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出版者:电子科技大学出版社

作者:欧阳

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2001-12

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787810656481

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《数字时代的编程艺术：Python入门与实践》图书简介 面向所有渴望掌握现代编程技能的读者，本书提供了一条清晰、高效、实用的Python学习路径。 在这个信息技术飞速迭代的时代，编程能力已不再是少数专业人士的专属技能，而是成为连接个体与数字世界的关键桥梁。《数字时代的编程艺术：Python入门与实践》正是为满足这一时代需求而精心打造的一本全面、深入且极具实战价值的教材。本书旨在帮助零基础的初学者迅速建立起坚实的编程思维框架，同时为有一定经验的读者提供深入理解Python底层机制与高级应用的机会。 本书的结构设计遵循“理论奠基—核心技能构建—前沿应用探索”的逻辑主线，确保读者在学习过程中不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：编程思维的奠基与Python环境的搭建 本部分着重于打破读者对编程的畏惧感，将抽象的计算机逻辑转化为易于理解的思维模式。 第一章：欢迎来到编程世界 本章首先探讨编程在现代社会中的核心地位，阐述算法思维、逻辑推理和抽象化能力的重要性。我们不会直接陷入枯燥的语法讲解，而是通过日常生活中的实例（如食谱的步骤、交通路线规划）来类比程序执行的流程，让读者初步理解程序是如何“思考”和“行动”的。 第二章：Python环境的搭建与初探 我们将详细指导读者完成Python解释器的安装、虚拟环境的创建（如使用`venv`或`conda`），以及选择合适的集成开发环境（IDE，如VS Code或PyCharm）。环境配置是成功的第一步，本书力求做到每一步截图清晰、指令准确，确保读者能够顺利启动第一个“Hello, World!”程序。同时，本章会介绍Python的交互式解释器（REPL）的妙用，方便读者进行即时代码测试和学习。 第二部分：Python核心语法的精深掌握 这是本书的主体部分，内容涵盖了结构化编程所需的一切基础元素，并强调如何用Pythonic的方式来编写代码。 第三章：数据类型与基本操作 本章深入解析Python的内建数据类型：数字（整数、浮点数、复数）、布尔值、字符串。重点讲解字符串的格式化（包括f-string的现代化用法）、切片操作、常用方法（如查找、替换、分割）。此外，我们将介绍Python特有的“真值测试”概念，以及类型转换的注意事项。 第四章：序列容器的魔力：列表（List）与元组（Tuple） 列表作为Python最灵活的容器，其操作复杂性较高。本章将详细剖析列表的动态性、增删改查操作（`append`, `extend`, `pop`, `del`），以及列表推导式（List Comprehensions）——这是实现Python高效编程的关键技巧。元组的不可变性在特定场景下的优势和应用也会被深入探讨。 第五章：集合（Set）与映射（Dictionary）的效率哲学 集合聚焦于去重和成员资格测试的效率，本章会介绍集合的并集、交集、差集等数学运算。字典（Dictionary）是Python中实现键值对映射的核心工具，我们将讲解哈希表的工作原理（不涉及底层C语言实现，但会从概念上解释其快速查找的秘诀），以及如何高效地遍历和操作字典。 第六章：流程控制：程序的逻辑骨架 流程控制是程序具备“智能”的开端。本章覆盖所有控制结构：条件语句（`if-elif-else`）、循环结构（`for`循环与`while`循环）。特别强调`break`、`continue`的使用，以及在`for`循环中引入`else`子句的Python独有特性。 第七章：函数的定义与抽象化 函数是代码复用的基石。