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第一章：数据结构和算法¶
Abstract
Python 提供了大量的内置数据结构，包括列表，集合以及字典。大多数情况下使用这些数据结构是很简单的。 但是，我们也会经常碰到到诸如查询，排序和过滤等等这些普遍存在的问题。 因此，这一章的目的就是讨论这些比较常见的问题和算法。 另外，我们也会给出在集合模块 collections 当中操作这些数据结构的方法。
- 1.1 将序列分解为单独的变量
- 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量
- 1.3 保留最后 N 个元素
- 1.4 查找最大或最小的 N 个元素
- 1.5 实现一个优先级队列
- 1.6 字典中的键映射多个值
- 1.7 字典排序
- 1.8 字典的运算
- 1.9 查找两字典的相同点
- 1.10 删除序列相同元素并保持顺序
- 1.11 命名切片
- 1.12 序列中出现次数最多的元素
- 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表
- 1.14 排序不支持原生比较的对象
- 1.15 通过某个字段将记录分组
- 1.16 过滤序列元素
- 1.17 从字典中提取子集
- 1.18 映射名称到序列元素
- 1.19 转换并同时计算数据
- 1.20 合并多个字典或映射
第二章：字符串和文本¶
Abstract
几乎所有有用的程序都会涉及到某些文本处理，不管是解析数据还是产生输出。 这一章将重点关注文本的操作处理，比如提取字符串，搜索，替换以及解析等。 大部分的问题都能简单的调用字符串的内建方法完成。 但是，一些更为复杂的操作可能需要正则表达式或者强大的解析器，所有这些主题我们都会详细讲解。 并且在操作Unicode时候碰到的一些棘手的问题在这里也会被提及到。
- 2.1 使用多个界定符分割字符串
- 2.2 字符串开头或结尾匹配
- 2.3 用Shell通配符匹配字符串
- 2.4 字符串匹配和搜索
- 2.5 字符串搜索和替换
- 2.6 字符串忽略大小写的搜索替换
- 2.7 最短匹配模式
- 2.8 多行匹配模式
- 2.9 将Unicode文本标准化
- 2.10 在正则式中使用Unicode
- 2.11 删除字符串中不需要的字符
- 2.12 审查清理文本字符串
- 2.13 字符串对齐
- 2.14 合并拼接字符串
- 2.15 字符串中插入变量
- 2.16 以指定列宽格式化字符串
- 2.17 在字符串中处理html和xml
- 2.18 字符串令牌解析
- 2.19 实现一个简单的递归下降分析器
- 2.20 字节字符串上的字符串操作
第三章：数字日期和时间¶
Abstract
在Python中执行整数和浮点数的数学运算时很简单的。 尽管如此，如果你需要执行分数、数组或者是日期和时间的运算的话，就得做更多的工作了。 本章集中讨论的就是这些主题。
- 3.1 数字的四舍五入
- 3.2 执行精确的浮点数运算
- 3.3 数字的格式化输出
- 3.4 二八十六进制整数
- 3.5 字节到大整数的打包与解包
- 3.6 复数的数学运算
- 3.7 无穷大与NaN
- 3.8 分数运算
- 3.9 大型数组运算
- 3.10 矩阵与线性代数运算
- 3.11 随机选择
- 3.12 基本的日期与时间转换
- 3.13 计算上一个周五的日期
- 3.14 计算当前月份的日期范围
- 3.15 字符串转换为日期
- 3.16 结合时区的日期操作
第四章：迭代器与生成器¶
Abstract
迭代是Python最强大的功能之一。初看起来，你可能会简单的认为迭代只不过是处理序列中元素的一种方法。 然而，绝非仅仅就是如此，还有很多你可能不知道的， 比如创建你自己的迭代器对象，在itertools模块中使用有用的迭代模式，构造生成器函数等等。 这一章目的就是向你展示跟迭代有关的各种常见问题。
- 4.1 手动遍历迭代器
- 4.2 代理迭代
- 4.3 使用生成器创建新的迭代模式
- 4.4 实现迭代器协议
- 4.5 反向迭代
- 4.6 带有外部状态的生成器函数
