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出版者:清华大学

作者:刘凡馨

出品人:

页数:327

译者:

出版时间:2007-6

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787302152156

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 教程
• 编程入门
• Windows应用程序
• 开发
• 计算机科学
• 软件工程
• 教学
• 教材

《Python编程从入门到精通》 内容简介： 本书旨在为编程初学者提供一个全面、系统且易于理解的Python学习路径。从最基础的概念讲起，逐步深入，涵盖Python语言的核心特性、常用库以及实际应用场景，帮助读者快速掌握Python编程技能，并能独立完成小型项目开发。 第一部分：Python基础 第一章：Python简介与环境搭建 什么是Python？Python的特点与应用领域。 Python的安装与配置：Windows、macOS、Linux下的安装指南。 第一个Python程序：Hello, World! 的编写与运行。 集成开发环境（IDE）介绍：PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook等，并指导读者进行IDE的选择与配置。 第二章：Python语法基础 变量与数据类型：数字（整型、浮点型）、字符串、布尔型。 运算符：算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符。 注释：单行注释与多行注释的使用。 输入与输出：`print()`函数与`input()`函数。 类型转换：不同数据类型之间的转换。 第三章：流程控制 条件语句：`if`、`elif`、`else`语句的使用，以及嵌套条件语句。 循环语句：`for`循环（遍历序列、使用`range()`函数）与`while`循环。 循环控制语句：`break`、`continue`、`pass`语句。 第四章：数据结构 列表（List）：列表的创建、访问、修改、添加与删除元素，列表的常用方法（如`append()`, `insert()`, `remove()`, `pop()`, `sort()`, `reverse()`等）。 元组（Tuple）：元组的创建、访问与不可变性，元组的应用场景。 字典（Dictionary）：字典的创建、访问、添加、修改与删除键值对，字典的常用方法（如`keys()`, `values()`, `items()`等）。 集合（Set）：集合的创建、添加、删除元素，集合的数学运算（并集、交集、差集）。 第五章：函数 函数的定义与调用：`def`关键字的使用。 函数参数：位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数（`args`, `kwargs`）。 返回值：`return`语句的使用。 作用域：局部变量与全局变量。 匿名函数（Lambda函数）：简洁的函数定义。 第六章：模块与包 模块的导入：`import`语句的使用，`from ... import ...`。 标准库介绍：常用模块如`math`、`random`、`datetime`、`os`等。 自定义模块的创建与使用。 包的概念与组织：如何创建和使用包。 第二部分：Python进阶 第七章：文件操作 文件的打开与关闭：`open()`函数，`with`语句。 文件的读写：读取文件内容（`read()`, `readline()`, `readlines()`），写入文件内容（`write()`, `writelines()`）。 文件模式：读模式（'r'）、写模式（'w'）、追加模式（'a'）等。 处理二进制文件。 第八章：异常处理 异常的概念与分类。 `try-except`块：捕获和处理异常。 `else`与`finally`子句。 自定义异常的抛出：`raise`语句。 第九章：面向对象编程（OOP） 类（Class）与对象（Object）：类的定义，对象的创建。 属性（Attributes）与方法（Methods）。 构造函数：`__init__()`方法。 继承（Inheritance）：单继承与多重继承。 多态（Polymorphism）。 封装（Encapsulation）。 魔术方法（Dunder Methods）：如`__str__()`, `__len__()`等。 第十章：正则表达式 正则表达式基础：元字符、量词、分组等。 Python中的`re`模块：`search()`, `match()`, `findall()`, `sub()`等函数。 正则表达式的实际应用：文本匹配、数据提取、数据验证。 第三部分：Python常用库与实践 第十一章：数据处理与分析 NumPy：多维数组对象、数组的创建与操作、数值计算。 Pandas：DataFrame与Series，数据读取与写入（CSV, Excel），数据清洗、转换、筛选、分组聚合。 第十二章：Web开发基础 HTTP协议简介。 Flask框架入门：创建简单的Web应用，路由、模板、表单处理。 Requests库：发送HTTP请求，获取网页内容。 第十三章：数据可视化 Matplotlib：绘制各种图表（折线图、柱状图、散点图、饼图等）。 Seaborn：基于Matplotlib的统计图表库，美观且易用。 第十四章：其他常用库 os模块：与操作系统交互。 sys模块：与Python解释器交互。 json模块：JSON数据的处理。 time模块：时间与日期的处理。 第四部分：项目实战 第十五章：综合项目案例 案例一：简单的命令行工具（例如：待办事项列表管理）。 案例二：数据分析项目（例如：分析某个公开数据集并进行可视化）。 案例三：基础Web爬虫（例如：爬取指定网页的特定信息）。 附录 Python常用快捷键。 Python学习资源推荐。 常见问题解答（FAQ）。 本书内容由浅入深，结构清晰，配合大量实例和练习，旨在帮助读者在掌握Python语言本身的同时，也能了解其在实际项目中的应用，从而成为一名合格的Python开发者。无论您是想进入数据科学领域、进行Web开发、自动化办公，还是仅仅想学习一门强大的编程语言，本书都将是您理想的起点。

