前言

「如何学习编程」每个人都有自己的答案，在我初学 Python 的时候，我就非常关注大神们的学习方式和成长之路。工作这么些年过来，我发现大家入门和学习的共同点非常统一：读书、看源码、高频率的实践和动手，对于现在的同学还可以选择看视频。

在我的印象里面，大神 TJ Holowaychuk 的学习方法让我记忆深刻，大概 4-5 年前我看过一个介绍，但是找不到印象里的那篇了，只找到了这篇 TJ Holowaychuk 是怎样学习编程的？ 。TJ 的学习方法很特别：

也不读书，从不去听课，我就是去阅读别人的代码，并搞清楚那些代码是如何工作的。

而《Python 3 学习笔记（上卷）》作者雨痕在我印象里面就是这样通过阅读 CPython 源代码来学习 Python 的。

qyuhen/book

雨痕前辈从 1996 年开始从事计算机软件开发工作，从 2006 年接触 Python，他的 qyuhen/book 在 2013 年的时候就已经非常知名了。这个项目下是除了 Python 笔记，还有 Go，C 方面的学习笔记。

第一次阅读《Python 学习笔记》就被它的内容吸引，虽然只是作者的学习笔记，但是依然不影响对于学习 Python 的开发者的意义，我觉得这个笔记有 2 个显著的特点：

  1. 从解释器和 CPython 源码实现的角度剖析语言语法
  2. 通过在交互环境中的实验去证明和验证细节，获得结论

可以说这本书对 13 年的我来说，有很大的帮助。当然这个笔记里面还有一些有意思的点，我在 14 年的 Python 高级编程 分享中 PPT 一上来就引用了这个笔记中提到的怎么让 Python 支持 end:

__builtins__.end = None

def test(x):
    if x > 0:
        print "a"
    else:
        print "b"
    end
end


def main():
    test(1)
    print('I can use end!')
end

嗯，这不是 ruby。其实能这么写的根本原因就是 end 被解释成了 None，写成什么都可以：

__builtins__.endif = None

def test(x):
    if x > 0:
        return True
    endif

test(1)

之后雨痕老师的 《Go 语言学习笔记》 出版了，但是《Python 学习笔记》却没有动静，我既有失望也满怀期待，想必没有考虑出版它是由于这个笔记是针对 Python2.7 的。

但是不要紧，《Python 3 学习笔记（上卷）》来了。

荐书

关注我的同学应该都知道我是不愿意参与荐书的，我得对订阅者负责。我没看过的、觉得不好的书我是不可能推荐给别人的。

目前我正式的荐书只有 《流畅的 Python》 和平时在群里说到的 《python 编程 从入门到实践》 ，《Python 3 学习笔记（上卷）》是我推荐的第三本书。节前就收到了样书，刚刚读完，给大家分享一下读后感。

本书的特点

  1. 书中内容基于目前最新的 Python 3.6 版本，书中提到的一些最新的 Python 内容还很少有中文书或者博客来介绍。在 2018 年这个节点，如果一本新书还在讲 Python 2，反正我是不会买了。
  2. 同样是从解释器和 CPython 源码实现的角度剖析语言语法。市面上大部分的教程都是在告诉你应该怎么用，但是背后隐藏的细节和原理却很少提及，这本书对这些并不避讳，而更像是想弄清楚解释器执行的流程和细节。尤其是在「解释器」章节里面除了从源码上分析 GIL，还有内存分配、垃圾回收和 Python 执行过程的方面的内容。
  3. 配图丰富、简单易懂。同作为图书作者，我很了解做配图是一件很耗时辛苦的事情，既要对配图的内容理解非常深刻，也要让它直观好懂是很难的，这本书这点做的就不错。
  4. 通过在交互环境中的实验去证明和验证细节，获得结论。这是我非常喜欢的方式，作为一个读者用这样的方式学习知识是很轻松愉快的

  5. 概念定义深刻准确。雨痕老师的编程经验非常丰富，对 Python 也很熟悉，对一些知识点的定义和理解非常好。我举 2 个例子：

    1.「包和模块」。有多少人不能清晰区分他俩？我看到很多同学用这 2 个词的时候很随意，这本书里面是这么说的：

    模块 (module) 是顶层代码组织单元，其提供大粒度的封装和复用... 如果说模块用于组织代码，那么包就是用来组织模块的...

