第1章 Python数据模型
第2章 序列构成的数组
对切片 slice 赋值改善可读性
num = slice(0,3)
[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c'][num]
第3章 字典和集合
第4章 文本和字节序列
bytes -> str 解码(decode)输入的字符序列
100% str 只处理文本
str -> bytes 编码(encode)输出的文本
第5章 一等函数
第6章 使用一等函数实现设计模式
第7章 函数装饰器和闭包
导入时 运行时
Python不要求声明变量，但是假定在函数定义体中赋值的变量是局部变量
第8章 对象引用、可变性和垃圾回收
变量是标注，而不是盒子
元组的不可变性其实是指tuple数据结构的物理内容（即保存的引用）不可变，与引用的对象无关
浅复制：复制了最外层容器，副本中的元素是源容器中元素的引用 深复制：副本不共享内部对象的引用
# 默认参数是函数对象的一个属性，如果它是
In [1]: def acc(a=[]):
...: a.append(1)
...:
...: acc()
...: acc()
...: acc.__defaults__
...:
Out[1]: ([1, 1],)
del语句删除名称，而不是对象
每个对象会统计有多少引用指向自己，当引用计数归零时，对象立即就被销毁。Cpython会在对象上调用__del__方法（如果定义了），然后释放分配给对象的内存。
弱引用不会增加对象的引用数量。引用的目标对象称为所指对象(referent)。因此我们说，弱引用不会妨碍所指对象被当作垃圾回收。
第9章 符合Python风格的对象
# 设置x为只读属性
class C:
def __init__(self, x):
self.__x = float(x)
@property
def x(self):
return self.__x
创建可散列的类型，需要正确地实现__hash__和__eq__方法
实例的私有变量(private)以双下划线开头，只能内部访问，如__name, 一般内部访问为self.__name，在外部可用_类名__name访问, 通过dir(实例)可以查看到
Python在各个实例中名为__dict__的字典里存储实例属性，为了使底层的散列表提升访问速度，字典会消耗大量内存，如果要处理数百万个属性不多的实例，通过__solts__类属性，让解释器在元组中存储实例属性，从而节省内存。__solts__是一个类属性，它的值为一个由字符串构成的可迭代对象，其中各个元素表示各个实例属性。
类属性__weakref__可以让对象支持弱引用(用户自定义的类中默认有__weakref__属性)，如果类中定义了__solts__属性，为了让实例可以作为弱引用的目标，要把__weakref__加入__solts__中。
解释器会忽略继承来的__solts__
Python有个很独特的特性：类属性可用于为实例属性提供默认值。但当显式的设置实例属性后，实例属性会覆盖类属性
第10章 序列的修改、散列和切片
Python的序列协议只需要__len__和__getitem__两个方法。
seq[a:b:c]的工作原理：创建slice(a, b, c)对象，交给__getitem__方法处理。
属性查找失败后，解释器会调用__getattr__方法。 getattr(self, name)
多数时候，如果实现了__getattr__方法，那么也要实现__setattr__方法，以防对象的行为不一致。
第11章 接口：从协议到抽象基类
接口是对象公开方法的子集，让对象在系统中扮演特定的角色。(比如实现特定方法的对象，可视为“文件类对象”、“可迭代对象”等。golang的interface更能表示这种思想。)
猴子补丁：在运行时修改类或模块，而不改动源码。
"""猴子补丁示例"""
class C:
def __init__(self, values):
self.values = values
## 在控制台运行
>> c = C([1,2,3])
>> def set_value(c, position, value):
.. c.values[position] = value
>> C.__setitem__ = set_value
>> c[0] = 4
>> c.values
[4, 2, 3]
鸭子类型：对象的类型无关紧要，只要实现了特定的协议，就可进行相应的操作。(比如实现了__iter__方法，就可视为实现了“迭代器协议”，就可用for _ in _进行迭代操作)
抽象基类中的具体方法只能依赖抽象基类定义的接口(即只能使用抽象基类中的其他具体方法、抽象方法或特性)
子类必须实现抽象方法
白鹅类型：借助白鹅类型，可以使用抽象基类声明接口，而且类可以子类化抽象基类或使用抽象基类注册。即使不继承，也有办法把一个类注册为抽象的虚拟子类。这样做时，我们保证注册的类忠实的实现了抽象基类定义的接口。(即使不注册，抽象基类也能把一个类识别为虚拟子类)
