Expert Python Programming の目次の和訳

目次

• 序文
• 1章: 始めよう
• 2章: 構文ベストプラクティス - クラスの世界
• 3章: 構文ベストプラクティス - クラスを超えて
• 4章: 良い名前の選択
• 5章: パッケージを作る
• 6章: アプリケーションを作る
• 7章: zc.buildoutを使う
• 8章: コードの管理
• 9章: ライフサイクルの管理
• 10章: プロジェクトの文書化
• 11章: テスト駆動開発
• 12章: 最適化: 一般原則とプロファイリングテクニック
• 13章: 最適化: 解法
• 14章: 有用なデザインパターン
• 索引

序文

1章: 始めよう

• Pythonのインストール

  • Pythonの実装系

    • Jython
    • IronPython
    • PyPy
    • その他の実装

  • Linux へのインストール

    • パッケージインストール
    • ソースコンパイル

  • Windows へのインストール

    • Python のインストール
    • MinGW のインストール
    • MSYS のインストール

  • Mac OS X へのインストール

    • パッケージインストール
    • ソースコンパイル

• Python プロンプト

  • インタラクティブプロンプトのカスタマイズ

    • iPython: より良いプロンプト

• setuptools のインストール

  • 動作原理を理解する
  • EasyInstallを使ったsetuptoolsのインストール
  • distutilsにMinGWのフックを入れる

• 作業環境

  • エディターと補助ツールを使う

    • コードエディター
    • Vimのインストールと設定
    • その他のエディタを使う
    • その他のバイナリ

  • 統合開発環境を使う

    • PyDev と Eclipse を使う

• 要約

2章: 構文ベストプラクティス - クラスの世界

• リスト内包表記

• イテレータとジェネレータ

  • ジェネレータ

  • コルーチン

  • ジェネレータ表現

  • itertools モジュール

    • islice: The Window Iterator
    • tee: The Back and Forth Iterator
    • groupby: The uniq Iterator
    • その他の関数

• デコレータ

  • デコレータの書き方
  • 引数チェック
  • キャッシュ
  • プロキシ
  • コンテキストプロバイダ

• with と contextlib

  • contextlib モジュール
  • Context Example

• 要約

3章: 構文ベストプラクティス - クラスを超えて

• 組み込み型のサブクラス化

• super クラスを使ってメソッドにアクセスする

  • Pythonのメソッド解決順序(MRO)を理解する

  • super の落とし穴

    • super と従来型の呼び出しを混在させる
    • 親クラスと異なる引数定義の混在

• ベストプラクティス

• Descriptors と Properties

  • Descriptors

    • イントロスペクション Descriptor
    • メタ descriptor

  • Properties

• スロット

• メタプログラミング

  • __new__ メソッド
  • __metaclass__ メソッド

• 要約

4章: 良い名前の選択

• PEP 8 と名前付けのベストプラクティス

• 名前付けのスタイル

  • 変数

    • 定数
    • パブリックとプライベートの変数

  • 関数とメソッド

    • プライベートの論争
    • 特殊メソッド
    • 引数

  • プロパティー

  • クラス

  • モジュールとパッケージ

• 名前付けガイド

  • "has" か "is" を二値型に前置する
  • シーケンス型は複数形にする
  • 辞書に明示的な名前を付ける
  • 一般的な名前を避ける
  • 既存の名前を避ける

• 引数のベストプラクティス

  • イテレーティブなデザインのための引数構築
  • 引数とテストを信じる
  • *args 引数と **kw 引数は気をつけて使おう

• クラスの名前

• モジュールとパッケージの名前

• Working on APIs

  • Tracking Verbosity
  • 名前空間木の構築
  • コードの分割
  • Eggを使う
  • Deprecation 手順を使う

• 役に立つツール

  • Pylint
  • CloneDigger

• 要約

5章: パッケージを作る

• 全てのパッケージで共通のパターン

  • setup.py: 全てをコントロールするスクリプト

    • sdist
    • build と bdist
    • bdist_egg
    • install
    • パッケージのアンインストール
    • develop
    • test
    • register と upload
    • 新しいコマンドを作る
    • setup.py の役に立つ要約
    • その他の重要なメタデータ

