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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Mark Lutz

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:1999-4-14

价格:USD 34.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781565924642

丛书系列:

图书标签:

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评分☆☆☆☆☆

用这本书入门Python绝对没有问题，绝对是一本好书。 但是正如楼上几位的评价——有点啰嗦，如果逐字逐句地看完，估计要花挺长时间。我是断断续续看了很久才看完。基本关于Python的知识点，能讲到的每一个基础的细节都不放过，而且还要在其它章节多强调几遍。时不时地还要介绍...  

评分☆☆☆☆☆

对于初学python的人，这么书或许很好，基本涵盖了python了的方方面面。但是个人觉得，这么书有点罗嗦，很简单的概念讲得很累赘。有600多面（我看的是原版），其实用不着那么多就可以讲清楚python的。  

评分☆☆☆☆☆

O'Reilly这次同样没有让我们失望，全书从数据类型、基本语法、模块、面向对象程序设计等若干方面，循序渐进对Python语言做了一个相对全面的介绍，内容全面，浅显易懂，如果是有其他语言基础的读者，可以很轻松对Python有一个大致的了解。即使是没有任何变成经验的读者，读起来...  

评分☆☆☆☆☆

这本书是我在看完简明教程之后看的书，对于一个正在转变学习方式的人（从看书到doc）来说还不错。但是对于能力强点的人来说，python的tutorial和lib应该是最佳选择。然后想研究python源码的实现的话，python源码解析不错，要学习奇淫巧计的话cookbook很好的选择。。。  

评分☆☆☆☆☆

这本书是我在看完简明教程之后看的书，对于一个正在转变学习方式的人（从看书到doc）来说还不错。但是对于能力强点的人来说，python的tutorial和lib应该是最佳选择。然后想研究python源码的实现的话，python源码解析不错，要学习奇淫巧计的话cookbook很好的选择。。。  

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁得有些过分了，纯白底色，只印着一个深蓝色的Python Logo和书名，初看之下，我差点以为是某个技术手册的草稿。拿到手里，份量感倒是挺实在的，毕竟是厚厚一本。我原本期待能看到一些非常前沿的、关于异步编程或者元编程的深度探讨，毕竟书名是《Learning Python》，听起来就该是系统而全面的。然而，翻开前几章，内容非常基础，几乎都在讲解变量类型、基本的数据结构，比如列表和字典的嵌套操作。说实话，对于一个已经熟悉了C++或者Java的开发者来说，这些内容显得有些啰嗦，像是给一个完全的新手准备的入门读物。我耐着性子读下去，希望能找到那种柳暗花明的时刻，但直到我翻到关于文件操作的部分，发现讲解的也仅仅停留在基本的读写模式，对于更复杂的权限管理或者使用`pathlib`模块进行面向对象的文件路径操作，几乎是轻轻带过。整体感觉是，它试图覆盖的范围太广了，导致在任何一个深入点上都没有能真正“站稳脚跟”，更像是所有Python知识点的“景点导览图”，而不是一本深入挖掘特定景观的“探险指南”。如果目标读者是零基础小白，它或许能提供一个安全平稳的起步平台，但对于有一定编程基础，想系统性提升到更高水平的读者，这本书带来的边际效用似乎并不显著，反而耗费了大量时间在已经掌握的基础知识上反复咀嚼。

