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出版者:O'Reilly Media

作者:Allen B. Downey

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2015-12-28

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491939369

丛书系列:

图书标签:

• Python
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《Python 编程艺术：从入门到精通》 本书是一本深入浅出的 Python 编程指南，旨在帮助读者从零基础快速掌握 Python 的核心概念，并逐步成长为一名熟练的 Python 开发者。我们不回避那些令人望而却步的技术术语，而是以一种易于理解的方式将其拆解，并辅以大量生动形象的示例，让抽象的概念变得触手可及。 第一部分：Python 的基石 我们将从 Python 最基础的元素开始，构建起坚实的编程认知。 变量与数据类型： 探索 Python 中如何存储和操作信息。我们将深入理解整型、浮点型、布尔型等基本数据类型，以及字符串的强大表现力。你会学会如何声明变量，并理解不同数据类型在内存中的表示方式，为后续更复杂的编程打下基础。 运算符与表达式： 学习如何使用算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等进行计算和逻辑判断。我们会详细讲解运算符的优先级，以及如何构建复杂的表达式，让你的程序能够进行各种运算和判断。 控制流： 掌握让程序“思考”和“决策”的关键。我们将详细讲解 `if`、`elif`、`else` 语句，让你能够根据不同条件执行不同的代码块。同时，`for` 循环和 `while` 循环将教会你如何重复执行任务，这在处理大量数据或自动化流程时至关重要。 数据结构： 学习 Python 内置的强大数据组织工具。列表（list）和元组（tuple）将为你提供有序的数据集合，你可以方便地存储、访问和修改其中的元素。字典（dictionary）则是一种键值对的存储方式，能够让你以更直观的方式查找和管理数据。我们将探讨它们的特性、常用操作以及适用场景。 第二部分：构建可复用的代码 一旦掌握了基本元素，我们将进入更高级的编程范畴，学会如何编写更清晰、更易于维护的代码。 函数： 理解函数是代码块的封装，能够提高代码的复用性和模块化。我们将学习如何定义函数、传递参数、返回值，以及函数的参数传递机制（位置参数、关键字参数、默认参数）。你还会了解到递归的思想，用函数解决更具挑战性的问题。 模块与包： 学习如何组织和管理你的代码。模块让你能够将相关的函数和类组织在一起，提高代码的可读性和可维护性。我们将探讨如何导入和使用标准库中的模块，以及如何创建自己的模块。包的概念则进一步扩展了模块的组织方式，使得大型项目管理更加有序。 文件 I/O： 学习如何与文件系统交互，读取和写入数据。我们将演示如何打开、读取、写入和关闭文件，处理不同类型的文件（文本文件、二进制文件），以及错误处理机制，确保你的程序能够安全可靠地处理文件操作。 第三部分：面向对象编程与高级特性 本部分将带你进入 Python 面向对象编程的世界，并探索一些更高级、更强大的语言特性。 类与对象： 深入理解面向对象编程（OOP）的核心概念。我们将讲解如何定义类、创建对象（实例）、访问属性、调用方法。你将学会封装、继承和多态等 OOP 的三大支柱，从而编写出更具结构化和可扩展性的代码。 异常处理： 学习如何优雅地处理程序运行时可能出现的错误。我们将详细讲解 `try-except` 块，帮助你捕获和处理各种异常，防止程序意外崩溃，并提供友好的错误提示。 迭代器与生成器： 探索 Python 中更高效的数据处理方式。我们将讲解迭代器协议，理解如何遍历序列，并学习生成器表达式和函数，以更节省内存的方式处理大型数据集。 装饰器： 掌握一种强大而优雅的元编程技术。你将学习如何使用装饰器来修改或增强函数或类的行为，而无需改变其原始代码，这在日志记录、权限控制等场景中非常有用。 第四部分：实用进阶与项目实战 在掌握了 Python 的核心知识后，我们将引导你将其应用于实际问题，并介绍一些常用的库和工具。 常用标准库： 介绍 Python 标准库中一些常用的模块，例如 `math`（数学运算）、`datetime`（日期时间处理）、`random`（随机数生成）等，让你能够快速利用这些现成的工具解决实际问题。 数据处理与分析基础： 简要介绍如何利用 Python 进行数据处理和分析。我们将提及一些常用的库，例如 NumPy（数值计算）和 Pandas（数据分析），为你开启数据科学的大门。 Web 开发入门（可选）： 简要介绍如何使用 Python 构建简单的 Web 应用。你将了解到 Web 框架（如 Flask 或 Django）的基本概念，以及如何通过 Python 与 Web 服务器交互。 项目实践： 通过一系列精心设计的示例项目，将前面学到的知识融会贯通。这些项目涵盖了文件处理、数据分析、简单应用等不同领域，帮助你巩固所学，并培养独立解决问题的能力。 适合读者： 渴望学习一门强大且易于上手的编程语言的初学者。 希望系统性提升 Python 编程技能的开发者。 需要通过编程来解决实际问题的学生、研究人员或职场人士。 通过本书的学习，你不仅能够掌握 Python 的语法和核心概念，更能培养出优秀的编程思维和解决问题的能力。我们相信，这本书将是你 Python 编程之旅中不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

