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出版者:高等教育出版社

作者:

出品人:

页数:111

译者:

出版时间:2004-5

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787040150438

丛书系列:

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《Python编程实战：从入门到精通》 这是一本面向零基础和有一定编程经验的学习者设计的Python实战教程。本书旨在帮助读者系统地掌握Python语言的核心概念，并通过大量的实际项目案例，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 本书内容概要： 本书结构清晰，循序渐进，从Python的基础语法出发，逐步深入到高级特性和常用库的应用，最终引导读者进行实际项目的开发。 第一部分：Python基础语法与核心概念 Python简介与环境搭建： 介绍Python语言的特点、应用领域，并详细指导读者完成Python解释器和开发环境（如VS Code、PyCharm）的安装与配置，确保读者能够快速进入编码状态。 变量、数据类型与运算符： 深入讲解Python中基本的数据类型，如整型、浮点型、字符串、布尔型，以及复合数据类型，如列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）和集合（set）。详细阐述各种运算符的使用，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符等，并讲解运算符的优先级。 流程控制语句： 重点介绍条件控制语句（if, elif, else）和循环控制语句（for, while），通过生动形象的例子，让读者理解如何根据不同条件执行代码，以及如何重复执行特定任务。 函数： 讲解函数的定义、调用、参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数），以及函数的返回值。强调函数在代码复用和模块化中的重要作用，并介绍匿名函数（lambda）的应用。 模块与包： 阐述Python模块的概念，如何导入和使用标准库模块，以及如何组织和创建自己的模块。介绍包（package）的概念，及其在大型项目中的组织管理作用。 第二部分：面向对象编程与数据结构 面向对象编程（OOP）： 详细讲解面向对象的三大特性：封装、继承和多态。通过类（class）的定义、对象的创建、属性和方法的访问，以及类的继承和方法的重写，使读者掌握面向对象的编程思想，写出更易于维护和扩展的代码。 深入理解常用数据结构： 除了基础数据类型，本书还将深入探讨列表、元组、字典、集合的特性、常用操作方法（如切片、排序、查找、添加、删除等），以及它们在不同场景下的适用性。 异常处理： 讲解Python的异常处理机制，包括try-except-finally语句块的使用，如何捕获和处理各种运行时错误，使程序更加健壮。 第三部分：Python常用库与实际应用 文件操作： 讲解如何读写文本文件、二进制文件，以及文件路径的处理。 正则表达式： 介绍正则表达式的语法和在Python中的应用，用于文本匹配、查找和替换。 数据可视化（Matplotlib & Seaborn）： 介绍如何使用Matplotlib和Seaborn库绘制各种统计图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图等，用于数据分析和结果展示。 数据处理（NumPy & Pandas）： 详细讲解NumPy库在数值计算中的应用，包括数组的创建、操作和数学函数。重点介绍Pandas库，包括DataFrame和Series的概念，以及如何进行数据读取、清洗、转换、分析和统计。 网络爬虫基础（Requests & BeautifulSoup）： 介绍如何使用Requests库发送HTTP请求，获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取所需数据。 Web开发入门（Flask/Django简述）： 简要介绍Flask或Django框架的基本概念和工作流程，帮助读者了解如何使用Python进行Web应用程序的开发。 第四部分：项目实战 本书的亮点在于其丰富的项目实战部分，每个项目都从需求分析、设计思路到代码实现、测试优化，进行了详细的讲解。项目涵盖： 简单的命令行工具开发： 例如一个任务列表管理器，学习如何通过命令行与用户交互，处理用户输入。 数据分析与可视化项目： 例如对某个公开数据集进行分析，生成有价值的洞察报告和可视化图表。 简单的Web应用开发： 例如构建一个简单的博客系统或留言板，学习Web框架的基本用法。 网络爬虫实战： 例如爬取特定网站的数据，并进行简单的存储和处理。 本书特色： 理论与实践相结合： 每一章节都配有丰富的代码示例和练习题，帮助读者巩固所学知识。 项目驱动学习： 通过实际项目驱动学习过程，让读者在解决问题的过程中掌握Python的各项技能。 内容全面且深入： 涵盖Python语言的核心知识和常用第三方库的应用，满足不同层次读者的学习需求。 语言通俗易懂： 避免使用过于专业的术语，用清晰的语言解释复杂的概念，降低学习门槛。 注重代码规范与调试技巧： 在讲解过程中，穿插介绍良好的编程习惯和实用的调试方法。 通过阅读本书，读者将能够独立完成各种Python编程任务，为进一步深入学习Python或其他编程领域打下坚实的基础。

