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出版者:机工

作者:杭国英 编

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2003-1

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787111127307

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 编程入门
• Windows应用程序
• 开发
• 教程
• 计算机科学
• 软件开发
• Visual Studio
• 代码

编程思维与实践：基于Python的系统构建入门 本书旨在为初学者提供一套系统化、实践驱动的编程基础训练，重点培养扎实的计算机科学思维和应用软件构建能力。我们不聚焦于特定历史悠久的商业编程语言，而是选择当前业界最活跃、生态最完善的Python语言作为核心载体，带领读者从零开始，逐步迈向独立开发者的行列。 第一部分：编程基石——思维的构建与工具的掌握 本部分是整个学习旅程的地基，旨在帮助读者建立正确的编程观和高效的工作流程。 第一章：理解计算的本质 计算机科学并非魔术，而是逻辑的艺术。本章首先会深入浅出地探讨“算法”的定义及其在解决实际问题中的核心地位。我们将对比不同复杂度的问题，介绍如何用清晰的步骤描述一个解决方案（即流程图与伪代码的运用），为后续的编码工作打下坚实的逻辑基础。我们不会涉及任何特定的语法，而是专注于问题的分解与重构。 第二章：Python环境的初始化与高效工作台的搭建 对于初学者而言，一个顺畅的开发环境至关重要。本章将详细指导读者完成Python解释器的安装、配置，并重点介绍集成开发环境（IDE）的选择与优化。我们将以VS Code为例，讲解如何安装必要的扩展包（如代码格式化工具、代码片段管理），以及如何设置虚拟环境（Virtual Environment）来隔离项目依赖，确保项目的可移植性和清洁性。我们将强调命令行工具（如`pip`）在管理第三方库中的关键作用。 第三章：数据结构——信息世界的蓝图 编程的本质是处理数据。本章将系统介绍Python内置的核心数据结构，但这绝不仅仅是语法的罗列。我们会深入探讨每种结构背后的时间复杂度和空间效率。 序列的深度解析： 深入剖析列表（List）的动态数组特性及其在插入、删除操作上的性能考量。探究元组（Tuple）的不可变性带来的优势（如在哈希运算中的应用）。 集合与映射的逻辑： 详细解析集合（Set）如何利用哈希表实现高效的成员检测，以及字典（Dictionary）的键值对存储机制如何支撑快速查找。我们会通过实际案例对比使用列表进行查找与使用字典进行查找的效率差异。 自定义结构概述： 简要介绍如何使用内置结构构建更复杂的结构，为后续章节的面向对象打下铺垫。 第二部分：流程控制与模块化——从脚本到程序的跨越 掌握了数据处理的工具后，本部分将聚焦于如何控制程序的执行流程，并开始学习如何将代码组织成可维护的单元。 第四章：控制流的艺术——决策与重复 本章着重于如何引导程序根据条件执行不同的路径，以及如何高效地重复执行任务。我们将区分`if/elif/else`的逻辑结构，并详细分析迭代器（Iterators）和生成器（Generators）在处理大数据集时的内存优势，对比传统`for`循环与`while`循环的应用场景。我们会着重讲解如何使用控制流语句（如`break`和`continue`）来精确控制循环的生命周期。 第五章：函数——抽象的力量 函数是代码复用和抽象的核心。