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Python高效編程實踐指南(編碼測試與集成)/Python開發從入門到精通系列

  • 作者：編者:楊勇//楊杭之|責編:李曉波//王海霞
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111756750
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：217
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書先簡單介紹了搭建開發環境的相關知識，然後以一個規範的Python項目的文件布局總攬全局，按照編碼、單元測試、代碼管理、集成測試、撰寫技術文檔、發布安裝包的次序，逐一剖析Python開發中所涉及的規範和工具。書中介紹了基於語義的版本管理、依賴解析、構建打包、代碼風格、API文檔格式等規範。通過不同開發工具（服務）之間的對比，向讀者介紹了poetry、MkDocs、tox、Flake8、Black、Git、GitHub CI、Codecov、GitHubPages、pre－commit hooks等符合最佳實踐的開發工具和服務。隨書附贈本書案例源碼，獲取方式見封底。
    本書在講解上本著知其然，更要知其所以然的求知態度，力求講清楚技術的來龍去脈。任何Python愛好者都適合閱讀此書，且本書更是Python初學者實現向專業開發人員蝶變的推薦書籍，使用本書介紹的最佳實踐，可以構建出與優秀開源項目媲美的框架代碼，並獲得與專業開發者協同工作的能力。
作者介紹
編者:楊勇//楊杭之|責編:李曉波//王海霞
    楊勇，畢業於華中科技大學電腦專業，獲碩士學位。從事軟體開發和量化交易研究超二十年。曾服務於趨勢科技（中國）、IBM、Oracle、百納（海豚瀏覽器），先後擔任高級軟體研發經理、研發副總裁。精通多種開發語言與雲計算架構設計。在Oracle期間，領導團隊與電信巨頭Verizon合作開發在線視頻點播系統；在百納期間，帶領團隊實現年營收過億。現從事量化投研系統研發，研發的大富翁（Zillionare）投研系統具有高性能、容納海量數據、完全基於Python設計、軟體開發流程和質量管控領先等特點。個人媒體號「量化風雲」在全網擁有超過7萬名量化人粉絲。
目錄
序一
序二
前言
第1章  為什麼要學Python
第2章  構建高效的開發環境
  2.1  選擇哪一種操作系統
    2.1.1  Windows下的Linux環境
    2.1.2  Docker方案
    2.1.3  虛擬機方案
    2.1.4  小結
  2.2  集成開發環境
    2.2.1  使用哪一個IDE：VS Code或PyCharm
    2.2.2  VS Code及擴展
  2.3  其他開發環境
    2.3.1  Jupyter Notebook
    2.3.2  Spyder
第3章  構建Python虛擬環境
  3.1  依賴地獄
  3.2  使用虛擬環境逃出依賴地獄
  3.3  Python包安裝工具pip
  3.4  配置VS Code中的解釋器
第4章  項目布局和項目生成嚮導
  4.1  標準項目布局
    4.1.1  一般性文檔
    4.1.2  幫助文檔
    4.1.3  API文檔
    4.1.4  工程構建配置文件
    4.1.5  代碼目錄
    4.1.6  單元測試文件目錄
    4.1.7  Makefile
    4.1.8  相關工具的配置文件
    4.1.9  tox配置文件
    4.1.10  CI配置文件
    4.1.11  code coverage配置文件
  4.2  項目生成嚮導
    4.2.1  Cookiecutter
    4.2.2  Python Project Wizard
  4.3  如何使用 Python Project Wizard
    4.3.1  安裝Python Project Wizard（PPW）
    4.3.2  生成項目框架
    4.3.3  安裝pre-commit hooks
    4.3.4  安裝開發依賴
    4.3.5  創建GitHub Repo
    4.3.6  進行發布測試
    4.3.7  設置GitHub CI
    4.3.8  設置Codecov
    4.3.9  設置GitHub Pages
    4.3.10  GitHub自動化腳本
    4.3.11  PPW生成的文件列表
第5章  poetry：讓項目管理輕鬆一些

