信息技术 选修1 算法与程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787503138140

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《Python编程实战：从入门到精通》 一、本书特色与定位 《Python编程实战：从入门到精通》是一本面向初学者和进阶者的Python编程指南，旨在帮助读者系统地掌握Python语言的核心概念、语法结构以及实际应用开发能力。本书内容涵盖了Python的基础知识、数据结构、面向对象编程、文件操作、网络编程、数据库交互、Web开发基础以及一些常用的第三方库，力求通过理论讲解与大量实战案例相结合的方式，让读者在理解概念的同时，能够快速上手，解决实际问题。 本书的独特之处在于其“实战”导向。不同于许多仅停留在语法讲解的教材，我们更注重培养读者的编程思维和解决问题的能力。每一章的讲解都会辅以精心设计的代码示例，并提供相应的练习题，帮助读者巩固所学。同时，本书还选取了若干典型的项目案例，例如数据分析可视化、简单的Web应用搭建等，引导读者将所学知识融会贯通，完成具有实际意义的开发任务。 本书的定位是成为读者学习Python道路上的忠实伙伴。无论你是完全没有编程经验的新手，希望系统学习一门高效易用的编程语言，还是已经掌握一定编程基础，想要深入了解Python的强大功能和生态系统，都能从本书中获益。 二、内容详解 第一部分：Python基础篇 1. Python简介与环境搭建 Python的历史、特点及应用领域。 Python解释器安装与配置（Windows, macOS, Linux）。 集成开发环境（IDE）与代码编辑器介绍（PyCharm, VS Code等）。 第一个Python程序：Hello, World! Python的运行方式：交互模式与脚本模式。 2. Python基本语法与数据类型 变量、赋值与命名规则。 注释的使用。 Python的核心数据类型： 数字类型：整数（int）、浮点数（float）、复数（complex）。 布尔类型（bool）：True与False。 字符串类型（str）：字符串的创建、索引、切片、常用操作（连接、重复、查找、替换、分割等）。 列表类型（list）：列表的创建、索引、切片、增删改查、常用方法（append, extend, insert, remove, pop, sort, reverse等）。 元组类型（tuple）：元组的创建、索引、切片、不可变性。 字典类型（dict）：字典的创建、键值对、索引、增删改查、常用方法（keys, values, items, get, update等）。 集合类型（set）：集合的创建、特性（唯一性、无序性）、集合操作（并集、交集、差集）。 3. 运算符与表达式 算术运算符（+,-,,/,%,//,）。 比较运算符（>, <, >=, <=, ==, !=）。 逻辑运算符（and, or, not）。 赋值运算符（=, +=, -=, =, /=等）。 成员运算符（in, not in）。 身份运算符（is, is not）。 运算符的优先级。 4. 流程控制语句 条件语句：if, elif, else。 循环语句： while循环：条件循环。 for循环：遍历序列、range()函数。 循环控制语句：break, continue, pass。 嵌套结构：在循环或条件语句中嵌套使用。 5. 函数与模块 函数的定义与调用：def关键字、函数参数（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数args, kwargs）。 函数返回值：return语句、多返回值。 作用域：局部变量、全局变量、nonlocal关键字。 匿名函数（lambda表达式）。 模块的导入与使用：import, from ... import, as。 标准库模块：math, random, time, os, sys等常用模块的介绍与使用。 创建和组织自己的模块。 第二部分：Python进阶篇 6. 面向对象编程（OOP） 类（class）与对象（object）：类的定义、对象的创建。 属性（attribute）与方法（method）。 构造方法（__init__）。 实例属性与类属性。 实例方法、类方法（@classmethod）、静态方法（@staticmethod）。 继承：单继承、多重继承、super()函数。 封装：私有属性与方法（__name, __method）。 多态。 特殊方法（魔术方法/Dunder Methods）：__str__, __repr__, __len__, __add__等。 7. 文件I/O操作 文件打开与关闭：open()函数、文件模式（r, w, a, b, t）。 文件读写：read(), readline(), readlines(), write(), writelines()。 with语句：自动管理文件关闭。 文件指针：seek(), tell()。 二进制文件操作。 CSV文件读写：csv模块。 8. 异常处理 异常的概念：Error与Exception。 try-except-else-finally语句块。 捕获特定异常。 raise语句：主动抛出异常。 自定义异常类。 9. 数据结构与算法基础 列表、元组、字典、集合的高级用法。 堆（heapq）。 栈（stack）和队列（queue）的实现。 排序算法（冒泡、选择、插入、快速、归并等）概念介绍及Python实现。 查找算法（线性查找、二分查找）概念介绍及Python实现。 递归。 第三部分：Python实践应用 10. 常用第三方库实战 NumPy：高性能科学计算基础库，数组操作、数学函数、线性代数。 Pandas：数据分析利器，DataFrame和Series，数据读取、清洗、处理、分析。 Matplotlib/Seaborn：数据可视化，绘制各种图表（折线图、柱状图、散点图、热力图等）。 Requests：HTTP库，方便进行网络请求，爬取网页数据。 BeautifulSoup/Scrapy：网页抓取与解析。 SQLAlchemy/sqlite3：数据库交互，SQLAlchemy ORM。 11. Web开发入门（Flask/Django简介） Web应用的基本原理：HTTP请求与响应。 Flask框架：微Web框架，快速搭建Web应用，路由、模板、表单。 Django框架：全功能Web框架，MTV模式，ORM，Admin后台。 构建一个简单的Web应用示例。 12. 数据分析与可视化实践 使用Pandas读取和处理CSV、Excel文件。 使用Matplotlib和Seaborn绘制统计图表，揭示数据规律。 案例：分析股票数据、用户行为数据等。 四、项目案例 本书将在各章节穿插或在末尾提供实际项目案例，例如： 简单爬虫项目：抓取某个网站的公开信息。 数据分析报告：对一组数据集进行探索性数据分析，并生成可视化报告。 个人博客网站：使用Flask或Django搭建一个简单的博客系统。 自动化脚本：编写脚本批量处理文件、发送邮件等。 五、学习建议 动手实践：编程是实践的艺术，务必跟随代码示例，并积极完成练习题。 善用文档：遇到问题时，查阅Python官方文档和第三方库的文档是解决问题的关键。 参与社区：加入Python相关的技术社区，与其他开发者交流学习。 持续学习：Python生态系统庞大且发展迅速，保持学习的热情，探索新的库和技术。 《Python编程实战：从入门到精通》将是你开启Python编程之旅的理想选择，它将带你从零开始，逐步构建坚实的编程基础，并让你掌握将Python应用于实际问题的能力。

