Introduction to Computing Using Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Ljubomir Perkovic

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2012-1-31

价格:GBP 157.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780470618462

丛书系列:

图书标签:

• Python
• programming
• 课本
• science
• computer
• IT
• Python
• 编程入门
• 计算机科学
• 计算思维
• 算法
• 数据结构
• 初学者
• 教学
• 编程语言
• 信息技术

计算机科学入门与编程基础：构建数字世界的基石 书籍定位： 本书旨在为初学者提供一个全面、深入且实用的计算机科学基础知识体系，并以一种严谨而富有启发性的方式介绍现代编程的核心概念和实践方法。它不是一本关于特定语言语法的速查手册，而是一套关于计算思维、问题解决策略以及软件构建原理的入门指南。 核心理念： 计算不仅仅是编写代码，它是一种看待和解决问题的全新范式。本书强调“计算思维”（Computational Thinking）的培养，即如何将复杂问题分解、抽象、设计算法并进行逻辑推理的能力。我们相信，掌握了这一思维框架，学习任何具体的编程语言都将事半功倍。 内容深度与广度（不涉及特定Python语言细节）： 第一部分：计算的本质与历史脉络 (The Essence of Computation) 本部分将带领读者穿越时空，理解计算的起源和演变。 1. 计算的概念界定： 深入探讨“计算”的哲学定义，从图灵机（Turing Machine）的抽象模型出发，理解什么是可计算性（Computability）和不可计算性。讨论算法（Algorithm）的严谨定义、特性（如确定性、有限性、有效性）以及效率的初步概念。 2. 逻辑与数学基础： 计算机是基于严格逻辑构建的机器。本章将回顾必要的离散数学基础，包括命题逻辑（Propositional Logic）、谓词逻辑（Predicate Logic）的基础应用，以及集合论（Set Theory）在数据结构构建中的核心作用。理解布尔代数（Boolean Algebra）如何直接映射到数字电路和程序控制流。 3. 计算机的架构概览： 介绍冯·诺依曼结构（Von Neumann Architecture）的核心组件——CPU、内存、输入/输出系统的工作原理。探讨指令集、程序计数器和时钟周期如何协同工作，将高级指令转化为机器可以执行的底层操作。简要介绍编译（Compilation）与解释（Interpretation）的本质区别，为后续理解程序执行流程打下基础。 4. 数据表示的艺术： 深入探究信息如何在机器内部表示。重点讲解二进制（Binary System）作为基础，如何扩展到定点数和浮点数（IEEE 754标准）的表示，理解精度和溢出的内在矛盾。讨论字符编码（如ASCII与Unicode）对全球化软件开发的重要性。 第二部分：程序设计方法论 (Programming Methodology) 本部分聚焦于如何构建结构良好、易于理解和维护的程序，强调设计优先于实现。 5. 结构化编程的基石： 介绍程序控制流的基本结构：顺序、选择（分支）和循环（迭代）。通过大量逻辑示例，展示如何使用这些基本结构来模拟现实世界中的决策过程。强调避免使用“GOTO”等非结构化跳转带来的混乱。 6. 抽象的力量：函数与模块化： 详细阐述过程抽象（Procedural Abstraction）的概念。定义函数（或子程序）的目的、参数传递机制（按值与按引用），以及返回值。探讨局部变量与全局变量的作用域（Scope）管理，这是编写大型、可维护代码的关键。引入模块化设计的思想，即将复杂系统分解为相互协作的独立功能单元。 7. 数据结构的初步探索： 数据结构是组织和管理数据的蓝图。本章将详细介绍几种基础的、与语言无关的数据结构： 线性结构： 栈（Stack，LIFO）和队列（Queue，FIFO）的应用场景及其操作限制。 