A Functional Start to Computing with Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Ted Herman

出品人:

页数:427

译者:

出版时间:2013-7-28

价格:USD 88.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781466504554

丛书系列:

图书标签:

• 编程
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好的，这是一份关于一本名为《A Functional Start to Computing with Python》的图书的详细简介，该简介不包含任何关于该书实际内容的信息，旨在描述一本在计算和Python学习领域具有类似主题但内容不同的书籍的概貌。 --- 《函数式编程与Python入门：构建清晰、可维护的计算思维》 图书简介 本书旨在为初学者提供一个坚实的基础，教授如何在实际计算环境中运用Python语言。与传统的命令式或面向对象编程入门书籍不同，本书采用了函数式编程范式作为核心教学理念，引导读者从一开始就培养出结构清晰、易于推理和测试的代码习惯。我们相信，通过理解和应用函数式思维，初学者能够更快地掌握编程的本质，并构建出更健壮、更易于维护的软件系统。 第一部分：计算思维的基石 理解问题，而非仅仅编写代码 本书的第一部分着重于建立起计算思维的框架。我们探讨什么是“计算”，以及我们如何将现实世界中的复杂问题分解为一系列可管理的、明确的步骤。 计算的本质与抽象： 深入探讨图灵机、$lambda$演算等基础概念，帮助读者理解计算机如何工作。我们不沉溺于底层硬件细节，而是专注于更高层次的抽象，理解计算的通用性。 数据与转换的哲学： 强调数据在程序中的核心地位。数据不是被“修改”的，而是通过一系列函数进行“转换”的。本部分将介绍纯数据结构的重要性，以及如何避免副作用。 Python环境的搭建与基础语法导览： 针对Python语言本身，我们将简要介绍其环境设置、变量、基本数据类型（如整数、字符串和列表的不可变性视角），以及控制流的基本结构。但重点在于如何用函数式的眼光看待这些结构。 第二部分：函数式编程的核心范式 将一切视为函数：清晰、无副作用的构建模块 本部分是本书的核心，系统地介绍函数式编程的指导原则，并展示如何在Python中有效地实现这些原则。 高阶函数的力量： 详细介绍什么是高阶函数——即接受函数作为参数或返回函数的函数。我们将深入讲解Python内置的`map`、`filter`和`reduce`（或使用`functools.reduce`）的应用场景。重点在于，如何使用这些工具替代传统的显式循环，从而提高代码的表达力和安全性。 纯函数的构建与测试： 纯函数是函数式编程的基石。我们将定义纯函数的标准，并提供大量练习，教导读者如何识别和重构具有副作用的代码。我们还将介绍如何利用纯函数的特性，简化单元测试的编写过程。 不可变性与持久化数据结构： 探讨为什么在函数式编程中推荐使用不可变数据结构。我们将介绍如何利用Python的元组（Tuple）和命名元组（`collections.namedtuple`）来模拟更严格的不可变数据结构，以及在需要时如何“高效地”创建数据的“新版本”，而不是原地修改。 闭包与柯里化（Currying）： 解释闭包（Closure）如何捕获环境，以及柯里化如何将接受多个参数的函数分解为一系列接受单个参数的函数。这对于构建灵活、可复用的函数工厂至关重要。 第三部分：Python中的函数式实践 从理论到实用：构建健壮的Python程序 本部分将理论知识与Python生态系统中的实用工具相结合，展示如何编写出既符合函数式精神又充分利用Python特性的代码。 生成器（Generators）与惰性求值： 介绍Python的生成器表达式和生成器函数，它们是实现惰性求值（Lazy Evaluation）的自然工具。我们将探讨惰性求值在处理无限序列和大型数据集时的优势。 组合性与函数管道（Function Composition）： 学习如何将小型、纯粹的函数组合成复杂的处理流程，即函数管道。我们将实现自己的函数组合工具，以模仿函数式语言中的组合操作符，从而实现代码的模块化和可读性。 递归思维：替代循环的强大工具： 虽然Python不鼓励深度递归，但理解递归是掌握函数式思维的关键一步。我们将通过实例对比迭代与递归的优劣，并展示如何利用尾递归优化（尽管Python解释器不保证优化，但理解其思想依然重要）的思路来结构化复杂的重复逻辑。 异步编程的函数式视角： 简要介绍Python中处理并发和异步操作的方式，并从函数式角度探讨如何管理状态变化，确保并发环境下的数据一致性。 第四部分：面向更复杂的系统 数据流与模块化设计 在掌握了基本工具后，本书引导读者思考如何将这些函数式原则应用于更大型的项目结构中。 错误处理与Option/Result类型： 讨论如何用更具表达力的方式处理错误，而不是仅仅依赖传统的异常机制。我们将探讨如何使用自定义的数据类型（模仿函数式语言中的`Option`或`Result`类型）来明确地表示操作可能成功或失败的状态。 数据处理流水线实例： 通过一个完整的、端到端的案例研究——例如，一个简单的数据清洗和分析任务——展示如何将本应复杂的、包含状态修改和副作用的流程，重构为一系列清晰、可测试的函数转换步骤。 函数式思维与面向对象/命令式代码的共存： 认识到在现实世界的Python项目中，不可能完全避免命令式或面向对象代码。本书的最后一章旨在指导读者如何划清界限：将核心的、需要高度保证正确性的逻辑用函数式编写，而将I/O、副作用管理等封装在明确的边界内。 适用读者 本书适合具有一定Python基础知识（了解变量、条件语句和基本数据结构）的读者。它特别推荐给那些对编写清晰、可验证的代码抱有浓厚兴趣的开发者，以及希望从传统命令式编程思维中解放出来，探索更强大计算抽象的程序员。无论您是软件工程学生、数据科学家，还是希望提升代码质量的专业人士，本书都将为您提供一把通往更优雅计算世界的钥匙。

