs抽象类的区别？如何用普通的类模拟抽象类和接口？
09 | 理论六：为什么基于接口而非实现编程？有必要为每个类都定义接口吗？
10 | 理论七：为何说要多用组合少用继承？如何决定该用组合还是继承？
11 | 实战一（上）：业务开发常用的基于贫血模型的MVC架构违背OOP吗？
12 | 实战一（下）：如何利用基于充血模型的DDD开发一个虚拟钱包系统？
13 | 实战二（上）：如何对接口鉴权这样一个功能开发做面向对象分析？
14 | 实战二（下）：如何利用面向对象设计和编程开发接口鉴权功能？
设计原则与思想：设计原则
设计原则与思想：设计原则
15 | 理论一：对于单一职责原则，如何判定某个类的职责是否够“单一”？
16 | 理论二：如何做到“对扩展开放、修改关闭”？扩展和修改各指什么？
17 | 理论三：里式替换（LSP）跟多态有何区别？哪些代码违背了LSP？
18 | 理论四：接口隔离原则有哪三种应用？原则中的“接口”该如何理解？
19 | 理论五：控制反转、依赖反转、依赖注入，这三者有何区别和联系？
20 | 理论六：我为何说KISS、YAGNI原则看似简单，却经常被用错？
21 | 理论七：重复的代码就一定违背DRY吗？如何提高代码的复用性？
22 | 理论八：如何用迪米特法则（LOD）实现“高内聚、松耦合”？
23 | 实战一（上）：针对业务系统的开发，如何做需求分析和设计？
24 | 实战一（下）：如何实现一个遵从设计原则的积分兑换系统？
25 | 实战二（上）：针对非业务的通用框架开发，如何做需求分析和设计？
26 | 实战二（下）：如何实现一个支持各种统计规则的性能计数器？
设计原则与思想：规范与重构
设计原则与思想：规范与重构
27 | 理论一：什么情况下要重构？到底重构什么？又该如何重构？
28 | 理论二：为了保证重构不出错，有哪些非常能落地的技术手段？
29 | 理论三：什么是代码的可测试性？如何写出可测试性好的代码？
30 | 理论四：如何通过封装、抽象、模块化、中间层等解耦代码？
31 | 理论五：让你最快速地改善代码质量的20条编程规范（上）
32 | 理论五：让你最快速地改善代码质量的20条编程规范（中）
33 | 理论五：让你最快速地改善代码质量的20条编程规范（下）
34 | 实战一（上）：通过一段ID生成器代码，学习如何发现代码质量问题
35 | 实战一（下）：手把手带你将ID生成器代码从“能用”重构为“好用”
36 | 实战二（上）：程序出错该返回啥？NULL、异常、错误码、空对象？
37 | 实战二（下）：重构ID生成器项目中各函数的异常处理代码
设计原则与思想：总结课
设计原则与思想：总结课
38 | 总结回顾面向对象、设计原则、编程规范、重构技巧等知识点
39 | 运用学过的设计原则和思想完善之前讲的性能计数器项目（上）
40 | 运用学过的设计原则和思想完善之前讲的性能计数器项目（下）
设计模式与范式：创建型
设计模式与范式：创建型
41 | 单例模式（上）：为什么说支持懒加载的双重检测不比饿汉式更优？
42 | 单例模式（中）：我为什么不推荐使用单例模式？又有何替代方案？
43 | 单例模式（下）：如何设计实现一个集群环境下的分布式单例模式？
44 | 工厂模式（上）：我为什么说没事不要随便用工厂模式创建对象？
45 | 工厂模式（下）：如何设计实现一个Dependency Injection框架？
46 | 建造者模式：详解构造函数、set方法、建造者模式三种对象创建方式
47 | 原型模式：如何最快速地clone一个HashMap散列表？
设计模式与范式：结构型
设计模式与范式：结构型
48 | 代理模式：代理在RPC、缓存、监控等场景中的应用
49 | 桥接模式：如何实现支持不同类型和渠道的消息推送系统？
50 | 装饰器模式：通过剖析Java IO类库源码学习装饰器模式
51 | 适配器模式：代理、适配器、桥接、装饰，这四个模式有何区别？
52 | 门面模式：如何设计合理的接口粒度以兼顾接口的易用性和通用性？
53 | 组合模式：如何设计实现支持递归遍历的文件系统目录树结构？
54 | 享元模式（上）：如何利用享元模式优化文本编辑器的内存占用？
55 | 享元模式（下）：剖析享元模式在Java Integer、String中的应用
设计模式与范式：行为型
设计模式与范式：行为型
56 | 观察者模式（上）：详解各种应用场景下观察者模式的不同实现方式
57 | 观察者模式（下）：如何实现一个异步非阻塞的EventBus框架？
58 | 模板模式（上）：剖析模板模式在JDK、Servlet、JUnit等中的应用
59 | 模板模式（下）：模板模式与Callback回调函数有何区别和联系？
60 | 策略模式（上）：如何避免冗长的if-else/switch分支判断代码？
61 | 策略模式（下）：如何实现一个支持给不同大小文件排序的小程序？
62 | 职责链模式（上）：如何实现可灵活扩展算法的敏感信息过滤框架？
63 | 职责链模式（下）：框架中常用的过滤器、拦截器是如何实现的？
64 | 状态模式：游戏、工作流引擎中常用的状态机是如何实现的？
