Mark Pilgrim：dive Into Python3

以下是根據提供的資料所提取的主要論點及其詳細解釋：

這份文件是《Dive Into Python 3》的開頭章節與附錄，旨在引導讀者深入了解 Python 3 的新特性、核心概念、常用標準函式庫、進階主題以及如何將現有的 Python 2 程式碼遷移到 Python 3。主要論點圍繞在 Python 3 相較於 Python 2 的變革，以及 Python 在資料處理、程式組織和開發實踐上的獨特方式。

  1. Python 3 的核心變革與字串處理的根本不同：

    • Python 3 相較於 Python 2 最顯著的變化之一在於字串處理。Python 2 有「字串」（str，位元組序列）和「Unicode 字串」（unicode，Unicode 字元序列），兩者之間的轉換有時是隱式的。
    • Python 3 則明確區分「位元組」（bytes）和「字串」（str）。所有 str 都代表 Unicode 字元序列，而 bytes 代表不可變的 0 到 255 範圍內的整數序列。Python 3 絕不會在字串和位元組之間進行隱式轉換。
    • 這種區別貫穿於檔案操作（文字模式需指定編碼並處理字元與位元組的差異）、網路傳輸（HTTP 標頭通常是字串，內容可能是位元組）、序列化（如 pickle 格式的改變）等多個方面。理解何時使用字串、何時使用位元組，以及如何使用 .encode() 將字串編碼為位元組，和使用 .decode() 將位元組解碼為字串，是遷移和編寫 Python 3 程式碼的關鍵。
    • print 從 Python 2 的語句變為 Python 3 的函式，提供了更多的控制選項，如指定分隔符號 (sep)、結尾字元 (end) 和輸出目的地 (file)。
    • Python 3 提供 2to3 腳本，可以自動處理大部分從 Python 2 到 Python 3 的語法和標準函式庫變更，如 print 語句轉換、xrange 到 range、raw_input 到 input、以及許多模組的重新組織和方法更名。然而，對於字串和位元組的處理差異，往往需要手動修正。

  2. Python 的基礎語法與程式組織：

    • Python 使用縮排來定義程式碼區塊（函式、迴圈、條件判斷等），而非大括號。這使得程式碼風格更加一致且易讀。
    • 變數無需顯式聲明類型，Python 在賦值時自動確定和跟蹤其類型。
    • 函式使用 def 關鍵字聲明，可以有預設參數值和命名參數，呼叫時可以通過名稱傳遞參數，順序不限（但命名參數必須在位置參數之後）。
    • 文件字串 (docstring) 是函式、類別、模組的第一個語句，用於提供說明，並且可以在執行時通過 __doc__ 屬性存取。
    • import 語句用於引入模組，Python 會依據 sys.path 列表中的目錄順序尋找模組檔案。在套件內部，使用相對導入（from . import module）來引用同套件內的其他模組。

  3. 內建資料類型：

    • Python 提供了豐富的原生資料類型，包括布林值 (bool)、整數 (int，支援任意大小)、浮點數 (float)、分數 (fractions.Fraction)、複數，以及集合類型。
    • 序列類型： 列表 (list) 是最常用的序列，可變、有序，可以包含不同類型的元素，支援索引和切片。元組 (tuple) 是不可變、有序序列，行為類似列表但無法修改，常被用於多重賦值或作為字典鍵。字串 (str) 是 Unicode 字元序列，行為類似不可變序列（如元組）。位元組 (bytes) 是不可變的 0-255 整數序列，行為類似位元組版本的元組。
    • 集合類型： 集合 (set) 是無序、包含唯一元素的集合，支援聯集、交集、差集等集合運算。
    • 映射類型： 字典 (dict) 是無序的鍵值對集合，通過鍵來存取值，鍵必須是可雜湊的（不可變）物件。
    • 這些資料類型中的許多（如列表、元組、字串、集合、字典、數字、None）在布林上下文中都有定義的「真值」（Truthy）或「假值」（Falsy）行為（例如，空序列或 None 為 False，非空序列或非零數字為 True）。

