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Python面向对象编程(第4版) 版权信息
- ISBN：9787121483240
- 条形码：9787121483240 ; 978-7-121-48324-0
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python面向对象编程(第4版) 内容简介
这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。第1章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。第10章至第12章探讨了设计模式及其在Python中的实现。第13章和第14章涵盖了测试和并发两个重要主题。整本书以一个机器学习分类算法的实现案例贯穿始终，并不断探讨各种实现方式的优劣。
本书针对的是Python面向对象编程的新手，假设读者具备基本的Python技能。对于有其他面向对象编程语言背景的读者，本书将展示Python的许多特性。
Python面向对象编程(第4版) 目录
第1章 面向对象设计 1
1.1 面向对象简介 1
1.2 对象和类 3
1.3 定义属性和行为 6
1.3.1 用数据描述对象的状态 6
1.3.2 行为就是动作 9
1.4 隐藏细节并创建公共接口 10
1.5 组合 13
1.6 继承 16
1.6.1 继承提供抽象 19
1.6.2 多重继承 19
1.7 案例学习 21
1.7.1 简介和问题概述 22
1.7.2 上下文视图 24
1.7.3 逻辑视图 27
1.7.4 过程视图 29
1.7.5 开发视图 31
1.7.6 物理视图 33
1.7.7 结论 34
1.8 回顾 35
1.9 练习 35
1.10 总结 36
第2章 Python的对象 37
2.1 类型提示 37
2.2 创建Python的类 43
2.2.1 添加属性 44
2.2.2 让它做点什么 45
2.2.3 初始化对象 49
2.2.4 类型提示和默认值 52
2.2.5 使用文档字符串 53
2.3 模块和包 56
2.3.1 组织模块 59
2.3.2 组织模块内容 63
2.4 谁可以访问我的数据 68
2.5 第三方库 69
2.6 案例学习 72
2.6.1 逻辑视图 72
2.6.2 样本和状态 74
2.6.3 样本状态转换 75
2.6.4 类的职责 80
2.6.5 TrainingData类 81
2.7 回顾 85
2.8 练习 85
2.9 总结 86
第3章 当对象相似时 87
3.1 基本继承 88
3.1.1 扩展内置对象 91
3.1.2 重写和super 94
3.2 多重继承 96
3.2.1 钻石型继承问题 100
3.2.2 不同集合的参数 107
3.3 多态 110
3.4 案例学习 114
3.4.1 逻辑视图 115
3.4.2 另一种距离算法 120
3.5 回顾 122
3.6 练习 122
3.7 总结 123
第4章 异常捕获 124
4.1 抛出异常 125
4.1.1 抛出一个异常 127
4.1.2 异常的作用 129
4.1.3 处理异常 131
4.1.4 异常的层级 138
4.1.5 定义我们自己的异常 139
4.1.6 异常并不是例外 142
4.2 案例学习 146
4.2.1 上下文视图 147
4.2.2 过程视图 148
4.2.3 什么可能出错 149
4.2.4 错误的行为 150
4.2.5 通过CSV文件创建样本 151
4.2.6 验证枚举值 155
4.2.7 读取CSV文件 157
4.2.8 不要重复你自己 159
4.3 回顾 160
4.4 练习 161
4.5 总结 162
第5章 何时使用面向对象编程 163
5.1 将对象看作对象 163
5.2 通过属性向类数据添加行为 170
5.2.1 属性的细节 173
5.2.2 装饰器——另一种创建属性的方法 176
5.2.3 决定何时使用属性 177
5.3 管理器对象 180
5.3.1 删除重复的代码 186
5.3.2 实践 188
5.4 案例学习 192
5.4.1 输入验证 192
5.4.2 输入分块 195
5.4.3 样本的类层级 196
5.4.4 purpose枚举类 198
5.4.5 Property setters 201
5.4.6 重复的if语句 201
5.5 回顾 202
5.6 练习 202
5.7 总结 203
第6章 抽象基类和运算符重载 204
6.1 创建抽象基类 206
6.1.1 collections模块中的抽象基类 208
6.1.2 抽象基类和类型提示 211
6.1.3 collections.abc模块 212
6.1.4 创建自己的抽象基类 219
