Effective Python：编写高质量Python代码的90个有效方法（原书第2版）

●第1章　培养Pythonic思维　// 1
第1条　查询自己使用的Python版本　// 1
第2条　遵循PEP 8风格指南　// 2
第3条　了解bytes与str的区别　// 5
第4条　用支持插值的f-string取代C风格的格式字符串与str.format方法　// 9
第5条　用辅助函数取代复杂的表达式　// 19
第6条　把数据结构直接拆分到多个变量里，不要专门通过下标访问　// 21
第7条　尽量用enumerate取代range　// 25
第8条　用zip函数同时遍历两个迭代器　// 26
第9条　不要在for与while循环后面写else块　// 28
第10条　用赋值表达式减少重复代码　// 31

●第2章　列表与字典　// 37
第11条　学会对序列做切片　// 37
第12条　不要在切片里同时指定起止下标与步进　// 40
第13条　通过带星号的unpacking操作来捕获多个元素，不要用切片　// 42
第14条　用sort方法的key参数来表示复杂的排序逻辑　// 45
第15条　不要过分依赖给字典添加条目时所用的顺序　// 51
第16条　用get处理键不在字典中的情况，不要使用in与KeyError　// 56
第17条　用defaultdict处理内部状态中缺失的元素，而不要用setdefault　// 61
第18条　学会利用__missing__构造依赖键的默认值　// 63

●第3章　函数　// 66
第19条　不要把函数返回的多个数值拆分到三个以上的变量中　// 66
第20条　遇到意外状况时应该抛出异常，不要返回None　// 69
第21条　了解如何在闭包里面使用外围作用域中的变量　// 71
第22条　用数量可变的位置参数给函数设计清晰的参数列表　// 75
第23条　用关键字参数来表示可选的行为　// 77
第24条　用None和docstring来描述默认值会变的参数　// 80
第25条　用只能以关键字指定和只能按位置传入的参数来设计清晰的参数列表　// 83
第26条　用functools.wraps定义函数修饰器　// 88

●第4章　推导与生成　// 91
第27条　用列表推导取代map与filter　// 91
第28条　控制推导逻辑的子表达式不要超过两个　// 93
第29条　用赋值表达式消除推导中的重复代码　// 94
第30条　不要让函数直接返回列表，应该让它逐个生成列表里的值　// 97
第31条　谨慎地迭代函数所收到的参数　// 100
第32条　考虑用生成器表达式改写数据量较大的列表推导　// 104
第33条　通过yield from把多个生成器连起来用　// 106
第34条　不要用send给生成器注入数据　// 108
第35条　不要通过throw变换生成器的状态　// 113
第36条　考虑用itertools拼装迭代器与生成器　// 117

●第5章　类与接口　// 122
第37条　用组合起来的类来实现多层结构，不要用嵌套的内置类型　// 122
第38条　让简单的接口接受函数，而不是类的实例　// 128
第39条　通过@classmethod多态来构造同一体系中的各类对象　// 131
第40条　通过super初始化超类　// 136
第41条　考虑用mix-in类来表示可组合的功能　// 140
第42条　优先考虑用public属性表示应受保护的数据，不要用private属性表示　// 144
第43条　自定义的容器类型应该从collections.abc继承　// 149

●第6章　元类与属性　// 153
第44条　用纯属性与修饰器取代旧式的setter与getter方法　// 153
第45条　考虑用@property实现新的属性访问逻辑，不要急着重构原有的代码　// 157
第46条　用描述符来改写需要复用的@property方法　// 160
第47条　针对惰性属性使用__getattr__、__getattribute__及__setattr__　// 165
第48条　用__init_subclass__验证子类写得是否正确　// 170
第49条　用__init_subclass__记录现有的子类　// 177
第50条　用__set_name__给类属性加注解　// 181
第51条　优先考虑通过类修饰器来提供可组合的扩充功能，不要使用元类　// 185

●第7章　并发与并行　// 191
第52条　用subprocess管理子进程　// 192
第53条　可以用线程执行阻塞式I/O，但不要用它做并行计算　// 195
第54条　利用Lock防止多个线程争用同一份数据　// 199
第55条　用Queue来协调各线程之间的工作进度　// 202
第56条　学会判断什么场合必须做并发　// 210
第57条　不要在每次fan-out时都新建一批Thread实例　// 214
第58条　学会正确地重构代码，以便用Queue做并发　// 218
第59条　如果必须用线程做并发，那就考虑通过ThreadPoolExecutor实现　// 224
第60条　用协程实现高并发的I/O　// 226
第61条　学会用asyncio改写那些通过线程实现的I/O　// 230
第62条　结合线程与协程，将代码顺利迁移到asyncio　// 239
第63条　让asyncio的事件循环保持畅通，以便进一步提升程序的响应能力　// 245
第64条　考虑用concurrent.futures实现真正的并行计算　// 248

●第8章　稳定与性能　// 253
第65条　合理利用try/except/else/finally结构中的每个代码块　// 253
第66条　考虑用contextlib和with语句来改写可复用的try/finally代码　// 258
第67条　用datetime模块处理本地时间，不要用time模块　// 262
第68条　用copyreg实现可靠的pickle操作　// 265
第69条　在需要准确计算的场合，用decimal表示相应的数值　// 272
第70条　先分析性能，然后再优化　// 274
第71条　优先考虑用deque实现生产者-消费者队列　// 278
第72条　考虑用bisect搜索已排序的序列　// 284
第73条　学会使用heapq制作优先级队列　// 286
第74条　考虑用memoryview与bytearray来实现无须拷贝的bytes操作　// 294

●第9章　测试与调试　// 300
第75条　通过repr字符串输出调试信息　// 301
第76条　在TestCase子类里验证相关的行为　// 304
第77条　把测试前、后的准备与清理逻辑写在setUp、tearDown、setUpModule与tearDownModule中，以防用例之间互相干扰　// 309
第78条　用Mock来模拟受测代码所依赖的复杂函数　// 312
第79条　把受测代码所依赖的系统封装起来，以便于模拟和测试　// 319
第80条　考虑用pdb做交互调试　// 322
第81条　用tracemalloc来掌握内存的使用与泄漏情况　// 326

●第10章　协作开发　// 329
第82条　学会寻找由其他Python开发者所构建的模块　// 329
第83条　用虚拟环境隔离项目，并重建依赖关系　// 330
第84条　每一个函数、类与模块都要写docstring　// 335
第85条　用包来安排模块，以提供稳固的API　// 339
第86条　考虑用模块级别的代码配置不同的部署环境　// 344
第87条　为自编的模块定义根异常，让调用者能够专门处理与此API有关的异常　// 346
第88条　用适当的方式打破循环依赖关系　// 350
第89条　重构时考虑通过warnings提醒开发者API已经发生变化　// 355
第90条　考虑通过typing做静态分析，以消除bug　// 361