流畅的Python

　　Luciano Ramalho，从1998年起就成为了Python程序员。他是Python软件基金会的成员，Python.pro.br（巴西的一家培训公司）的共同所有者，还是巴西众创空间Garoa Hacker Clube的联合创始人。他领导过多个软件开发团队，还在巴西的媒体、银行和政府部门教授Python课程。

　　安道，专注于现代计算机技术的自由翻译，译有《Flask Web 开发》《Python 网络编程攻略》《Ruby on Rails 教程》等书。

　　吴珂，现为Airbnb公司软件工程师，所在团队主要负责开发和维护各类可伸缩、高性能服务，并在Airbnb内推广面向服务的系统架构。在分布式系统、云存储服务和跨平台SDK开发，以及大规模数据处理等方面有多年经验。

　　本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。
　　● Python数据模型：理解为什么特殊方法是对象行为一致的关键。
　　● 数据结构：充分利用内置类型，理解Unicode文本和字节二象性。
　　● 把函数视作对象：把Python函数视作一等对象，并了解这一点对流行的设计模式的影响。
　　● 面向对象习惯用法：通过构建类学习引用、可变性、接口、运算符重载和多重继承。
　　● 控制流程：学习使用上下文管理器、生成器、协程，以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。
　　● 元编程：理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。

