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Python Engineering
Python 工程实践(八):性能优化 —— 性能分析、缓存与适时收手
通过性能分析定位真实瓶颈,仅在关键路径上应用缓存与向量化,并避免过早优化的陷阱。
Python 工程实践(七):打包分发 —— 从 pip install 到 PyPI
将 Python 代码打包为可分发形式,通过 pip 安装、发布至 PyPI、构建 Docker 镜像,并管理版本号。本指南完整覆盖从本地项目到可安装包的全流程。
Python 工程实践(六):并发编程 —— 线程、进程与 asyncio
深入理解 GIL,掌握 threading、multiprocessing 和 asyncio。学会为 I/O 密集型与 CPU 密集型任务选择最合适的并发模型。
Python 工程实践(五):I/O、序列化与数据格式
在 Python 中处理文件、路径、编码及各类数据格式。通过实际示例对比 JSON、YAML、TOML、CSV、pickle 和 Parquet。
Python 工程实践(四):类型提示、代码检查与质量保障
使用 mypy 添加类型安全性,用 ruff 和 black 强制执行代码风格,并通过 pre-commit 钩子自动化检查。让代码评审聚焦于逻辑设计,而非格式细节。
Python 工程实践(三):测试——pytest、Fixture 与信心循环
借助 pytest fixture、parametrize、mocking 和覆盖率分析,建立对代码的信心。掌握可节省数小时的调试技巧。
Python 工程实践(二):项目结构 —— 从脚本到包
学习如何将 Python 代码组织为规范的包,涵盖导入机制、入口点(entry points)和命令行工具开发。从零构建一个真实的命令行应用。
Python 工程实践(一):环境搭建——pyenv、venv 与依赖地狱
掌握使用 pyenv、虚拟环境及现代依赖管理工具进行 Python 环境管理。彻底告别依赖地狱。