魔法方法__subclasshook__可以让抽象基类识别没有注册为子类的类。
类的继承关系在一个特殊的类属性中指定————__mro__，即Method Resolution Order。这个属性按顺序列出类及其超类，Python会按照这个顺序搜索方法。
-
强类型和弱类型:
如果一门语言很少隐式转换类型，说明他是强类型语言；如果经常这么做，说明它是弱类型语言。Java、C++和Python是强类型语言。PHP、JavaScript和Perl是弱类型语言。 -
静态类型和动态类型
在编译时检查类型的语言是静态类型语言，在运行时检查类型的语言是动态类型语言。静态类型需要声明类型（有些现代语言使用类型推导避免部分类型声明）。
Python是动态强类型语言
第12章 继承的优缺点
直接子类化内置类型(如dict、list或str)容易出错，因为内置类型的方法通常会忽略用户覆盖的方法。不要子类化内置类型，用户自定义的类应该继承collections模块中的类，例如UserDict、UserList和UserString。
# 超类中的方法可以直接调用，此时要把实例作为显式参数传入。
class C:
def ping(self):
print('ping', self)
class D(C):
pass
d = D()
C.ping(d)
类都有一个名为__mro__的属性，它的值是一个元组，按照Method Resolution Order列出各个超类，从当前类一直向上，直到object类。
若想把方法调用委托给超类，推荐使用内置的super().method()/super(SonName, self).method()。然而，有时可能需绕过方法解析顺序，直接调用某个超类的方法，此时可以使用Parent.method(self)。
方法解析顺序不仅考虑继承图，还考虑子类声明中列出超类的顺序。
方法解析顺序使用C3算法计算
第11章 正确重载运算符
实现一元运算符和中缀运算符的特殊方法一定不能修改操作数。使用这些运算符的表达式期待的结果是新对象。
对a+b，先检查a有__add__方法且返回值不是NotImplemented，调用a.__add__(b)；否则检查b有__radd__方法且返回值不是NotImplemented，调用b.__radd__(a)；否则抛出TypeError。
NotImplemented是特殊的单例值，return；NotImplementedError是与异常，raise
__eq__的后备机制是返回id(a) == id(b)；__ne__的后备机制是返回not (a == b)
如果一个类没有实现就地运算符，增量赋值运算符就只是语法糖：a += b的作用与a = a + b完全一样。对不可变类型来说，这是预期的行为(创建了新实例)。
增量赋值特殊方法(?就地运算)返回self
一般来说，如果中缀运算符的正向方法（如__mul__）只处理与self属于同一类型的操作数，那就无需实现对应的反向方法（如__rmul__），因为按照定义，反向向方法是为了处理类型不同的操作数。
第14章 可迭代的对象、迭代器和生成器
Python解释器需要迭代对象x时，会自动调用iter(x)。
内置的iter函数有以下作用：
- 检查对象是否实现了
__iter__方法，如果实现了就调用它，获取一个迭代器。 - 如果没有实现
__iter__方法，但是实现了__getitem__方法，Python会创建一个迭代器，尝试按顺序（从索引0开始）获取元素。 - 如果尝试失败，Python抛出
TypeError异常，通常会提示”C object is not iterable”。
任何Python序列可迭代的原因是，它们都实现了__getitem__方法，标准的序列也都实现了__iter__方法。
从Python 3.4开始，检查对象x能否迭代，最准确的办法是：调用iter(x)函数，如果不可迭代，再处理TypeError异常。
可迭代的对象(Iterable)：对象实现了能返回迭代器的__iter__方法，或对象实现了__getitem__方法，而且其参数是从0开始的索引。
迭代器(Iterator)：实现了__next__和__iter__方法。
Python从可迭代的对象中获取迭代器。
s = 'ABC'
for char in s:
print(char)
# 上述代码相当于
s = 'ABC'
it = iter(s)
while True:
try:
print(next(it))
except StopIteration:
del it
break
Iterable有个__iter__方法，每次都实例化一个新的Iterator；而Iterator要实现__next__方法，返回单个元素，此外还要实现__iter__方法，返回Iterator本身。
Iterable[__iter__]
|
|构建
v
Iterator[__next__, __iter__]