# 《像计算机科学家一样思考python》并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。 好吧。。内容简介里面有说，这本书我确实理解错了。 但我还是不认为这本书适合0基础入门。 0基础入门我推荐《Python计算与编程实践：多媒体方法》 前言写的： “ - 尽量简短。学生读1...  

评分☆☆☆☆☆

这本书包括的内容并不多，但对于一些初学者容易产生疑惑的地方解释的很清楚，非常适合短时间内入门。 不过由于我读的是英文版，花的时间并不在少数。我大概花了一个月时间，在午休睡着之前来看。不得不说，外国书还是看原版比较易懂，虽然英文会花掉你更多的时间，但总比看中文...  

评分☆☆☆☆☆

Think Python is an introduction to Python programming for students with no programming experience. It starts with the most basic concepts of programming, and is carefully designed to define all terms when they are first used and to develop each new concept ...  

评分☆☆☆☆☆

这本书是mit6.001 SICP课程的替代者——mit 6.00 introduction to computer science课程的指定阅读物之一。 “到底要讲python呢，还是cs呢？”读这本书的时候，这个问题一直在我脑海里环绕。 如果作为谈cs的书来说，这本书不太合格，因为它多数只是简单地在讲python语法，而c...  

评分☆☆☆☆☆

对于一个自学程序设计的入门者而言，他需要一本什么样的书呢？我认为标准有以下三个： 第一，介绍足够用的知识。这一点看似简单，但是却不易掌握，像许多人推荐的 A Byte of Python，内容就明显过少了，而处于另一个极端的 Learning Python 篇幅超过一千页，又明显超出入门者...  

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，好的技术书籍应该具备两大特质：一是内容的深度和广度，二是讲解的清晰度和易读性。《Think Python》在这两方面都做得相当出色。这本书的作者非常善于将复杂的概念拆解成易于理解的模块，并且通过精妙的例子来 ilustrar 它们的应用。我记得在学习类和对象的时候，作者用了一个非常贴切的比喻，将类比作“蓝图”，对象比作“建筑”，这样一来，面向对象编程的核心思想就变得非常直观。而且，这本书并没有止步于基础语法，而是深入到了一些更高级的主题，比如模块的使用、异常处理、调试技巧等，这些内容对于我来说，是提升编程能力的关键。让我印象深刻的是，作者在讲解调试技巧时，并没有简单地罗列一些命令，而是通过分析具体的代码错误，教我如何一步一步地定位问题，找到根源。这种“实战”式的讲解，让我觉得我在阅读的同时，也在不断地提升自己的解决问题的能力。这本书的语言风格也十分独特，既有严谨的学术性，又不失轻松幽默的氛围，读起来一点也不枯燥。

评分☆☆☆☆☆

这本《Think Python》的封面设计就给人一种很沉静、引人思考的感觉，淡淡的蓝色背景搭配简洁的衬线字体，不张扬却很有力量。我之所以会被它吸引，很大程度上是因为它承诺了一种“思考”的方式，而不仅仅是“学习”Python。在我看来，很多编程书籍倾向于直接告诉你“怎么做”，列出一堆语法规则和函数调用，看完之后你可能会敲出一些代码，但对于“为什么”以及代码背后的逻辑往往是一知半解。这本书给我的感觉是，它更注重引导你去理解Python的底层逻辑，去培养解决问题的思维模式。我在阅读的过程中，常常会停下来思考作者提出的每一个概念，试图去理解它在实际应用中的意义，而不是机械地记忆。这种循序渐进的引导方式，让我觉得学习的过程更加扎实，也更有成就感。而且，这本书的例子都非常贴切，没有那些脱离实际的、过于复杂的演示，而是从一些简单的小例子入手，逐渐深入。我尤其喜欢它对数据结构和算法的讲解，并没有生硬地抛出复杂的概念，而是通过生动的比喻和逐步细化的代码片段，让我能够真正理解它们的工作原理。这种“深入浅出”的能力，在很多技术书籍中是很难得的。