集合与映射： 字典（Dictionary）或哈希表（Hash Map）的基本原理，即如何实现快速查找。 复杂结构概念： 简要介绍链表（Linked List）和树（Tree）的基本概念及其在信息组织中的优势。 8. 算法设计范式： 超越简单的线性搜索，本章介绍解决问题的通用策略： 分解与递归： 深入理解递归（Recursion）作为一种强大的自引用定义工具，如何优雅地解决分治问题（如斐波那契数列的结构性分析）。 迭代优化： 讨论如何将某些递归问题转换为更高效、内存消耗更低的迭代解决方案。 搜索与排序基础： 探讨线性搜索与二分查找（Binary Search）的效率差异，并对冒泡排序和选择排序的逻辑进行详尽剖析。 第三部分：软件工程的视角 (Software Engineering Perspectives) 本部分将视角从单个程序提升到整个软件项目的管理和质量保证。 9. 错误、调试与测试： 软件开发中错误是必然的。本章分类讨论程序错误类型：语法错误、运行时错误（异常）和逻辑错误。提供系统化的调试（Debugging）流程和工具使用哲学，强调通过日志记录和断点定位问题的技巧。介绍单元测试（Unit Testing）的基本原则，即如何主动编写代码来验证程序的小功能模块是否按预期工作。 10. 接口、契约与信息隐藏： 这是面向对象编程（OOP）思想的早期铺垫。讨论程序组件之间的“契约”（Contract）——即输入输出的明确规定。强调信息隐藏（Information Hiding）的重要性：组件的内部实现细节不应暴露给外部使用者，只需要暴露必要的公共接口（API）。 11. 性能考量与复杂度分析（初步）： 引入大O表示法（Big O Notation）来描述算法的渐近时间复杂度。通过比较不同算法（例如，一个O(n²)的算法与一个O(n log n)的算法）在输入规模增大时的性能差异，培养读者对效率的敏感性。讨论空间复杂度（Space Complexity）的概念。 目标读者： 本书适合对计算机科学有强烈求知欲的大学新生、希望系统性重塑基础知识的转专业人士，以及任何希望在学习具体编程语言之前，先建立起坚实计算理论框架的学习者。本书不预设任何编程经验，但要求读者具备严谨的逻辑思维能力和持续学习的热情。通过本书的学习，读者将能独立分析问题、设计出结构化的解决方案，并理解现代软件背后的深层原理。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我一直认为编程是一门需要耐心和毅力的学问，而《Introduction to Computing Using Python》恰恰是我需要的“耐心剂”。作者在讲解过程中，总是会预见读者可能遇到的困难，并提前给出解决方案和建议。我特别喜欢书中关于“调试”的章节，它不仅仅是告诉了我如何找到错误，更重要的是教会了我如何去“预防”错误。它强调了编写清晰、简洁的代码的重要性，以及如何通过单元测试来确保代码的正确性。我尝试着将这些调试技巧应用到我的代码中，发现我解决问题的能力有了显著的提升。而且，这本书的示例代码都是可以直接运行的，并且提供了相应的解释。这让我能够快速地将所学知识付诸实践，并从中获得反馈。我经常会一边阅读，一边在电脑上敲击代码，这种“边学边练”的方式，极大地巩固了我对知识的理解。它让我感觉到，学习编程并非只是记忆规则，更是一个不断尝试、犯错、改正和进步的过程。书中对异常处理的讲解也非常到位，让我能够写出更健壮、更不容易崩溃的程序。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本名为《Introduction to Computing Using Python》的书，迫不及待地想和大家分享我的阅读体验。说实话，在翻开这本书之前，我对编程的认识还停留在非常基础的层面，甚至有点害怕那些复杂的代码和概念。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。它不仅仅是一本介绍Python的书，更像是开启了一扇通往计算世界的大门。书中的语言非常生动有趣，作者似乎很懂得如何引导初学者，将那些一开始看起来令人望而生畏的编程概念，一点一点地拆解，然后用清晰易懂的方式呈现出来。