《Python 3不错教程(第3版)》将引导你改进编程技术和方法，成为一名更具生产力和创造性的Python程序员。书中探讨的一些概念和特性不仅可以帮助你改进代码，而且还将加深你对Python社区中有关Python的哲学见解和细节理解。
《Python 3不错教程(第3版)》提供的一些工具有助于你编写简洁的创新性代码。书中首先回顾了Python的一些核心指导原则，这些指导原则将在本书后面的各种概念和示例中加以说明。本书的前半部分探讨了函数、类、协议和字符串的各个方面，并介绍了一些可能不是常识的技术，它们共同为你构筑坚实的Python编程基础。本书的后半部分涵盖了文档、测试和应用的发布。通过学习本书，你将能够开发一个复杂的Python框架,其中包含贯穿全书的思想。
作为第3版，本书新增和更新的内容包括迭代器在Python 3中的作用、使用Scrapy和Beautful Soup进行Web抓取、使用Requests调用没有字符串的Web页面、用于分发和安装的新工具，等等。在本书的很后，你还将学习一些不常见的特性，从而将自己的Python技能提升到一个新的高度。
主要内容
使用各类Python函数实现程序
使用类和面向对象编程
使用标准库和第三方库中的字符串
使用Python获取网站数据
编写测试套件以实现自动化单元测试
回顾成像、随机数生成和NumPy科学扩展
了解Python文档的玄机，确定分发代码的更佳方式

"J. Burton Browning在北卡罗来纳州立大学获得博士学位。他的研究领域包括远程学习、编程技术和教学。作为一位终生学习者，他涉猎广泛，对编程、摄影、机器人技术、汽车修复、木工、狩猎、阅读、钓鱼和射箭等话题都很感兴趣。Browning博士之前的著作所涉及的内容包括跨职能学习团队(Cross-Functional Learning Teams，CFLT)、乌托邦学校(教师的学校模式)、计算机编程(多种语言)、开源软件、医疗统计和数据挖掘、数控等离子切割机操作、教育、传记、移动学习、在线教学等。
Marty Alchin的本职工作是在Heroku担任不错软件工程师，他在闲暇时间热衷于为社区编写代码，在其他许多以Gulopine为名的服务中都有关于他的简介。特别是，他编写的代码可以在GitHub上找到，他的一些随机想法也可以在Twitter上找到。
"

目 录
章 原理与哲学 1
1.1 Python之禅 1
1.1.1 优美胜于丑陋 3
1.1.2 明了胜于晦涩 3
1.1.3 简洁胜于复杂 4
1.1.4 复杂胜于难以理解 5
1.1.5 扁平胜于嵌套 5
1.1.6 宽松胜于紧凑 6
1.1.7 可读性很重要 7
1.1.8 即便是特例，也不可违背这些规则 8
1.1.9 实用性胜于纯粹性 8
1.1.10 错误永远不应该悄无声息地过去 9
1.1.11 除非明确地沉默 10
1.1.12 面对模棱两可的情况，拒绝猜测的诱惑 11
1.1.13 应该有一种(最好只有一种)显而易见的方法 12
1.1.14 尽管这种方式起初可能并不明显，除非你是荷兰人 13
1.1.15 做比不做要好 13
1.1.16 不假思索就动手还不如不做 14
1.1.17 如果实现难以解释，那就是一个糟糕的想法 14
1.1.18 如果实现容易解释，则可能是一个好主意 14
1.1.19 命名空间是一个很棒的想法，让我们做更多这样的事情吧 15
1.2 不要重复自己 15
1.3 松耦合 16
1.4 武士原则 16
1.5 帕累托原则 17
1.6 稳健性原则 17
1.7 向后兼容性 19
1.8 小结 19
第2章 基础知识 20
2.1 总体概念 20
2.1.1 迭代 20
2.1.2 缓存 22
2.1.3 透明度 23
2.2 流程控制 23
2.2.1 捕获异常 24
2.2.2 异常链 27
2.2.3 当一切顺利的时候 29
2.2.4 继续执行，无论异常如何 31
2.2.5 优化循环 32
2.2.6 with语句 33
2.2.7 条件表达式 34
2.3 迭代 36
2.3.1 序列解包 37
2.3.2 列表解析式 39
2.3.3 生成器表达式 40
2.3.4 集合解析式 41
2.3.5 字典解析式 41
2.3.6 将迭代器链接在一起 42
2.3.7 将迭代器压缩在一起 42
2.4 容器数据类型 43
2.4.1 集合 43
2.4.2 命名元组 48
2.4.3 有序字典 48
2.4.4 带有默认值的字典 49
2.5 导入代码 50
2.5.1 回退(备用)导入 50
2.5.2 从即将发布的版本中导入 51
