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很经典的一本书，作者大卫，有20多年的从业经历，加上他超强的文笔，值得一看。
它的翻译版本也很多，其中最好的版本是翻译的。今天检查翻译作者，为华为工作。当然，最重要的是书的内容不错。相信很多粉丝更喜欢这种根据一个小话题来讨论的方式。
要想看懂这本书的主题，还是需要有一定的基础，不适合纯白的。让我们来谈谈这本书，它有什么好的，以及如何使用它。
这是它的总体大纲目录，共十五章，分别讨论：数据结构、字符串、数字、迭代器和生成器、文件和IO、函数、类、模块、网络编程、并发和测试。
这些是书中最核心的知识模块。原书作者大卫个人建议，在解决实际问题时，应优先考虑内置模块是否能解决问题。
那么这本书有什么好的呢？分话题讨论python书籍电子版，每个话题都够简洁python书籍电子版，不废话。最大限度地从实际应用中总结出每个知识点，比如题目中：保留最后N个元素的时候，写出来的代码很漂亮：
from collections import deque
def search(lines, pattern, history=5):
previous_lines = deque(maxlen=history)
for line in lines:
if pattern in line:
yield line, previous_lines
previous_lines.append(line)
# Example use on a file
if __name__ == '__main__':
with open(r'../../cookbook/somefile.txt') as f:
for line, prevlines in search(f, 'python', 5):
for pline in prevlines:
print(pline, end='')
print(line, end='')
print('-' * 20)
保留有限的历史是 .deque 发挥作用的时候。难得作者会简单分析一下上面的代码：
在编写查询元素的代码时，我们通常使用包含 yield 表达式的生成器函数，如上面的示例代码所示。这将搜索过程代码与使用搜索结果的代码分离
让我们真正了解什么是真正的好，内置的模块真的很强大。
另一个例子是当作者讨论寻找最大或最小 N 个元素的话题时。从表面上看，这是一个非常简单的话题。其实，要想综合考虑，还需要注意一些事情。作者讨论：
前两种情况的解决方法相信大家都很熟悉了。第三个使用内置模块heapq，也就是算法中的堆结构。常见的大根堆和小根堆，
>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
>>> import heapq
>>> heap = list(nums)
>>> heapq.heapify(heap)
>>> heap
[-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]
>>>
中间之后，默认创建一个小的根堆。它最重要的特点是 heap[0] 总是最小的元素。
例如，如果你想找到最小的 3 个元素，你可以这样做。第一次执行后，下一个最小的元素变成最小的，如下图所示：
>>> heapq.heappop(heap)
-4
再次执行两次后，可以得到链表的前三个最小元素为[-4,1,2]，此时的小根堆如下图所示：
>>> heapq.heappop(heap)
1
>>> heapq.heappop(heap)
2
当然，你也可以直接用它来获取前几个最小值。
此外，本书还有很多有趣实用的知识，值得我们认真学习。以下是第一张纸中讨论的 20 个主题：
如果你对解压可迭代对象并将其赋值给多个变量不是很了解，建议下载这本电子书并花时间学习。这本书的电子版也是目前最好的。
下载方法如下，关注小例子并回复
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原文链接：话题展开讨论，到底好在哪里？该怎么使用？(图)，转载请注明来源！