6.1.5 揭开魔法的神秘面纱 224
6.2 运算符重载 225
6.3 扩展内置类 232
6.4 元类 235
6.5 案例学习 241
6.5.1 用两个子列表扩展list类 241
6.5.2 分割的洗牌策略 244
6.5.3 分割的增量策略 246
6.6 回顾 249
6.7 练习 250
6.8 总结 251
第7章 Python的数据结构 252
7.1 空对象 252
7.2 元组和命名元组 254
使用typing.NamedTuple的命名元组 257
7.3 数据类 260
7.4 字典 264
7.4.1 字典的用例 270
7.4.2 使用defaultdict 271
7.5 列表 275
列表排序 278
7.6 集合 285
7.7 3种队列 289
7.8 案例学习 293
7.8.1 逻辑模型 294
7.8.2 冻结的数据类 297
7.8.3 NamedTuple类 300
7.8.4 结论 303
7.9 回顾 304
7.10 练习 304
7.11 总结 306
第8章 面向对象编程和函数式编程 307
8.1 Python的内置函数 307
8.1.1 len()函数 308
8.1.2 reversed()函数 309
8.1.3 enumerate()函数 310
8.2 方法重载的另一种方式 312
8.2.1 参数的默认值 314
8.2.2 可变参数列表 319
8.2.3 参数解包 326
8.3 函数也是对象 328
8.3.1 函数对象和回调函数 330
8.3.2 用函数给类打补丁 336
8.3.3 可调用对象 338
8.4 文件I/O 340
把它放在上下文中 343
8.5 案例学习 348
8.5.1 处理概述 348
8.5.2 分割数据 350
8.5.3 重新思考分类 351
8.5.4 partition()函数 354
8.5.5 一次性分割 355
8.6 回顾 358
8.7 练习 359
8.8 总结 360
第9章 字符串、序列化和文件路径 361
9.1 字符串 362
9.1.1 字符串操作 363
9.1.2 字符串格式化 366
9.1.3 字符串是Unicode 377
9.2 正则表达式 383
9.2.1 模式匹配 385
9.2.2 用正则表达式解析信息 394
9.3 文件系统路径 398
9.4 序列化对象 402
9.4.1 定制pickle 405
9.4.2 用JSON序列化对象 408
9.5 案例学习 411
9.5.1 CSV格式设计 412
9.5.2 CSV字典阅读器 413
9.5.3 CSV列表阅读器 416
9.5.4 JSON序列化 418
9.5.5 用换行符分隔的JSON 420
9.5.6 JSON验证 421
9.6 回顾 424
9.7 练习 424
9.8 总结 426
第10章 迭代器模式 427
10.1 设计模式简介 427
10.2 迭代器 428
迭代器协议 429
10.3 推导式 432
10.3.1 列表推导式 432
10.3.2 集合和字典推导式 435
10.3.3 生成器表达式 436
10.4 生成器函数 439
10.4.1 通过另一个可迭代对象产生元素 444
10.4.2 生成器堆栈 446
10.5 案例学习 450
10.5.1 相关集合知识 451
10.5.2 多分区 452
10.5.3 测试 457
10.5.4 基本的KNN算法 459
10.5.5 使用bisect模块的KNN 460
10.5.6 使用headq模块的KNN 462
10.5.7 结论 462
10.6 回顾 465
10.7 练习 465
10.8 总结 467
第11章 通用设计模式 468
11.1 装饰器模式 469
11.1.1 装饰器模式示例 470
11.1.2 Python中的装饰器 478
11.2 观察者模式 482
观察者模式示例 483
11.3 策略模式 487
11.3.1 策略模式示例 488
11.3.2 Python中的策略模式 492
11.4 命令模式 493
命令模式示例 494
11.5 状态模式 499
11.5.1 状态模式示例 500
11.5.2 状态模式与策略模式 508
11.6 单例模式 509
单例模式的实现 510
11.7 案例学习 515
11.8 回顾 524
11.9 练习 525
11.10 总结 526
第12章 高级设计模式 527
12.1 适配器模式 527
适配器模式示例 529
12.2 外观模式 533
外观模式示例 534
12.3 享元模式 538
12.3.1 Python中的享元模式示例 540
12.3.2 包含多条消息的缓冲区 547
12.3.3 使用Python的__slots__优化内存 549
12.4 抽象工厂模式 551