本章将全面讲解函数的定义、参数传递机制（包括默认参数、可变参数`args`和`kwargs`），以及作用域（Scope）的概念，尤其是LEGB规则的实际应用。我们还会深入讨论高阶函数（Higher-Order Functions）的概念，例如如何将函数作为参数传递，以及匿名函数（Lambda）在特定上下文中的简洁表达力。 第六章：文件操作与I/O处理 任何有意义的程序都需要与外部世界交互。本章侧重于如何安全、高效地读写文件。我们将讲解不同模式（读取、写入、追加）的含义，强调使用上下文管理器（`with open(...)`）来自动管理资源（文件句柄）的重要性，从而避免资源泄露。此外，还会介绍如何处理不同编码格式（如UTF-8）的数据。 第三部分：面向对象与高级范式——构建复杂系统的骨架 当程序逻辑变得复杂时，需要更强大的组织工具。本部分将引入面向对象编程（OOP）的核心理念，使读者能够构建结构清晰、易于扩展的大型应用。 第七章：面向对象编程（OOP）的核心三要素 本章将抛开语言特性，讲解OOP的设计思想。 封装（Encapsulation）： 如何通过私有属性和公共方法来保护数据一致性。 继承（Inheritance）： 探讨代码重用的层次结构，以及方法重写（Overriding）的概念。 多态（Polymorphism）： 理解如何让不同类的对象对同一消息做出不同的响应，这是实现灵活设计模式的关键。 第八章：类的进阶技巧与特殊方法 我们将超越基础的构造函数`__init__`，深入探讨Python中特殊的“魔术方法”（Dunder Methods）。例如，如何利用`__str__`和`__repr__`方法来控制对象的字符串表示，如何利用描述符（Descriptors）机制来定制属性的访问行为。本章还将介绍类方法（`@classmethod`）和静态方法（`@staticmethod`）的使用场景区分。 第九章：异常处理与程序的健壮性 软件的健壮性体现在它如何优雅地处理意外情况。本章专注于异常处理机制，讲解如何使用`try...except...finally`结构来捕获和处理运行时错误。我们会指导读者如何定义自定义异常，以及何时应该“捕获”异常，何时应该“抛出”异常，以保证程序的流程控制的清晰性。 第四部分：实践与生态——走向真实世界 本部分将代码知识与实际应用需求结合起来，展示如何利用Python强大的生态系统来解决真实世界的问题。 第十章：模块化与包管理进阶 学习如何将代码库组织成可分发的包（Package）。本章将详细讲解Python的导入机制（Import Mechanism），如何处理相对导入与绝对导入，以及如何编写清晰的`__init__.py`文件。同时，会介绍更专业的依赖管理工具，以便于团队协作。 第十一章：数据交互——JSON与网络请求基础 现代应用广泛依赖API。本章将聚焦于处理最常见的数据交换格式——JSON，并指导读者如何使用标准库发起简单的HTTP请求，获取外部数据。重点讲解请求的方法（GET/POST）以及如何解析返回的结构化数据。 第十二章：测试驱动的思维导论 编写可测试的代码是专业开发者的标志。本章将引入单元测试（Unit Testing）的基本概念，指导读者如何使用标准库中的测试框架来为自己的函数和类编写简单的验证脚本。我们强调测试是验证逻辑正确性的最后一道防线，而非事后补救的工具。 通过以上十二个模块的学习，读者将不仅仅掌握一门编程语言的语法，更重要的是，将内化一套严谨的计算思维、高效的程序组织能力以及面向未来扩展的代码构建范式。本书的重点始终在于“如何思考”和“如何构建”，而非简单地复述特定语言的固定用法。