  5.1  Semantic Versioning
  5.2  poetry：簡潔清晰的項目管理工具
    5.2.1  版本管理
    5.2.2  依賴管理
    5.2.3  虛擬運行時
    5.2.4  構建發行包
    5.2.5  其他重要的poetry命令
第6章  實現高效的Python編碼
  6.1  AI賦能的代碼編寫
    6.1.1  GitHub Copilot
    6.1.2  Tabnine
  6.2  Type Hint
  6.3  PEP 8：Python代碼風格指南
  6.4  lint工具
    6.4.1  Flake
    6.4.2  mypy
  6.5  Formatter工具
  6.6  pre-commit hooks
第7章  單元測試
  7.1  測試代碼的組織
  7.2  Pytest
    7.2.1  測試用例的組裝
    7.2.2  Pytest 斷言
    7.2.3  Pytest fixture
  7.3  魔法一樣的mock
    7.3.1  基礎概念與基本使用
    7.3.2  特殊場合下的mock
  7.4  Coverage：衡量測試的覆蓋率
  7.5  發布覆蓋率報告
  7.6  使用tox實現矩陣化測試
    7.6.1  什麼是tox
    7.6.2  tox的工作原理
    7.6.3  如何配置tox
第8章  版本控制—基於Git和GitHub
  8.1  版本控制的意義
  8.2  版本管理工具Git
    8.2.1  創建Git倉庫
    8.2.2  建立與遠程倉庫的關聯：git remote
    8.2.3  保存更改：add、commit、stash等
    8.2.4  與他人同步變更：git push和git pull
    8.2.5  Git標籤
  8.3  分支管理
    8.3.1  功能分支
    8.3.2  發布分支
    8.3.3  熱修復分支
  8.4  高級Git操作
    8.4.1  分支合併和三路歸併
    8.4.2  變基
    8.4.3  分支比較：git diff
    8.4.4  reset與checkout

    8.4.5  gutter change
  8.5  案例：如何追蹤代碼變化
  8.6  GitHub和GitHub CLI
    8.6.1  安裝GitHub CLI
    8.6.2  GitHub CLI的主要命令
    8.6.3  GitHub CLI應用舉例
第9章  持續集成
  9.1  盤點CI軟體和在線服務
  9.2  GitHub Actions
    9.2.1  GitHub Actions的架構和概念
    9.2.2  工作流語法概述
  9.3  第三方應用和Actions
    9.3.1  GitHub Pages部署
    9.3.2  構建和發布Docker鏡像
    9.3.3  在GitHub上進行發布
    9.3.4  制訂發布日誌草案
    9.3.5  通知消息
    9.3.6  Giscus
  9.4  通過GitHub CI發布Python庫
第10章  撰寫技術文檔
  10.1  技術文檔的組成
  10.2  兩種主要的文檔格式
  10.3  rst文檔格式
    10.3.1  章節標題（section）
    10.3.2  列表（list）
    10.3.3  表格
    10.3.4  圖片
    10.3.5  代碼塊
    10.3.6  警示文本
  10.4  Markdown文檔
    10.4.1  章節標題
    10.4.2  列表
    10.4.3  表格
    10.4.4  插入鏈接
    10.4.5  插入圖片
    10.4.6  代碼塊
    10.4.7  警示文本
    10.4.8  其他語法
  10.5  兩種主要的構建工具
  10.6  使用Sphinx構建文檔
    10.6.1  初始化文檔結構
    10.6.2  文件重定向
    10.6.3  主控文檔和工具鏈
    10.6.4  生成API文檔
    10.6.5  docstring的樣式
    10.6.6  混合使用Markdown
  10.7  使用MkDocs構建文檔
    10.7.1  配置MkDocs
    10.7.2  更換主題
    10.7.3  文件重定向

    10.7.4  頁面引用
    10.7.5  API文檔和mkdocstrings
    10.7.6  多版本發布
  10.8  在線托管文檔
    10.8.1  RTD
    10.8.2  GitHub Pages
  10.9  結論：究竟選擇哪一種技術
第11章  發布應用
  11.1  以Python庫的方式打包和分發
    11.1.1  打包和分發流程
    11.1.2  TestPyPI和PyPI
    11.1.3  pip：Python包管理工具
  11.2  應用程序分發
    11.2.1  桌面應用程序
    11.2.2  移動應用程序
    11.2.3  基於雲的應用部署

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