大学计算机基础上机实验指导与测试 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:龚沛曾

出品人:

页数:158

译者:

出版时间:2009-6

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787040273083

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《Python编程：从入门到精通》 本书特色： 循序渐进，结构清晰： 本书从最基础的Python语法概念讲起，逐步深入到面向对象编程、数据结构、算法、文件处理、网络编程等核心领域。每个章节都设计了清晰的逻辑脉络，便于读者理解和掌握。 实战导向，案例丰富： 理论结合实践是本书最大的亮点。书中穿插了大量的实用代码示例，涵盖了数据分析、Web开发、自动化脚本、数据可视化等多个热门应用方向，让读者在学习理论的同时，也能立即动手实践，感受编程的魅力。 核心概念，深度解析： 对于Python中的关键概念，如变量、数据类型、控制流、函数、模块、类与对象、异常处理等，本书都进行了深入浅出的讲解，力求让读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。 进阶主题，拓展视野： 在打牢基础之后，本书还介绍了Python在人工智能、机器学习、数据科学等前沿领域的应用，并提供了相关的学习资源和建议，帮助读者规划未来的学习路径。 高质量习题，巩固提升： 每章末尾都配有精心设计的练习题，难度适中，覆盖本章重点。部分习题提供了详细的解题思路和答案解析，帮助读者检验学习成果，查漏补缺。 内容简介： 第一部分：Python基础入门 第一章：Python概述与环境搭建 介绍Python的起源、特点、应用领域，以及Python 3.x的重要更新。 指导读者如何在Windows、macOS和Linux操作系统上安装Python解释器，并配置好开发环境，包括介绍常用的IDE（如VS Code, PyCharm）和文本编辑器。 学习如何运行第一个Python程序“Hello, World!”，理解Python代码的执行过程。 第二章：Python基础语法 讲解Python中的注释、变量、数据类型（整型、浮点型、布尔型、字符串、列表、元组、字典、集合）及其常用操作。 深入理解Python的缩进规则，这是Python语言的独特之处。 学习如何使用运算符（算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符、成员运算符、身份运算符）进行计算和判断。 第三章：流程控制 掌握条件语句 `if`、`elif`、`else` 的使用，实现程序的选择执行。 学习循环语句 `for` 和 `while`，理解它们的语法结构、应用场景以及与 `break`、`continue` 关键字的配合使用。 介绍 `range()` 函数在循环中的妙用。 第四章：函数 讲解函数的定义与调用，理解函数的作用（代码复用、模块化）。 掌握参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数 `args` 和 `kwargs`）。 学习函数的返回值，理解 `return` 语句。 介绍作用域（局部变量、全局变量）和命名空间的概念。 第五章：模块与包 理解模块的概念，学习如何导入和使用Python标准库中的模块（如 `math`, `random`, `datetime`）。 介绍如何创建自己的Python模块。 学习包（Package）的概念，理解包的组织结构，以及如何导入包中的模块。 第二部分：Python进阶应用 第六章：数据结构进阶 深入探讨列表、元组、字典和集合的高级操作，如切片、推导式（列表推导式、字典推导式）、视图与拷贝。 介绍如何有效地使用这些数据结构来处理和组织数据。 第七章：文件操作 学习如何打开、读取、写入和关闭文件。 掌握不同文件模式（如 `'r'`, `'w'`, `'a'`, `'rb'`, `'wb'`）的用法。 介绍 `with` 语句，实现安全的文件操作。 讲解处理CSV、JSON等常见格式文件的库（如 `csv`, `json`）。 第八章：异常处理 理解异常的产生原因及其对程序运行的影响。 学习如何使用 `try...except` 块来捕获和处理异常，防止程序崩溃。 掌握 `else` 和 `finally` 子句在异常处理中的作用。 介绍如何抛出自定义异常。 第九章：面向对象编程（OOP） 理解类（Class）和对象（Object）的概念。 学习如何定义类，包括属性（成员变量）和方法（成员函数）。 掌握构造函数 `__init__` 的使用。 理解实例方法、类方法和静态方法的区别与应用。 学习继承（Inheritance）、多态（Polymorphism）和封装（Encapsulation）三大特性。 介绍魔法方法（如 `__str__`, `__len__`）。 第三部分：Python实战项目与拓展 第十章：数据分析基础（使用Pandas库） 介绍Pandas库的核心数据结构：Series和DataFrame。 学习如何创建、读取、索引和选择DataFrame中的数据。 掌握数据清洗、缺失值处理、数据转换、分组聚合等常用数据分析操作。 通过实际数据集演示数据分析流程。 第十一章：数据可视化（使用Matplotlib和Seaborn库） 学习使用Matplotlib绘制各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图。 介绍Seaborn库，它提供了更美观、更高级的统计图表。 通过实例展示如何通过图表直观地展现数据特征和趋势。 第十二章：Web开发基础（使用Flask框架） 简要介绍Web开发的基本概念（HTTP协议、客户端-服务器模型）。 使用轻量级的Flask框架，讲解如何构建一个简单的Web应用。 学习路由、请求处理、模板渲染等基础知识。 第十三章：网络编程基础 了解TCP/IP协议栈的基本概念。 学习使用Python的 `socket` 模块进行基本的TCP客户端和服务器开发。 （可选）简要介绍HTTP请求的发送与响应处理。 第十四章：自动化脚本与工具 展示如何利用Python编写脚本实现日常任务的自动化，如文件管理、批量处理、定时任务等。 介绍一些实用的第三方库，如 `os`, `shutil`, `re`（正则表达式）等。 第十五章：Python生态与学习资源 介绍Python丰富的第三方库生态系统，以及如何使用 `pip` 进行安装和管理。 推荐进一步学习的领域，如人工智能、机器学习、大数据、Web框架（Django）等。 提供持续学习的资源和社区建议。 本书适合所有想要学习Python编程的初学者，包括计算机专业的学生、非计算机专业的跨学科学习者、希望提升工作效率的职场人士，以及对编程充满兴趣的业余爱好者。通过本书的学习，读者将能够掌握Python的核心编程技能，并能够独立完成一些实际应用项目。