- 4.7 迭代器切片
- 4.8 跳过可迭代对象的开始部分
- 4.9 排列组合的迭代
- 4.10 序列上索引值迭代
- 4.11 同时迭代多个序列
- 4.12 不同集合上元素的迭代
- 4.13 创建数据处理管道
- 4.14 展开嵌套的序列
- 4.15 顺序迭代合并后的排序迭代对象
- 4.16 迭代器代替while无限循环
第五章：文件与IO¶
Abstract
所有程序都要处理输入和输出。 这一章将涵盖处理不同类型的文件，包括文本和二进制文件，文件编码和其他相关的内容。 对文件名和目录的操作也会涉及到。
- 5.1 读写文本数据
- 5.2 打印输出至文件中
- 5.3 使用其他分隔符或行终止符打印
- 5.4 读写字节数据
- 5.5 文件不存在才能写入
- 5.6 字符串的I/O操作
- 5.7 读写压缩文件
- 5.8 固定大小记录的文件迭代
- 5.9 读取二进制数据到可变缓冲区中
- 5.10 内存映射的二进制文件
- 5.11 文件路径名的操作
- 5.12 测试文件是否存在
- 5.13 获取文件夹中的文件列表
- 5.14 忽略文件名编码
- 5.15 打印不合法的文件名
- 5.16 增加或改变已打开文件的编码
- 5.17 将字节写入文本文件
- 5.18 将文件描述符包装成文件对象
- 5.19 创建临时文件和文件夹
- 5.20 与串行端口的数据通信
- 5.21 序列化Python对象
第六章：数据编码和处理¶
Abstract
这一章主要讨论使用Python处理各种不同方式编码的数据，比如CSV文件，JSON，XML和二进制包装记录。 和数据结构那一章不同的是，这章不会讨论特殊的算法问题，而是关注于怎样获取和存储这些格式的数据。
- 6.1 读写CSV数据
- 6.2 读写JSON数据
- 6.3 解析简单的XML数据
- 6.4 增量式解析大型XML文件
- 6.5 将字典转换为XML
- 6.6 解析和修改XML
- 6.7 利用命名空间解析XML文档
- 6.8 与关系型数据库的交互
- 6.9 编码和解码十六进制数
- 6.10 编码解码Base64数据
- 6.11 读写二进制数组数据
- 6.12 读取嵌套和可变长二进制数据
- 6.13 数据的累加与统计操作
第七章：函数¶
Abstract
使用 def 语句定义函数是所有程序的基础。 本章的目标是讲解一些更加高级和不常见的函数定义与使用模式。 涉及到的内容包括默认参数、任意数量参数、强制关键字参数、注解和闭包。 另外，一些高级的控制流和利用回调函数传递数据的技术在这里也会讲解到。
- 7.1 可接受任意数量参数的函数
- 7.2 只接受关键字参数的函数
- 7.3 给函数参数增加元信息
- 7.4 返回多个值的函数
- 7.5 定义有默认参数的函数
- 7.6 定义匿名或内联函数
- 7.7 匿名函数捕获变量值
- 7.8 减少可调用对象的参数个数
- 7.9 将单方法的类转换为函数
- 7.10 带额外状态信息的回调函数
- 7.11 内联回调函数
- 7.12 访问闭包中定义的变量
第八章：类与对象¶
Abstract
本章主要关注点的是和类定义有关的常见编程模型。包括让对象支持常见的Python特性、特殊方法的使用、 类封装技术、继承、内存管理以及有用的设计模式。
- 8.1 改变对象的字符串显示
- 8.2 自定义字符串的格式化
- 8.3 让对象支持上下文管理协议
- 8.4 创建大量对象时节省内存方法
- 8.5 在类中封装属性名
- 8.6 创建可管理的属性
- 8.7 调用父类方法
- 8.8 子类中扩展property
- 8.9 创建新的类或实例属性
- 8.10 使用延迟计算属性
- 8.11 简化数据结构的初始化
- 8.12 定义接口或者抽象基类
- 8.13 实现数据模型的类型约束
- 8.14 实现自定义容器
- 8.15 属性的代理访问
- 8.16 在类中定义多个构造器
- 8.17 创建不调用init方法的实例
- 8.18 利用Mixins扩展类功能
- 8.19 实现状态对象或者状态机
- 8.20 通过字符串调用对象方法
- 8.21 实现访问者模式
- 8.22 不用递归实现访问者模式