要不这样吧，如果编程语言里有个地方你弄不明白，而正好又有个人用了这个功能，那就开枪把他打死。这比学习新特性要容易些，然后过不了多久，那些活下来的程序员就会开始用0.9.6版的Python，而且他们只需要使用这个版本中易于理解的那一小部分就好了（眨眼）。1
　　—— Tim Peters传奇的核心开发者，“Python之禅”作者
　　Python官方教程（https://docs.python.org/3/tutorial/）的开头是这样写的：“Python是一门既容易上手又强大的编程语言。”这句话本身并无大碍，但需要注意的是，正因为它既好学又好用，所以很多Python程序员只用到了其强大功能的一小部分。
　　只需要几个小时，经验丰富的程序员就能学会用Python写出实用的程序。然而随着这最初高产的几个小时变成数周甚至数月，在那些先入为主的编程语言的影响下，开发者们会慢慢地写出带着“口音”的Python代码。即便Python是你的初恋，也难逃此命运。因为在学校里，抑或是那些入门书上，教授者往往会有意避免只跟语言本身相关的特性。
　　另外，向那些已在其他语言领域里有了丰富经验的程序员介绍Python的时候，我还发现了一个问题：人们总是倾向于寻求自己熟悉的东西。受到其他语言的影响，你大概能猜到Python会支持正则表达式，然后就会去查阅文档。但是如果你从来没见过元组拆包（tuple unpacking），也没听过描述符（descriptor）这个概念，那么估计你也不会特地去搜索它们，然后就永远失去了使用这些Python独有的特性的机会。这也是本书试图解决的一个问题。
　　这本书并不是一本完备的Python使用手册，而是会强调Python作为编程语言独有的特性，这些特性或者是只有Python才具备的，或者是在其他大众语言里很少见的。Python语言核心以及它的一些库会是本书的重点。尽管Python的包索引现在已经有6万多个库了，而且其中很多都异常实用，但是我几乎不会提到Python标准库以外的包。
　　注1： 给comp.lang.python Usenet小组的留言，2002年12月23日，“Acrimony in c.l.p”（https://mail.python.org/pipermail/python-list/2002-December/147293.html）。
　　目标读者
　　本书的目标读者是那些正在使用Python，又想熟悉Python 3 的程序员。如果你懂Python 2， 但是想迁移到Python 3.4 或者更新的版本，也没问题。在写这本书的时候，大多数专业Python 程序员用的还是Python 2，因此如果书中出现来自Python 3 的特性，读者可能会感到陌生，我也会特别地做出解释。
　　然而，本书的主要目的是为了充分地展现Python 3.4 的魅力，因此我不会一字一句地说明如何让本书的代码在旧版本里正常运行。本书中的大多数例子稍做修改（甚至不用修改） 就可以在Python 2.7 里面跑起来，但是有些例子，如果追求向下兼容，就会需要大量的重写。
　　话虽如此，我还是认为，即便你无法从Python 2.7 里脱身，这本书也会对你很有帮助，因为Pyhon 语言的核心概念是不会变的。Python 3 也不是一门全新的语言，大多数的改动花一下午大概就能适应，官方文档里“Python 3.0 的新特性”一节（https://docs.python. org/3.0/whatsnew/3.0.html）就是很好的切入点。固然，自2009 年发布以来，Python 3.0 也在变化，但是这些变化比起Python 3.0 和Python 2.0 之间的区别，并没有那么重要。
　　如果你尚不清楚自己对Python 的熟悉程度能否跟得上本书的内容，建议你回头看看Python 的官方教程。注意，除非是跟Python 3 的新特性有关，教程里的其他内容本书不会重复。
　　非目标读者
　　如果你才刚刚开始学Python，本书的内容可能会显得有些“超纲”。比难懂更糟的是，如果在学习Python 的过程中过早接触本书的内容，你可能会误以为所有的Python 代码都应该利用特殊方法和元编程（metaprogramming）技巧。我们知道，不成熟的抽象和过早的优化一样，都会坏事。
　　本书的结构
　　如果你是本书的目标读者，那你应该可以从本书的任意一章开始阅读，但是如果按照我写作时的构思来的话，本书一共分为六个独立的部分，每个部分内的章节最好按照顺序来读。
　　在介绍让你自己实现某些功能的方法之前，我通常会先把现成可用的工具讲清楚。比如说第二部分的第2 章覆盖了序列类型（sequence type），但是像collections.deque 这种类可能就会一带而过。一直到第四部分，我们才会看看如何从抽象基类（abstract base class， ABC）中获利，抽象基类则被封装在collections.abc 这个包里。如果想创建自己的ABC，你可能得看到第四部分的最后一些内容才行，因为我一直觉得，如果没有熟练使用ABC 的经验，贸然去实现一套自己的东西是不合适的。
　　这样做有几个好处。第一，知道有什么现成的工具可用，能避免重新发明轮子。毕竟我们使用现有集合类型（collection type）的概率要远大于自己动手写一套新的。第二，这样一来，在讨论如何写新类型之前，我们能够有更多的机会来了解这些现成类的高级用法。第三，比起从零开始构建一个ABC，继承已有的ABC 库应该会简单一些。最后，我认为在看过一些实际的案例之后，理解抽象会更轻松。
　　当然，这样也会带来一些不便之处，比如书里的向前引用就会分散在各个不同的章节里面。但是经过上述这番梳理，我想这一点不便之处也是可以容忍的。
　　下面是本书每一部分的主题。
　　第一部分
　　第一部分只有单独的一章，讲解的是Python 的数据模型（data model），以及如何为了保证行为一致性而使用特殊方法（比如__repr__），毕竟Python 的一致性是出了名的。其实整本书几乎都是在讲解Python 的数据模型，第1 章算是一个概览。
　　第二部分
　　第二部分包含了各种集合类型：序列（sequence）、映射（mapping）和集合（set），另外还提及了字符串（str）和字节序列（bytes）的区分。说起来，最后这一点也是让亲者（Python 3 用户）快，仇者（Python 2 用户）痛的一个关键，因为这个区分致使Python 2 代码迁移到Python 3 的难度陡增。第二部分的目标是帮助读者回忆起Python 内置的类库，顺带解释这些类库的一些不太直观的地方。具体的例子有Python 3 如何在我们观察不到的地方对dict 的键重新排序，或者是排序有区域（locale）依赖的字符串时的注意事项。为了达到本部分的目标，有些地方的讲解会比较大而全，像序列类型和映射类型的变种就是这样；有时则会写得很深入，比方说我会对dict 和set 底层的散列表进行深层次的讨论。
　　第三部分
　　如何把函数作为一等对象（first-order object）来使用。第三部分首先会解释前面这句话是什么意思，然后话题延伸到这个概念对那些被广泛使用的设计模型的影响，最后读者会看到如何利用闭包（closure）的概念来实现函数装饰器（function decorator）。这一部分的话题还包括Python 的这些基本概念：可调用（callable）、函数属性（function attribute）、内省（introspection）、参数注解（parameter annotation）和Python 3 里新出现的nonlocal 声明。
　　第四部分
　　到了这里，书的重点转移到了类的构建上面。虽然在第二部分里的例子里就有类声明（class declaration）的出现，但是第四部分会呈现更多的类。和任何面向对象语言一样， Python 还有些自己的特性，这些特性可能并不会出现在你我学习基于类的编程的语言中。这一部分的章节解释了引用（reference）的原理、“可变性”的概念、实例的生命周期、如何构建自定义的集合类型和ABC、多重继承该怎么理顺、什么时候应该使用操作符重载及其方法。
　　第五部分
　　Python 中有些结构和库不再满足于诸如条件判断、循环和子程序（subroutine）之类的顺序控制流程，第五部分的笔墨会集中在这些构造和库上。我们会从生成器（generator）起步，然后话题会转移到上下文管理器（context manager）和协程（coroutine），其中会涵盖新增的功能强大但又不容易理解的yield from 语法。这一部分以并发性和面向事件的I/O 来结尾，其中跟并发性相关的是collections.futures 这个很新的包，它借助futures 包把线程和进程的概念给封装了起来；而跟面向事件I/O 相关的则是asyncio，它的背后是基于协程和yield from 的futures 包。
　　第六部分
　　第六部分的开头会讲到如何动态创建带属性的类，用以处理诸如JSON 这类半结构化的数据。然后会从大家已经熟悉的特性（property）机制入手，用描述符从底层来解释Python 对象属性的存取。同时，函数、方法和描述符的关系也会被梳理一遍。第六部分会从头至尾地实现一个字段验证器，在这个过程中我们会遇到一些微妙的问题，然后在最后一章中就自然引出像类装饰器（class decorator）和元类（metaclass）这些高级的概念。
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