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出版者:暨南大学出版社

作者:郑德庆

出品人:

页数:281

译者:

出版时间:2005-3

价格:32.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810794947

丛书系列:

图书标签:

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《Python编程实战：从入门到精通》 内容简介： 本书是一本全面、深入且极具实践性的Python编程指南，旨在帮助读者从零开始掌握Python这门强大而灵活的编程语言，并能够独立完成复杂的软件开发项目。全书以项目驱动，理论与实践相结合，循序渐进地引导读者踏上Python的精通之路。 第一部分：Python基础与核心概念 初识Python： 介绍Python的起源、特点、安装环境搭建（包括Anaconda和VS Code的详细配置），以及第一个Python程序的编写与运行。我们将从最基础的“Hello, World!”开始，快速建立编程的信心。 数据类型与变量： 深入讲解Python中的基本数据类型，如整型（int）、浮点型（float）、字符串（str）、布尔型（bool），以及它们之间的转换。同时，会详细阐述变量的命名规则、赋值操作以及动态类型特性。 运算符与表达式： 涵盖算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符、位运算符以及身份运算符和成员运算符。通过大量实例，展示如何在表达式中使用这些运算符进行计算和逻辑判断。 流程控制语句： 详细讲解条件控制语句（if, elif, else）和循环语句（for, while）。我们将学习如何根据不同条件执行代码块，以及如何重复执行某些操作。特别会介绍`break`、`continue`和`pass`关键字在循环中的应用。 数据结构： 本章是Python编程的基石。我们将深入探讨四种主要的内置数据结构： 列表（List）： 学习如何创建、访问、修改和删除列表元素，掌握列表的常用方法（如append, insert, extend, remove, pop, sort, reverse）及其应用场景。 元组（Tuple）： 理解元组的不可变性，学习其创建、访问方式，并了解其与列表的区别和适用场合。 字典（Dictionary）： 掌握键值对（key-value）的概念，学习字典的创建、访问、添加、修改和删除操作，以及字典的常用方法（如keys, values, items, get, update）。 集合（Set）： 学习集合的无序性和唯一性，掌握集合的创建、添加、删除操作，以及集合的并集、交集、差集等数学运算。 函数： 讲解函数的定义、参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数`args`和`kwargs`）、返回值、作用域（局部变量、全局变量、 nonlocal关键字）以及lambda表达式。我们将学习如何封装代码，提高代码的可读性和复用性。 模块与包： 介绍Python的模块化编程思想，学习如何导入标准库模块（如math, random, datetime）和第三方模块，以及如何创建自己的模块。还会讲解包的概念，以及如何组织和管理大型项目。 第二部分：面向对象编程与进阶应用 面向对象编程（OOP）： 深入理解面向对象的四大基本概念：类（Class）、对象（Object）、封装（Encapsulation）、继承（Inheritance）和多态（Polymorphism）。