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读完《A Functional Start to Computing with Python》，我发现自己对“算法”的理解上升到了一个新的层次。作者并没有一开始就抛出复杂的算法概念，而是通过一些简单的例子，逐步引导我理解算法的设计思路和实现方法。我尤其喜欢书中关于“排序”和“搜索”算法的讲解，作者不仅展示了不同的实现方式，还详细分析了它们的时空复杂度，让我明白了“最优解”的概念。更重要的是，这本书让我明白了，算法不仅仅是计算机科学的理论，更是解决实际问题的重要工具。我尝试着将书中学习到的算法应用到我的数据分析项目中，发现了非常显著的效率提升。这本书让我觉得，学习算法就像是在学习解决问题的“捷径”，它能够帮助我用更高效的方式达成目标。

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从一个完全没有编程背景的角度来看，这本书的难度曲线非常平缓，几乎没有任何门槛。作者的讲解方式非常贴心，他总是能站在读者的角度思考，预见到我们可能会遇到的困惑，并提前给出解答。我最喜欢的一点是，书中没有出现任何让人感到晦涩难懂的术语，即使是第一次接触到“算法”或“数据结构”这样的概念，作者也能用通俗易懂的比喻将其解释清楚。我特别喜欢书中关于“字符串处理”的章节，那些看似简单的操作，在作者的指导下，我学会了如何用Python高效地完成，这让我对Python的强大感到惊叹。而且，这本书的排版也非常舒适，代码块清晰可见，注释也很到位，这对于我这样的新手来说，大大降低了阅读的难度。我还会经常翻阅这本书，把它当作我的“编程宝典”， whenever I encounter a problem, I can find inspiration here.

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这本书最让我印象深刻的是其对“模块化编程”的强调。在很多入门教材中，可能只会简单提及如何导入模块，但这本书则深入探讨了模块的创建、组织和复用。作者通过一个逐步构建的项目，向我展示了如何将一个大型问题分解成小的、可管理的模块，以及如何将这些模块组合起来形成一个完整的应用程序。这不仅让我学会了如何写出更清晰、更有条理的代码，也让我理解了“代码复用”的重要性，以及如何构建可维护的软件系统。我尝试着将这种思维方式应用到我的业余项目中，结果让我受益匪浅，项目结构变得更加清晰，也更容易进行后续的修改和扩展。这本书让我明白，编程不仅仅是写代码，更是如何有效地组织和管理代码，以及如何构建一个健壮、可扩展的软件。

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这本书为我打开了Python编程世界的大门，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位耐心的导师。我被书中对Python基础知识的详尽讲解所吸引，作者用清晰的语言和贴切的比喻，将抽象的编程概念具象化。例如，在讲解“变量”时，作者将其比作一个贴有标签的容器，让我瞬间理解了数据存储和引用的关系。更让我惊喜的是，书中对于“循环”和“条件语句”的讲解，不仅仅是语法演示，而是深入探讨了它们在解决实际问题中的应用场景，让我体会到了编程的逻辑之美。我还记得书中关于“列表推导式”的介绍，那种简洁而强大的表达方式，让我眼前一亮，学会了如何用更Pythonic的方式来写代码。这本书真的让我感受到，编程是一种创造性的活动，我可以利用Python来构建属于自己的工具和解决方案。

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我购买这本书的初衷是想系统地学习Python，但结果远超我的预期。这本书不仅仅是教我Python的语法，更重要的是它塑造了我对编程的整体认知。作者非常强调“构建”这个概念，无论是构建数据结构，还是构建算法，抑或是构建一个完整的程序。书中通过一系列精心挑选的例子，展示了如何从零开始，一步步构建出有用的功能。我尤其欣赏它在讲解错误处理和调试技巧时的深入程度，这对于新手来说至关重要，能够帮助我避免很多不必要的挫折。我尝试着将书中学习到的知识应用到实际工作中，比如用Python脚本自动化一些重复性的任务，效果非常好，为我节省了大量时间。这本书让我感觉，学习编程就像是在学习一种新的语言，而这本书就是一位优秀的语言老师，它不仅教会我词汇和语法，更教会我如何用这种语言来表达思想，解决问题。