我特别喜欢它在讲解变量、数据类型和运算符时，会用非常贴近生活的例子，比如购物清单、日程安排等等，这样我一下子就能理解这些抽象的概念在实际中是如何应用的。而且，这本书并没有急于求成，它花了很多时间来夯实基础，确保我真正理解了每一个步骤。比如，在讲到循环和条件语句的时候，作者不仅解释了“是什么”，更着重于“为什么”以及“如何”用它们来解决问题。我常常在阅读的过程中，会停下来思考作者提出的问题，然后尝试着在脑海中构建代码的逻辑。这不仅仅是被动地接受知识，更是一种主动的学习和思考过程，让我感到自己真的在参与到编程的学习中来。这本书的排版也很舒适，代码示例清晰明了，注释也很到位，不会让我产生“看不懂代码”的挫败感。总而言之，这是一次非常愉快的学习经历，我相信这本书会成为我编程之路上的坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格给我留下了深刻的印象。它不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是充满了智慧和幽默感。作者仿佛是一位经验丰富的老师，懂得如何用最恰当的比喻来解释最抽象的概念。我尤其欣赏它在介绍递归时，所使用的“俄罗斯套娃”的比喻，瞬间就让我理解了递归的精髓。而且，这本书的结构安排得非常合理，每一章都建立在前一章的基础上，层层递进，不会让你感到信息过载。在讲解字符串处理时，它提供了大量的内置函数和方法，并展示了如何将它们组合起来完成复杂的文本操作，这对我处理文本数据非常有帮助。我尝试过使用书中介绍的一些字符串格式化技巧，发现它们能让我的代码更加简洁和优雅。另外，这本书还涉及了一些基础的算法思想，比如排序和查找，并解释了它们的效率问题。这让我开始意识到，编写出能够工作的代码固然重要，但编写出高效的代码也同样关键。我发现自己开始主动思考如何优化我的代码，使其运行得更快、更省资源。这种思维的转变，对于我未来的学习和发展将具有深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本《Introduction to Computing Using Python》简直是我学习编程以来遇到的最好入门读物之一。它的叙述风格非常平易近人，没有使用太多晦涩难懂的技术术语，而是用一种更接近日常对话的方式来讲解复杂的概念。我尤其喜欢作者在解释面向对象编程（OOP）时所使用的类比，它让我能够从一个全新的角度去理解对象、类、继承和多态这些概念，而不再觉得它们是遥不可及的理论。书中的示例代码都经过精心设计，既能清晰地展示某个概念，又不会过于冗长而分散注意力。我常常会尝试着修改这些示例代码，看看会发生什么，这种互动式的学习方式极大地加深了我对知识的理解。而且，这本书不仅仅教授“如何写代码”，更注重培养“如何思考”的能力。它引导我学习如何将一个大问题分解成若干个小问题，然后逐个击破，这对于解决任何复杂的编程任务都是至关重要的。我还会留意到作者在讲解算法和数据结构时，会结合一些实际应用场景，比如如何高效地搜索信息，如何有序地管理数据等等，这让我觉得编程不仅仅是枯燥的数字游戏，更是解决现实世界问题的强大工具。这本书的质量也相当不错，纸张的触感很好，印刷清晰，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书是一部非常出色的编程入门指南，它将复杂的计算概念以一种易于理解和吸收的方式呈现出来。作者在解释数据结构时，不仅仅是列出它们的定义和操作，更是通过生动的比喻来阐释它们的内部工作原理。例如，它用“链表”来比喻一串珍珠项链，让我轻松理解了节点之间的连接关系。这种深入浅出的讲解方式，让我对数据结构有了更深刻的认识，也让我开始思考如何选择最适合的数据结构来优化我的程序。而且，这本书的练习题设计得非常巧妙，它们能够有效地巩固我所学的知识，并引导我进行更深入的思考。我喜欢那些需要我将多个概念结合起来才能解决的题目，这让我能够更好地理解不同知识点之间的联系。我还注意到，书中在介绍一些高级概念时，会提前埋下伏笔，例如在讲解函数时，就已经为后续的递归和面向对象编程打下了基础。这种循序渐进的学习方式，避免了我在学习过程中感到迷茫。

