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出版者:Capstone Press

作者:Mary A. McDonald

出品人:

页数:48

译者:

出版时间:1995-9-1

价格:USD 27.32

装帧:Library Binding

isbn号码:9781560652960

丛书系列:

图书标签:

• Python
• 编程
• 计算机科学
• 数据科学
• 机器学习
• 人工智能
• 算法
• 开发
• 教程
• 入门

Pythons 这本书并非关于爬行动物的实用指南，它是一扇通往广阔数字世界的窗户。本书旨在为那些渴望掌握一门强大而灵活的编程语言的读者提供一条清晰的学习路径。Python，这门以其简洁易懂的语法和广泛的应用领域而闻名的语言，已经成为软件开发、数据科学、人工智能以及自动化等众多前沿领域的核心驱动力。 《Pythons》不仅仅是一本枯燥的代码教程。它将带领您从零开始，逐步建立起坚实的编程基础。您将深入了解编程的基本概念，例如变量、数据类型、控制流（条件语句和循环）以及函数。通过大量的代码示例和精心设计的练习，您将能够亲手实践，将抽象的概念转化为具体的解决方案。本书强调“做中学”的学习理念，让您在解决实际问题的过程中，不断巩固和深化对Python的理解。 本书的结构设计得极其人性化，循序渐进。首先，我们将从Python的安装和基本环境配置入手，确保您能顺利搭建起自己的开发环境。接着，我们会介绍Python的核心特性，包括其面向对象的编程范式。您将学习如何定义类和对象，掌握继承、多态等重要的面向对象概念，这对于构建复杂、可维护的软件至关重要。 随着您对Python基础知识的掌握，本书将进一步引导您探索Python在各个领域的强大能力。我们将深入讲解Python的标准库，这是Python生态系统中不可或缺的一部分。您将学会如何利用这些现成的工具来处理文件、进行网络通信、操作日期和时间等等，极大地提高您的开发效率。 对于数据科学爱好者，《Pythons》会为您揭示Python在数据分析和可视化方面的巨大潜力。您将接触到NumPy和Pandas这两个在数据科学领域举足轻重的库。NumPy以其高效的多维数组处理能力而著称，是进行数值计算的基础。Pandas则提供了强大的数据结构和数据分析工具，让您能够轻松地进行数据清洗、转换、聚合和探索性分析。此外，您还将学习如何使用Matplotlib和Seaborn等可视化库，将枯燥的数据转化为直观易懂的图表，从而更好地理解数据背后的模式和规律。 对于那些对人工智能和机器学习感兴趣的读者，本书同样提供了坚实的起点。您将了解Python在构建机器学习模型中的关键作用，并会初步接触到Scikit-learn等库。通过简单的示例，您将体验到如何训练和评估一个基础的机器学习模型，为进一步深入学习打下基础。 《Pythons》也关注到了Python在自动化任务方面的广泛应用。您将学习如何编写脚本来自动化重复性的工作，例如文件管理、数据提取、网络爬虫等，从而解放您的双手，将更多精力投入到更具创造性的工作中。 本书的一大特色是其丰富的实战项目。我们精心挑选了一系列贴近实际应用的案例，涵盖了从简单的命令行工具到更复杂的Web应用基础。每一个项目都经过精心设计，旨在将您在书中学习到的知识融会贯通，并培养您解决实际编程问题的能力。您将亲手构建属于自己的程序，并在实践中不断提升。 此外，本书还注重培养读者的良好编程习惯。您将学习到如何编写清晰、可读性强的代码，如何进行有效的代码调试，以及如何利用版本控制工具（如Git）来管理您的项目。这些技能对于成为一名优秀的程序员至关重要。 《Pythons》不仅仅是一本技术书籍，它更是一种思维方式的引导。它鼓励您用逻辑去思考，用代码去实现，用创造力去解决问题。无论您是初学者，还是希望拓展技能的开发者，抑或是对数字世界充满好奇的探索者，本书都将是您旅途中不可或缺的伴侣。 让我们一起踏上这段精彩的Python编程之旅，发掘数字世界的无限可能。

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**书评一：深入浅出的编程启蒙** 这本书，说实话，一开始拿到手里，我还有点忐忑，毕竟我对编程这块儿一直处于“听说过，但没摸着门道”的状态。然而，翻开第一章，那种扑面而来的清晰感和亲和力，瞬间打消了我的顾虑。作者的叙述方式，就像一位耐心的老教授，总能把那些初学者听起来如同天书般的概念，用生活化的例子掰开了揉碎了讲清楚。比如，讲到变量和数据类型时，他不是简单地罗列定义，而是会用“就像给不同的物品贴上不同的标签，方便以后查找”这种比喻来阐释，让我一下子就get到了核心要点。更让我欣赏的是，它没有急于展示高深莫测的框架或复杂的算法，而是非常扎实地从最基础的语法结构、逻辑控制开始构建知识体系。书中的代码示例都是经过精心挑选的，短小精悍，但每一个都能直击要害，让人在动手实践后，立刻就能感受到自己“掌控”了计算机的乐趣。我记得有一次为了理解递归的概念，我反复看了好几遍书上的那个小小的案例，直到自己能流畅地在纸上画出函数的调用栈，那种豁然开朗的感觉，是看其他零散教程无法比拟的。这本书的编排逻辑是层层递进的，你不会觉得知识点是孤立存在的，它们被巧妙地串联起来，形成了一个坚固的学习路径。对于想要从零开始，稳扎稳打建立编程思维的读者来说，它简直就是一份不可多得的“武功秘籍”的入门篇。它教会的不仅仅是敲代码的语法，更是一种结构化思考和解决问题的思维模式，这一点，对于任何技术领域的发展，都是至关重要的基石。

