Letzte Woche habe ich das Buch "Effective Python" (GitHub) gelesen. In diesem Eintrag möchte ich darüber äußern.

	Effective Python
	Brett Slatkin
	Pearson Education
	2015-02-01
	ISBN-13: 0134034287
	256 Seiten
	google reader, amazon.com, amazon.de.

Das Buch für advanced Python

Das Buch ist eigentlich mein erstes Buch für Python, obwohl ich oft Skripts in Python schreibe. Seit langem habe ich viel Skripts in Perl geschrieben, deshalb ist es mir sehr einfach, Python zu lernen.

Aber ich habe gefunden, dass mein Python-Code nicht "Pythonic" war. Deshalb habe ich mich entschieden, ein Buch für "advanced Python" zu lesen.

Also das Buch "Effective Python" ist keine Einführung zum Python. Es verlangt, dass man wesentliche Kenntnisse auf Python hat.

NB. Zum gleichen Thema gibt es das Buch "Fluent Python" (GitHub). Aber das habe ich nicht gelesen, da das Buch zu lang ist.

Kapitel

In das Buch gibt es 59 Tipps für gute Python-Codes. Die Titel können Sie an der offiziellen Webseite finden.

1: Pythonic Thinking, 2: Functions

Diese Kapitel erzählen wie man Code schreiben soll, um kompliziertes Code zu vermeiden. Es geht um PEP8, aber man kann auch lernen, wie man Python-Funktionen effektiv benutzen kann.

3:Classes and Inheritance, 4: Metaclasses and Attributes

Es geht um OOP in Python. Eine Klasse wird kompliziert, wenn es mehrere Inheritance gibt. Kapitel 3 erzählt Probleme mit Inheritance und wie man die Probleme vermeiden kann. In Kapitel 4 geht es darum, wie man eine große/komplizierte Klasse machen kann.

5: Concurrency and Parallelism

Das Kapitel ist für Parallelisierung. Also man kann dadurch schnell rechnen. Schnelle Berechnung ist sehr wichtig für maschinelles Lernen. Deshalb habe ich erwartet, dass man die Tipps für maschinelles Lernen verwenden kann. Aber ich finde, dass es nicht viel Möglichkeiten dafür gibt.

6: Built-in Modules

Einführung zu verschiedenen Build-in Modules. Das Thema ist sehr leicht im Vergleich mit anderen Kapitel. Ich habe nie "time" Bibliothek benutzt, aber das Buch erklärt, warum man die Bibliothek vermeiden soll.

7: Collaboration

Tipps für die Zusammenarbeit. Ich wusste die "Docstring" nicht. Ich habe gedacht, dass man Kommentare unter der ersten Zeile schreibt, so dass man die Erklärung der Funktion einfach finden kann. Docstring ist besonderes hilfreich, wenn man mit Jupyter Notebook arbeitet.

8: Production

Es geht um Debugging und Test. Ich finde, dass das Kapitel nicht ausführlich ist. Aber die Tipps sind universal: nicht abhängig von der Entwicklungsumgebung.

Fazit

Es gibt viele Bücher für die Einführung zu Python. Aber es gibt sehr wenig Bücher für advanced Python. Das Buch "effective Python" ist genau für die Person, die die Kenntnisse auf Python verbessern wollte und ausführliche Verhalten von Python Code verstehen wollte.