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这本书的独特之处在于它对“函数式编程”理念的引入，这在我看来是市面上同类入门书籍中非常罕见的。大多数Python入门书都会强调面向对象，但这本书却另辟蹊径，通过函数式思维来构建对计算的理解。作者巧妙地将Python的函数作为一等公民来对待，讲解了如何通过组合函数来解决复杂问题。我发现这种方式不仅让我写出了更简洁、更易于维护的代码，也让我对“代码的可读性”和“可测试性”有了更深的认识。书中的一些例子，比如使用lambda函数和map/filter/reduce等，虽然初看可能有点陌生，但在作者的细致讲解下，很快就能掌握并体会到它们的优雅之处。我甚至觉得，这本书的理念不仅适用于Python，对于我将来学习其他函数式编程语言也会有极大的帮助。它让我明白了，编程不仅仅是实现功能，更是如何以一种更优美、更有效的方式来表达逻辑。

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这本书绝对是我今年读过的最棒的编程入门书籍之一，即便我已经有一些编程基础，但它还是给我带来了很多全新的视角和深刻的理解。作者在解释Python的核心概念时，总是能用非常清晰、直观的方式，仿佛在我脑海中构建了一个个生动的模型。我尤其喜欢它在讲解列表和字典时，不仅仅是罗列函数和语法，而是深入探讨了它们背后的数据结构和操作效率，这对于我将来在处理大规模数据时非常有帮助。书中大量的代码示例都经过精心设计，非常贴合实际应用场景，我尝试着自己修改和扩展这些代码，在这个过程中，我不仅巩固了知识，还学会了如何调试和解决问题。它让我明白，编程不仅仅是写代码，更是一种解决问题的思维方式。而且，作者的文笔非常流畅，阅读起来毫无压力，仿佛在和一位经验丰富的导师对话，他总能在最恰当的时机点拨我，让我豁然开朗。我强烈推荐给任何想要系统学习Python，或者想要巩固Python基础的朋友们。这本书绝对物超所值，它为我打开了通往更广阔编程世界的大门。

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《A Functional Start to Computing with Python》这本书简直是我寻找了很久的“菜鸟指南”。我之前尝试过一些其他的Python教材，但总觉得它们要么过于理论化，要么例子太过简单，无法真正激发我的兴趣。这本书完全不同，它以一种非常有趣且循序渐进的方式引导我入门。从最基本的变量、数据类型，到更复杂的函数、模块，每一个概念的介绍都伴随着实际的代码练习，让我能够立刻上手，感受到编程的乐趣。特别让我印象深刻的是，作者在讲解函数式编程的理念时，并没有让人望而却步，而是用一种非常易于理解的方式，将递归、高阶函数等概念融入到Python的语法中，让我看到了Python的强大之处。我还在书中学习到了如何利用Python进行数据分析，并成功地将书中提到的技巧应用到了我自己的一个小项目中，结果非常令人满意。这本书真的让我觉得，学习编程不是一件枯燥的事情，而是一场充满发现和创造的旅程。

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这本书对“调试”技巧的深入讲解，绝对是我阅读过程中最大的收获之一。我之前一直认为调试就是“找bug”，但这本书让我明白，调试更是一种“侦探”式的思维过程，需要逻辑推理和细致分析。作者提供了一系列行之有效的调试方法，比如使用print语句、断点调试以及代码审查，并详细解释了每种方法的适用场景和优缺点。我尝试着将这些方法应用到我遇到困难的代码中，发现自己能够更快、更准确地定位问题所在，并找到解决方案。这不仅提高了我的编程效率，也大大增强了我解决复杂问题的信心。这本书让我觉得，编程不仅仅是“写对代码”，更是如何“写好代码”，并且具备解决问题的能力。

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《A Functional Start to Computing with Python》这本书最让我惊喜的是它对“版本控制”这一重要概念的介绍。在很多入门教材中，这部分内容往往被忽略，但这本书却将其放在了非常重要的位置。作者用非常易懂的方式解释了Git的基本概念和常用命令，并展示了如何利用版本控制来管理我的代码项目，包括提交、回滚、分支等操作。这让我明白了，在实际的软件开发过程中，版本控制是多么不可或缺的一环。我尝试着将Git应用到我的个人项目中，发现它能够帮助我追踪代码的每一次改动，并在需要时轻松地恢复到之前的版本，这极大地提升了我的工作效率和项目安全性。这本书让我觉得，学习编程不仅仅是学习语言本身，更要学习与之相关的开发流程和工具，才能真正成为一名合格的开发者。

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