強勁的Python(現代Python編程的模式與策略)
內容大鋼
本書並不提供基礎知識的重複訓練，而是為已有Python基礎的開發者提供認知升維的跳板。通過掌握這些關鍵原理，開發者將獲得舉一反三的思維能力，在複雜項目開發中快速構建高效、優雅且可擴展的解決方案，真正實現從熟練到精通的質變躍遷。本書創新性地聚焦Python語言的本質規律，通過「二八定律」提煉出5%的核心知識，構建起高效學習的黃金路徑。
通過閱讀本書，讀者將系統掌握：
如何利用高階函數抽象編寫強大的代碼；
如何使用生成器設計模式讓Python代碼更加健壯且具備可擴展性；
Python推導式，明白如何構建更複雜的推導式結構，以及推導式與生成器的關聯；
利用裝飾器進行元編程，實現強大的抽象，高效復用代碼；
利用Python異常處理機制高效進行錯誤調試；
Python面向對象模型中的高級面向對象編程技術；
如何借助測試驅動開發更快、更好地編寫代碼，進入編程「心流」狀態；
高效組織模塊、基礎和高級Python日誌，以及更多內容。
作者介紹
(美)亞倫·麥克斯韋|責編:趙亮宇|譯者:林潤
亞倫·麥克斯韋（Aaron Maxwell）是一名軟體工程師，也是一位Python技術愛好者。他在矽谷的工程團隊中工作了十年，積累了大量後端工程、數據科學與機器學習、測試自動化基礎設施、開發運維（DevOps）與網站可靠性工程（SRE）、雲基礎設施、營銷自動化等方面的實踐經驗，並且能用多種編程語言進行編碼。他為全球一萬多名技術專業人士講授過高級Python課程。
目錄
前言
第1章 使用生成器進行擴展
1.1 Python中的迭代
1.2 生成器函數
1.2.1 繼續執行next()
1.2.2 轉換為生成器函數
1.2.3 生成器的必要性
1.3 生成器模式和可擴展組合性
1.3.1 文本行轉字典
1.3.2 可組合介面
1.3.3 扇出
1.3.4 扇入
1.4 Python中的迭代器
1.5 迭代器協議
1.6 小結
第2章 使用推導式創建集合
2.1 列表推導式
2.2 格式化以提高可讀性（及更多）
2.3 多數據源和過濾器
2.3.1 獨立語句
2.3.2 多過濾器
2.4 推導式與生成器
2.5 字典、集合和元組
2.6 小結
第3章 高級函數
3.1 接收和傳遞可變參數
3.1.1 參數拆包
3.1.2 可變關鍵字參數
3.1.3 關鍵字拆包
3.1.4 結合位置參數與關鍵字參數
3.2 函數即對象
3.3 Python的鍵函數
3.4 小結
第4章 裝飾器
4.1 基本的裝飾器
4.1.1 通用裝飾器
4.1.2 裝飾方法
4.2 裝飾器中的數據
4.2.1 訪問內部數據
4.2.2 非局部裝飾器狀態
4.3 接收參數的裝飾器
4.4 類裝飾器
4.4.1 實現類裝飾器
4.4.2 類裝飾器的優勢
4.5 應用於類的裝飾器
4.6 小結
第5章 異常和錯誤
5.1 基本概念
5.1.1 處理異常
5.1.2 使用異常控制代碼流
5.1.3 finally代碼塊
5.1.4 字典異常
5.2 異常即對象
5.3 拋出異常
5.4 捕獲並重新拋出異常
5.5 棘手的Python反模式
5.6 小結
第6章 類和對象：進階
6.1 特性
6.1.1 特性模式
6.1.2 驗證
6.1.3 屬性與重構
6.2 工廠模式
6.2.1 替代構造函數：簡單工廠模式
6.2.2 動態類型：工廠方法模式
6.3 觀察者模式
6.3.1 簡易觀察者
6.3.2 利用Python優化觀察者模式
6.3.3 多頻道
6.4 魔術方法
6.5 魔術方法進階
6.6 小結
第7章 自動化測試
7.1 測試驅動開發
7.2 單元測
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