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我对这本书的另一大赞赏点在于其对“错误处理与调试”这一关键环节的重视程度。很多教程往往草草带过错误处理，认为这只是附属功能，但这本书用专门的篇幅详细剖析了异常机制的工作原理、如何构建健壮的错误恢复路径，以及如何利用调试工具进行高效的定位和修复。作者提供了一套非常实用的“调试工作流”指南，从设置断点、监视变量，到进行条件性中断，每一步骤都配有清晰的截图和操作步骤，使得即使是刚刚接触调试的读者也能迅速上手。书中还收录了一些常见的运行时错误场景及其根本原因分析，这种“故障排除手册”式的设计，极大地提升了我在遇到突发Bug时的应对能力。在实际应用中，我发现自己对程序崩溃时的恐慌感大大降低了，因为我已经学会了如何系统性地拆解问题，而不是盲目地修改代码，这使得我的开发效率有了质的飞跃。

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这本新近购入的编程入门书籍，从翻开第一页开始，就给人一种清新、务实的感受。它的排版设计非常考究，清晰的章节划分和恰到好处的图例辅助，让初学者在面对复杂的概念时，也能保持阅读的连贯性。尤其是它对基础数据结构与算法的讲解，不同于其他一些教科书那种干巴巴的理论堆砌，而是通过一系列精心构造的小实例，将抽象的逻辑具象化。比如，在讲解链表操作时，作者没有直接抛出复杂的指针操作，而是先用“火车车厢连接”的比喻引入，再逐步深入到内存地址的实际意义，这种循序渐进的方式，极大地降低了我的心理门槛。此外，书中穿插的一些“陷阱提示”栏目也非常实用，它们通常会指出初学者最容易犯的错误，并提供调试的思路，仿佛有一位经验丰富的老师在旁边实时指导。对于想要系统性学习编程思维而非仅仅是记住语法的人来说，这本书无疑提供了一个坚实的知识基石。它不仅教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么这么做”，这种对底层原理的深挖，是很多速成读物所欠缺的宝贵财富。

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这本书的语言风格，可以用“精确且富有洞察力”来形容。它很少使用华丽的辞藻，但每一个技术术语的定义都准确无误，并且总是伴随着对该技术在现代软件开发中角色的深刻理解。特别是关于程序设计范式那几个章节，作者展现出了深厚的学术功底和丰富的行业经验。他不仅仅是描述了面向对象编程的“三要素”，更深入地探讨了单一职责原则（SRP）在实际项目中是如何被打破和重新定义的，以及函数式编程思想在哪些场景下能带来更优的解耦效果。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我的抽象思维能力。读完这些内容后，我在审视自己过去写的代码时，开始下意识地运用更高级的设计模式来评估和优化结构。可以说，这本书不只是一本技术手册，更像是一本高级工程师的“内功心法”，引导读者超越表面的代码实现，去思考更高层次的架构和设计哲学。

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这本书的最后一部分内容，聚焦于性能优化和未来趋势的展望，给我的启发尤为深刻。作者没有停留在当前技术的实现层面，而是将目光投向了编译器的优化策略、内存访问的局部性原理等偏底层的议题。例如，关于循环展开和函数内联对程序性能的影响分析，就结合了实际的汇编层面的概念进行了阐述，这让原本枯燥的性能调优变得生动起来。更难能可贵的是，作者在结语部分对未来技术栈的发展方向进行了合理的预测，并建议读者应该如何持续学习，保持知识的更新迭代。这种前瞻性的视野，让这本书的价值超越了作为一本“教程”的范畴，它更像是一份长期的学习路线图。它激发了我对计算科学更深层次的好奇心，促使我不仅仅满足于完成作业，而是去探索如何写出既正确又高效，且具有未来适应性的代码。这本书的深度和广度，足以支撑一个技术爱好者未来数年的学习需求。

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拿到这本书时，我最直观的印象是其内容覆盖面的广博性，但令人称奇的是，这种广博并没有带来内容的肤浅。它似乎是以一个非常实际的项目需求为导向来组织知识点的。比如，在涉及到文件操作和I/O流的部分，作者非常贴心地加入了一些实际的工程应用场景，例如如何高效地处理大文件读写，以及在不同操作系统环境下如何保证代码的可移植性。书中的代码示例质量非常高，不仅逻辑严谨，而且命名规范，注释得当，这对于培养良好的编程习惯至关重要。我尝试着跟着书中的一个综合案例进行操作——实现一个简单的日志分析工具——发现书中的步骤安排得丝毫不乱，从数据获取、清洗、到最终的报告生成，每一步都有详尽的说明和必要的知识点拓展。这种“理论与实践紧密结合”的编排手法，让我感觉自己不是在被动地接收信息，而是在主动地构建一个完整的软件模块。对于那些渴望将学到的知识尽快转化为实际生产力的读者而言，这本书的实战价值是无可替代的。

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不是我想读,是没办法...

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