Python进阶好书

本人是统计背景，日常使用python只局限于数据科学领域，平时也用python来处理boring things。时常对python机制和特性感到好奇。

花费了大约100小时阅读了本书的前16章，学到了很多基础的python思想。阅读之后可以利用书中的知识来优化自己的代码，更好地实现自己的想法，更高效地阅读源码和社区讨论帖。本书适合中级和高级的python用户来提升自己对于python语言特性和高级用法的理解。内容稍显杂乱，但是如同作者所说，对于目标读者而言，理论上从任何一章开始阅读都不应该感到困惑。类似的书，自己读过Advanced R，但是很明显，本书对于编程语言的讲述水平更好一些。

作者是一名高级python程序员也是一名python教师。在书中，作者旁征博引，从一个使用者而不是设计者的角度叙述了python的各类特性。内容经常涉及到与java，C等语言的比较。作者会给出pyCon video和email list作为参考链接。书中绝大部分调用的库都是python基础库，比如collections，functools，itertools，这些库其实远比numpy，pandas覆盖面更广，有些操作和想法无法使用numpy，pandas去实现的时候，不妨去python的基础库中寻找答案。

如果从就业的角度去考虑，建议软件开发的同学学习一下，对数据科学帮助不大。从数据科学的角度来考虑，建议先掌握算法和数据结构，然后再看本书的前半部分，帮助自己学习python实践。以前面试过抖音的数据开发工程师，当时有个面试题问python如何实现dict，自己回答得比较宽泛和勉强。其实散列表的用处非常广泛，平时数据科学实践的时候也会用到。仅仅借助numpy和pandas是不够高效的，需要更多算法、数据结构以及python的知识。