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说实话，在拿到《Think Python》之前，我曾尝试过几本不同的Python入门书籍，但总感觉缺少了点什么。直到我翻开这本书，才意识到我之前学习的方式可能有些过于“浅尝辄止”了。《Think Python》给我的感觉是一种“深度”的引导。它不像某些书那样，上来就堆砌大量复杂的语法和概念，而是从最根本的“思考”入手，引导读者去理解编程的本质。我尤其喜欢它在讲解一些抽象概念时，所使用的类比和循序渐进的推导过程。例如，在解释递归的时候，作者并没有直接给出一个复杂的递归函数，而是通过一个经典的“汉诺塔”问题，一步一步地剖析其背后的逻辑，让我能够真正领会到递归的精妙之处。这本书的作者仿佛是一位经验丰富的导师，他不会直接告诉你答案，而是通过提问和引导，让你自己去探索和发现。这种学习方式，虽然初期可能需要花费更多的时间和精力，但带来的理解和掌握程度是无可比拟的。我感觉这本书不仅仅是在传授Python的知识，更是在培养我作为一名程序员的“内功”。

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我是一名对编程充满好奇但又相对缺乏系统训练的读者，《Think Python》这本书就像为我量身打造的一本启蒙指南。它的排版设计十分考究，留白充足，阅读起来很舒服，一点也不会感到视觉疲劳。内容方面，我认为这本书最大的亮点在于它对“思考”的强调。它不是简单地教你死记硬背代码，而是鼓励你去理解代码背后的逻辑，去思考为什么这样写，这样写有什么好处。我记得在讲到函数的时候，作者并没有一上来就介绍各种参数和返回值，而是先引导我思考“模块化”的概念，为什么要写函数，函数能解决什么问题，这让我觉得学习的过程非常有条理，也更容易理解。这本书的例子也十分贴近生活，比如处理文件、计算平均分等等，这些例子都能够快速地将我带入到编程的实际应用场景中，让我觉得编程不再是遥不可及的技能。而且，这本书的难度曲线设计得非常平缓，每一章的内容都建立在前一章的基础上，让我能够稳步前进，不断获得新的知识和成就感。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会下接触到《Think Python》的，当时我正在寻找一本能够帮助我从零基础入门Python的书籍。市面上很多入门书籍，要么过于简单，让人觉得乏味，要么内容过于庞杂，让人望而却步。这本书给我的第一印象是它的结构非常清晰，逻辑性很强。它从最基础的变量、数据类型开始，一步步引导读者了解函数、模块、面向对象编程等核心概念。我特别欣赏作者在讲解每个概念时，都会配以大量的代码示例，并且这些示例都非常实用，能够直接应用于解决一些实际问题。这本书不仅仅是教你如何写出Python代码，更重要的是它教会你如何用Python的思维去解决问题。我记得在学习列表和字典的时候，作者并没有简单地罗列出它们的用法，而是通过一些生动的小例子，比如管理学生信息、统计词频等，让我深刻理解了它们在数据组织和处理方面的强大能力。这种“学以致用”的学习方式，让我对编程的兴趣倍增。而且，这本书的语言非常流畅易懂，没有那些晦涩难懂的技术术语，即使是初学者也能够轻松理解。

评分☆☆☆☆☆

囫囵吞……象？主要是针对语法的介绍，草草看了一遍+操作了大部分代码（放弃了练习部分）+记了一通笔记。还是当作参考书来翻阅吧，接下来看数据分析。 --2019年第12本

评分☆☆☆☆☆

囫囵吞……象？主要是针对语法的介绍，草草看了一遍+操作了大部分代码（放弃了练习部分）+记了一通笔记。还是当作参考书来翻阅吧，接下来看数据分析。 --2019年第12本

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跟作者聊过这本书和他写过的其他书。。。

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3.5. recap, fast reading.

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囫囵吞……象？主要是针对语法的介绍，草草看了一遍+操作了大部分代码（放弃了练习部分）+记了一通笔记。还是当作参考书来翻阅吧，接下来看数据分析。 --2019年第12本