Visual Basic案例开发集锦 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:周峰，李德路，王

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2008-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787121050633

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 案例开发
• 编程入门
• 软件开发
• 代码示例
• 学习教程
• 开发技巧
• Windows应用
• 实践指南

《精通Python：从入门到数据科学实战》 本书概述： 在当今快速发展的技术领域中，Python凭借其简洁的语法、强大的功能和广泛的应用场景，已成为程序员、数据分析师、机器学习工程师以及科学研究人员的首选语言。本书《精通Python：从入门到数据科学实战》并非一本关于Visual Basic的案例集，而是旨在为读者提供一套全面、深入且极具实战性的Python学习路径。我们致力于帮助初学者快速掌握Python的核心概念，并引导有经验的开发者进阶到专业的数据科学应用领域。 全书结构精心设计，由浅入深，理论与实践紧密结合，确保读者在学习过程中不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。我们摒弃了枯燥的理论堆砌，而是通过大量贴近实际工作需求的案例和项目来阐述知识点，让学习过程充满乐趣与成就感。 --- 第一部分：Python基础与核心概念（扎实根基） 本部分是为所有希望掌握Python的读者打下坚实基础而设计的。我们将详细讲解Python语言的基本构建块，确保读者建立起清晰的编程思维框架。 第一章：Python环境搭建与初探 安装Anaconda/Miniconda，配置虚拟环境，确保项目隔离与依赖管理。 Jupyter Notebook/Lab的实战使用，探索交互式编程环境的强大之处。 Python的特性：动态类型、解释执行与“Batteries Included”哲学。 第一个Python程序：变量、基本数据类型（整数、浮点数、布尔值、字符串）的细致解析。 第二章：数据结构与控制流 深入理解Python的核心内置数据结构：列表（List）的动态特性与高级操作（切片、列表推导式）；元组（Tuple）的不可变性应用场景。 字典（Dictionary）的高效查找机制与应用，以及集合（Set）的去重与集合运算。 流程控制：`if-elif-else`条件判断的逻辑构建；`for`循环与`while`循环的高效使用，特别是`break`, `continue`, `else`子句的巧妙运用。 第三章：函数、模块与包 函数的定义、参数传递机制（位置参数、关键字参数、默认参数）。 高级函数特性：不定参数（`args`, `kwargs`）的灵活应用；Lambda表达式在函数式编程中的简洁体现。 编写和组织模块（`.py`文件），理解命名空间管理。 包的结构、相对导入与绝对导入，如何构建可重用的代码库。 第四章：面向对象编程（OOP） 类（Class）的定义与实例创建。 封装、继承和多态三大核心概念在Python中的具体实现。 特殊方法（Dunder Methods，如`__init__`, `__str__`, `__len__`）的重载与定制对象行为。 使用`@classmethod`和`@staticmethod`装饰器，理解类方法和静态方法的适用场景。 --- 第二部分：进阶Python与高效编程（提升效率） 掌握基础后，本部分将引导读者接触Python中更高级的特性，这些特性是编写简洁、高效、健壮代码的关键。 