- 8.23 循环引用数据结构的内存管理
- 8.24 让类支持比较操作
- 8.25 创建缓存实例
第九章：元编程¶
Abstract
软件开发领域中最经典的口头禅就是“don’t repeat yourself”。 也就是说，任何时候当你的程序中存在高度重复(或者是通过剪切复制)的代码时，都应该想想是否有更好的解决方案。 在Python当中，通常都可以通过元编程来解决这类问题。 简而言之，元编程就是关于创建操作源代码(比如修改、生成或包装原来的代码)的函数和类。 主要技术是使用装饰器、类装饰器和元类。不过还有一些其他技术， 包括签名对象、使用 exec() 执行代码以及对内部函数和类的反射技术等。 本章的主要目的是向大家介绍这些元编程技术，并且给出实例来演示它们是怎样定制化你的源代码行为的。
- 9.1 在函数上添加包装器
- 9.2 创建装饰器时保留函数元信息
- 9.3 解除一个装饰器
- 9.4 定义一个带参数的装饰器
- 9.5 可自定义属性的装饰器
- 9.6 带可选参数的装饰器
- 9.7 利用装饰器强制函数上的类型检查
- 9.8 将装饰器定义为类的一部分
- 9.9 将装饰器定义为类
- 9.10 为类和静态方法提供装饰器
- 9.11 装饰器为被包装函数增加参数
- 9.12 使用装饰器扩充类的功能
- 9.13 使用元类控制实例的创建
- 9.14 捕获类的属性定义顺序
- 9.15 定义有可选参数的元类
- 9.16 *args和**kwargs的强制参数签名
- 9.17 在类上强制使用编程规约
- 9.18 以编程方式定义类
- 9.19 在定义的时候初始化类的成员
- 9.20 利用函数注解实现方法重载
- 9.21 避免重复的属性方法
- 9.22 定义上下文管理器的简单方法
- 9.23 在局部变量域中执行代码
- 9.24 解析与分析Python源码
- 9.25 拆解Python字节码
第十章：模块与包¶
Abstract
模块与包是任何大型程序的核心，就连Python安装程序本身也是一个包。本章重点涉及有关模块和包的常用编程技术，例如如何组织包、把大型模块分割成多个文件、创建命名空间包。同时，也给出了让你自定义导入语句的秘籍。
- 10.1 构建一个模块的层级包
- 10.2 控制模块被全部导入的内容
- 10.3 使用相对路径名导入包中子模块
- 10.4 将模块分割成多个文件
- 10.5 利用命名空间导入目录分散的代码
- 10.6 重新加载模块
- 10.7 运行目录或压缩文件
- 10.8 读取位于包中的数据文件
- 10.9 将文件夹加入到sys.path
- 10.10 通过字符串名导入模块
- 10.11 通过钩子远程加载模块
- 10.12 导入模块的同时修改模块
- 10.13 安装私有的包
- 10.14 创建新的Python环境
- 10.15 分发包
第十一章：网络与Web编程¶
Abstract
本章是关于在网络应用和分布式应用中使用的各种主题。主题划分为使用Python编写客户端程序来访问已有的服务，以及使用Python实现网络服务端程序。也给出了一些常见的技术，用于编写涉及协同或通信的的代码。
- 11.1 作为客户端与HTTP服务交互
- 11.2 创建TCP服务器
- 11.3 创建UDP服务器
- 11.4 通过CIDR地址生成对应的IP地址集
- 11.5 创建一个简单的REST接口
- 11.6 通过XML-RPC实现简单的远程调用
- 11.7 在不同的Python解释器之间交互
- 11.8 实现远程方法调用
- 11.9 简单的客户端认证
- 11.10 在网络服务中加入SSL
- 11.11 进程间传递Socket文件描述符
- 11.12 理解事件驱动的IO
- 11.13 发送与接收大型数组
第十二章：并发编程¶
Abstract
对于并发编程, Python有多种长期支持的方法, 包括多线程, 调用子进程, 以及各种各样的关于生成器函数的技巧. 这一章将会给出并发编程各种方面的技巧, 包括通用的多线程技术以及并行计算的实现方法.
像经验丰富的程序员所知道的那样, 大家担心并发的程序有潜在的危险. 因此, 本章的主要目标之一是给出更加可信赖和易调试的代码.