2.5.3 使用__all__进行自定义导入 52
2.5.4 相对导入 54
2.5.5 __import__()函数 54
2.5.6 importlib模块 57
2.6 令人兴奋的Python扩展：NIST的随机数信标 57
2.6.1 如何安装NIST信标库 58
2.6.2 示例：获取值 58
2.6.3 示例：模拟抛硬币并记录每次正反面的结果 59
2.7 小结 59
第3章 函数 60
3.1 参数 61
3.1.1 规划时的灵活性 61
3.1.2 可变位置参数 62
3.1.3 可变关键字参数 63
3.1.4 组合不同类型的参数 64
3.1.5 调用具有可变参数的函数 67
3.1.6 传递参数 67
3.1.7 自省 69
3.1.8 示例：标识参数值 70
3.1.9 示例：一个更简洁的版本 72
3.1.10 示例：验证参数 75
3.2 装饰器 76
3.2.1 闭包 78
3.2.2 包装器 80
3.2.3 带参数的装饰器 81
3.2.4 带参数或不带参数的装饰器 83
3.2.5 示例：记忆化 85
3.2.6 示例：用于创建装饰器的装饰器 86
3.3 函数注解 88
3.3.1 示例：类型安全 89
3.3.2 提取样板 97
3.3.3 示例：类型强制转换 100
3.3.4 用装饰器进行注解 102
3.3.5 示例：将类型安全作为装饰器 102
3.4 生成器 107
3.5 lambda 109
3.6 自省 110
3.6.1 标识对象类型 111
3.6.2 模块和软件包 112
3.6.3 文档字符串 112
3.7 令人兴奋的Python扩展：统计 115
3.7.1 安装Pandas和matplotlib 115
3.7.2 创建文本文件 115
3.7.3 使用Pandas显示数据 116
3.7.4 进行一些数据分析 116
3.7.5 使用matplotlib进行绘图 117
3.7.6 图表的类型 117
3.7.7 将matplotlib与Pandas结合起来 118
3.8 小结 118
第4章 类 119
4.1 继承 119
4.1.1 多重继承 122
4.1.2 方法解析顺序 123
4.1.3 示例：C3算法 127
4.1.4 使用super()函数将控制权传递给其他类 134
4.1.5 自省 137
4.2 如何创建类 139
4.2.1 在运行时创建类 140
4.2.2 元类 141
4.2.3 示例：插件框架 142
4.2.4 控制命名空间 145
4.3 成员变量 147
4.3.1 属性 147
4.3.2 描述器 149
4.4 方法 152
4.4.1 非绑定方法 152
4.4.2 绑定方法 153
4.5 魔术方法 156
4.5.1 创建实例 157
4.5.2 示例：自动化子类 158
4.5.3 处理成员变量 159
4.5.4 字符串表示 162
4.6 令人兴奋的Python扩展：迭代器 164
4.7 小结 166
第5章 通用协议 167
5.1 基本运算 167
5.1.1 数学运算 169
5.1.2 按位运算 173
5.1.3 运算符的变体 175
5.2 数字 177
5.2.1 符号运算 180
5.2.2 比较运算 180
5.3 可迭代对象 181
5.4 序列 186
5.5 映射 191
5.6 _call_()方法 192
5.7 上下文管理器 193
5.8 令人兴奋的Python扩展：Scrapy 195
5.8.1 安装Scrapy 196
5.8.2 运行Scrapy 196
5.8.3 项目设置 196
5.8.4 使用Scrapy获取Web数据 197
5.8.5 通过Scrapy浏览网页 198
5.8.6 shell选项 198
5.9 小结 199
第6章 对象管理 200
6.1 命名空间字典 201
6.1.1 示例：Borg模式 201
6.1.2 示例：自缓存属性 205
6.2 垃圾回收 209
6.2.1 引用计数 210
6.2.2 循环引用 211
6.2.3 弱引用 214
6.3 Python对象的序列化 216
6.4 复制 221
6.4.1 浅层复制 222
6.4.2 深层复制 224
6.5 令人兴奋的Python扩展：Beautiful Soup 226
6.5.1 安装Beautiful Soup 226
6.5.2 使用Beautiful Soup 226
6.6 小结 227
第7章 字符串 228
7.1 字节字符串 228