评分☆☆☆☆☆

《Introduction to Computing Using Python》这本书最让我印象深刻的是它对“解决问题”这一过程的细致刻画。作者不仅仅是教我如何写代码，更重要的是引导我学习如何分析问题、如何设计解决方案、以及如何将解决方案转化为可执行的代码。在讲解列表推导式和生成器表达式时，它展示了如何用更简洁、更 Pythonic 的方式来处理数据，这让我感受到了 Python 语言的强大和优雅。我尝试着将这些技巧应用到我自己的代码中，发现我的代码变得更加易读和高效。而且，书中关于版本控制（如Git）的简要介绍，也为我打开了另一扇门。它让我意识到，在团队协作和项目管理中，版本控制是多么重要。虽然书中没有深入讲解，但它已经成功地引起了我对这个领域的好奇。这本书的质量也非常高，封皮设计简洁大方，内页印刷清晰，即使反复翻阅也不会轻易损坏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于它能够用一种非常引人入胜的方式来教授编程。作者在编写这本书时，似乎充分考虑到了读者的学习曲线，循序渐进地引入新概念，并且始终保持着一种鼓励性的语调。我最欣赏的一点是，它没有仅仅停留在理论的讲解上，而是通过大量的实例来展示Python的应用。这些实例涵盖了从简单的数据处理到一些更具挑战性的问题，让我看到了编程的实际价值和无限可能。例如，在介绍函数的时候，作者不仅讲解了函数的定义和调用，还通过编写一些实用的函数来演示如何提高代码的复用性和可读性。这让我深刻理解了“模块化编程”的重要性。此外，书中对于错误处理和调试的讲解也非常细致，这对于任何初学者来说都是至关重要的。我之前常常因为代码出现错误而感到沮丧，但这本书提供的调试技巧和思路，让我能够更有效地找出问题并加以解决。它教会我如何“像一个程序员一样思考”，如何通过逻辑推理和代码分析来定位bug。我特别喜欢书中提到的一些“最佳实践”和“编码风格”的建议，这不仅有助于我写出更健壮的代码，也让我开始培养良好的编程习惯。在学习过程中，我发现自己对编程的兴趣也越来越浓厚，甚至开始主动去探索一些书中没有涉及到的Python库和应用场景。这充分说明了这本书在激发学习者潜能方面所起到的作用。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算思维感到好奇，但从未找到合适的切入点，直到我遇到了《Introduction to Computing Using Python》。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位耐心且经验丰富的导师，一步一步地引领我探索计算的奥秘。作者在描述程序流程控制时，巧妙地运用了流程图和状态图等可视化工具，这对我这样一个视觉型学习者来说，简直是福音。我能够清晰地看到代码的执行路径，理解不同条件下的分支和循环是如何工作的。而且，书中关于文件I/O的讲解也非常实用，让我学会了如何读取和写入文件，这对于处理大量数据或者保存程序状态至关重要。我特别赞赏书中关于“编写可维护的代码”的章节，它教会了我如何组织代码、如何编写清晰的注释以及如何进行有效的测试。这些看似“软性”的技能，却是在实际编程中不可或缺的。我曾尝试过一些其他的编程入门书籍，但很多都过于理论化，或者实例不够贴近实际，导致学习过程非常枯燥。而这本书则在这方面做得非常出色，它让我感受到了编程的乐趣和成就感。我还喜欢它在讲解列表、元组和字典等数据结构时，会详细对比它们的特性和适用场景，帮助我选择最合适的数据结构来解决问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一次真正意义上的“计算思维启蒙”。作者在讲解字符串和文件处理时，不仅教授了基本的操作，还深入探讨了文本编码、文件模式等细节，让我对数据的本质有了更深刻的理解。它让我明白，代码不仅仅是文字，更是指令，而这些指令最终会作用于数据。我尝试着使用书中介绍的正则表达式来匹配和提取文本信息，发现它能极大地提高我处理文本的效率。而且，这本书还涉及了一些关于网络编程的基础概念，虽然篇幅不多，但已经足够让我对网络通信有了一个初步的认识。这让我开始思考，未来的编程学习可以往哪些方向发展。我特别喜欢书中提供的“进一步阅读”的建议，它为我指明了更广阔的学习路径。总之，这本书不仅仅是一本Python入门书籍，它更是一本能够点燃我对计算世界探索欲望的火种。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于它不仅仅是在教授Python的语法，更是在传递一种编程的哲学和思维方式。作者在介绍算法分析时，引入了“大O符号”的概念，虽然一开始有些抽象，但通过作者精心设计的例子，我逐渐理解了算法的时间复杂度和空间复杂度，以及它们对于程序性能的影响。这让我开始意识到，在选择编程解决方案时，不仅仅要考虑“能否解决问题”，更要考虑“如何高效地解决问题”。我发现自己开始对各种算法产生浓厚的兴趣，并尝试去了解它们在不同场景下的应用。书中对GUI（图形用户界面）的初步介绍也让我大开眼界，它展示了如何利用Python来创建交互式的应用程序，这让我看到了编程在实际应用中的巨大潜力。我开始憧憬着有一天能够利用Python来构建属于自己的软件。此外，这本书的语言风格非常个人化，作者经常分享自己的编程经验和感悟，这让我在阅读过程中感受到一种亲切感和共鸣。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位朋友在分享他的知识和热情。

评分☆☆☆☆☆

是商学院开设的计算机入门课程的课本。读起来通俗易懂。但是列题略微简单，和老师上课给的列子比起来难度不是一个等级的

评分☆☆☆☆☆

学校的老师写的，写得比较有趣，让我这样的都对编程产生兴趣了。后天考试了，怕怕...

评分☆☆☆☆☆

是商学院开设的计算机入门课程的课本。读起来通俗易懂。但是列题略微简单，和老师上课给的列子比起来难度不是一个等级的

评分☆☆☆☆☆

学校的老师写的，写得比较有趣，让我这样的都对编程产生兴趣了。后天考试了，怕怕...

评分☆☆☆☆☆

学校的老师写的，写得比较有趣，让我这样的都对编程产生兴趣了。后天考试了，怕怕...