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对于计算机基础课程来说，实验的连贯性和递进性至关重要。如果各个实验模块之间是孤立的，那么学习者很难建立起一个完整的知识体系。我期望这本书的实验设计能够体现出逐步构建复杂系统的思想。比如，第一个实验可能只实现一个最简单的计算器功能，但到了倒数第二个实验，它要求学生将之前学过的文件操作、数据结构和基础算法整合起来，去构建一个小型数据库的管理界面。这种层层递进的结构，能让读者感受到自己知识和技能的积累过程，从而产生强烈的成就感。此外，对于任何基础课程来说，安全性和规范性是不可或缺的。我希望这本书能在实验设计中融入一些基础的安全编码习惯的培养，哪怕只是在简单的输入输出环节提醒一下“数据校验的重要性”。只有这样，这本书才算得上是真正为读者未来的学习和工作打下了坚实、可靠的基础，而不仅仅是一本应付考试的工具书。

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这本书的封面设计，说实话，第一眼看过去还挺朴实的，那种理工科教材特有的严谨感扑面而来。拿到手里掂了掂，感觉分量十足，沉甸甸的，页数应该不少，这预示着内容会很扎实。我个人对“上机实验指导”这种类型的书抱有很高的期待，毕竟理论知识光靠听课本上的讲解是远远不够的，真正弄懂计算机是怎么一回事，还得靠自己动手实践。我希望它里面的实验项目设计得既贴合教学大纲，又能在实际操作中引发读者对底层原理更深层次的思考。比如，如果它能涵盖一些经典的数据结构算法的实现过程，并且详细解释每一步代码背后的逻辑和效率考量，那就太棒了。我尤其关注它在编程环境的搭建和常见错误排查这部分的内容是否详尽。毕竟对于初学者来说，环境配置和运行报错是初期最大的拦路虎。如果这本书能提供清晰的步骤图示，甚至附带一些视频链接或在线资源指引，那就更人性化了。总之，我对这种以动手操作为核心的学习材料总是抱有审慎的乐观，期待它能成为我攻克编程难关的得力助手。这本书的排版质量也直接影响阅读体验，希望它字体清晰、图表规范，不会让我在查找关键信息时感到疲劳。

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这本书的装帧和定价也让我产生了一些好奇。一本厚实的实验指导书，如果纸张质量不好，经常翻阅几次就可能散页，这对学习来说是个不小的干扰。我更倾向于选择那种纸张略微偏黄、印刷清晰、可以平铺在桌面上长时间阅读的书籍。价格方面，如果它能提供配套的电子资源，比如所有实验代码的打包下载链接，或者配套的在线习题库，那么即使价格稍高一些，也显得物有所值。毕竟，现在是信息时代，纯粹的纸质输出已经不能满足所有需求了。我非常期待它在软件工具的选择上能保持与时俱进。如果它还在依赖一些已经过时或不再主流的编程语言版本或开发环境，那对新一代学习者来说，学习曲线会不必要地陡峭。理想情况下，它应该推荐当前工业界最常用、最稳定的环境配置，并且为读者指明如何快速适应最新版本变化的途径。这体现了编写者对教学实用性和前瞻性的重视程度。

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说实话，我对市面上大多数教材的实验指导部分都有点“审美疲劳”，总感觉它们要么是堆砌代码，要么是设计得过于简单，流于形式。我更欣赏那种能引导读者思考“为什么”的书籍。这本书如果能提供不同层次的实验难度选项就更好了。比如，基础部分用最直白的语言和最基础的语法实现核心功能，让小白也能快速上手建立信心；进阶部分则可以引入一些更复杂的应用场景，要求学生自己去查阅相关库的文档，培养自主学习的能力。我尤其关注它对实验报告撰写规范的指导。在学术界和工业界，清晰、有逻辑地记录实验过程和结果是基本功。如果这本书能提供范例，教导我们如何撰写规范的实验目的、步骤、结果分析和遇到的问题与解决方案，那价值就远超单纯的代码实现手册了。这不仅仅是教你写程序，更是教你如何像一个工程师那样思考和工作。从书名的“指导与测试”来看，我对它的测试部分抱有浓厚兴趣。它是否提供了单元测试的代码框架，或者至少是详尽的测试用例说明？没有有效的测试，实验结果的正确性就无法保证。

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从一个资深学习者的角度来看，一本好的实验指导书，其灵魂在于它对“错误”的处理方式。我们学习新技术时，90%的时间可能都在和Bug作斗争。这本书如果仅仅是罗列出正确的代码片段，那就太对不起“指导”二字了。我希望它能设立一个专门的章节，或者在每个实验的难点处，详细列举出初学者最容易犯的五到十种典型错误，并配上错误信息截图和详细的纠正思路。这种“反向教学”往往比正向引导更有效。例如，在涉及内存管理或者并发编程的实验中，对可能出现的死锁、内存泄漏等难以察觉的问题，这本书是否能提供专门的调试技巧和工具推荐？这才是真正体现出作者深厚实践经验的地方。如果它能将这些调试的“陷阱”提前揭示出来，那么学习效率无疑会大大提高，避免我们陷入无休止的猜测和尝试中。

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