7.1.1 借助chr()和ord()进行简单的转换 229
7.1.2 借助struct模块进行复杂的转换 230
7.2 文本 233
7.2.1 Unicode 234
7.2.2 编码 234
7.3 简单的替换 236
7.4 格式化 238
7.4.1 在对象中查找值 240
7.4.2 区分字符串类型 240
7.4.3 标准格式规范 240
7.4.4 为文本文档制作目录 242
7.4.5 自定义格式规范 244
7.5 令人兴奋的Python扩展：feedparser库 245
7.5.1 如何安装feedparser库 245
7.5.2 如何使用feedparser库 245
7.6 小结 246
第8章 文档的编写 247
8.1 恰当地命名 247
8.2 注释 248
8.3 文档字符串 249
8.3.1 描述函数的作用 250
8.3.2 解释参数 250
8.3.3 返回值 250
8.3.4 包含预期的异常 251
8.4 代码之外的文档 251
8.4.1 安装与配置 251
8.4.2 教程 251
8.4.3 参考文档 252
8.5 用于编写文档的实用工具 252
8.5.1 格式化 253
8.5.2 链接 254
8.5.3 Sphinx 256
8.6 令人兴奋的Python扩展：NumPy 256
8.6.1 安装NumPy 256
8.6.2 使用NumPy 257
8.6.3 使用NumPy数组 258
8.6.4 统计度量 258
8.7 小结 259
第9章 测试 260
9.1 测试驱动开发 260
9.2 doctest 261
9.2.1 格式化代码 261
9.2.2 呈现输出 262
9.2.3 与文档集成 263
9.2.4 运行测试 263
9.3 unittest模块 265
9.3.1 初始化配置 265
9.3.2 编写测试 266
9.3.3 其他比较 270
9.3.4 测试字符串和其他序列内容 270
9.3.5 测试异常 271
9.3.6 测试对象标识 273
9.3.7 释放资源 273
9.4 提供自定义的测试类 274
9.5 令人兴奋的Python扩展：Pillow库 274
9.5.1 如何安装Pillow库 275
9.5.2 图像显示：确定文件的大小和类型并显示 275
9.5.3 图像处理：裁剪图像的一部分 275
9.5.4 图像处理：改变图像的方向 276
9.5.5 图像处理：滤镜 276
9.6 小结 276
0章 发布 277
10.1 许可证 277
10.1.1 GNU通用公共许可证 277
10.1.2 Affero通用公共许可证 279
10.1.3 GNU 宽通用公共许可证 279
10.1.4 伯克利软件发行许可证 280
10.1.5 其他许可证 280
10.2 打包 281
10.2.1 setup.py 282
10.2.2 MANIFEST.in 284
10.2.3 sdist命令 285
10.3 发布 286
10.4 令人兴奋的Python扩展：secrets模块 288
10.4.1 随机数 288
10.4.2 密码生成器 288
10.5 小结 289
1章 构建CSV框架sheets 290
11.1 构建声明性框架 291
11.1.1 声明性编程简介 291
11.1.2 是否构建声明性框架 292
11.2 构建框架 293
11.2.1 管理选项 294
11.2.2 定义字段 297
11.2.3 将字段附加到类 298
11.2.4 添加元类 300
11.2.5 整合 303
11.3 字段排序 304
11.3.1 DeclarativeMeta.__prepare__() 305
11.3.2 Column.__init__() 307
11.3.3 Column.__new__() 310
11.3.4 CounterMeta.__call__() 311
11.3.5 挑选选项 313
11.4 构建字段库 313
11.4.1 StringField(字符串字段) 315
11.4.2 IntegerColumn(整数列) 315
11.4.3 FloatColumn(浮点数列) 316
11.4.4 DecimalColumn(小数列) 316
11.4.5 DateColumn(日期列) 317
11.5 回到CSV 321
11.5.1 检查参数 322
11.5.2 填充值 324
11.5.3 读取器 327
11.5.4 写入器 331
11.6 小结 334