Python编程之美：最佳实践指南 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

Python编程之美：最佳实践指南
第1部分 起步
第2部分 步入正题
第3部分 场景化指南
附录A 补充说明
第1部分 起步
第1部分受到了Stuart Ellis的《Windows环境下的Python指南》（http://www.stuartellis.name/articles/python-development-windows/）一文的启发，主要介绍如何搭建一个Python环境，包含以下几章。
第1章，选择一个解释器：对比Python 2和Python 3，并讨论了CPython之外其他可选择的解释器。
第2章，恰当地安装Python：演示如何获取Python、pip和virtualenv。
第3章，搭建开发环境：描述Python开发者最喜爱的一些文本编辑器和集成开发环境。
第1章 选择一个解释器
Python 2与Python 3的状况对比
选择Python解释器时始终存在一个重要的问题：选择Python 2还是Python 3。答案并非像有些人想的那么显而易见（虽然大家对Python 3的关注度与日俱增）。
Python状况的说明如下所示。
●长久以来，Python 2.7都是标准选择。
●Python 3对语言做了重大改变，令有些开发者不开心[1]。
●2020年Python 2.7会进行必要的安全更新（https://www.python.org/dev/peps/pep-0373/）。
●Python 3持续演进，就像过去那些年的 Python 2那样。
至此你应该明白为什么选择Python 2还是Python 3不是一个容易的决定了。
建议
在我们看来，真正精明的人[2]会使用Python 3。但如果你迫于无奈只能使用Python 2，那也没什么，至少你仍然在用Python，以下是我们的建议。
如果你满足下面3个条件之一，那么请使用Python 3。
●你喜爱Python 3。
●你不知道选择哪一个。
●你勇于拥抱变化。
如果你满足下面3个条件之一，那么请使用Python 2。
●你喜爱Python 2，并且对Python 3的未来持悲观态度。
●切换到Python 3会影响软件的稳定性[3]。
●你所依赖的软件要求使用Python 2。
那就选择Python 3吗
如果你正要选择一个Python解释器，也没什么偏见，那么就使用最新的Python 3.x。每个版本都会带来新的标准库模块、安全补丁和问题修复。除非你有特殊原因，比如某个库为Python 2独有，Python 3没有合适的替代库；要求使用某个特定的Python实现；或者Python 2让你（像我们中的某些人一样）欢欣鼓舞，否则都不要使用Python 2。
参照《我能使用Python 3吗》（https://caniusepython3.com/），看看是否有任何你正依赖的Python项目阻拦你采用Python 3。
《Python 2还是Python 3》（http://bit.ly/python2-or-python3），这篇文章清晰地说明了语言标准上不再向后兼容的一些原因，并提供了一些详细说明标准差异的文档链接。
如果你是一个初学者，相比Python版本之间的兼容性问题，还有很多更重要的事情要考虑，那么先使用Python，再考虑版本兼容问题。
Python的不同实现
大家说起Python这个词，通常不仅是指这门语言，也指代了CPython这个实现。Python实际上是一门语言的一个标准规范，实现方式可以多种多样。
不同的实现也许对某些库的兼容性有所不同，或者运行效率存在差异。无论你选择哪种Python实现，纯Python实现的库应该都能正常工作，但那些C实现的库（例如，NumPy）则不然。本节简要介绍几种最流行的Python实现。
本书假定你正在使用Python 3的标准CPython实现，在涉及Python 2时通常也会添加一些说明。
CPython
CPython（http://www.python.org/）是Python的参考性实现 [4]。它用C语言编写，先将Python代码编译成中间字节码，然后在虚拟机上解释执行。CPython对Python包和C扩展模块[5]的兼容性最好。
编写开源Python代码时，如果希望覆盖更多的潜在用户，那么就使用CPython。如果Python包的功能依赖于C扩展，那么CPython是唯一的选择。
因为CPython是参考性实现，所以Python语言的所有版本都用C语言实现过。
Stackless
Stackless Python（https://bitbucket.org/stackless-dev/stackless/wiki/Home）在普通CPython（因此CPython可以使用的库，它也能使用）的基础上打了一个补丁，它将Python解释器与调用栈解耦，从而在某些情况下可以改变代码的执行次序。Stackless引入了tasklet的概念，它可以封装函数，将函数转变成“微线程”，这种微线程可以序列化到磁盘，以便将来执行和调度，默认是轮询执行。
greenlet库为CPython用户实现了这种栈切换功能，在PyPy中也部分实现了这种功能。
PyPy
PyPy（https://pypy.org/）在是用RPython实现的一个Python解释器。RPython是Python语言的一个有限子集，在运行时可以推断出变量类型，因此可以应用某些优化策略。PyPy的特色是JIT编译器，它支持多种编译器后端，比如C、通用中间语言（CIL）及Java虚拟机（JVM）字节码。
PyPy的目标是在提升性能的同时尽可能最大程度地兼容CPython参考性实现。如果想提升Python代码的性能，那么PyPy值得一试。一组基准测试表明目前PyPy的执行速度至少是CPython的5倍。
PyPy支持Python 2.7,PyPy 3则对应Python 3。两个版本都可以从PyPy的下载页（http:// ............

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