评分☆☆☆☆☆

在数据分析和科学计算这一块，这本书的覆盖力度简直可以说是蜻蜓点水，甚至可以说是一种误导。我选购这本书时，隐约期待它能对Numpy和Pandas的基础操作有所涉猎，毕竟Python在这些领域的统治地位毋庸置疑。然而，在相关的章节中，它只是提及了安装这两个库的命令，然后展示了一个极其简单的列表转换为Numpy数组的操作，接着就迅速转向了另一个不相干的主题。Pandas的`DataFrame`，这个数据科学的基石，书中仅仅用不到三页的篇幅介绍了如何用字典创建它，至于索引、分组聚合（`groupby`）、数据清洗中的缺失值处理，这些在实际工作中占据了90%时间的操作，完全没有涉及。这让这本书的实用价值大打折扣。它给人一种错觉，仿佛Python的强大主要体现在其基础语法上，而忽略了其最引以为傲的应用生态。如果有人想通过这本书入门数据处理，他读完后只会带着一堆“下一步我该学什么”的疑问，因为这本书在“应用”这一层面上，根本就没有给出一个坚实的落脚点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的练习题设计也暴露出了明显的缺陷：要么过于简单，要么难度跨越太大，缺乏有效的“脚手架”支持。基础章节的练习题，比如“写一个函数计算两个数字的和”，或者“打印九九乘法表”，这些对于任何一个学过其他编程语言的人来说，根本不需要额外的练习时间。然而，当章节进入到中后期，练习题突然变得极其复杂，往往需要结合前面分散讲解的多个知识点，而且这些知识点本身在书中的讲解就不够透彻。例如，有一个练习要求编写一个简单的命令行工具，需要用到参数解析、文件读写，以及一个自定义异常类，但书中对`argparse`模块的讲解非常简略，对异常处理的深度挖掘也远远不够。这就造成了一种“我感觉自己没学会，但题目要求我已经超出了我的能力范围”的挫败感。好的学习材料应该提供梯度递增的练习，让学习者在完成每一个小目标后都能获得成就感，并逐步积累解决复杂问题的能力。这本书的练习设置更像是随机散落的挑战，而不是一条精心规划的学习路径，极大地影响了读者的学习信心和连贯性。

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这本书的理论阐述部分，坦白讲，是其最大的弱项。它似乎更专注于“展示如何输入特定的代码”，而不是“解释为什么需要输入这样的代码”。例如，在讨论面向对象编程（OOP）时，作者只是简单地展示了如何定义一个类、如何使用`__init__`方法，然后就跳到了继承的概念。关于“封装”和“多态”这两个核心概念，其解释极为抽象和简短，完全没有辅以任何现实世界的类比或者设计模式的引入。我尤其对它处理“装饰器”那一段感到失望。装饰器是Python强大而优雅的特性之一，但这本书仅仅将其定义为“一个修改函数或方法的函数”，然后给出了一个最简单的计时器示例，就结束了。对于闭包（Closure）的底层原理，以及装饰器如何利用闭包来实现状态保持，完全是一片空白。这就好比给你一辆跑车，告诉你油门和刹车在哪里，却从来不告诉你发动机是如何工作的。一个学习者读完后，可能可以“模仿”出书中的代码，但一旦遇到需要自行设计一个复杂的、带有状态的装饰器场景，他会立刻陷入迷茫，因为底层逻辑的“黑箱”并未被打开。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的排版风格简直像是一场跨世纪的怀旧之旅。字体选择偏向于等宽字体，行间距又窄得让人发指，很多代码块的缩进看起来都快要挤在一起了，阅读起来非常费力，尤其是当涉及到复杂的列表推导式或者多层嵌套的循环结构时，眼睛简直是在进行一场“找茬游戏”。我特别留意了其中的错误处理部分，作者似乎更偏爱使用传统的`try...except Exception as e`这种“一揽子”的捕获方式，而不是鼓励读者去区分具体的异常类型，比如`IOError`和`ValueError`。这种处理方式在实际的大型项目中是极不推荐的，因为它极大地隐藏了真正的错误根源。而且，书中给出的示例代码，很多都是脱离了现代Python生态的，比如频繁使用`os.path.join()`来拼接路径，这在现在这个几乎人手一个`pathlib`的时代，显得十分过时。这本书的例子缺乏“鲜活感”，它们就像是五十年代的教科书插图，虽然功能正确，但完全无法激发读者去思考如何用更简洁、更Pythonic的方式去解决问题。读这本书，感觉自己像是在使用一个需要不断手动“磨刀”的工具，而不是一个已经预装了现代化工具箱的IDE。

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巨详细的一本书，高级话题的没看过

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巨详细的一本书，高级话题的没看过

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learning Python是入门的经典~

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巨详细的一本书，高级话题的没看过