我们将学习如何定义类，创建对象，以及如何使用类和对象构建复杂的程序结构。 类与对象： 详细讲解类的属性（数据成员）和方法（成员函数），`__init__`构造方法，`self`关键字的作用。 继承： 学习如何创建子类并继承父类的属性和方法，理解方法重写（Method Overriding）和多重继承。 多态： 探讨Python如何实现多态，以及鸭子类型（Duck Typing）的概念。 特殊方法： 介绍Python中的一些特殊方法（如`__str__`, `__repr__`, `__len__`, `__add__`等），它们可以增强类的功能和表现力。 文件操作： 学习如何打开、读取、写入和关闭文件，掌握文本文件和二进制文件的处理方法。介绍文件模式（如'r', 'w', 'a', 'rb', 'wb'）和`with`语句在文件操作中的优势。 异常处理： 学习如何使用`try-except`块来捕获和处理程序运行时可能出现的错误，提高程序的健壮性。介绍常见的内置异常类型以及如何自定义异常。 常用标准库： 重点介绍几个在实际开发中极为常用的标准库： `os` 模块： 用于与操作系统进行交互，如文件路径操作、创建/删除目录、执行系统命令等。 `sys` 模块： 提供了访问由解释器使用或维护的变量和函数，如命令行参数、Python解释器路径等。 `re` 模块： 强大的正则表达式库，用于字符串匹配、查找、替换等高级文本处理。 `json` 模块： 用于JSON数据的编码和解码，方便与Web API交互。 `datetime` 模块： 用于处理日期和时间，进行日期计算、格式化等。 第三方库与包管理器： 介绍pip，Python的包管理器，以及如何使用pip安装、卸载和管理第三方库。我们将接触到一些非常流行的第三方库，如NumPy（科学计算）、Pandas（数据分析）和Matplotlib（数据可视化）的基础用法，为后续深入学习打下基础。 第三部分：实战项目与进阶主题 Web开发入门（Flask框架）： 通过构建一个简单的Web应用，初步了解Web开发的基本流程，包括HTTP请求、响应、路由、模板引擎等。我们将使用轻量级的Flask框架，快速上手Web开发。 数据分析基础（Pandas与Matplotlib）： 学习如何使用Pandas进行数据读取（CSV, Excel）、数据清洗、数据处理和数据分析。结合Matplotlib进行数据可视化，绘制各种图表（折线图、柱状图、散点图等），直观地展示数据特征。 爬虫基础（BeautifulSoup与Requests）： 学习如何使用`requests`库发送HTTP请求获取网页内容，以及如何使用`BeautifulSoup`库解析HTML和XML文档，提取所需数据。我们将编写一个简单的网页爬虫，体验数据采集的过程。 版本控制（Git）： 介绍Git的基本概念和常用命令，如`clone`, `add`, `commit`, `push`, `pull`等，帮助读者掌握代码的版本管理和协作开发。 代码调试技巧： 分享实用的代码调试方法和工具（如VS Code的调试功能），帮助读者快速定位和解决程序中的Bug。 本书内容紧贴实际开发需求，通过大量的代码示例、练习题和实战项目，帮助读者巩固所学知识，培养解决实际问题的能力。无论是希望成为一名专业的Python开发者，还是希望利用Python提高工作效率，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。