12.4.1 抽象工厂模式示例 552
12.4.2 Python中的抽象工厂模式 558
12.5 组合模式 559
组合模式示例 561
12.6 模板模式 567
模板模式示例 568
12.7 案例学习 574
12.8 回顾 577
12.9 练习 577
12.10 总结 579
第13章 测试面向对象的程序 580
13.1 为什么要测试 580
13.1.1 测试驱动开发 582
13.1.2 测试目标 583
13.1.3 测试模式 584
13.2 使用unittest进行单元测试 586
13.3 使用pytest进行单元测试 588
13.3.1 pytest的设置和清理函数 591
13.3.2 pytest用于设置和清理的fixture 594
13.3.3 更高阶的fixture 599
13.3.4 用pytest跳过测试 606
13.4 使用Mock模拟对象 608
13.4.1 其他打补丁技术 612
13.4.2 sentinal对象 615
13.5 进行多少测试才是足够的 617
13.6 开发和测试 621
13.7 案例学习 622
13.7.1 距离算法类的单元测试 623
13.7.2 Hyperparameter类的单元测试 629
13.8 回顾 633
13.9 练习 634
13.10 总结 636
第14章 并发 637
并发处理的背景 638
14.1 线程 640
线程的许多问题 642
14.2 多进程 644
14.2.1 多进程池 647
14.2.2 队列 651
14.2.3 多进程的问题 656
14.3 future 657
14.4 AsyncIO 662
14.4.1 AsyncIO实战 663
14.4.2 读取AsyncIO future 665
14.4.3 网络AsyncIO 666
14.4.4 日志编写演示 674
14.4.5 AsyncIO客户端 677
14.5 哲学家用餐问题 681
14.6 案例学习 685
14.7 回顾 690
14.8 练习 690
14.9 总结 692
1.1 面向对象简介 1
1.2 对象和类 3
1.3 定义属性和行为 6
1.3.1 用数据描述对象的状态 6
1.3.2 行为就是动作 9
1.4 隐藏细节并创建公共接口 10
1.5 组合 13
1.6 继承 16
1.6.1 继承提供抽象 19
1.6.2 多重继承 19
1.7 案例学习 21
1.7.1 简介和问题概述 22
1.7.2 上下文视图 24
1.7.3 逻辑视图 27
1.7.4 过程视图 29
1.7.5 开发视图 31
1.7.6 物理视图 33
1.7.7 结论 34
1.8 回顾 35
1.9 练习 35
1.10 总结 36
第2章 Python的对象 37
2.1 类型提示 37
2.2 创建Python的类 43
2.2.1 添加属性 44
2.2.2 让它做点什么 45
2.2.3 初始化对象 49
2.2.4 类型提示和默认值 52
2.2.5 使用文档字符串 53
2.3 模块和包 56
2.3.1 组织模块 59
2.3.2 组织模块内容 63
2.4 谁可以访问我的数据 68
2.5 第三方库 69
2.6 案例学习 72
2.6.1 逻辑视图 72
2.6.2 样本和状态 74
2.6.3 样本状态转换 75
2.6.4 类的职责 80
2.6.5 TrainingData类 81
2.7 回顾 85
2.8 练习 85
2.9 总结 86
第3章 当对象相似时 87
3.1 基本继承 88
3.1.1 扩展内置对象 91
3.1.2 重写和super 94
3.2 多重继承 96
3.2.1 钻石型继承问题 100
3.2.2 不同集合的参数 107
3.3 多态 110
3.4 案例学习 114
3.4.1 逻辑视图 115
3.4.2 另一种距离算法 120
3.5 回顾 122
3.6 练习 122
3.7 总结 123
第4章 异常捕获 124
4.1 抛出异常 125
4.1.1 抛出一个异常 127
4.1.2 异常的作用 129
4.1.3 处理异常 131
4.1.4 异常的层级 138
4.1.5 定义我们自己的异常 139
4.1.6 异常并不是例外 142
4.2 案例学习 146
4.2.1 上下文视图 147
4.2.2 过程视图 148
4.2.3 什么可能出错 149
4.2.4 错误的行为 150
4.2.5 通过CSV文件创建样本 151
4.2.6 验证枚举值 155
4.2.7 读取CSV文件 157
4.2.8 不要重复你自己 159
4.3 回顾 160
4.4 练习 161
4.5 总结 162
第5章 何时使用面向对象编程 163
5.1 将对象看作对象 163
5.2 通过属性向类数据添加行为 170
5.2.1 属性的细节 173