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我试图从这本书中寻找关于现代软件工程实践的任何蛛丝马迹，比如版本控制的集成、单元测试的最佳实践，或是如何在团队环境中协作。然而，整本书的关注点似乎定格在了一个相对孤立的、更偏向于个人独立完成的小项目范畴内。代码示例虽然存在，但它们的功能性极其有限，更像是某种功能模块的“演示卡片”，而非构建一个健壮应用所需的积木。当我尝试将书中学到的零散知识点拼凑起来，试图构建一个稍微复杂一点的业务逻辑时，立刻遭遇了巨大的阻力——书中没有提供任何关于如何处理异常流程、如何优化性能瓶颈的指导。这让我怀疑，作者是否在使用这些技术工具时，已经完全脱离了现实项目开发的语境？对于一个想要踏入职业领域的学习者来说，这样的教程缺乏“实战温度”。它教授的是如何在真空环境中操作玩具，而不是如何在充满变数和压力的真实战场上生存。我需要的是能直接转化为生产力的知识，而不是停留在纯粹学术模拟层面的演示。

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如果用一个词来形容我对这本书的阅读感受，那一定是“冗余”。大量的篇幅被用于阐述一些在编程领域已经被广泛接受为毋庸置疑的常识，或者对一些过时的编程范式进行不必要的历史回顾。这些内容占据了宝贵的篇幅，却未能提供任何增值信息。例如，在讨论变量声明时，书中花费了近两页的篇幅来论述其“存在意义”，而不是给出清晰的类型定义和作用域规则。这使得检索特定技术细节的效率极低。我感觉自己像是在一堆厚重的羽毛中寻找一根针，每一次试图定位到核心知识点，都必须穿过厚厚一层与主题关系不大的“装饰性文字”。这种信息密度极低的学习体验，极大地延长了掌握基础技能所需的时间。时间成本在技术学习中是极其宝贵的资源，而这本书的设计似乎完全没有顾及到读者对效率的渴望，反而更像是一种对作者自身知识体系的全面倾泻，而缺乏必要的“提炼”和“聚焦”。

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这本号称是“程序设计教程”的读物，给我的感受简直是一场认知上的迷宫探险。我本来是满怀期待地想系统学习一下某种具体的编程范式，希望能看到清晰的逻辑脉络和实用的代码案例来支撑理论。然而，翻开书页后，我发现内容似乎更倾向于对编程概念进行某种抽象的、哲学层面的探讨，而不是手把手地教你如何构建一个可运行的程序。比如，关于“面向对象”的章节，它用了大量篇幅去阐述“万物皆对象”的哲学思想，却几乎没有展示哪怕一个完整的、能够编译通过的示例代码块。我花了大量时间试图将那些晦涩的术语和它所描绘的宏大蓝图联系起来，结果往往是更加困惑。对于初学者而言，这种自上而下的讲解方式无疑是灾难性的，它要求读者在没有实际操作经验的基础上，去消化高度浓缩的理论精华，这无疑是缘木求鱼。我期待的是工具书的实用性，得到的却是学术论文的艰涩。如果我只是想了解编程思维，或许还可以勉强接受，但若目标是“学会设计程序”，这本书显然偏离了航线，它更像是一份为资深架构师准备的、关于编程语言精神内核的深度解读，而非面向大众的入门指南。

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阅读这本书的体验，就像是走进了一家设计极其前卫但灯光昏暗的画廊。视觉上，它的排版和图示设计确实在努力营造一种现代感，试图摆脱传统教科书那种刻板的面孔。然而，这种对“美观”的追求似乎占据了内容组织的首要位置，导致知识的逻辑流被切割得支离破碎。我发现许多重要的算法描述和语法规则，被随意地插入到一些与上下文关联不大的“设计理念”段落中，使得学习路径充满了跳跃性。更令人沮丧的是，书中对于一些基础的数据结构操作，仅仅是一笔带过，仿佛这些是读者早已了然于胸的常识。我不得不频繁地在外部资源上进行交叉验证，去寻找那些本应在教材中被详尽解释的基础知识点。这种学习过程，让我感觉自己不是在“学习”一门技术，而是在“修复”一本结构错乱的文档。如果教材的价值在于其组织性和易读性，那么这本作品在核心功能上就表现出了明显的失职，它更像是一份概念草稿，而非经过严格编辑和流程验证的教学材料。

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这本书的“教程”属性实在令人费解。真正的教程应该具备高度的可重复性和可验证性，即读者能够严格按照步骤操作，最终复现出作者所展示的结果。然而，这本书的“动手实践”部分，很多时候更像是一种“启发式探索”，而非明确的指令集。许多代码块的运行环境要求极其苛刻，且对依赖库的版本号含糊其辞，导致我在尝试复现书中的案例时，遇到了大量的环境配置问题，而非代码逻辑问题。更有甚者，有些被标记为“关键代码”的片段，其逻辑存在微妙的陷阱，如果不借助外部调试工具，根本无法察觉其隐藏的缺陷。这使得读者在学习过程中，花费的精力更多地被消耗在排除环境干扰和识别隐晦错误上，而不是真正理解核心算法的精妙之处。对于渴望通过实践来巩固学习成果的人来说，这种不稳定的、充满“惊喜”的实践环节，无疑会成为学习进度的最大阻碍。

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