Python代码整洁之道

第Ⅰ部分 为什么学习Python

第1 章 Python 总览 3

1.1 Python 是一种企业语言 5

1.1.1 时代在改变 5

1.1.2 我喜欢Python 的原因 5

1.2 Python 是一种教学语言 6

1.3 设计是一个过程 6

1.3.1 用户体验 8

1.3.2 你以前接触过的情况 9

1.4 设计更好的软件 10

1.4.1 软件设计注意事项 10

1.4.2 “有机”增长的软件 11

1.5 何时投资设计 13

1.6 新的开始 14

1.7 设计是平等的 15

1.8 如何使用本书 18

1.9 本章小结 19

第Ⅱ部分 设计基础

第2 章 关注点分离 23

2.1 命名空间 24

2.1.1 命名空间和导入语句 25

2.1.2 导入的多重面纱 27

2.1.3 命名空间可避免冲突 29

2.2 Python 中的分离层级 31

2.2.1 函数 31

2.2.2 类 39

2.2.3 模块 46

2.2.4 包 47

2.3 本章小结 49

第3 章 抽象和封装 51

3.1 什么是抽象 51

3.1.1 “黑匣子” 52

3.1.2 抽象就像洋葱 53

3.1.3 抽象即简化 56

3.1.4 分解实现抽象 57

3.2 封装 58

3.2.1 Python 中的封装构造 58

3.2.2 Python 中的私有变量 60

3.3 试一试 60

3.4 编程风格也是一种抽象 64

3.4.1 过程式编程 64

3.4.2 函数式编程 64

3.4.3 声明式编程 66

3.5 类型、继承和多态性 68

3.6 了解错误的抽象 70

3.6.1 方枘圆凿 71

3.6.2 智者更智 71

3.7 本章小结 72

第4 章 设计高性能的代码 73

4.1 穿越时空 74

4.1.1 复杂度有点复杂 74

4.1.2 时间复杂度 75

4.1.3 空间复杂度 79

4.2 性能与数据类型 81

4.2.1 常量时间的数据类型 81

4.2.2 线性时间的数据类型 82

4.2.3 在数据类型上操作的空间复杂度 82

4.3 让它能够运行，正确运行，快速运行 86

4.3.1 让它运行 86

4.3.2 让它正确运行 87

4.3.3 让它快速运行 90

4.4 工具 91

4.4.1 timeit 模块 92

4.4.2 CPU 性能分析 93

4.5 试一试 95

4.6 本章小结 96

第5 章 测试软件 97

5.1 什么是软件测试 98

5.1.1 软件是否按照要求运行 98

5.1.2 功能测试剖析 99

5.2 功能测试方法 100

5.2.1 手动测试 100

5.2.2 自动化测试 101

5.2.3 验收测试 101

5.2.4 单元测试 103

5.2.5 集成测试 105

5.2.6 测试金字塔 105

5.2.7 回归测试 106

5.3 事实陈述 107

5.4 使用unittest 进行单元测试 108

5.4.1 使用unittest 测试组织 108

5.4.2 使用unittest 运行测试 109

5.4.3 使用unittest 编写**个测试 109

5.4.4 使用unittest 编写**个集成测试 113

5.4.5 测试替身 116

5.4.6 试一试 118

5.4.7 编写有趣的测试 121

5.5 使用pytest测试 121

5.5.1 使用pytest 测试组织 122

5.5.2 把unittest测试转换为pytest 123

5.6 超越功能测试 124

5.6.1 性能测试 124

5.6.2 负载测试 125

5.7 测试驱动开发：入门 126

5.7.1 测试驱动开发是一种心态 126

5.7.2 测试驱动开发是一种哲学 126

5.8 本章小结 127

第Ⅲ部分 明确大型系统

第6 章 实践中的关注点分离 131

6.1 命令行书签应用程序 132

6.2 踏上Bark 之旅 133

6.3 初始代码结构 134

6.3.1 持久层 136

6.3.2 业务逻辑层 148

6.3.3 表示层 153

6.4 本章小结 162

第7 章 可扩展性和灵活性 163

7.1 什么是可扩展的代码 163

7.1.1 添加新行为 164

7.1.2 修改现有行为 167

7.1.3 松耦合 168

7.2 解决僵化性 170

7.2.1 放手：控制反转 171

7.2.2 细节决定成败：依赖接口 175

7.2.3 抵抗熵：稳健性原则 176

7.3 扩展练习 177

7.4 本章小结 182

第8 章 有关继承的规则(及例外) 183

8.1 过去编程中的继承 183

8.1.1 银弹 184

8.1.2 继承的挑战 184

8.2 当前编程中的继承 186

8.2.1 继承到底是为了什么 186

8.2.2 可替代性 188

8.2.3 继承的理想用例 189

8.3 Python 中的继承 192

8.3.1 类型检查 192

8.3.2 超类访问 193

8.3.3 多重继承和方法解析顺序 194

8.3.4 抽象基类 198

8.4 Bark 中的继承和组合 201

8.4.1 重构以使用抽象基类 201

8.4.2 对继承工作进行*后的检查 203

8.5 本章小结 204

第9 章 保持轻量级 205

9.1 类/函数/模块应该有多大 206

9.1.1 物理度量 206

9.1.2 单一职责 207

9.1.3 代码的复杂度 207

9.2 分解复杂度 212

9.2.1 提取配置 212

9.2.2 提取函数 215

9.3 分解类 218

9.3.1 复杂度初始化 218

9.3.2 提取类和转发调用 221

9.4 本章小结 226

第10 章 实现松耦合 227

10.1 定义耦合 227

10.1.1 结缔组织 228

10.1.2 紧耦合 229

10.1.3 松耦合 232

10.2 识别耦合 235

10.2.1 依恋情结 235

10.2.2 散弹式修改 237

10.2.3 抽象泄漏 237

10.3 Bark 中的耦合 238

10.4 寻址耦合 241

10.4.1 用户消息传递 241

10.4.2 书签持久性· 245

10.4.3 试一试 246

10.5 本章小结 250

第Ⅳ部分 下一步学习什么

第11 章 全力以赴 253

11.1 现在怎么办 253

11.1.1 制订计划 254

11.1.2 执行计划 256

11.1.3 跟踪进度 257

11.2 设计模式 259

11.2.1 Python 设计模式的起伏 261

11.2.2 需要了解的术语 261

11.3 分布式系统 262

11.3.1 分布式系统中的故障模式 263

11.3.2 寻址应用程序状态 263

11.3.3 入门术语 264

11.4 进行Python深潜 264

11.4.1 Python 代码样式 264

11.4.2 语言特征是模式 265

11.4.3 入门术语 266

11.5 你已经了解的内容 266

11.5.1 开发人员的心得体会 267

11.5.2 即将完结 268

11.6 本章小结 269

附录A 安装Python 271

A.1 我应该使用什么版本的Python 271

A.2 “系统”Python 272

A.3 安装其他版本的Python 272

A.3.1 下载官方Python 272

A.3.2 使用Anaconda下载 274

A.4 验证安装 274