5.2.2 装饰器——另一种创建属性的方法 176
5.2.3 决定何时使用属性 177
5.3 管理器对象 180
5.3.1 删除重复的代码 186
5.3.2 实践 188
5.4 案例学习 192
5.4.1 输入验证 192
5.4.2 输入分块 195
5.4.3 样本的类层级 196
5.4.4 purpose枚举类 198
5.4.5 Property setters 201
5.4.6 重复的if语句 201
5.5 回顾 202
5.6 练习 202
5.7 总结 203
第6章 抽象基类和运算符重载 204
6.1 创建抽象基类 206
6.1.1 collections模块中的抽象基类 208
6.1.2 抽象基类和类型提示 211
6.1.3 collections.abc模块 212
6.1.4 创建自己的抽象基类 219
6.1.5 揭开魔法的神秘面纱 224
6.2 运算符重载 225
6.3 扩展内置类 232
6.4 元类 235
6.5 案例学习 241
6.5.1 用两个子列表扩展list类 241
6.5.2 分割的洗牌策略 244
6.5.3 分割的增量策略 246
6.6 回顾 249
6.7 练习 250
6.8 总结 251
第7章 Python的数据结构 252
7.1 空对象 252
7.2 元组和命名元组 254
使用typing.NamedTuple的命名元组 257
7.3 数据类 260
7.4 字典 264
7.4.1 字典的用例 270
7.4.2 使用defaultdict 271
7.5 列表 275
列表排序 278
7.6 集合 285
7.7 3种队列 289
7.8 案例学习 293
7.8.1 逻辑模型 294
7.8.2 冻结的数据类 297
7.8.3 NamedTuple类 300
7.8.4 结论 303
7.9 回顾 304
7.10 练习 304
7.11 总结 306
第8章 面向对象编程和函数式编程 307
8.1 Python的内置函数 307
8.1.1 len()函数 308
8.1.2 reversed()函数 309
8.1.3 enumerate()函数 310
8.2 方法重载的另一种方式 312
8.2.1 参数的默认值 314
8.2.2 可变参数列表 319
8.2.3 参数解包 326
8.3 函数也是对象 328
8.3.1 函数对象和回调函数 330
8.3.2 用函数给类打补丁 336
8.3.3 可调用对象 338
8.4 文件I/O 340
把它放在上下文中 343
8.5 案例学习 348
8.5.1 处理概述 348
8.5.2 分割数据 350
8.5.3 重新思考分类 351
8.5.4 partition()函数 354
8.5.5 一次性分割 355
8.6 回顾 358
8.7 练习 359
8.8 总结 360
第9章 字符串、序列化和文件路径 361
9.1 字符串 362
9.1.1 字符串操作 363
9.1.2 字符串格式化 366
9.1.3 字符串是Unicode 377
9.2 正则表达式 383
9.2.1 模式匹配 385
9.2.2 用正则表达式解析信息 394
9.3 文件系统路径 398
9.4 序列化对象 402
9.4.1 定制pickle 405
9.4.2 用JSON序列化对象 408
9.5 案例学习 411
9.5.1 CSV格式设计 412
9.5.2 CSV字典阅读器 413
9.5.3 CSV列表阅读器 416
9.5.4 JSON序列化 418
9.5.5 用换行符分隔的JSON 420
9.5.6 JSON验证 421
9.6 回顾 424
9.7 练习 424
9.8 总结 426
第10章 迭代器模式 427
10.1 设计模式简介 427
10.2 迭代器 428
迭代器协议 429
10.3 推导式 432
10.3.1 列表推导式 432
10.3.2 集合和字典推导式 435
10.3.3 生成器表达式 436
10.4 生成器函数 439
10.4.1 通过另一个可迭代对象产生元素 444
10.4.2 生成器堆栈 446
10.5 案例学习 450
10.5.1 相关集合知识 451
10.5.2 多分区 452
10.5.3 测试 457
10.5.4 基本的KNN算法 459
10.5.5 使用bisect模块的KNN 460
10.5.6 使用headq模块的KNN 462
10.5.7 结论 462
10.6 回顾 465
10.7 练习 465
10.8 总结 467
第11章 通用设计模式 468
11.1 装饰器模式 469
11.1.1 装饰器模式示例 470
11.1.2 Python中的装饰器 478
11.2 观察者模式 482
观察者模式示例 483
11.3 策略模式 487
11.3.1 策略模式示例 488
