具体描述
Python是流行、开源、面向对象的编程语言，既可以用于编写单机运行的程序也可以编写脚本程序，具有可移植、强大、易用等特点。跟随专业教师学习是最快捷的掌握此语言的方式。新版的《学习Python》把你带到Mark Lutz和David Ascher面前，他们是著名的Python专家和培训师，他们的用语亲切、组织良好的文章已经指导了许多编程者精通这种语言。
《学习Python（第二版）》给程序员提供了一个学习Python和面向对象编程的综合学习工具。它根据1999年该书第一版发布以来Python语言的大量变化做了更新。本书介绍了最近发布的Python 2.3的基本要素并涵盖了新的特性，如列表内涵，嵌套作用域和迭代器/产生器。
除了语言特性，《学习Python（第二版）》还为初级程序员提供了新的内容，包括新的面向对象编程和动态类型回顾，新的关于编程起步和配置选项的讨论，新的关于文档的内容等等。全书用新的实例使得语言特性的应用更加具体。
《学习Python（第二版）》首先给出了理解和构造Python程序必需的所有信息，包括类型、运算符、表达式、类、函数、模块和异常。然后，作者给出了更高级的内容，通过真实的应用和可用扩展库说明如何用Python完成一般的任务。全书提供了练习以检验自己的新技能。
《学习Python（第二版）》是本可灵活选读的图书，它让读者能够集中深入Python语言的核心。随着通读全书，你将获得对Python深入而完整的理解，这将帮助你自己开发大型的应用程序。本书适合于任何不仅仅想停留于了解Python而且想更好地掌握它的人。
对本书第一版的褒奖：
“这本书最优之处是作者在提供有用的实例与详细解释说明之间取得近乎完美的平衡。无论你是有经验的计算机程序员还是初学者，这本书对于学习Python语言都是非常适合的。”
——Andrew Morrison, CedarLug
作者简介
目录信息
读后感
这本书是我在看完简明教程之后看的书，对于一个正在转变学习方式的人（从看书到doc）来说还不错。但是对于能力强点的人来说，python的tutorial和lib应该是最佳选择。然后想研究python源码的实现的话，python源码解析不错，要学习奇淫巧计的话cookbook很好的选择。。。
评分这本书是我在看完简明教程之后看的书，对于一个正在转变学习方式的人（从看书到doc）来说还不错。但是对于能力强点的人来说，python的tutorial和lib应该是最佳选择。然后想研究python源码的实现的话，python源码解析不错，要学习奇淫巧计的话cookbook很好的选择。。。
评分这本书是我在看完简明教程之后看的书，对于一个正在转变学习方式的人（从看书到doc）来说还不错。但是对于能力强点的人来说，python的tutorial和lib应该是最佳选择。然后想研究python源码的实现的话，python源码解析不错，要学习奇淫巧计的话cookbook很好的选择。。。
评分我看的是 机工09年第三版的中译本。 内容是很全面（去除全部附录 依然还有656页）。但相对比较基础，讲的全是语言特性的东西，当然，其中多线程等少量高级特性没有讲，底层实现机制没有讲，Network、GUI、Web、DB、Test等实际开发内容更是没有讲了。 作为一本单纯讲语言的书...
评分书不适合用来入门，但是很适合在入门之后会过来看 看了之后会了解很多细节，比方说真除法什么的。 等到你已经入门了，准备研究一下修饰器之类比较深入的东西，会发现第八部分书里是没有的，要到网上去下载，而且他给的网址根本下载不到，简直是坑
用户评价
阅读体验上，这本书的排版和配图简直是一场灾难，完全没有考虑到读者的视觉疲劳问题。文字部分是那种标准的小四号宋体，行距紧凑得让人喘不过气来。更要命的是，那些代码示例——它们大多是长达几十行的连续代码块，缺乏必要的折行和清晰的结构化展示。很多关键的逻辑判断和循环结构，如果不是我手动地在纸上或者编辑器里重新格式化，根本无法一眼看出其核心意图。图表方面，几乎可以用“吝啬”来形容。为数不多的几个流程图，颜色单调，线条交错复杂，信息密度过高，与其说是辅助理解，不如说是增加了阅读的认知负担。我甚至怀疑作者是不是直接从命令行输出的日志里复制粘贴了一些关键片段，然后直接打印了出来。一本旨在教授编程的书籍，如果连最基础的视觉引导都做不到位，真的很难让人保持长时间的专注。每次拿起它，都感觉像是在啃一块干硬的、没有调味的面包。