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这本书的封面设计很抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简约的几何图形，一下子就让人觉得内容会很专业、很前沿。我原本以为这会是一本枯燥的教材，但翻开目录才发现，内容编排得极其有条理。第一部分对计算机硬件和软件的基础概念梳理得非常到位，即便是像我这种对技术一窍不通的“小白”，也能很快理解CPU、内存这些核心部件的作用。更让我惊喜的是，它没有陷入无休止的术语堆砌，而是通过大量生动的比喻和图示，将抽象的原理变得可视化。比如，讲解操作系统如何管理资源时，作者用到了一个“繁忙的交通指挥中心”的比喻，一下子就清晰了。而且，书中对新兴技术的介绍也十分及时，关于云计算和大数据入门的部分，虽然是基础介绍，但角度非常新颖，让我对未来技术发展有了一个初步的脉络认知。排版上，字号适中，行距舒适，阅读起来毫无压力，这点对于长时间学习的读者来说太重要了。总的来说，这本书像是一位耐心且知识渊博的导师，把我从零基础带入了一个全新的数字世界，让人感觉学习过程既充实又愉快，绝对是计算机入门的绝佳选择。

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这本书的语言风格简直是一股清流，完全没有传统教科书那种板着脸孔的架势，读起来简直像在听一位资深工程师朋友跟你闲聊，却又字字珠玑，信息量巨大。它在讲解编程逻辑入门时，没有直接抛出复杂的代码段，而是花了大量篇幅去剖析“计算思维”究竟是什么，这种自上而下的逻辑构建方式，极大地提高了读者的思维层次。我特别欣赏作者在阐述算法基础时所采用的叙事手法，不是干巴巴地罗列步骤，而是构建了一个个小小的“谜题”，引导读者主动去思考解决方案，这极大地激发了我的探索欲。比如，在介绍排序算法时，作者引入了一个现实生活中的“图书整理”场景，把快速排序的原理融入其中，读完后我不仅记住了原理，更理解了它在实际应用中的高效性。书中穿插的一些历史小故事，比如关于图灵和冯·诺依曼的轶事，也为这门偏硬的学科增添了人文色彩，让人在学习技术的同时，也能感受到人类智慧的火花。这种行文的灵活性和亲切感，让我对编程的恐惧感大大降低，感觉自己真的可以掌握这门技能。

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这本书的深度和广度达到了一个令人称赞的平衡点，特别是在数据结构和数据库初步概念的介绍部分，处理得相当精妙。我过去尝试学习数据库时，总是被关系模型和非关系模型的复杂定义绕晕，但这本书的处理方式非常务实。它先用一个非常直观的例子——一个虚拟的校园选课系统——来串联起关系代数的基本概念，让“主键”、“外键”这些词汇不再是抽象符号，而是变成了系统中相互关联的实体。当讲到数据冗余和一致性问题时，作者巧妙地引入了“ACID”特性，并且没有直接给出学术定义，而是通过一个模拟“银行转账”失败的场景来展示原子性的重要性。这种基于问题导向的教学方法，极大地提高了知识的粘性。更让我觉得这本书价值巨大的是，它为后续深入学习数据库管理系统（DBMS）或更专业的数据库设计打下了坚实的基础，读完后我感觉自己已经拿到了通往更专业领域的一张地图，而不是仅仅停留在表面操作的阶段。

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我最欣赏这本书的地方在于它对“未来趋势”的洞察力，它不仅仅是对现有技术的复述，更像是一份面向未来的学习指南。在介绍完基础的二进制和逻辑运算后，它立刻将视角转向了人工智能和机器学习的底层逻辑。这种衔接非常自然，它没有把AI描绘成一个遥不可及的“黑箱”，而是追溯到其核心——布尔代数和概率论在模型训练中的应用。书中对神经网络的结构解释，采用了分层剥茧的方式，从感知机到多层网络，每一步都有清晰的数学逻辑支撑，同时辅以大量的图示来解释“权重”和“激活函数”的作用。这使得即便是初学者，也能理解为什么深度学习如此强大。此外，书中还讨论了开源文化对计算机科学发展的推动作用，甚至介绍了一些重要的开源项目和社区规范，这对于希望参与到实际开发工作中的读者来说，简直是宝贵的“行业内幕”。这本书真正做到了“授人以渔”，它不仅给了我知识，更重要的是培养了我持续学习和批判性思考的能力，让我对这个飞速发展的领域保持着敬畏和热情。

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我是一个对安全和隐私问题非常敏感的读者，这本书在这些方面的覆盖深度完全超出了我的预期。很多基础的计算机读物往往只谈功能和效率，对信息安全避而不谈，但这本厚厚的书里，专门辟出了一章来系统地讲解网络协议中的安全隐患，以及如何进行基础的密码学应用。它并没有停留在“要使用强密码”这种老生常谈的层面，而是深入浅出地解释了哈希函数的工作原理，以及为什么MD5不再安全，这种深入骨髓的讲解方式，让我对数字世界的“看不见的战场”有了更清晰的认识。尤其值得一提的是，书中关于数据伦理和个人信息保护的讨论，视角非常超前，结合了最新的法律法规动态，提醒我们作为数字公民的责任。对于我这种经常在线上进行交易和沟通的人来说，这种知识武装是非常必要的。它不仅教会了我“如何使用计算机”，更重要的是教会了我“如何安全、负责任地使用计算机”，这在我看来，比任何炫酷的软件操作技巧都来得重要和实在。

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