Python 周报 #9 2020-06-28

Python 周报，提供有价值的 Python 及行业相关信息。

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新闻

PEP 622 ── 结构模式匹配

这个 PEP 建议向 Python 添加模式匹配语句，以便创建处理结构化异构数据的更具表达力的方式。作者采用整体方法，提供了静态和运行时规范。

PEP 275 和 PEP 3103 先前提出了类似的构造，但被拒绝了。该设计不是针对 if ... elif ... else 语句的优化（如那些PEP所做的那样），而是着重于概括序列，映射和对象解构。它使用了 PEP 617 带来的语法功能，该功能引入了一种更强大的 Python 源代码解析方法。

文章和教程

自学计算机科学

如果你是一个自学成才的工程师，或者从编程培训班毕业，那么你很有必要学习计算机科学。幸运的是，不必为此花上数年光阴和不菲费用去攻读一个学位：仅仅依靠自己，你就可以获得世界一流水平的教育。

互联网上，到处都有许多的学习资源，然而精华与糟粕并存。你所需要的，不是一个诸如“200+免费在线课程”的清单，而是以下问题的答案：

你应当学习哪些科目，为什么？
对于这些科目，最好的书籍或者视频课程是什么？

在这份指引中，我们尝试对这些问题做出确定的回答。

简而言之

大致按照列出的顺序，借助我们所建议的教材或者视频课程（但是最好二者兼用），学习九门科目。目标是先花100到200个小时学习完每一个科目，然后在你职业生涯中，不时温习其中的精髓。

从零开始的ASGI

通过构建 ASGI Web 框架来了解 ASGI！

如何为自动化和协作设置 Python 项目

随着 Python 项目范围的扩大，它可能变得难以管理。

我们如何自动进行检查（例如，单元测试，类型检查，语法检查）？
我们如何才能最小化协作开销（例如，代码审查，一致性）？
我们如何通过增加最少的额外步骤来最大化开发人员的体验？

在本文中，作者将分享了一种方法。完成后，我们将具有单元测试，覆盖率报告，语法检查和类型检查的自动化工作流，这些工作流将捕获大多数错误并促进协作。此工作流将通过单个命令在本地运行（进行检查），并通过每次 git push 在远程存储库中运行。

安装 Python 版本管理器
设置 Virtualenv 并安装软件包
建立一致的项目结构
添加一些基本方法
编写一些单元测试；他们是我们的安全带
检查代码覆盖；我们的测试有多广泛？
语法检查以确保一致性（跨项目）
检查类型错误以防止它们发生
为开发人员体验构建封套
每次 git push 自动执行检查
应用这些实践和经验

Pickle 的九个缺点

Python 的 pickle 模块是序列化和反序列化对象的一种非常方便的方法。它不需要架构，并且可以处理任意 Python 对象，但这有问题。这篇文章简要说明了问题。

有人会告诉你不要使用 pickle，因为它很不好。我要说的是，如果你不在意以下九个缺点，你就可以使用 pickle：

不安全
老 pickles 看起来像老代码
不明确（implicit）
过度序列化
__init__ 没有被调用
仅限 Python
不可读
出现将代码 pickle 的情况
慢

Python `heapq` 模块：使用堆和优先级队列

堆和优先级队列是鲜为人知但很有用的数据结构。对于涉及在数据集中寻找最佳元素的许多问题，它们提供了一种易于使用且高效的解决方案。 Python heapq 模块是标准库的一部分。它实现了所有低层堆操作以及一些高层的堆通用用法。

优先级队列是一个功能强大的工具，可以解决各种问题，例如编写电子邮件调度程序，在地图上查找最短路径或合并日志文件。编程充满了优化问题，目标是找到最佳元素。优先级队列和 Python heapq 模块中的功能通常可以提供帮助。

在本教程中，你将学习：

什么是堆和优先级队列，以及它们如何相互关联
使用堆可以解决哪些类型的问题
如何使用 Python heapq 模块解决这些问题

本教程适用于熟悉列表，字典，集合和生成器并正在寻找更复杂的数据结构的Pythonista 用户。

解读 Python 的元类

在 Python 中，元类是使你能够将元编程功能注入代码中的少数工具之一。术语元编程是指程序以自参考方式操纵自身的潜力。但是，与元类混为一谈通常被认为是普罗大众无法掌握的奥秘艺术。甚至提姆·彼得斯（Tim Peters）都建议你在处理这些问题时要谨慎行事。

元类是比99％的用户应该担心的更深的魔力。如果你想知道是否需要它们，则不需要（实际上需要它们的人肯定会知道他们需要它们，并且不需要解释原因）。

元类是一个深奥的 OOP 概念，几乎隐藏在所有 Python 代码之后。你创建的每个 Python 类都将附加到默认的元类，并且 Python 巧妙地抽象出了所有元魔术。因此，无论你是否意识到，你一直都在间接使用它们。在大多数情况下，你无需意识到这一点。大多数 Python 程序员很少（即使有的话）也不必考虑元类。让我们深入其中。