Python与算法社区
你好，我是zhenguo
最近有粉丝问我，在公司Python做项目现在用的多吗？他们感觉Python 只适合于做做练习、demo演示，公司里正式上线一般不使用Python，理由是Python工程化很难做，代码可读性、可维护性差。
根据我的个人经历，Python目前公司用得很多，至少我所在的部门是这样。现在要想算法真正落地，几乎都会用到历史数据，只要和数据打交道，目前使用Python还是首选，现在很多算法内核是Python编写，为了性能主要基于NumPy，所以在公众号里我说过多次，要熟练使用NumPy这个工具。
其实，我理解粉丝们的担忧，众所周知，Python入门简单，几天就能上手写代码，但问题是，仅仅上手就是学会了Python吗？这条逻辑显然有问题。做到Python上手跟做到Python上线，完全两个境界，肯定不能相提并论！
这两者的GAP在哪里？Python工程化上。然而，很多Pythoner并没有去学习Python的工程化，导致所写的线上Python代码质量很差，主要体现在：
可读性、可扩展性差 时间性能差
怎么弥补这个GAP呢？除了多看质量好的Python代码外，最重要的是得知道怎么做到可读性、可扩展性好、时间性能好的方法和原理。
实话讲，据我了解，能够解决这些痛点的书籍非常稀缺，我为此专门调研过，在2020年大概11月份，我找到一本近乎完美解决这些痛点的书，书名：
Practices of the Python Pro
全书四大part，十一章，专门讨论了针对Python的工程化。溢美之词，不想多说，把它放到学习的第一优先级就对了。此书下载方法：
因回复关键词人数众多，系统响应会有一点慢，不过最后都会回复每一位想要学习此书的、我的读者。
为了解决读者们的痛点，我也煞费苦心，把平时珍藏的最好资料无私奉献出来，希望你能给视频点个赞，加个关注，转发一下，留言一下，任何与之互动的环节，都是对我的巨大支持！你的支持，是我无畏前行的最大动力！