    我的感觉是总结非常到位。

    1. 借助生成器切换执行功能，改善程序的结构设计。我举书中列出的 2 个例子，第一个是生产消息模型：
def consumer():
    while True:
        v = yield
        print(f'consume: {v}')


def producer(c):
    for i in range(10, 13):
        c.send(i)



c = consumer()
c.send(None)

producer(c)
c.close()

当然作者也提到如果有多个消费者或者数据处理时间较长，还是建议使用专业的并发方案。第二个是消除回调。我们先看看异步回调的模式：
import time
import threading


def target(request, callback):
    s = time.time()
    request()
    time.sleep(2)
    callback(f'done: {time.time() -s }')


def request():
    print('start')

def callback(x):
    print(x)


def service(request, callback):
    threading.Thread(target=target, args=(request, callback)).start()

我一直不喜欢回调，这种接口设计的方式会让代码和逻辑分散开，维护性很差。如果使用生成器怎么做呢？
def request():
    print('start')
    x = yield
    print(x)


def target(fn):
    try:
        s = time.time()
        g = fn()
        g.send(None)

        time.sleep(2)
        g.send(f'done: {time.time() -s }')
    except StopIteration:
        pass


def service(fn):
    threading.Thread(target=target, args=(fn,)).start()

service(request)

这样就不需要callback性质的额外参数了，通过yield让程序逻辑看起来是串行的。

我要强调一下：这本书并不是适合入门，它假定读者已经有一定的编程和 Python 基础。所以更适合已经熟悉 Python 语言语法，使用 Python 写过程序的开发者，如果你正准备迁移 Python 2 的代码到 Python 3.6 这本书就更值得看一看了。

在上个月发布的 《爱湃森 2017 年度 Python 榜单》 中，我也把这本书放到了 2018 年最值得期待的国内出版的 Python 书籍 的第二位（那会我还没拿到样书），现在看来这本书也物超所值，对我这种 Python 老手来说，看书获取新知识的几率已经不高，但是从这本书里面我还是收获了很多。我举几个印象深刻的例子：

  1. 池化。之前没了解过，就是相同名字可能会重复出现在不同的名字空间里，就有必要共享实例，这样节约内存，也省去了创建新实例的开销，所以 Python 实现了字符串池。
  2. SimpleNamespace。之前我想快速的构建一个结构化的实例会用 namedtuple，但是缺点是它构建出来的是一个类型：
In [5]: Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])  # 构建出来的是一个类，而且传递参数的效果也不直观，field_names需要是一个列表或者空格分割的字符串，不方便
In [6]: p = Point(1, 2)  # 我还得实例化一下Point才能用
In [7]: p.x, p.y
Out[7]: (1, 2)

这样不方面，SimpleNamespace 就可以直接创建实例：

In [8]: from types import SimpleNamespace
In [9]: p = SimpleNamespace(x=1, y=2)
In [10]: p.x, p.y
Out[10]: (1, 2)

这样用起来就方便多了。

  1. 自定义异常类的名字。我以前自定义异常的名字比较随意，XyzException 或者 XyzError 通常有点看心情或者仿之前名字格式，这本书这样说的「内置异常多以 Error 结尾，但建议以 Exception、Error 后缀区分可修复异常和不可修复异常」，我觉得说得对...

上述这几点算是我的读书笔记，详细的还得看书中原文哦。

希望国内能出现越来越多的好书！有能力有想法的同学，可以私信我帮你联系出版社哟

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