Iterator的__iter__方法返回self，以便在应该使用Iterable对象的地方使用迭代器。
检查对象x是否为Iterator最好的方法是调用isinstance(x, abc.Iterator)。
生成器函数定义体内的return语句会触发生成器对象抛出StopIteration异常。
第15章 上下文管理器和else块
EAFP(easier to ask for forgiveness than permission)：先假定(try)存在有效的键或属性，如果假定不成立，那么捕获异常(except)。
LBYL(look before you leap)：在调用函数或查找属性或键之前显式测试(if)前提条件。
与函数和模块不同，with块没有定义新的作用域。
__enter__(self)、__exit__(self, exc_type, exc_value, traceback)
在使用@contextmanager装饰的生成器中，yield语句的作用是把函数的定义体分成两个部分：yield语句前面的所有代码在with块开始时(即解释器调用__enter__方法时)执行，yield语句后面的代码在with语句结束时(即调用__exit__方法时)执行。
第16章 协程
从根本上把yield视为流程控制的方式，这样就好理解协程了。关键的一点是，协程在yield关键字所在的位置暂停执行
预激(prime)：最先调用next(coro)函数这一步，让协程向前执行到第一个yield表达式，准备好作为活跃的协程使用。
# 预激协程的装饰器
from functools import wraps
def coroutine(func):
@wraps(func)
def primer(*args, **kwargs):
gen = func(*args, **kwargs)
next(gen)
return gen
return primer
使用yield from句法调用协程时，会自动预激，因此与上例的@coroutine装饰器不兼容。asyncio.coroutine装饰器(async)不会预激协程，因此兼容yield from句法(await)。
协程中未处理的异常会向上冒泡，传给next函数或send方法的调用方（即触发协程的对象）。
协程发生并抛出异常后，协程会终止。试图重新激活协程会抛出StopIteration异常。
# 致使生成器在暂停的yield表达式处抛出异常。
generator.throw(exc_type[, exc_value[, traceback]])
# 致使生成器在暂停的yield表达式处抛出GeneratorExit异常。如果生成器没有处理这个异常，或抛出StopIteration异常，调用方不会报错。
generator.close()
生成器中的return result语句会抛出StopIteration(result)异常，这样调用方可以从异常的value属性中获取result。(yield from能自动处理)
# 从`StopIteration`的`value`中获取协程用`return`返回的值。
try:
coro.send(None)
except StopIteration as exc:
result = exc.value
yield from结构会在内部自动捕获StopIteration异常，还会把value属性的值变成yield from表达式的值。
- 子生成器(用
yield from激活) - 委派生成器(在定义体中使用
yield from) - 客户代码(使用
send,next,throw,close驱动整个过程)
客户代码 委派生成器 子生成器
+------+ +----------+ +--------+
| |--send-->| |--------->| |
| |<--------| |<-yield---| |
| |--throw->| |--------->| |
| |--close->| |--------->| |
+------+ +----------+ +--------+
RESULT = yield from EXPR
# 相当于如下伪码：
_i = iter(EXPR)
try:
_y = next(_i)
except StopIteration as _e:
_r = _e.value
else:
while True:
_s = yield _y
try:
_y = _i.send(_s)
except StopIteration as _e:
_r = _e.value
break
RESULT = _r
事件驱动框架的运作方式：在单个线程中使用一个主循环驱动协程执行并发活动。使用协程做面向事件编程时，协程会不断把控制权让步给主循环，激活并向前运行其他协程，从而执行各个并发活动。
协作式多任务：协程显式自主地把控制权让步给中央调度程序。