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**书评三：令人耳目一新的叙事风格与学习体验** 坦白讲，市面上介绍编程技术的书籍大多是严肃刻板的，读起来像是在啃一本技术手册。但这本书却是一股清流。它的文字风格非常活泼，甚至带有一点幽默感，让整个学习过程变得轻松愉快，极大地缓解了学习新技术的枯燥感。作者在解释复杂概念时，经常会穿插一些作者本人的“踩坑”经历，这些小故事非但没有打断思路，反而让抽象的概念变得具体可感，仿佛作者就在你身边手把手地指导。更值得称道的是，这本书在排版和视觉引导上做得非常出色。关键代码块的着色、重要结论的加粗强调，以及那些穿插在正文中的“思考题”和“进阶挑战”，都设计得恰到好处，有效地引导读者的注意力流向。我发现自己竟然会期待着去翻阅下一页，而不是像对待其他技术书籍那样，把它们供在书架上，偶尔查阅一下。这种“沉浸式”的学习体验，极大地提高了我的学习效率和持续性。它成功地将一门技术学科的学习，转化成了一场引人入胜的探索之旅。这本书的价值，已经超越了单纯的技术传授，它更像是一本关于“如何高效而有乐趣地学习一门技术”的指南。

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**书评五：一套完整、系统的知识体系构建** 很少有技术书籍能够提供如此完整且具有自洽性的知识框架。这本书的结构安排，体现了作者对学科脉络的深刻理解。它并非零散地介绍各种库函数或语法特性，而是构建了一个由底层概念向高层应用稳步推进的阶梯。起始点是数据结构的抽象描述，然后过渡到控制流和函数式思维的培养，接着是面向对象范式的系统学习，最后才开始接触标准库中那些用于实际开发的强大工具集。这种由内而外、由抽象到具体的推进方式，确保了读者在接触到更复杂的概念时，其底层逻辑是清晰且稳固的。例如，在讲解面向对象编程时，它会先从类和对象的本质区别入手，然后才引入继承和多态，并且用非常严谨的例子展示了在实际项目重构中，如何利用多态来解耦组件。读完这本书，我感觉自己不再是东一榔头西一棒子地学习技术碎片，而是拥有了一张清晰的“技术地图”，知道自己目前站在哪里，接下来的学习方向在哪里，以及如何高效地向下一个知识点迈进。对于想要建立起坚实、不被轻易推翻的知识体系的自学者而言，这本书提供了无与伦比的结构性支持。

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**书评四：对软件工程核心理念的深刻阐释** 这本书的价值，在我看来，已经超出了基础编程语言教学的范畴，它更像是一本关于“如何成为一个合格的软件开发者”的入门哲学读本。作者在介绍完语法特性后，并没有立即转向下一个技术点，而是用很大篇幅探讨了代码的“健壮性”、“可维护性”和“性能权衡”这些软件工程中至关重要的概念。他反复强调，代码是写给人看的，其次才是给机器执行的。书中对设计模式的介绍，虽然只是初步涉猎，但其切入点非常高明，不是直接抛出工厂模式或单例模式的图示，而是先展示一个在特定场景下，缺乏设计模式的代码会如何迅速演变成“意大利面条式”的灾难，再引出解决方案。这种“先有问题，后有药方”的叙事结构，让读者对为什么要引入某种设计思想有了深刻的共鸣。此外，书中对于版本控制的理念介绍，也相当到位，它不仅仅是教你`git commit`的命令，更是强调了协作的意义和代码历史的重要性。这本书让我开始从“写出能运行的代码”向“写出高质量、可维护的工程代码”进行思维转变，这对于任何志在长远发展的技术人员来说，都是一次极其宝贵的思想洗礼。

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**书评二：技术深度与实践广度的完美平衡** 读完这本书，我最大的感受是作者在平衡“理论深度”与“实际应用广度”上展现出了高超的驾驭能力。它并非那种只停留在教科书层面的理论堆砌，每一章节的深入探讨，都紧密地与当前业界主流的应用场景挂钩。例如，在讲解文件操作和异常处理时，它不仅仅是介绍了`try-except`的用法，而是深入剖析了不同操作系统下文件I/O的底层差异，以及如何编写出能应对突发网络中断或权限问题的健壮代码。这种深度，让有一定基础的读者也能发现新的知识盲点。而它的广度也令人印象深刻，书中对诸如数据结构的基本实现、面向对象编程的精髓，以及初步接触网络编程和数据库交互的介绍，都做到恰到好处，不至于过于庞杂而让人望而却步，也不至于蜻蜓点水而流于表面。特别是关于模块化设计的讨论，作者提出的那些关于代码复用和命名规范的见解，直接提升了我日常编写代码的规范性。我开始有意识地去重构我以前那些“能跑就行”的代码块，转而追求更高的可读性和可维护性。这本书更像是一本工具箱，里面装载的不是一次性的工具，而是可以让你自己打造出任何所需工具的蓝图和基础材料。它迫使你思考“为什么这么做”，而不仅仅是“怎么做”，这种对原理的探究，是真正区分“代码搬运工”和“工程师”的关键所在。

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