豆瓣评分 9.4！最适合 Python 入门后进阶的 Python 食谱！

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。

今天给小伙伴们分享的这份手册，介绍了 Python 应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，数字、日期和时间，迭代器和生成器，文件和 I/O，数据编码与处理，函数，类与对象，元编程，模块和包，网络和 Web 编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C 语言扩展等。 本书覆盖了 Python 应用中的很多常见问题，并提出了解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在 Python 3.3 环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。

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第一章：数据结构和算法

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。

第二章：字符串和文本

几乎所有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，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。

第三章：数字日期和时间

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。

第四章：迭代器与生成器

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。

第五章：文件与 IO

所有程序都要处理输入和输出。这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。

第六章：数据编码和处理

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，XMI 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。

第七章：函数

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、注解和闭包等。

第八章：类与对象

本章主要关注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。

第九章：元编程

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。

第十章：模块与包

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。

第十一章：网络与 Web 编程

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。

第十二章：并发编程

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。

第十三章：脚本编程与系统管理

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编写脚本时经常遇到的一些功能。

第十四章：测试、调试和异常

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。

第十五章：C 语言扩展

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。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。

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