本书介绍了面向对象范例的术语。它着重于面向对象的设计，并提供了一步一步的示例。它指导我们从简单继承（面向对象程序员工具箱中最有用的工具之一）到异常处理，再到设计模式，这是一种面向对象的方法来看待面向对象的概念。
在此过程中，我们将学习集成 Python 编程语言的面向对象和非面向对象方面。我们将学习字符串和文件操作的复杂性，强调二进制数据和文本数据之间的差异（就像 Python 3 所做的那样）。
然后，我们将介绍单元测试的乐趣，使用的不是一个，而是两个单元测试框架。最后，我们将通过 Python 的各种并发范例探索如何使对象同时良好地协同工作。
这本书大致分为四大部分。在前四章中，我们将深入探讨面向对象编程的形式化原则以及 Python 如何利用这些原则。在第 5 章到第 8 章中，我们将通过学习如何将这些原则应用于各种 Python 内置函数来介绍 Python 对这些原则的一些特殊应用。第 9 章到第 11 章介绍了设计模式，最后两章讨论了可能感兴趣的与 Python 编程相关的两个额外主题。
第一章面向对象设计涵盖了重要的面向对象概念。它主要处理抽象、类、封装和继承等术语。我们还简要介绍了用 UML 建模类和对象的方法。
第 2 章，Python 中的对象，讨论了类和对象以及它们在 Python 中的使用方式。我们将学习 Python 对象的属性和行为，以及将类组织到包和模块中。最后，我们将了解如何保护我们的数据。
第三章当对象相似时，让我们更深入地了解继承。它涵盖了多重继承，并向我们展示了如何扩展内置。本章还介绍了多态性和 duck 类型在 Python 中的工作原理。
第 4 章期待意外的，探讨异常和异常处理。我们将学习如何创建自己的异常，以及如何使用异常进行程序流控制。
第 5 章何时使用面向对象编程涉及对象的创建和使用。我们将了解如何使用属性包装数据并限制数据访问。本章还讨论了 DRY 原理以及如何避免重复代码。
第 6 章Python 数据结构介绍了 Python 内置类的面向对象特性。我们将介绍元组、字典、列表和集合，以及一些更高级的集合。我们还将了解如何扩展这些标准对象。
第 7 章、Python 面向对象快捷方式（顾名思义）涉及 Python 中的省时功能。我们将研究许多有用的内置函数，例如使用默认参数的方法重载。我们还将看到函数本身就是对象，这是多么有用。
第 8 章字符串和序列化介绍字符串、文件和格式。我们将讨论字符串、字节和字节数组之间的区别，以及将文本、对象和二进制数据序列化为几种规范表示的各种方法。
第 9 章迭代器模式向我们介绍了设计模式的概念，并介绍了 Python 对迭代器模式的标志性实现。我们将学习列表、集合和字典理解。我们还将揭开生成器和协同程序的神秘面纱。
第 10 章Python 设计模式 I涵盖了几种设计模式，包括装饰者、观察者、策略、状态、单例和模板模式。每一种模式都用合适的例子和用 Python 实现的程序进行了讨论。
第 11 章Python 设计模式 II结束了我们对设计模式的讨论，涵盖了适配器、外观、flyweight、命令、抽象和复合模式。本文还提供了更多示例，说明惯用 Python 代码与规范实现的区别。
第 12 章测试面向对象程序首先介绍了为什么测试在 Python 应用程序中如此重要。它强调测试驱动的开发，并引入了两种不同的测试套件：unittest 和 py.test。最后，讨论了模拟测试对象和代码覆盖率。
第 13 章、并发是 Python 对并发模式的支持（以及缺乏支持）的旋风之旅。它讨论了线程、多处理、未来和新的异步 IO 库。
每章都包括相关的例子和案例研究，这些例子和案例研究将本章的内容收集到一个工作（如果不完整的话）程序中。
本书中的所有示例都依赖于 Python 3 解释器。确保您没有使用 Python2.7 或更早版本。在撰写本文时，Python3.4 是 Python 的最新版本。大多数示例都适用于 Python3 的早期版本，但我们鼓励您使用最新版本以最大限度地减少挫折感。
所有示例都应该在 Python 支持的任何操作系统上运行。如果不是这样，请将其报告为错误。
一些示例需要一个工作的 Internet 连接。不管怎样，你可能会想要其中一个用于课外研究和调试！
此外，本书中的一些示例依赖于 Python 不附带的第三方库。它们在使用时会在书中介绍，因此无需提前安装。然而，为了完整起见，这里有一个列表：
- 皮普
- 请求
- 枕头
- 位数组
这本书专门针对那些不熟悉面向对象编程的人。它假设您具有基本的 Python 技能。您将深入学习面向对象原则。它对于使用 Python 作为“粘合”语言并希望提高编程技能的系统管理员类型特别有用。
如果您熟悉其他语言中的面向对象编程，那么本书将帮助您理解在 Python 生态系统中应用知识的惯用方法。
本书使用多种文本样式来区分不同类型的信息。下面是这些风格的一些例子，并解释了它们的含义。
文本中的码字、数据库表名、文件夹名、文件名、文件扩展名、路径名、虚拟 URL、用户输入和 Twitter 句柄如下所示：“我们在字典中查找类，并将其存储在名为PropertyClass的变量中。”
代码块设置如下：
def add_property(self):
property_type = get_valid_input(
"What type of property? ",
("house", "apartment")).lower()
payment_type = get_valid_input(
"What payment type? ",
("purchase", "rental")).lower()当我们希望提请您注意代码块的特定部分时，相关行或项目以粗体显示：
def add_property(self):
property_type = get_valid_input(
"What type of property? ",
("house", "apartment")).lower()
payment_type = get_valid_input(
"What payment type? ",
("purchase", "rental")).lower()任何命令行输入或输出的编写方式如下：
>>> c1 = Contact("John A", "johna@example.net")
>>> c2 = Contact("John B", "johnb@example.net")
>>> c3 = Contact("Jenna C", "jennac@example.net")
>>> [c.name for c in Contact.all_contacts.search('John')]
['John A', 'John B']新术语和重要词语以粗体显示。例如，您在屏幕上、菜单或对话框中看到的文字出现在文本中，如下所示：“如果参数不足错误，它将失败，类似于我们之前忘记self参数时收到的错误。”
警告或重要注释显示在这样的框中。
提示和技巧如下所示。
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