第五章：文件操作与异常处理 标准的文件I/O操作：读、写、追加文本文件和二进制文件。 使用`with open(...)`语句自动管理资源，避免文件句柄泄漏。 异常处理机制：`try-except-finally`块的结构与常见异常类型。 自定义异常，以及何时以及如何引发（raise）异常。 第六章：迭代器、生成器与装饰器 理解迭代器协议：`__iter__`和`__next__`，以及它们如何支持Python的迭代特性。 生成器（Generator）的优势：使用`yield`关键字实现内存高效的惰性计算。 深入解析装饰器（Decorator）：语法糖的原理，以及如何使用装饰器来扩展函数或类而不修改其源代码（例如，用于日志记录、性能测量）。 第七章：并发与并行 Python中的多线程（Threading）与全局解释器锁（GIL）的限制。 使用`multiprocessing`模块实现真正的并行计算，解决CPU密集型任务。 异步编程的崛起：`asyncio`库的核心概念，`async`/`await`语法在I/O密集型任务中的应用。 --- 第三部分：数据科学与实战应用（聚焦价值） 本部分是本书的精华所在，我们将把前两部分学到的Python知识应用于数据科学领域的核心工具栈，通过实战案例展示数据处理、分析和可视化的全流程。 第八章：NumPy：高效数值计算的基石 创建和操作多维数组（`ndarray`）：初始化、形状操作（reshape, transpose）。 广播（Broadcasting）机制的深入理解与应用，实现向量化运算。 线性代数操作：矩阵乘法、求逆、特征值分解等在科学计算中的直接应用。 第九章：Pandas：数据处理的瑞士军刀 Series与DataFrame的结构与创建，理解其与NumPy数组的关系。 数据清洗与预处理：缺失值（NaN）的处理策略、数据类型转换、数据去重。 数据筛选与子集选择：基于标签（`.loc`）和基于整数位置（`.iloc`）的高级索引。 数据重塑与合并：`groupby()`分组聚合、`merge()`和`join()`操作。 第十章：数据可视化：Matplotlib与Seaborn Matplotlib基础：Figure、Axes的概念，以及创建线图、散点图、柱状图等基础图表。 Seaborn：基于Matplotlib的高级统计图形库，快速绘制复杂图表（如热力图、小提琴图）。 定制化图表：调整颜色映射、添加图例、优化坐标轴标签，使图表信息传达更清晰。 第十一章：机器学习入门与Scikit-learn实践 Scikit-learn工作流概述：数据准备、模型训练、评估与调优。 经典回归模型：线性回归的实现与模型解释。 分类模型：逻辑回归、决策树的构建与预测。 模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数，以及交叉验证的意义。 第十二章：项目实战：电商用户行为分析 一个完整的端到端项目，模拟真实数据分析流程。 数据获取（模拟CSV/数据库导入）。 探索性数据分析（EDA）：使用Pandas和Seaborn发现数据中的模式和异常。 特征工程简介：如何从原始数据中提取有价值的特征。 构建一个简单的预测模型（如预测用户流失概率），并对结果进行业务解读。 --- 本书特色： 注重实战：每一章都附带可运行的代码示例和小型挑战，确保知识点立即转化为技能。 面向应用：清晰地将Python核心语言特性与当前最热门的数据科学工具栈无缝连接。 代码风格优雅：倡导PEP 8规范，帮助读者写出“Pythonic”的代码，提升代码可读性和可维护性。 知识深度适中：既能满足初学者的入门需求，也为希望向专业数据科学家迈进的读者提供了必要的进阶知识。 本书是您掌握现代Python编程范式，并利用其强大生态系统解决复杂数据问题的理想伴侣。