11.3.2 Python中的策略模式 492
11.4 命令模式 493
命令模式示例 494
11.5 状态模式 499
11.5.1 状态模式示例 500
11.5.2 状态模式与策略模式 508
11.6 单例模式 509
单例模式的实现 510
11.7 案例学习 515
11.8 回顾 524
11.9 练习 525
11.10 总结 526
第12章 高级设计模式 527
12.1 适配器模式 527
适配器模式示例 529
12.2 外观模式 533
外观模式示例 534
12.3 享元模式 538
12.3.1 Python中的享元模式示例 540
12.3.2 包含多条消息的缓冲区 547
12.3.3 使用Python的__slots__优化内存 549
12.4 抽象工厂模式 551
12.4.1 抽象工厂模式示例 552
12.4.2 Python中的抽象工厂模式 558
12.5 组合模式 559
组合模式示例 561
12.6 模板模式 567
模板模式示例 568
12.7 案例学习 574
12.8 回顾 577
12.9 练习 577
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第13章 测试面向对象的程序 580
13.1 为什么要测试 580
13.1.1 测试驱动开发 582
13.1.2 测试目标 583
13.1.3 测试模式 584
13.2 使用unittest进行单元测试 586
13.3 使用pytest进行单元测试 588
13.3.1 pytest的设置和清理函数 591
13.3.2 pytest用于设置和清理的fixture 594
13.3.3 更高阶的fixture 599
13.3.4 用pytest跳过测试 606
13.4 使用Mock模拟对象 608
13.4.1 其他打补丁技术 612
13.4.2 sentinal对象 615
13.5 进行多少测试才是足够的 617
13.6 开发和测试 621
13.7 案例学习 622
13.7.1 距离算法类的单元测试 623
13.7.2 Hyperparameter类的单元测试 629
13.8 回顾 633
13.9 练习 634
13.10 总结 636
第14章 并发 637
并发处理的背景 638
14.1 线程 640
线程的许多问题 642
14.2 多进程 644
14.2.1 多进程池 647
14.2.2 队列 651
14.2.3 多进程的问题 656
14.3 future 657
14.4 AsyncIO 662
14.4.1 AsyncIO实战 663
14.4.2 读取AsyncIO future 665
14.4.3 网络AsyncIO 666
14.4.4 日志编写演示 674
14.4.5 AsyncIO客户端 677
14.5 哲学家用餐问题 681
14.6 案例学习 685
14.7 回顾 690
14.8 练习 690
14.9 总结 692
展开全部
Python面向对象编程(第4版) 作者简介
Steven Lott从计算机还是昂贵且稀有的大型设备时就开始编程。他在高科技领域工作了几十年，接触到了许多思想和技术，包括一些不那么好的技术，但其中绝大多数技术是有用的，有助于发展其他技术。Steven Lott自20世纪90年代以来一直在使用Python，开发了各种工具和应用程序。他为Packt出版社撰写了多本图书，包括《Python面向对象编程指南》、《Python经典实例》和《Python函数式编程》。他是一位技术狂人，生活在常年停靠于美国东海岸的一艘船上。他的生活就像这句格言：不要回家，除非你有故事可讲。Dusty Phillips是一位加拿大作家和软件开发人员。他的职业生涯丰富多彩，他曾在大型政府机构、大型社交网络公司工作，也曾在只有两个人的创业公司工作，还曾在规模介于二者之间的机构或公司工作。除了《Python面向对象编程》，Dusty还在O’ Reilly出版社出版了Creating Apps in Kivy一书。他现在专注于写小说。
麦叔，本名李彦强，毕业于浙江大学计算机系，现任某世界头部资产管理公司中国区技术负责人。他是Python和AI技术的爱好者和传播者，同时也是浙江省人工智能学会的理事。麦叔的自媒体账号“麦叔编程”在全网拥有超过10万名粉丝。他在人民邮电出版社出版了《麦叔带你学Python》和《Python办公效率手册》。此外，他还与香港科技大学等高校的老师联合开发了多套深度学习和机器学习课程。麦叔曾多次受邀在北京大学、华为等高校和企业进行人工智能相关技术的分享。他出生于山东，现主要生活在杭州，爱好长跑和爬山，曾多次完成半程马拉松和全程马拉松比赛，并登顶过三山五岳。
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