具体描述
《像计算机科学家一样思考python》按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。《像计算机科学家一样思考python》并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。
作者从最基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。此外，书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法、运行时和语义错误。每一章都配有术语表和练习题，方便读者巩固所学的知识和技巧。此外，每一章都抽出一节来讲解如何调试程序。作者针对每章中所专注的语言特性，或者相关的开发问题，总结了调试的方方面面。可以说这是一种非常有益的创新，让初学编程的读者少走很多弯路。
全书共19章和3个附录，详细介绍了python语言编程的方方面面。《像计算机科学家一样思考python》是一本实用的学习指南，适合没有python编程经验的程序员阅读，也适合高中或大学的学生、python爱好者及需要了解编程基础的人阅读。对于第一次接触程序设计的人来说，是一本不可多得的佳作。
作者简介
Allen Downey is an Associate Professor of Computer Science at the Olin College of Engineering. He has taught computer science at Wellesley College, Colby College and U.C. Berkeley. He has a Ph.D. in Computer Science from U.C. Berkeley and Master’s and Bachelor’s degrees from MIT.
目录信息
读后感
这不是一本《XYZ语言程序设计教程》，而是我见过最好的计算机专业入门教材，也许这与Python本身就是从教学而来的有关吧。 全书20章，并没有讨论什么高深的课题，也没有介绍流行的技术，而是正如本书的题目一样，讲述如何像计算机科学家一样思考，如何用计算机科学家的方式去解...
评分这本书是mit6.001 SICP课程的替代者——mit 6.00 introduction to computer science课程的指定阅读物之一。 “到底要讲python呢，还是cs呢？”读这本书的时候，这个问题一直在我脑海里环绕。 如果作为谈cs的书来说，这本书不太合格，因为它多数只是简单地在讲python语法，而c...
评分对于一个自学程序设计的入门者而言，他需要一本什么样的书呢？我认为标准有以下三个： 第一，介绍足够用的知识。这一点看似简单，但是却不易掌握，像许多人推荐的 A Byte of Python，内容就明显过少了，而处于另一个极端的 Learning Python 篇幅超过一千页，又明显超出入门者...
评分# 《像计算机科学家一样思考python》并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。 好吧。。内容简介里面有说，这本书我确实理解错了。 但我还是不认为这本书适合0基础入门。 0基础入门我推荐《Python计算与编程实践：多媒体方法》 前言写的： “ - 尽量简短。学生读1...
评分我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看...
用户评价
这本书简直是为我这种编程新手量身定做的“思想体操”。我一直觉得编程不仅仅是记住语法，更重要的是学会一种解决问题的思维模式，而这本书的标题虽然没有直接点明，但内容却完美地诠释了这一点。它没有过多纠缠于晦涩的理论，而是通过一系列生动、贴近实际的例子，引导你如何像一个真正的计算机科学家那样去拆解、分析和构建解决方案。那种深入骨髓的逻辑训练，让我对以往那些凭感觉敲代码的经历感到汗颜。学习过程中，我感觉自己不是在学一门语言，而是在构建一套强大的思维框架，这比单纯记忆函数库要有效得多。它强调的是“为什么”和“如何”用更优化的方式解决问题，而不是简单的“怎么做”。对于那些渴望从“代码实现者”蜕变为“问题解决者”的人来说，这本书绝对是开启新世界大门的钥匙。
评分对于有一定编程基础，但感觉自己的代码总是不够“健壮”和“可维护”的开发者来说，这本书提供了一剂强效的“思维清醒剂”。它没有堆砌那些花哨的新技术，而是回归了计算机科学最核心的本质——计算的艺术。书中对不同算法复杂度、空间利用率的权衡分析，非常到位。我曾经在某个项目中被一个效率低下的循环困扰了很久，读完相关章节后，我立即找到了问题的症结所在，并用更符合逻辑的方式重构了那段逻辑。这不仅仅是一次技术上的修正，更是一次思维层面的升级。它教会我，每敲下一行代码，背后都应该有清晰、可证明的逻辑支撑，而不是模糊的“差不多就行了”。这种对精度的追求，是这本书带给我最宝贵的财富之一。
评分这本书最大的魅力在于其“反直觉”的洞察力。它挑战了我们习惯于用人类语言思考的惰性，强迫我们将问题还原到最基础的逻辑门和状态转移上。我曾尝试过其他几本声称能提升思维的书籍，但往往半途而废，因为它们要么过于理论化，要么例子过于陈旧。然而，这本书的每一个章节似乎都在精心设计，以确保读者能够真正理解“计算”的真正含义。特别是对于递归和迭代的深入探讨，让我彻底明白了它们在本质上的联系和区别，而不是停留在语法的表面差异。它没有直接给出“答案”，而是给了你一把万能的“尺子”，让你能够测量和理解任何未知的复杂性。这本书真正做到了“授人以渔”，让我对未来学习任何新的编程范式都充满了信心。
评分这本书的叙事风格非常独特，它不像一本枯燥的教科书，反而更像一位经验丰富的老教授，耐心地在你耳边低语，引导你洞察事物的本质。它的例子设计得非常巧妙，总能在一系列看似不相关的场景中，揭示出同一个核心的算法思想或设计原则。这种跨领域的知识迁移能力，是现代软件工程中至关重要的素质。我发现，当我开始用书中那种结构化的视角去审视生活中的其他决策时，效率也提高了。它不仅仅是关于编程的指南，更像是一本关于如何系统化思考的入门读物。对于想要建立稳固技术根基，而不是满足于表面框架使用的学习者而言，这本书的价值是无法估量的。
评分读完这本书，我最大的感受是豁然开朗，仿佛推开了一扇通往效率和优雅代码的大门。它对于抽象思维的培养是极其扎实的，书中对于复杂问题的分解和重构过程描述得极其细致，每一步的推理都逻辑严密，让人无法反驳。我尤其欣赏它在讲解数据结构和算法时那种“去工具化”的处理方式，不把它们看作是需要死记硬背的固定套路，而是作为灵活运用在不同场景下的思考工具。这种深入理解底层逻辑的能力，极大地提升了我对代码性能的敏感度。以往写代码总是先求能跑，现在则会下意识地评估不同实现路径的优劣。这种潜移默化的影响，让我在处理日常开发任务时，能够更加从容和自信，因为它教会了我如何用最精炼的“计算机语言”去表达我的意图。
评分翻过，太简单
评分内容讲解清楚明白，非常适合python入门用，但对于学习过其他编程语言的读者来说可能会觉得进度比较慢，但作者的思路和想法确实给人很多启发，对于菜鸟如我来说收益匪浅，书中很多例子还是有一定难度的，完全吃透也不容易。
评分python2的。比较基础
评分翻过，太简单
评分感觉不如核心编程啊。。。
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