深入理解数据类型

到了进阶阶段，还需要关心数据类型，本章节将介绍两个新的数据类型， bytes 和 enum.Enum , bytes 表示字节串，enum.Enum 则是期待已久的枚举类型。 python3.6新增了类型标注，这让python的代码变得更加具有可读性。 接下来将展示如何使用 mypy 结合类型标注对程序进行静态检查， 编写一个装饰器在运行时进行类型检查，此外还将展示字符串格式...

Python内存管理

Python有自己的垃圾回收机制（GC）， 因此， 不必像C和C++程序员一样谨慎小心的使用内存，但这并不意味着可以不关心内存。 了解Python对内存的管理，有助于优化程序性能。 了解了深拷贝与浅拷贝的区别，理解可变对象与不可变对象， 才不会在写代码时留下难以发现的bug， 变量的引用是非常重要的概念， 理解引用是理解Python内存管理的关键。

Python函数进阶

在完成了python基础知识的学习，掌握了函数的定义与调用， 也清楚函数的传参与返回值，但是这些对于进阶学习来说，远远不够。 进阶学习还需要学习函数调用时python是如何管理上下文信息，掌握 lambda 表达式函数， 以及 compile , partial ， zip , map ， reduce 等函数。 本章主要分为3个部分 装饰器 深入研究递归 高阶函数

Python重要内置函数

Python内置函数（Built-in Functions）是无需导入模块即可直接使用的核心工具， 覆盖数据操作、类型转换、迭代控制等场景。 重要内置函数包括：compile()、zip()、map()、eval()。

模块概念深入学习

在python入门阶段，只需要初步了解模块的概念， 能够使用 import 或者 from ... import ... 语法将需要的模块导入即可。 进入到进阶阶段，需要进一步深入思考模块是如何被导入的， 导入模块时的原理和过程是什么样的？如何才能实现模块的动态加载， 如何实现模块的惰性导入，本章的内容将揭晓这些答案。

与数据类型相关的标准模块

数据是编程处理的对象。除了基本的数据类型及相关方法，Python还进行一些扩展。 学习这些模块，将有助于你更深入更全面的了解python，在实际应用过程中， 使用这些更高级的模块，也将使程序事半功倍。 通常， collections 模块中存放了 “好用、但不常用” 的的容器型数据类型， 比如 namedtuple 、 defaultdict 等。

标准模块functools

在 Python 的 functools 模块中，提供了一系列用于高阶函数操作的工具， 旨在简化函数式编程、优化函数行为或增强函数功能。

Python高级特性

本章将分享一些python的高级特性，这对于掌握python这门语言是至关重要的。 这就好比武侠小说里的情节，一个人在修炼一种绝世武功，已经到了最紧要的关头， 一旦打开任督二脉，就可以天下无敌了。 分享如下内容： 三元表达式 封包与解包 一切皆对象 callable with 语句 生成式 生成器 三个实例带你了解生成器的作用 迭代器 自省

深入理解面向对象

Python 的面向对象编程（OOP）不仅仅是语法层面的类和对象， 更是一种组织代码、抽象现实的思维方式。

Python程序开发实践

软件程序开发所需要的不仅仅是编程语言，还需要具备与工程开发相关的技术。 这就好比掌握了常用的5000个汉字，但想写出一篇优美的散文就需要具备优秀的文辞鉴赏能力， 丰富的知识储备，以及出众的文采，这些都不是5000个汉字本身所能提供的。 本章介绍一些理念方面的概念，虽然会用Python代码来阐述，但是很多理念是软件开发的最佳实践，并不囿于语言本身。

调试

调试这部分会介绍了一些工具和技巧，用于寻找程序中缺陷的来源，帮助你更快更容易地修复缺陷。 代码中很容易会产生一些缺陷。 程序员之间流传着一个老笑话：“编码占了编程工作量的90%，调试占了另外90%。” 各种开发语言都有一些工具和技巧可以确定你的代码在做什么， 以及哪儿出了问题。 首先，你要查看日志和断言。 这两项功能可以帮助你尽早发现缺陷。 一般来说，缺陷发现的越早，就越容易...

设计模式

多线程与多进程

本章重点介绍python如何进行多线程编程和多进程编程。 现代计算机的CPU几乎都是多核的，有些还有多个处理器，为了利用这些额外的处理能力， 操作系统定义了线程这个低级结构。一个进程可以创建并拥有多个线程，这些线程可以共享这个进程的资源， 通过浏览器阅读本文时，浏览器已经开启了多个线程服务。 与单个线程不同，多线程由于共享进程的资源，在修改内存中的变量时，必须考虑互斥问题， ...