评分这本书的语言风格极其的学术化和疏离感。作者的语气总是带着一种居高临下的权威感，很少使用亲切或鼓励性的措辞。当我们遇到一个困惑点时，期待的是一句“别担心，这很容易理解，我们换个角度看”，而这本书提供的往往是“如前所述，这是该设计模式的必然结果，深入理解需要回顾第三章的数学基础”。这种交流方式极大地削弱了读者的学习动力。它不是在“引导”你学习，而是在“陈述”知识。对我来说，编程学习很大程度上是建立在解决问题的成就感和对知识点的即时反馈上的。但这本书里，反馈机制是缺失的。你需要自己去设计测试用例，自己去追溯每一个错误，自己去构建知识网络。虽然这种独立探索的精神值得推崇，但对于初学者而言，缺乏必要的“脚手架”支持，很容易在迷雾中迷失方向。它是一本为少数极具自驱力和天赋的个体准备的工具集，而非面向大众的教学指南。
评分这本书，坦白说，拿到手的时候我心里是有点打鼓的。封面设计得还算简洁，但内容排版上……嗯，怎么说呢，感觉像是直接把一堆技术文档粗暴地塞进了一个“教程”的框架里。一开始翻阅，我就被那些密密麻麻的函数定义和参数说明给淹没了。作者似乎默认读者已经对编程概念有着非常扎实的背景知识，上来就是一堆高深的术语，什么 GIL 锁、装饰器链式调用、元编程的底层逻辑，讲得非常深入，但也因此显得有些高冷。对于我这种想从零开始、或者至少是想巩固基础的自学者来说，这简直就是一本“劝退指南”。很多例子，比如涉及到特定库的性能优化，或者复杂的异步处理模式，代码量大到让人望而却步，而且作者很少在代码块旁边给出直观的解释，更多的是贴上一段“这是为什么会这样”的理论推导。说实话，如果不是我对某个特定的知识点有强烈的需求，并愿意花上几倍的时间去对照官方文档和网络论坛来消化这些内容，我可能早就把它束之高阁了。它更像是为已经毕业的计算机专业学生准备的“进阶参考手册”，而不是面向广大编程爱好者的友好入门读物。
评分这份资料最让我感到困惑的是它的叙事逻辑和知识点的组织方式。它不是按照“从易到难”的传统渐进路线来铺陈的，而是更像一位资深工程师在向同事讲解他正在做的项目架构。比如，可能前一章还在讲变量赋值的基础操作，下一章可能就突然跳跃到如何利用 MRO（方法解析顺序）来优化一个抽象基类的继承结构。这种跳跃性使得学习过程充满了“上下文缺失”的挫败感。我常常需要频繁地在全书的不同章节之间来回翻阅，试图将散落在各处的概念碎片拼凑起来，以理解作者当前正在讨论的那个复杂场景的全貌。举个例子，书中关于数据结构的部分，它并没有花单独的篇幅去详述列表和字典的内部实现差异，而是直接在讲解文件I/O的上下文里，以一种“理所当然”的态度使用了它们的高级特性。这对于想深入了解“为什么用这个而不是那个”的读者来说，是极大的知识盲区。这本书更像是对 Python 语言特性的一种百科全书式的罗列，而非一个精心设计的学习路径图。
评分我个人对于这本书的“实战性”持保留态度。它似乎花费了大量的篇幅去探讨 Python 语言本身的“纯粹性”和“哲学”，比如如何写出符合 PEP 8 标准的“完美代码”，或者对某些库的历史演变进行溯源，但这与我实际工作中需要解决的实际问题相去甚远。例如，在涉及到网络爬虫或数据分析的章节中，代码示例往往是高度理想化的，它们假设了一个完美干净的数据源，或者一个没有外部依赖的封闭环境。一旦我尝试将这些代码应用到我日常接触的那些充满缺失值、格式错乱的真实数据上时，它们几乎全部崩溃或返回了毫无意义的结果。作者似乎对“脏数据处理”和“异常边界条件”的探讨轻描淡写，一笔带过。我更希望看到的是针对现实世界中各种复杂情况的鲁棒性处理方案，而不是教科书式的、只在“真空”中才能运行的代码演示。这本书更像是在教你如何打造一辆 F1 赛车，却忘了告诉你如何在泥泞的赛道上驾驶它。
评分翻完了。。都说写的啰嗦，但我其实没怎么看内容，能看得懂代码我基本上就不看文字了。。囧
评分实在太磨叽
评分目前认为最好的python入门书
评分纸张很不错。
评分可着重关注最后OOP与装载的几章。 全书通俗易懂，是入门的好书，就是厚了一点。 个人的意见是，此书可以精简很多
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