• テンプレートベースのアプローチ

  • Python Paste
  • テンプレートを作る

• パッケージのテンプレートを作る

• 開発サイクル

• 要約

6章: アプリケーションを作る

• Atomisator: 導入

• 全体像

• 開発環境

  • テストランナーを追加する
  • パッケージ構造を追加する

• パッケージを書く

  • atomisator.parser

    • 最初のパッケージを作る
    • 最初のdoctestを作る
    • テスト環境を構築する
    • コードを書く

  • atomisator.db

    • SQLAlchemy
    • APIを提供する

  • atomisator.feed

  • atomisator.main

• Atomisator を配布する

• パッケージの依存関係

• 要約

7章: zc.buildoutを使う

• zc.buildout の哲学

  • ファイル構造を調整する

    • 最小の設定ファイル
    • [buildout] セクションのオプション

  • buildout コマンド

  • レシピ

    • 重要なレシピ
    • レシピを作る

  • Atomisator buildout 環境

    • buildout フォルダ構造

  • さらに先へ

• リリースとと配布

  • パッケージをリリースする
  • リリース設定ファイルを追加する
  • アプリケーションのビルドとリリース

• 要約

8章: コードの管理

• バージョン管理システム

  • 中央集中型システム

  • 分散システム

    • 分散の戦略

  • 中央集中か、分散か?

  • Mercurial

  • Mercurial でプロジェクトを管理する

    • 専用フォルダのセットアップ
    • hgwebdir の設定
    • Apache の設定
    • 認証の設定
    • クライアントの設定

• 常時結合

  • Buildbot

    • Buildbotのインストール
    • Buildbot と Mercurial のフック
    • Apache と Buildbot のフック

• 要約

9章: ライフサイクルの管理

• 異なるアプローチ

  • ウォーターフォール開発モデル
  • スパイラル開発モデル
  • 漸進型開発モデル

• ライフサイクルの定義

  • プランニング
  • 開発
  • 総合デバッグ
  • リリース

• トラッキングシステム設定

  • Trac

    • インストール
    • Apache 設定
    • アクセス許可設定

  • Trac でのプロジェクトライフサイクル

    • プランニング
    • 開発
    • クリーニング
    • リリース

• 要約

10章: プロジェクトの文書化

• テクニカルライティングの7つのルール

  • 2ステップで書く
  • Target the Readership
  • シンプルなスタイルを使う
  • 情報の範囲を制限する
  • 現実的なコード例を使う
  • 必要十分なアプローチを使う
  • テンプレートを使う

• reStructuredText 入門

  • セクション構造
  • リスト
  • インラインマークアップ
  • リテラルブロック
  • リンク

• ドキュメントをビルドする

  • 書類をビルドする

    • デザイン
    • 使い方
    • 手順

• 書類を作成する

  • Building the Landscape

    • プロデューサーのレイアウト
    • カスタマーのレイアウト

• 要約

11章: テスト駆動開発

• テストをしていない人へ

  • テスト駆動開発の原則

    • ソフトウェアの退行を防ぐ
    • コードの品質を上げる
    • 最良の開発者ドキュメントを提供する
    • 強健なコードを素早く生産する

  • どんなテストがありますか?

    • 受け入れテスト
    • ユニットテスト
    • Python の標準テストツール

• テストをしている人へ

  • ユニットテストの落とし穴

  • ユニットテストの置き換え

    • nose
    • py.test

  • フェイクとモック

    • フェイクを構築する
    • モックを使う

  • ドキュメント駆動開発

    • ストーリーを書く

• 要約

12章: 最適化: 一般原則とプロファイリングテクニック

• 最適化の3つのルール

  • まず動くように作る
  • ユーザー視点で動くようにする
  • コードの可読性(とメンテナンス性)を維持する

• 最適化戦略

  • 他の原因を見つける
  • ハードウェアをスケールする
  • 速度テストを書く

• ボトルネックを見つける

  • CPU使用率のプロファイルを取る

    • Macro-Profiling
    • Micro-Profiling
    • Pystoneで計測する

  • メモリ使用率のプロファイルを取る

    • Pythonがメモリをどのように使うか
    • メモリのプロファイルを取る

  • ネットワーク使用率のプロファイルを取る

• 要約

13章: 最適化: 解法

• 複雑さを縮小する

  • Measuring Cyclomatic Complexity

  • Big-O 表記を計測する

  • シンプルにする

    • リストの探索
    • Listの代わりにSetを使う
    • 外部呼び出しをやめ、仕事量を減らす
    • コレクション型を使う

• マルチスレッドを使う

  • マルチスレッディングとは?

  • Pythonはスレッドをどのように使うか

  • スレッドをいつ使うべきか?

    • Building Responsive Interfaces
    • Delegating Work
    • マルチユーザーアプリケーション
    • シンプルな例

• マルチプロセスを使う

  • Pyprocessing

• キャッシュを使う

  • Deterministic Caching
  • Non-Deterministic Caching
  • Pro-Active Caching
  • Memcached

• 要約

14章: 有用なデザインパターン

• 生成パターン

  • Singleton

• 構造パターン

  • Adapter

    • Interfaces

  • Proxy

  • Facade

• 振る舞いパターン

  • Observer
  • Visitor
  • Template

• 要約

索引