抢占式多任务(多线程)：调度程序可以在任何时刻暂停线程（即使在执行一个语句的过程中），把控制权让给其他线程。
第17章 使用期物(future)处理并发
期物(future)：期物指一种对象，表示异步执行的操作。
defer, promise
GIL: Global Interpreter Lock
CPython解释器本身就不是线程安全的，因此有全局解释器锁(GIL)，一次只允许使用一个线程执行Python字节码。
标准库中所有执行阻塞型I/O操作的函数，在等待操作系统返回结果时都会释放GIL。
第18章 使用asyncio包处理并发
asyncio包使用事件循环驱动的协程实现并发。
调度程序任何时候都能中断线程，需要使用锁来保护程序中的重要部分，防止多步操作在执行的过程中中断，防止数据处于无效状态；而协程只会在yield处中断，任意时刻只有一个协程在运行，具有自同步的能力。
能够安全地取消协程的原因：按照定义协程只能在暂停yield处取消，因此可以处理CancelledError异常，执行清理操作。
在asyncio包中，yield from的作用是把控制权还给事件循环。
在一个单线程程序中使用主循环依次激活队列里的协程，各个协程向前执行几步，然后把控制权让给主循环，主循环在激活队列里的下一个协程。
使用asyncio包时，我们编写的异步代码中包含由asyncio本身驱动的协程（即委派生成器），而生成器最终把职责委托给asyncio包或第三方库（如aiohttp）中的协程。
有两种方法能避免阻塞型调用中止整个应用程序的进程：
- 在单独的线程中运行各个阻塞型操作
- 把每个阻塞型操作转换成非阻塞的异步调用
- 回调
- 协程
第19章 动态属性和特性
在Python中，数据的属性和处理数据的方法统称属性（attribute）。其实，方法只是可调用的属性。
仅当无法使用常规的方式获取属性（即在实例、类或超类中找不到指定的属性），解释器才会调用特殊的__getattr__方法。
用于构建实例的是特殊方法__new__：这是个类方法（使用特殊方式处理，因此不必使用@classmethod装饰器），必须返回一个实例。返回的实例会作为第一个参数（即self）传给__init__方法。因此调用__init__方法时要传入实例，而且禁止返回任何值，所以__init__方法其实是“初始化方法”。真正的构造方法是__new__。
__new__方法也可以返回其他类的实例，此时，解释器不会调用__init__方法。
# 构建对象的伪代码
def object_maker(the_class, some_arg):
new_object = the_class.__new__(some_arg)
if isinstance(new_object, the_class):
the_class.__init__(new_object, some_arg)
return new_object
# 下述两个语句的作用基本等效
x = Foo('bar')
x = object_maker(Foo, 'bar')
对象的__dict__属性中存储着对象的属性——前提是类中没有声明__slots__属性。因此，更新实例的__dict__属性，把值设为一个映射，能快速地在那个实例中创建一堆属性。
第20章 属性描述符
descr.get(self, obj, type=None) -> value
descr.set(self, obj, value) -> None
descr.delete(self, obj) -> None
https://docs.python.org/3/howto/descriptor.html
第21章 类元编程
所有类都是 type 的实例，但是元类还是 type 的子类，因此可以作为制造类的工厂
其中三个属性在本书中已经见过多次： mro 、 class 和 name 。此外，还有以下 属性。 cls.bases 由类的基类组成的元组。 cls.qualname Python 3.3 新引入的属性，其值是类或函数的限定名称，即从模块的全局作用域到类的 点分路径。例如，在示例 21-6 中，内部类 ClassTwo 的 qualname 属性，其值是字符 串 ‘ClassOne.ClassTwo’ ，而 name 属性的值是 ‘ClassTwo’ 。这个属性的规范是“PEP 3155 — Qualified name for classes and functions”（https://www.python.org/dev/peps/pep-3155/）。 cls.subclasses() 这个方法返回一个列表，包含类的直接子类。这个方法的实现使用弱引用，防止在超类 和子类（子类在 bases 属性中储存指向超类的强引用）之间出现循环引用。这个方 法返回的列表中是内存里现存的子类。 cls.mro() 构建类时，如果需要获取储存在类属性 mro 中的超类元组，解释器会调用这个方 法。元类可以覆盖这个方法，定制要构建的类解析方法的顺序。