本章从定义函数（`def`）开始，逐步深入到参数传递机制（传值调用与传址调用的区别）、默认参数、可变参数（`args`和`kwargs`）的使用。最后，我们将介绍高阶函数（如`map`, `filter`, `reduce`）的概念，为后续学习做铺垫。 第三部分：模块化、面向对象与异常处理 本部分将引导读者从编写独立的脚本，转向构建结构清晰、易于维护的大型项目。 第八章：模块、包与标准库的探索 代码重用通过模块实现。本章详细讲解如何导入（`import`）标准库（如`math`, `os`, `sys`）和第三方库。我们将指导读者如何创建自己的模块和包结构，理解Python的模块搜索路径，并介绍`if __name__ == "__main__":`这一重要结构的作用。 第九章：面向对象编程（OOP）的基石 本书以清晰的实例介绍面向对象的核心概念：类（Class）、对象、属性与方法。重点讲解构造函数`__init__`、实例方法、类方法（`@classmethod`）和静态方法（`@staticmethod`）的区别与适用场景。封装性（Encapsulation）的实现通过“私有”变量命名约定来体现。 第十章：继承、多态与特殊方法（Dunders） 继承允许代码复用和扩展，本章详细解析单继承和多重继承，以及`super()`函数的正确使用。多态性通过鸭子类型（Duck Typing）的哲学在Python中自然体现。此外，我们会挑选几个重要的特殊方法（如`__str__`, `__repr__`, `__len__`）进行讲解，让读者能更好地定制自己的类行为。 第十一章：异常处理与健壮性编程 没有程序能保证永远不出错。本章教授如何使用`try...except...finally`结构优雅地捕获和处理运行时错误，区分不同类型的内置异常。更进一步，我们将指导读者如何使用`raise`关键字抛出自定义异常，增强程序的健壮性。 第四部分：文件操作、数据交互与实用技巧 本部分将代码与真实世界的数据连接起来，展示Python强大的数据处理能力。 第十二章：文件系统的交互与数据持久化 学习如何打开、读取和写入文件，包括文本文件（`r`, `w`, `a`模式）和二进制文件。特别强调使用`with open(...)`上下文管理器，确保文件资源被安全释放。本章还会介绍CSV文件的读取与写入，这是数据处理的常见起点。 第十三章：JSON与XML数据的解析 在现代Web应用中，JSON是首选的数据交换格式。本书将使用`json`标准库，演示如何将Python对象序列化为JSON字符串，以及如何反序列化JSON数据回Python结构。XML的解析（使用`xml.etree.ElementTree`）作为补充也会被介绍。 第十四章：深入探索迭代器与生成器 迭代器和生成器是Python内存效率和惰性计算的核心机制。本章将解释`__iter__`和`__next__`协议，并重点讲解生成器函数（使用`yield`关键字）如何创建无限序列或处理超大数据集，避免一次性将所有数据加载到内存中。 第五部分：实战案例与进阶展望 本书的最后部分聚焦于应用，将所学知识融会贯通。 第十五章：小型项目实战：命令行工具开发 本章将整合前面所学的知识，引导读者开发一个小型、实用的命令行工具（例如一个文件重命名批处理工具或一个简单的待办事项清单应用）。我们将介绍如何使用`argparse`库来处理命令行参数，使程序更专业化。 第十六章：Python生态概览与学习路线图 在完成核心学习后，本章提供一个宏观的视角，介绍Python在不同领域的应用热点，如Web开发（提及Django/Flask框架）、数据科学（提及Pandas/NumPy的基础概念）、自动化运维等。本书的结尾不是终点，而是指引读者探索更广阔数字世界的起点。 本书特色： 注重“为什么”而非仅“怎么做”： 对每一个核心概念，本书都会剖析其背后的设计哲学，培养读者的批判性思维。 Pythonic 代码风格强调： 始终引导读者编写符合PEP 8规范、简洁高效的“Python风格”代码。 大量的代码示例与练习： 每节课后都配有精心设计的练习题和可运行的示例代码，巩固学习效果。 《数字时代的编程艺术：Python入门与实践》将陪伴每一位渴望构建数字世界蓝图的实践者，提供坚实可靠的知识支撑。