  4. 萬物皆物件與進階概念：

    • Python 的核心原則之一是萬物皆物件。這意味著數字、字串、列表、字典、函式、類別甚至模組都是物件，它們可以有屬性（attributes）和方法（methods），可以被賦值給變數、作為參數傳遞給函式、或作為函式的回傳值。
    • 這個原則使得高階函式（接受函式作為參數或回傳函式）成為可能。閉包（Closure）是函式記住並存取其創建時的外部作用域變數的能力。
    • 迭代器（Iterators）是 Python 處理序列數據的基礎，它們通過 __iter__() 和 __next__() 方法定義如何遍歷序列。for 迴圈等就是通過這些方法工作的。
    • 產生器（Generators）是創建迭代器的一種簡潔方式，使用 yield 關鍵字來暫停函式執行並回傳值，在下次需要值時從暫停處繼續。產生器表達式提供了一種更緊湊的產生器定義方式。
    • 推導式（Comprehensions），如列表推導式、字典推導式、集合推導式，提供了一種語法糖，用簡潔的表達式創建新的列表、字典或集合，其底層機制也涉及迭代。
    • 類別（Classes）允許定義自訂物件類型，__init__ 是實例初始化方法。透過定義各種特殊方法（Special Method Names，以雙底線開頭和結尾），可以讓自訂類別的實例表現得像內建類型，例如像迭代器、像函式、像集合、像字典、像數字等等。

  5. 異常處理：

    • Python 強烈鼓勵使用異常來處理錯誤情況，而非依賴錯誤碼。程式碼中預期可能出錯的地方應使用 try...except 區塊來捕獲和處理特定類型的異常。
    • 可以使用 raise 語句拋出異常。未被捕獲的異常會導致程式終止並印出回溯資訊（traceback）。
    • 標準函式庫定義了許多內建異常類型，如 ImportError（模組無法導入）、NameError（未定義的變數）、TypeError（操作數類型錯誤）、ValueError（操作數值無效）等。

  6. 標準函式庫與生態系統：

    • Python 擁有龐大而豐富的標準函式庫，覆蓋了文件處理 (os, glob, io, gzip)、網路 (http.client, urllib 套件, socketserver)、正規表達式 (re)、序列化 (pickle, json)、資料庫介面 (dbm 套件)、XML 解析與生成 (xml.etree.ElementTree) 等眾多領域。
    • io 模組是 Python 3 中處理串流（包括文字和二進制檔案）的基礎，強調在文字模式下必須指定編碼。with open(...) as ...: 語句提供了一種安全、自動關閉資源的機制，這依賴於物件的上下文管理器協定 (__enter__, __exit__)。
    • itertools 模組提供了許多高效的迭代器建構和組合工具。
    • 除了標準函式庫，強大的第三方函式庫生態系統也是 Python 的優勢，例如 httplib2 提供更完善的 HTTP 客戶端功能，lxml 提供高效且功能更完整的 XML 處理能力。
    • unittest 模組支援單元測試，是實現測試驅動開發（TDD）的基礎。TDD 流程強調先編寫測試用例（測試特定功能在正常和異常情況下的行為），然後再編寫使測試通過的程式碼。這有助於明確需求、防止過度開發、提高程式碼品質並支援安全重構。

  7. 軟體打包與分發：

    • Python 使用 Distutils 框架進行軟體打包和分發，核心是 setup.py 腳本。
    • setup.py 定義了套件的元資料（名稱、版本、作者、描述等），以及要包含的程式碼檔案和額外資源（通過 MANIFEST.in）。
    • Distutils 可以生成原始碼分發包 (sdist) 和特定平台的安裝包（如 Windows 的圖形化安裝包 bdist_wininst）。
    • Python 套件索引（PyPI）是集中存放 Python 開源函式庫的倉庫，通過 setup.py 可以註冊和上傳套件，並使用分類器幫助用戶搜尋。

總結來說，這份資料詳盡地介紹了 Python 3 的核心設計理念（特別是字串與位元組分離）、基本語法結構、豐富的內建資料類型、強大的標準函式庫和第三方庫、進階的程式設計技術（迭代器、產生器、閉包、特殊方法、元類等），並強調了單元測試、TDD 和重構等重要的軟體開發實踐。遷移指南和個案研究則提供了從 Python 2 轉移到 Python 3 的具體技術細節和常見問題解決方案。