- 12.1 启动与停止线程
- 12.2 判断线程是否已经启动
- 12.3 线程间通信
- 12.4 给关键部分加锁
- 12.5 防止死锁的加锁机制
- 12.6 保存线程的状态信息
- 12.7 创建一个线程池
- 12.8 简单的并行编程
- 12.9 Python的全局锁问题
- 12.10 定义一个Actor任务
- 12.11 实现消息发布/订阅模型
- 12.12 使用生成器代替线程
- 12.13 多个线程队列轮询
- 12.14 在Unix系统上面启动守护进程
第十三章：脚本编程与系统管理¶
Abstract
许多人使用Python作为一个shell脚本的替代，用来实现常用系统任务的自动化，如文件的操作，系统的配置等。本章的主要目标是描述关于编写脚本时候经常遇到的一些功能。例如，解析命令行选项、获取有用的系统配置数据等等。第5章也包含了与文件和目录相关的一般信息。
- 13.1 通过重定向/管道/文件接受输入
- 13.2 终止程序并给出错误信息
- 13.3 解析命令行选项
- 13.4 运行时弹出密码输入提示
- 13.5 获取终端的大小
- 13.6 执行外部命令并获取它的输出
- 13.7 复制或者移动文件和目录
- 13.8 创建和解压归档文件
- 13.9 通过文件名查找文件
- 13.10 读取配置文件
- 13.11 给简单脚本增加日志功能
- 13.12 给函数库增加日志功能
- 13.13 实现一个计时器
- 13.14 限制内存和CPU的使用量
- 13.15 启动一个WEB浏览器
第十四章：测试、调试和异常¶
Abstract
试验还是很棒的，但是调试？就没那么有趣了。事实是，在Python测试代码之前没有编译器来分析你的代码，因此使得测试成为开发的一个重要部分。本章的目标是讨论一些关于测试、调试和异常处理的常见问题。但是并不是为测试驱动开发或者单元测试模块做一个简要的介绍。因此，笔者假定读者熟悉测试概念。
- 14.1 测试stdout输出
- 14.2 在单元测试中给对象打补丁
- 14.3 在单元测试中测试异常情况
- 14.4 将测试输出用日志记录到文件中
- 14.5 忽略或期望测试失败
- 14.6 处理多个异常
- 14.7 捕获所有异常
- 14.8 创建自定义异常
- 14.9 捕获异常后抛出另外的异常
- 14.10 重新抛出被捕获的异常
- 14.11 输出警告信息
- 14.12 调试基本的程序崩溃错误
- 14.13 给你的程序做性能测试
- 14.14 加速程序运行
第十五章：C语言扩展¶
Abstract
本章着眼于从Python访问C代码的问题。许多Python内置库是用C写的， 访问C是让Python的对现有库进行交互一个重要的组成部分。 这也是一个当你面临从Python 2 到 Python 3扩展代码的问题。 虽然Python提供了一个广泛的编程API，实际上有很多方法来处理C的代码。 相比试图给出对于每一个可能的工具或技术的详细参考， 我们采用的是是集中在一个小片段的C++代码，以及一些有代表性的例子来展示如何与代码交互。 这个目标是提供一系列的编程模板，有经验的程序员可以扩展自己的使用。
- 15.1 使用ctypes访问C代码
- 15.2 简单的C扩展模块
- 15.3 编写扩展函数操作数组
- 15.4 在C扩展模块中操作隐形指针
- 15.5 从扩展模块中定义和导出C的API
- 15.6 从C语言中调用Python代码
- 15.7 从C扩展中释放全局锁
- 15.8 C和Python中的线程混用
- 15.9 用SWIG包装C代码
- 15.10 用Cython包装C代码
- 15.11 用Cython写高性能的数组操作
- 15.12 将函数指针转换为可调用对象
- 15.13 传递NULL结尾的字符串给C函数库
- 15.14 传递Unicode字符串给C函数库
- 15.15 C字符串转换为Python字符串
- 15.16 不确定编码格式的C字符串
- 15.17 传递文件名给C扩展
- 15.18 传递已打开的文件给C扩展
- 15.19 从C语言中读取类文件对象
- 15.20 处理C语言中的可迭代对象
- 15.21 诊断分段错误