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《数字营销策略与案例解析：提升品牌在线影响力》这本书，给我带来了全新的视角。在信息爆炸的时代，如何让自己的品牌在茫茫的网络海洋中脱颖而出，一直是我思考的问题。这本书没有空泛地讲大道理，而是从实际出发，剖花了大量篇幅来剖析当下各种数字营销渠道的优劣势，以及如何根据不同的营销目标和受众群体，制定出最有效的整合营销策略。 我印象最深刻的是关于“内容营销”和“社交媒体运营”的那几章。作者通过大量的真实案例，展示了如何通过优质的内容吸引用户，如何利用社交媒体平台与用户建立深度连接，进而转化为品牌忠诚度。书中对SEO、SEM、KOL合作等概念的讲解也非常透彻，并提供了可操作的执行指南。我感觉这本书不仅是理论的梳理，更是一本实操手册，读完之后，我脑海中关于如何开展数字营销的许多模糊概念都变得清晰起来，并且充满了信心去尝试新的营销方法。

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刚拿到《UI设计从入门到精通：掌握核心原则与实战技巧》这本书，我原本抱着试试看的心态，毕竟UI设计这个领域术语繁多，感觉门槛很高。然而，这本书的内容却完全颠覆了我的认知。它不仅仅是教你如何使用工具，更是深入浅出地讲解了UI设计的核心理念。作者花了大量篇幅阐述了“以用户为中心”的设计哲学，解释了为什么一个好的UI不仅要美观，更要易用、高效。书中的案例分析非常详实，涵盖了从网页到App的各种场景，通过对比分析，我能清晰地看到不同设计方案对用户体验产生的巨大影响。 我尤其欣赏书中关于“视觉层级”和“信息架构”的讲解，这部分内容是很多初学者容易忽视但却至关重要的部分。作者用图文并茂的方式，清晰地展示了如何通过布局、色彩、字体等元素来引导用户的视线，让他们能够快速找到关键信息。此外，书中还提供了一系列实用的设计流程和方法论，例如用户访谈、线框图绘制、原型制作等，并且有非常多的实践指导，可以让我立刻上手，将学到的知识运用到实际的设计中去，这对于我这样的新手来说，无疑是巨大的帮助。

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我最近偶然发现了一本名为《编程新手村：从零开始掌握Python基础》的书，这本书的内容让我眼前一亮。它不像市面上很多技术书籍那样，一开始就丢给你一堆晦涩的概念和复杂的代码，而是循序渐进，用非常生动有趣的方式引导读者进入编程的世界。作者似乎特别善于将抽象的编程逻辑转化为生活中司空见惯的比喻，比如将变量比作一个可以存放不同物品的盒子，将函数比作一个完成特定任务的机器，这些都极大地降低了初学者的理解门槛。 最让我惊喜的是，这本书在讲解基础语法的同时，非常注重培养读者的实际动手能力。每一章都会设置一些精心设计的练习题，从简单的填空、选择，到需要独立编写的小程序，难度曲线设计得十分合理。而且，作者还提供了详细的解题思路和代码示例，遇到难题时，翻阅一下解析，总能豁然开朗。我尤其喜欢书中关于“如何调试代码”的那一部分，它分享了许多实用的技巧，教会了我如何像侦探一样，一步步找出程序中的“bug”，这比单纯地给出正确答案更有价值，它教会的是一种解决问题的思维方式。

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最近有机会翻阅了一本关于《人工智能伦理与社会影响》的书，这本书的内容给我留下了深刻的印象，也引发了我很多关于未来的思考。它并没有像很多科技读物那样，只关注于人工智能技术的进步和应用，而是将重点放在了这些技术背后所蕴含的伦理问题和社会影响上。作者以一种非常冷静和客观的态度，探讨了人工智能在就业、隐私、偏见、自主性等方面可能带来的挑战。 我尤其对书中关于“算法偏见”的讨论感到震撼。作者通过生动的案例，揭示了人工智能在决策过程中可能因为训练数据中的固有偏见而产生不公平的结果，这让我意识到了在发展人工智能的同时，必须高度重视公平性和透明度。这本书促使我去思考，如何才能在拥抱人工智能带来的便利的同时，最大限度地规避其潜在的风险，并努力构建一个更加负责任和可持续的人工智能发展模式。它让我明白，技术的发展不应该仅仅是向前冲，更需要停下来审视它对人类社会可能带来的长远影响。

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我最近在读一本关于《高级数据分析实战：Python与R语言的应用》的书，这本书的内容简直是数据科学爱好者的福音。对于那些想要深入挖掘数据价值，但又觉得传统统计学过于枯燥的读者来说，这本书提供了一个绝佳的切入点。作者并没有一开始就抛出复杂的算法模型，而是从数据预处理和探索性数据分析（EDA）开始，循序渐进地引导读者掌握数据处理的常用技术。 书中对Python和R语言在数据分析中的应用进行了详尽的介绍，并且提供了大量可以直接运行的代码示例。我尤其喜欢关于“可视化分析”的部分，作者展示了如何利用matplotlib、seaborn、ggplot2等库创建出美观且信息丰富的图表，这对于理解数据趋势和发现异常值非常有帮助。此外，书中还涵盖了回归分析、分类算法、聚类分析等经典的数据挖掘技术，并结合实际案例讲解了如何选择合适的模型、如何评估模型性能，以及如何解释分析结果，这对于我这样的初学者来说，无疑是一次宝贵的学习经历。

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