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说实话，这本书的语言风格是极其冷静和客观的，几乎没有多余的情感色彩，完全是一种技术文档的严谨态度。它就像是一位经验极其丰富但性格内敛的大师，用最精确的词汇来描述最复杂的技术概念。这种风格的好处是，它最大程度地保证了信息的准确性和无歧义性，读者可以完全信任书中所描述的每一个技术细节。然而，对于初学者而言，这种过于“纯粹”的表达方式有时会让人感到一丝距离感。比如，当介绍到一个新的函数或关键字时，它会直接给出其所有参数的定义和返回值，但可能缺乏那种“如果你这样做，你会看到什么效果”的生动示例。我常常需要在脑海中进行大量的二次加工，将书本上的抽象描述转化成可见的程序运行结果。这要求读者必须具备很强的自学和联想能力，能够自己为每一个概念“配上画面”。如果这本书能多一些贴近日常场景的、略带幽默感的比喻来软化那些坚硬的技术点，也许会让更多人觉得编程学习之旅没有那么孤单和高冷。

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这本书的排版和细节处理，体现出出版方对专业读者的尊重。字体选择清晰易读，代码块的着重和注释的区分非常到位，在长时间阅读和对照代码时，眼睛的疲劳度明显降低。我尤其喜欢它在章节末尾设置的“深度思考题”部分，这些题目往往不是简单地让你复述知识点，而是要求你对不同技术方案进行对比分析，甚至提出自己的优化建议。这些思考题真正激发了我从一个代码的使用者转变为一个思考者的过程。它迫使我跳出眼前的代码框，去考虑更宏观的软件工程问题，比如系统的可维护性、扩展性和健壮性。这部分内容虽然耗费时间，但回报是巨大的，它教会我如何像一个专业的开发者那样去审视代码的质量，而不仅仅是让程序跑起来。这本书的价值在于，它提供了一个坚实的底层基础，让你在面对未来新技术更迭时，依然能快速适应，因为核心的编程思想是永恒的。

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这本书，怎么说呢，拿到手里的时候，我其实是抱着挺大的期待的。毕竟“程序设计”这四个字听起来就充满了现代感和实用性。翻开前几页，那种油墨的清香和纸张的质感还挺让人舒服的，感觉像是在接触一个可以信赖的伙伴。我当初买它，主要是想系统地学习一下如何用一种相对直观的方式来构建软件应用。我一直觉得编程这玩意儿高深莫测，但封面和目录给人的感觉是，这本书会把我从零基础慢慢带上正轨。特别是看到一些章节标题，比如“界面元素的布局与交互设计”之类的，让我觉得它侧重于实际操作，而不是枯燥的理论堆砌。我当时的想法是，学完这本书，至少能自己动手做一个小工具，解决生活中的一些小麻烦。我对那种能直接看到结果的编程语言情有独钟，希望能通过这本书找到那种即时满足感。书本的装帧设计也比较简洁大方，没有花里胡哨的图案，挺符合我这种务实派读者的审美。我期待的更多是那种，读完就能立刻上手，解决实际问题的能力提升，而不是停留在纸面上的空谈。

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坦白讲，这本书的内容深度和广度，远超我最初的想象，甚至可以说，它像是一本浓缩的编程百科全书，让人既敬畏又有点手足无措。我记得有一章专门讲了数据结构与算法的优化策略，那部分内容极其严谨和专业，每一个公式、每一种时间复杂度分析都像是经过千锤百炼的。我当时就明白了，这本书的目标读者群可能并不完全是像我这样，仅仅想“会用”的初学者。它似乎更倾向于培养未来可以进行底层开发或者复杂系统构建的工程师。当我试图跟上它的节奏时，常常需要查阅大量的外部资料来补充背景知识，这倒不是说它写得不好，而是它的信息密度实在太高了。每当我以为掌握了一个概念，下一页就会出现一个更复杂的应用场景来挑战我的理解。这种学习的张力是巨大的，它逼迫你不断深入，去挖掘那些隐藏在简单语法背后的运行机制。对于有一定基础的人来说，这可能是一部宝典，但对我这种需要慢炖的读者来说，每一次翻阅都像是在进行一场智力上的马拉松。

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这本书在逻辑架构上的安排，有一种非常独特的、近乎于建筑学的美感。它不是线性地堆砌知识点，而是采取了一种螺旋上升的模式。一开始会给你一个基础的框架，比如如何搭建一个最简单的程序骨架；等到你对这个框架有了初步的认识后，它又会以一种更复杂的视角重新审视这个骨架，添加新的功能模块，比如异常处理、多线程或者网络通信。这种设计的好处是，你不会在初学阶段就被那些高级特性吓跑，而是能循序渐进地建立起对整个体系的宏观认知。我特别欣赏它在讲解复杂流程时，总会配上那种清晰的流程图和伪代码分析，这极大地帮助了我这种视觉型学习者去理解程序执行的内在脉络。它不像有些教材那样，只告诉你“怎么做”，而是深入探讨了“为什么是这样设计”，这种对设计哲学层面的探讨，让这本书的价值不仅仅停留在工具书层面，更像是一本关于软件思维的著作。每一次我尝试用书中的某个设计模式去解决一个实际问题时，都能感受到作者深厚的功力。

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