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关于性能优化的讨论，是这本书最让我感到困惑的一点。它用了相当的篇幅来介绍如何使用各种内置函数，但对于它们背后的时间复杂度分析却避而不谈。例如，在处理大型数据集的搜索和过滤时，书中直接使用了嵌套循环的朴素算法，并声称“这足够快了”。然而，当数据量达到数万条目时，这个程序的响应速度简直令人发指。我尝试将书中的逻辑替换为哈希表查找或更优化的排序算法后，性能提升了近百倍，但书中对此类优化思路的探讨却异常稀疏。一个“开发集锦”如果不能体现出对性能的敏感性和追求极致效率的专业精神，那么它提供的“案例”就失去了其作为高级参考的价值。读者需要知道的不仅仅是“怎么做”，更重要的是“为什么这样做比那样做要好得多”，尤其是在资源有限的桌面应用场景中。这本书的性能章节，更像是走过场，没有真正深入到问题的核心，留下了一片值得深挖的空白地带。

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我花了大量时间研究其中关于图形界面布局的那几个章节，本以为能找到一些关于响应式设计或者自定义控件绘制的独到见解。结果发现，它依然停留在对标准控件属性的机械化罗列上。比如，关于控件的Anchor和Dock属性的讲解，详细程度堪比官方MSDN文档的摘要，并没有提供任何关于如何在复杂、多分辨率屏幕上实现优雅自适应布局的“高级技巧”。我记得其中提到过一个“动态调整窗口大小”的例子，但其实现方式非常笨拙，依赖于大量的Resize事件手动计算坐标和尺寸，效率低下且难以维护。这与我心目中“案例开发集锦”应该具备的“高效、简洁、优雅”的编程范式相去甚远。现代的界面开发，尤其是在这种事件驱动的环境下，我们更需要的是声明式的布局管理或者更底层的绘图优化策略，而不是这种纯粹的手动像素计算。读完这些部分，我感觉自己像是在看一本十几年前的编程指南，对于快速迭代和用户体验至关重要的现代软件开发实践，这本书提供的视角显得有些滞后和保守。

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这本书的排版和字体选择，说实话，给我的阅读体验带来了一些小小的困扰。虽然页面的留白处理得还算得体，没有过度拥挤的感觉，但某些关键代码块的缩进和高亮处理上，总感觉差那么一点火候。特别是涉及到较长函数体的部分，代码块的边界不够清晰，容易让人在快速浏览时漏看关键的逻辑分支。更让我感到遗憾的是，书中对于错误处理的讨论几乎是付之阙如。在真实的开发环境中，错误和异常处理才是衡量代码健壮性的重要标准，但这本书里的大部分示例，似乎都默认了一个“完美世界”——输入的数据永远是正确的，网络连接永远是稳定的。我尝试着在自己的项目中套用其中一个关于文件操作的案例，结果一遇到路径不存在或者权限不足的情况，程序就戛然而止，没有给出任何友好的反馈机制。这让我意识到，这本书在“从理论到实践”的跨越上，留下了太多的空白。优秀的案例开发集锦，应当包含对边界条件、异常捕获以及资源释放的深刻见解，毕竟，程序崩溃时的现场处理，往往比程序顺利运行时展示的功能本身更考验开发者的功力。

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这本书在项目组织结构和代码重构方面的指导力度非常薄弱。虽然它提供了一些独立的小程序示例，但并没有展示如何将这些分散的模块整合成一个结构清晰、易于维护的大型项目。例如，在涉及数据库交互的几个案例中，连接字符串和SQL语句被直接硬编码在了业务逻辑层中，这无疑是软件工程中的大忌。我期待看到的是如何有效地分离关注点（Separation of Concerns），如何使用设计模式（如工厂模式、单例模式等）来解耦组件，以及如何构建一个层次分明的应用架构。很可惜，这些在现代软件工程中被视为基石的内容，在本书的“集锦”中几乎没有得到应有的重视。阅读体验上，我感觉就像是在看一堆精美的小零件，却缺少了一份详细的、指导如何建造一座稳定摩天大楼的蓝图。它教会了我如何点亮一盏灯，却没有告诉我如何设计一个高效、可靠的电力系统来支撑整个建筑的运行。因此，对于希望提升自身工程化能力的开发者来说，这本书的帮助是有限的。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种带着些许复古味道的深蓝色调，配上简洁有力的银色字体，立刻就让人联想到那些经典编程时代的烙印。我当初翻开它，是冲着“案例开发”这几个字去的，希望能找到一些扎实、可以直接上手解决实际问题的范例。然而，当我真正沉浸进去后，发现内容似乎更偏向于对基础概念的重复阐述，而不是我所期待的那些机关巧妙、令人耳目一新的“绝妙”案例。比如，关于数据绑定那一章，讲解得非常详尽，从底层原理到UI控件的属性设置，几乎是手把手地教，但这对于一个已经有几年编程经验的人来说，显得有些过于冗长和基础了。我更希望看到的是，如何处理复杂的跨线程数据同步，或者如何设计一个高并发环境下的数据访问层，而不是仅仅停留在“如何将数据库中的一行数据展示到一个List Box中”这种入门级的操作上。整体感觉，这本书更像是一本面向零基础入门者的教材，而不是一个提供“开发集锦”的资源库。它的代码示例虽然清晰，但缺乏足够的创新性和深度，让人在阅读完之后，很难立刻激发出“啊，原来还能这么写！”的灵感火花。总而言之，如果你是初学者，这本书或许能为你打下一个坚实的地基，但如果你期望从中汲取编程艺术的精髓，可能会感到些许的意犹未尽。

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