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送你八本Python神书，让你修成程序员神功！ 自从上班以来，我就很少看纸质书了，逐渐养成了看电子书的习惯 ， 究其原因是纸质书每年要花掉我近千元钱，哈哈，其实主要原因是我养成了收集电子书的习惯 ， 总能找到自己喜欢的电子书 ， 在搜寻中，我收集了8本python电子书资料，这8本书籍适合初学python丶进阶python丶精通python！
而最近几年内容付费如火如荼，付费成了互联网经济的主流，我也很珍视自己的python电子书资源，眼下很多书在电商平台的电子版都是十几块一本，现在我决定全部免费赠送给大家啦。
本书内容
本书描述了Python程序的基本构件：类型、操作符、语句、函数、模块、类以及异常，介绍了更多高级主题，包括复杂的实例 。
本书适合Python初学者，以及已经入门但想继续学习和提高自身Python技巧的程序员 。
本书内容
本书是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程 ， 但对编程感兴趣的读者学习使用 。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程 ， 从简单的打印一直讲到完整项目的实现 ， 让初学者从基础的编程技术入手 ， 最终体验到软件开发的基本过程 。
本书结构非常简单 ， 共包括52个习题 ， 其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题 ， 另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等 。每一章的格式基本相同 ， 以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习 。
本书内容
【技术大咖推荐】
【本书特色】
【主要内容】
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码 。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面 。
本书适合中高级Python软件开发人员阅读参考 。
本书内容
本书包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念 ， 包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句 。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器 。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识 。最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程 。
本书内容
Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它 。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者 。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成 。
《Python学习手册：第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解 。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python 3.0 。
《Python学习手册：第4版》包括以下内容：
本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者 。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐 。
本书内容
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言 。Python可以用于很多的领域 ， 从科学计算到 游戏 开发 。
《Python编程初学者指南》内容浅显易懂 ， 示例轻松活泼，是国际畅销的Python初学者教程，适合对Python感兴趣的初级和中级读者学习参考 。
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北大青鸟设计培训：怎样才能提高Python运行效率？python逐渐走入人们的视线，成为热门编程语言，随之而来，加入python培训的准程序员大军也成为社会热点 。
Python具有许多其他编程语言不具备的优势，譬如能通过极少量代码完成许多操作，以及多进程，能够轻松支持多任务处理 。
除了多种优势外，python也有不好的地方，运行较慢，下面电脑培训为大家介绍6个窍门，可以帮你提高python的运行效率 。
1.在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则 ， 这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度 。
最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法 。
2.交叉编译你的应用开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言 。
计算机理解的是机器语言 。
为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码 。
有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用 ， 再以C这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的 。
关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源 。
3.关键代码使用外部功能包Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务 ， 它的表现经常不尽人意 。
使用C/C或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率 。
这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包 。
简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率 。
4.针对循环的优化每一种编程语言都强调最优化的循环方案 。
当使用Python时 ， 你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快 。
然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性 。
5.尝试多种编码方法每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意 。
可以在程序分析时尝试一些试验性的办法 。
譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法 ， 先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理 。