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从某种程度上讲，这本书更像是一份详尽的、但已经过时的“计算机哲学导论”，而非一本实用的“程序设计实践指南”。它更关注“为什么是这样”，而不是“如何去做”。例如，在讨论算法效率时，作者花费了大量篇幅去铺垫计算复杂性的理论基础，引用了大量的数学符号来表达渐进分析法，但对于如何利用这些理论去优化我们日常接触的任何一个小型项目，几乎没有给出任何可操作的指导。我更喜欢那种直接抛出一个问题，然后一步步引导你用代码来迭代、优化解决方案的学习路径。这本书的取向似乎是培养理论家，而不是工程师。对于一个抱着提升解决实际问题能力的目的翻开这本书的读者来说，合上书本时，留下的更多是概念上的模糊印象，而非掌握具体技能的自信感，这无疑是让人感到非常迷茫和失望的。

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作为一本“选修1”的教材，它在内容的广度上显得有些捉襟见肘，而深度又没有达到专业教材的水平，陷入了一种尴尬的中间地带。我期待的程序设计部分，本应展示如何用代码去解决实际问题，比如如何编写一个简单的排序算法或者文件处理脚本。遗憾的是，它似乎将重点放在了如何用伪代码来构建逻辑框架，对于具体的编程语言实现几乎是避而不谈。我努力寻找关于Python或C++这类主流语言的痕迹，却只看到了一些用早期BASIC语言风格描述的程序结构示意图，这让这本书的实用价值大打折扣。在这个信息迭代飞快的时代，一本不涉及任何现代编程语法的教材，很难激发读者学习的积极性，因为它提供的知识与当下的技术环境脱节得太厉害，让人感觉像是打开了一部旧电影的剧本，虽然能看懂故事，但制作水平已经完全不能满足现代观众的审美需求。

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这本书的排版设计堪称是上个世纪美学的典范，线条生硬，图示缺乏色彩和动态感，使得原本复杂的逻辑关系显得更加难以捕捉。尤其是那些用于解释程序流程的框图，布局拥挤，箭头交错，让原本应该一目了然的执行路径变得扑朔迷离。我花了很长时间才勉强分辨出循环结构和嵌套条件判断的区别，这不仅仅是作者的叙述问题，更是视觉传达上的失败。我试着将书中的一个递归函数示例在纸上画出来，发现即使是手绘，也比书中印刷出来的效果要清晰得多。这种对视觉体验的忽视，对于一门强调“设计”和“结构”的学科来说，是致命的缺陷。它似乎默认读者拥有极强的空间想象力和符号解析能力，而完全没有考虑到大部分学习者需要外部辅助工具来固化抽象概念。

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这本书的装帧设计实在是太有年代感了，封面那种略显粗糙的质感，让我想起我学生时代那些泛黄的教科书。一翻开内页，那种老派的字体排版和信息密度，就预示着里面肯定不是什么轻松的读物。我原本是冲着“信息技术”这个时髦的标签来的，希望能看到一些关于人工智能、大数据或者云计算的入门介绍，毕竟现在社会对这些领域的兴趣那么浓厚。然而，这本书的内容似乎停留在了一个更基础的层面，更侧重于对计算机科学早期的一些概念进行梳理。比如，它花了大量的篇幅去解释二进制、数据表示方式，以及最基础的逻辑门电路的原理，这些内容对于一个已经接触过编程环境的人来说，读起来多少有点像在温习高中物理课本的某个章节——虽然重要，但确实有些枯燥乏味，缺乏与现代技术的直接关联，让人很难一下子沉浸进去。我对算法和程序设计部分的期待也落空了，里面更多的是对流程图的绘制方法和简单的顺序结构、分支结构进行图文并茂的讲解，远不如现在的编程语言教程来得直观和高效。

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这本书的叙事风格极其严谨，几乎是用一种近乎学术论文的口吻在展开论述。每一个概念的提出都伴随着详尽的定义和理论推导，对于初学者而言，这种深度无疑是一种挑战，因为它几乎没有提供任何“软着陆”的过渡区域。我尝试去理解其中关于“图灵机模型”的章节，发现作者的笔触虽然准确，但过于晦涩，完全没有用类比或者实际案例来辅助说明抽象的计算过程。这使得整个阅读体验变成了一种对耐心的考验，我不得不频繁地停下来，查阅其他资料来辅助理解那些看似理所当然的数学逻辑。如果说这本书的受众是已经具备一定计算机基础，并且希望深入探究计算理论根源的专业人士，或许能从中找到一些价值。但对于一个希望通过选修课轻松入门编程世界的学生来说，这种近乎“硬啃”的学习方式，很容易让人产生强烈的挫败感，继而放弃深入阅读。

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