全国计算机等级考试<2级>QBasic语言应试教程(含基础知识新大纲) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:丁爱萍

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2001-10-1

价格:26.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787560610696

丛书系列:

图书标签:

• QBasic
• 计算机等级考试
• 二级
• 应试教程
• 编程入门
• 基础知识
• 新大纲
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• 计算机应用技术
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编程思维与现代应用：探索 Python 语言实战指南 本书旨在为渴望掌握一门功能强大、应用广泛且易于上手的编程语言的学习者提供一份详尽的实战指南。我们聚焦于 Python 语言，它以其简洁的语法、丰富的标准库和庞大的社区支持，成为当前软件开发、数据科学、人工智能和自动化领域的核心工具。 本书的内容架构严格围绕现代编程实践和前沿应用领域展开，完全跳脱了对特定、较早期的特定编程语言（如 QBasic）的讲解范畴。我们致力于构建一个全面的、面向未来的技术栈。 --- 第一部分：Python 基础构建——从零到精通的语法核心 本部分将带领读者迅速掌握 Python 的核心语法结构，确保读者能够流畅地阅读和编写 Python 代码。我们强调的是对概念的深入理解而非简单的记忆。 1. 环境搭建与初识 Python (The Pythonic Way) 环境配置：详细指导如何在主流操作系统（Windows, macOS, Linux）上安装最新版本的 Python 解释器，并推荐使用Anaconda或官方安装包。 集成开发环境（IDE）选择：重点介绍 VS Code 和 PyCharm 的设置与优化，包括虚拟环境（Virtual Environments）的创建与管理，确保项目间的依赖隔离和版本控制的规范性。 交互式编程与脚本执行：区分使用 Jupyter Notebook 进行探索性分析和使用`.py`文件进行结构化编程的场景。 2. 数据结构与数据类型 我们将深入探讨 Python 内置的、高效的数据结构，它们是实现复杂逻辑的基石： 基本类型详解：整数（`int`）、浮点数（`float`）、布尔值（`bool`）和字符串（`str`）的底层机制和操作符重载。 核心集合类型： 列表（Lists）：深入探讨列表的动态数组特性、切片操作（Slicing）的高级用法，以及列表推导式（List Comprehensions）的效率优势。 元组（Tuples）：理解元组的不可变性在函数返回多值和作为字典键时的重要性。 集合（Sets）：专注于集合的数学运算（并集、交集、差集）及其在去重和成员资格测试中的高性能表现。 字典（Dictionaries）：剖析哈希表的工作原理，学习如何高效地存取键值对，以及 `get()` 方法和默认字典（`defaultdict`）的使用。 3. 控制流与函数式编程初探 流程控制：精讲 `if/elif/else`、`for` 循环（重点强调 `enumerate()` 和 `zip()` 的结合使用）以及 `while` 循环。 迭代器与生成器（Iterators & Generators）：这是理解 Python 高效内存管理的关键。我们将详细讲解 `yield` 关键字的作用，以及它如何实现惰性计算，有效处理大数据流。 函数定义与作用域：覆盖参数传递机制（传值 vs 传引用）、默认参数、关键字参数（`kwargs`）和任意数量的位置参数（`args`）。 --- 第二部分：面向对象编程（OOP）与模块化设计 本部分将指导读者从编写过程性脚本迈向构建可维护、可扩展的软件系统，完全采用面向对象的范式。 1. 类与对象的深度解析 类的定义与实例化：理解 `self` 的含义和构造函数 `__init__` 的作用。 封装、继承与多态：详细阐述 Python 如何通过约定（如私有属性前的下划线）实现封装，并通过继承实现代码复用，以及方法重写体现的多态性。 特殊方法（Dunder Methods）：学习如何重载魔术方法，如 `__str__` (格式化输出), `__len__` (获取长度), 和 `__add__` (自定义加法操作)，使自定义对象表现得更像内置类型。 2. 进阶面向对象特性 类方法与静态方法：区分 `@classmethod` 和 `@staticmethod` 的使用场景，理解它们与实例方法在绑定对象时的区别。 属性装饰器（`@property`）：展示如何使用属性方法优雅地实现数据校验和动态计算，避免直接访问和修改内部状态。 3. 模块、包与依赖管理 模块的导入机制：清晰解释 `import module`, `from module import func`, 和 `import module as alias` 的区别与适用场景。 包结构：指导如何组织多个模块形成一个可分发的包，并正确使用 `__init__.py` 文件。 第三方库的安装与使用：聚焦于 `pip` 的高级用法，包括锁定依赖版本（`requirements.txt`）的最佳实践。 --- 第三部分：现代应用开发实战——进入专业领域 本书的最后部分将应用前面学到的核心知识，解决实际工业界中的问题，涵盖当前最热门的几个领域。 1. 文件操作与异常处理 上下文管理器（`with` 语句）：强调使用 `with open(...)` 确保资源（文件、网络连接）被正确、自动地关闭。 结构化异常处理：精通 `try...except...finally` 结构，学习如何捕获特定异常（如 `FileNotFoundError`, `TypeError`）并进行友好的错误报告，而不是让程序崩溃。 2. 数据处理与分析基础 (基于 Pandas 库) 数据导入与清洗：使用 Pandas 读取 CSV、Excel 和 JSON 文件。处理缺失值（`NaN`）和重复数据。 DataFrame 核心操作：进行数据的筛选、分组聚合（`groupby()`）、合并（Merge/Join）和透视表（Pivot Table）的构建，这是现代数据分析的基石。 3. Web 基础与自动化脚本 网络请求：使用 `requests` 库进行 HTTP GET/POST 请求，理解状态码和请求头。 基础爬虫入门：结合 `BeautifulSoup` 库，演示如何解析简单的 HTML 结构，提取所需信息，展示自动化信息获取的威力。 时间与日志：使用 `datetime` 模块进行精确的时间操作和格式化，并利用 `logging` 模块记录程序运行状态和错误信息，取代简单的 `print` 语句。 4. 性能考量与调试技巧 时间复杂度初识：虽然不深入算法理论，但会对比不同数据结构操作的时间效率（O(1) vs O(n)）。 性能度量：介绍使用 `timeit` 模块对比不同代码实现的速度差异。 调试工具：熟练使用 IDE 内置的断点调试功能，逐步跟踪变量状态，定位逻辑错误。 --- 本书的价值定位： 本书提供的是一套面向 21 世纪软件开发和数据处理需求的完整技术路线图。它完全侧重于构建现代应用所需的高级编程技巧、面向对象的设计思想以及在数据科学领域中 Python 的核心应用能力。对于希望从基础编程概念平滑过渡到实际项目开发，并掌握目前行业主流工具链的读者，本书是理想的选择。内容详实，逻辑清晰，注重代码的可读性、效率和健壮性。

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