65 | 迭代器模式（上）：相比直接遍历集合数据，使用迭代器有哪些优势？
66 | 迭代器模式（中）：遍历集合的同时，为什么不能增删集合元素？
67 | 迭代器模式（下）：如何设计实现一个支持“快照”功能的iterator？
68 | 访问者模式（上）：手把手带你还原访问者模式诞生的思维过程
69 | 访问者模式（下）：为什么支持双分派的语言不需要访问者模式？
70 | 备忘录模式：对于大对象的备份和恢复，如何优化内存和时间的消耗？
71 | 命令模式：如何利用命令模式实现一个手游后端架构？
72 | 解释器模式：如何设计实现一个自定义接口告警规则功能？
73 | 中介模式：什么时候用中介模式？什么时候用观察者模式？
设计模式与范式：总结课
设计模式与范式：总结课
74 | 总结回顾23种经典设计模式的原理、背后的思想、应用场景等
75 | 在实际的项目开发中，如何避免过度设计？又如何避免设计不足？
开源与项目实战：开源实战
开源与项目实战：开源实战
76 | 开源实战一（上）：通过剖析Java JDK源码学习灵活应用设计模式
77 | 开源实战一（下）：通过剖析Java JDK源码学习灵活应用设计模式
78 | 开源实战二（上）：从Unix开源开发学习应对大型复杂项目开发
79 | 开源实战二（中）：从Unix开源开发学习应对大型复杂项目开发
80 | 开源实战二（下）：从Unix开源开发学习应对大型复杂项目开发
81 | 开源实战三（上）：借Google Guava学习发现和开发通用功能模块
82 | 开源实战三（中）：剖析Google Guava中用到的几种设计模式
83 | 开源实战三（下）：借Google Guava学习三大编程范式中的函数式编程
84 | 开源实战四（上）：剖析Spring框架中蕴含的经典设计思想或原则
85 | 开源实战四（中）：剖析Spring框架中用来支持扩展的两种设计模式
86 | 开源实战四（下）：总结Spring框架用到的11种设计模式
87 | 开源实战五（上）：MyBatis如何权衡易用性、性能和灵活性？
88 | 开源实战五（中）：如何利用职责链与代理模式实现MyBatis Plugin？
89 | 开源实战五（下）：总结MyBatis框架中用到的10种设计模式
开源与项目实战：项目实战
开源与项目实战：项目实战
90 | 项目实战一：设计实现一个支持各种算法的限流框架（分析）
91 | 项目实战一：设计实现一个支持各种算法的限流框架（设计）
92 | 项目实战一：设计实现一个支持各种算法的限流框架（实现）
93 | 项目实战二：设计实现一个通用的接口幂等框架（分析）
94 | 项目实战二：设计实现一个通用的接口幂等框架（设计）
95 | 项目实战二：设计实现一个通用的接口幂等框架（实现）
96 | 项目实战三：设计实现一个支持自定义规则的灰度发布组件（分析）
97 | 项目实战三：设计实现一个支持自定义规则的灰度发布组件（设计）
98 | 项目实战三：设计实现一个支持自定义规则的灰度发布组件（实现）
开源与项目实战：总结课
开源与项目实战：总结课
99 | 总结回顾：在实际软件开发中常用的设计思想、原则和模式
100 | 如何将设计思想、原则、模式等理论知识应用到项目中？
补充扩展
补充扩展
加餐一 | 用一篇文章带你了解专栏中用到的所有Java语法
加餐二 | 设计模式、重构、编程规范等相关书籍推荐
春节特别加餐 | 王争：如何学习《设计模式之美》专栏？
加餐三 | 聊一聊Google是如何做Code Review的
加餐四 | 聊一聊Google那些让我快速成长的地方
加餐五 | 听一听小争哥对Google工程师文化的解读
加餐六 | 什么才是所谓的编程能力？如何考察一个人的编程能力？
加餐七 | 基础学科的知识如何转化成实际的技术生产力？
加餐八 | 程序员怎么才能让自己走得更高、更远？
加餐九 | 作为面试官或候选人，如何面试或回答设计模式问题？
源码剖析
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Python Magic Methods
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A guide to python's magic methods
Python magic methods cookbook
Advanced Python Presentations
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500 Lines or Less
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软件架构
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线程同步 —— Semaphore 使用及源码分析
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