6.使用较新的Python版本你要保证自己的代码在新版本里还能运行 。
你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本 ， 然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用 。
只有当你完成必要的修正之后 ， 你才能体会新版本的不同 。
Python中级精华-并发之启动和停止线程为了让代码能够并发执行，向创建线程并在核实的时候销毁它 。
由于目的比较单纯，只是讲解基础的线程创建方法 ， 所以可以直接使用threading库中的Thread类来实例化一个线程对象 。
例子，用户输入两个数字，并且求其两个数字的四则运算的结果：
除了以上的一些功能以外，在python线程
中没有其他的诸如给线程发信号、设置线程调度属性、执行任何其他高级操作的功能了，如果需要这些功能，就需要手工编写了 。
另外 ， 需要注意的是，由于GIL（全局解释器锁）的存在，限制了在python解释器当中只允许运行一个线程 。基于这个原因 ， 不停该使用python线程来处理计算密集型的任务，因为在这种任务重我们希望在多个CPU核心上实现并行处理 。Python线程更适合于IO处理以及设计阻塞操作的并发执行任务（即等待IO响应或等待数据库取出结果等） 。
如何判断线程是否已经启动？
目的：我们加载了一个线程，但是想要知道这个线程什么时候才会开始运行？
方法：
线程的核心特征我认为就是不确定性，因为其什么时候开始运行，什么时候被打断，什么时候恢复执行，这不是程序员能够控制的，而是有系统调度
来完成的 。如果遇到像某个线程的运行依托于其他某个线程运行到某个状态时该线程才能开始运行，那么这就是线程同步
问题，同样这个问题非常棘手 。要解决这类问题我们要借助threading中的Event对象 。
Event其实和条件标记类似 ， 匀速线程
等待某个时间发生 。初始状态时事件被设置成0 。如果事件没有被设置而线程正在等待该事件，那么线程就会被阻塞 ， 直到事件被设置位置，当有线程设置了这个事件之后 ， 那么就会唤醒正在等待事件的线程，如果线程等待的事件已经设置了，那么线程会继续执行 。
一个例子：
如上能够确定的是 ， 主线程会在线程t运行结束时再运行 。
如何用Python一门语言通吃高性能并发，GPU计算和深度学习第一个就是并发本身所带来的开销即新开处理线程、关闭处理线程、多个处理线程时间片轮转所带来的开销 。
实际上对于一些逻辑不那么复杂的场景来说这些开销甚至比真正的处理逻辑部分代码的开销更大 。所以我们决定采用基于协程的并发方式python并行计算函数，即服务进程只有一个(单cpu)所有的请求数据都由这个服务进程内部来维护，同时服务进程自行调度不同请求的处理顺序，这样避免python并行计算函数了传统多线程并发方式新建、销毁以及系统调度处理线程的开销 。基于这样的考虑我们选择了基于Tornado框架实现api服务的开发 。Tornado的实现非常简洁明了 ， 使用python的生成器作为协程，利用IOLoop实现了调度队列 。
第二个问题是数据库的性能 ， 这里说的数据库包括MongoDB和Redis，我这里分开讲 。
先讲MongoDB的问题 ， MongoDB主要存储不同的用户对于验证的不同设置，比如该显示什么样的图片 。
一开始每次验证请求都会查询MongoDB ， 当时我们的MongoDB是纯内存的，同时三台机器组成一个复制集，这样的组合大概能稳定承载八九千的qps，后来随着我们验证量越来越大，这个承载能力逐渐就成为了我们的瓶颈 。
为了彻底搞定这个问题，我们提出了最极端的解决方案，干脆直接把数据库中的数据完全缓存到服务进程里定期批量更新，这样查询的开销将大大降低 。但是因为我们用的是Python，由于GIL的存在，在8核服务器上会fork出来8个服务进程，进程之间不像线程那么方便，所以我们基于mmap自己写了一套伙伴算法构建了一个跨进程共享缓存 。自从这套缓存上线之后，Mongodb的负载几乎变成了零 。
说完了MongoDB再说Redis的问题，Redis代码简洁、数据结构丰富、性能强大，唯一的问题是作为一个单进程程序，终究性能是有上限的 。
虽然今年Redis发布了官方的集群版本，但是经过我们的测试，认为这套分布式方案的故障恢复时间不够优秀并且运维成本较高 。在Redis官方集群方案面世之前，开源世界有不少proxy方案，比如Twtter的TwemProxy和豌豆荚的Codis 。这两种方案测试完之后给我们的感觉TwemProxy运维还是比较麻烦 ， Codis使用起来让人非常心旷神怡，无论是修改配置还是扩容都可以在配置页面上完成，并且性能也还算不错，但无奈当时Codis还有比较严重的BUG只能放弃之 。
几乎尝试过各种方案之后，我们还是下决心自己实现一套分布式方案，目的是高度贴合我们的需求并且运维成本要低、扩容要方便、故障切换要快最重要的是数据冗余一定要做好 。
基于上面的考虑 ， 我们确定基于客户端的分布式方案，通过zookeeper来同步状态保证高可用 。具体来说，我们修改Redis源码，使其向zookeeper注册，客户端由zookeeper上获取Redis服务器集群信息并根据统一的一致性哈希算法来计算数据应该存储在哪台Redis上，并在哈希环的下一台Redis上写入一份冗余数据，当读取原始数据失败时可以立即尝试读取冗余数据而不会造成服务中断 。
python--并行计算 python能够应用并行计算python并行计算函数的模块有多个multiprocessing、pathos等 。其中multiprocessing模块应用python并行计算函数的较多python并行计算函数，但对于数据挖掘场景来说 ， pathos模块更实用 ， 尤其允许输入多个可变参数非常简单实用 。
本文总结整理python并行计算函数了常见的并行计算场景，编写parallel.py模块，主要利用pathos模块实现 ， 可以实现单变量并行、多变量并行、并行嵌套等功能 。通过tdqm模块增加python并行计算函数了进度条，可以显示计算进度等信息 ， 通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结，以适应并行框架 。
parallel.py
函数parallel的参数定义顺序需要注意： 必选参数--任意位置参数--默认参数--任意关键字参数。
定义另一个parallel_main.py模块，用来展示各个场景下并行计算结果 。
parallel_main.py
parallel函数使用注意点:
python多线程并行计算通过向线程池ThreadPoolExecutor提交任务的实现方法Python的线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量 。
当程序中需要创建许多生存期较短的线程执行运算任务时，首先考虑使用线程池 。线程池任务启动时会创建出最大线程数参数 max_workers 指定数量的空闲线程，程序只要将执行函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它 。当该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态 ， 等待执行下一个函数 。配合使用 with 关键字实现任务队列完成后自动关闭线程池释放资源 。
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