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出版者:O'Reilly Media

作者:Allen B. Downey

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2015-12-28

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491939369

丛书系列:

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《Python 编程艺术：从入门到精通》 本书是一本深入浅出的 Python 编程指南，旨在帮助读者从零基础快速掌握 Python 的核心概念，并逐步成长为一名熟练的 Python 开发者。我们不回避那些令人望而却步的技术术语，而是以一种易于理解的方式将其拆解，并辅以大量生动形象的示例，让抽象的概念变得触手可及。 第一部分：Python 的基石 我们将从 Python 最基础的元素开始，构建起坚实的编程认知。 变量与数据类型： 探索 Python 中如何存储和操作信息。我们将深入理解整型、浮点型、布尔型等基本数据类型，以及字符串的强大表现力。你会学会如何声明变量，并理解不同数据类型在内存中的表示方式，为后续更复杂的编程打下基础。 运算符与表达式： 学习如何使用算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等进行计算和逻辑判断。我们会详细讲解运算符的优先级，以及如何构建复杂的表达式，让你的程序能够进行各种运算和判断。 控制流： 掌握让程序“思考”和“决策”的关键。我们将详细讲解 `if`、`elif`、`else` 语句，让你能够根据不同条件执行不同的代码块。同时，`for` 循环和 `while` 循环将教会你如何重复执行任务，这在处理大量数据或自动化流程时至关重要。 数据结构： 学习 Python 内置的强大数据组织工具。列表（list）和元组（tuple）将为你提供有序的数据集合，你可以方便地存储、访问和修改其中的元素。字典（dictionary）则是一种键值对的存储方式，能够让你以更直观的方式查找和管理数据。我们将探讨它们的特性、常用操作以及适用场景。 第二部分：构建可复用的代码 一旦掌握了基本元素，我们将进入更高级的编程范畴，学会如何编写更清晰、更易于维护的代码。 函数： 理解函数是代码块的封装，能够提高代码的复用性和模块化。我们将学习如何定义函数、传递参数、返回值，以及函数的参数传递机制（位置参数、关键字参数、默认参数）。你还会了解到递归的思想，用函数解决更具挑战性的问题。 模块与包： 学习如何组织和管理你的代码。模块让你能够将相关的函数和类组织在一起，提高代码的可读性和可维护性。我们将探讨如何导入和使用标准库中的模块，以及如何创建自己的模块。包的概念则进一步扩展了模块的组织方式，使得大型项目管理更加有序。 文件 I/O： 学习如何与文件系统交互，读取和写入数据。我们将演示如何打开、读取、写入和关闭文件，处理不同类型的文件（文本文件、二进制文件），以及错误处理机制，确保你的程序能够安全可靠地处理文件操作。 第三部分：面向对象编程与高级特性 本部分将带你进入 Python 面向对象编程的世界，并探索一些更高级、更强大的语言特性。 类与对象： 深入理解面向对象编程（OOP）的核心概念。我们将讲解如何定义类、创建对象（实例）、访问属性、调用方法。你将学会封装、继承和多态等 OOP 的三大支柱，从而编写出更具结构化和可扩展性的代码。 异常处理： 学习如何优雅地处理程序运行时可能出现的错误。我们将详细讲解 `try-except` 块，帮助你捕获和处理各种异常，防止程序意外崩溃，并提供友好的错误提示。 迭代器与生成器： 探索 Python 中更高效的数据处理方式。我们将讲解迭代器协议，理解如何遍历序列，并学习生成器表达式和函数，以更节省内存的方式处理大型数据集。 装饰器： 掌握一种强大而优雅的元编程技术。你将学习如何使用装饰器来修改或增强函数或类的行为，而无需改变其原始代码，这在日志记录、权限控制等场景中非常有用。 第四部分：实用进阶与项目实战 在掌握了 Python 的核心知识后，我们将引导你将其应用于实际问题，并介绍一些常用的库和工具。 常用标准库： 介绍 Python 标准库中一些常用的模块，例如 `math`（数学运算）、`datetime`（日期时间处理）、`random`（随机数生成）等，让你能够快速利用这些现成的工具解决实际问题。 数据处理与分析基础： 简要介绍如何利用 Python 进行数据处理和分析。我们将提及一些常用的库，例如 NumPy（数值计算）和 Pandas（数据分析），为你开启数据科学的大门。 Web 开发入门（可选）： 简要介绍如何使用 Python 构建简单的 Web 应用。你将了解到 Web 框架（如 Flask 或 Django）的基本概念，以及如何通过 Python 与 Web 服务器交互。 项目实践： 通过一系列精心设计的示例项目，将前面学到的知识融会贯通。这些项目涵盖了文件处理、数据分析、简单应用等不同领域，帮助你巩固所学，并培养独立解决问题的能力。 适合读者： 渴望学习一门强大且易于上手的编程语言的初学者。 希望系统性提升 Python 编程技能的开发者。 需要通过编程来解决实际问题的学生、研究人员或职场人士。 通过本书的学习，你不仅能够掌握 Python 的语法和核心概念，更能培养出优秀的编程思维和解决问题的能力。我们相信，这本书将是你 Python 编程之旅中不可或缺的伙伴。

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这本书是mit6.001 SICP课程的替代者——mit 6.00 introduction to computer science课程的指定阅读物之一。 “到底要讲python呢，还是cs呢？”读这本书的时候，这个问题一直在我脑海里环绕。 如果作为谈cs的书来说，这本书不太合格，因为它多数只是简单地在讲python语法，而c...  

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对于一个自学程序设计的入门者而言，他需要一本什么样的书呢？我认为标准有以下三个： 第一，介绍足够用的知识。这一点看似简单，但是却不易掌握，像许多人推荐的 A Byte of Python，内容就明显过少了，而处于另一个极端的 Learning Python 篇幅超过一千页，又明显超出入门者...  

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这本书是我在来来回回的地铁上看完的，很紧凑，很短小，很易读。这本书是很好的Python入门书籍，也是很好的编程与计算思想入门的书籍，而作者的编排也是遵循渐进的，并且偶然提出的问题(如在讲解string与操作符提出的“Can you think of a property that addition has that str...  

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https://github.com/Kivy-CN/ThinkPython-en-cn ==========================================================================================================================================================  

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个人推荐指数三星半，原本是一本Java书，在他人的建议与合作下，变成了python书。 书一般，把简单问题复杂化，阅读过程中不懂的地方还要去网上查找，网上的解释更易懂。案例不佳，实践内容过少。不如《python编程从入门到实践》 本书查漏补缺笔记： 1函数 自定义函数中，用retu...  

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我一直认为，好的技术书籍应该具备两大特质：一是内容的深度和广度，二是讲解的清晰度和易读性。《Think Python》在这两方面都做得相当出色。这本书的作者非常善于将复杂的概念拆解成易于理解的模块，并且通过精妙的例子来 ilustrar 它们的应用。我记得在学习类和对象的时候，作者用了一个非常贴切的比喻，将类比作“蓝图”，对象比作“建筑”，这样一来，面向对象编程的核心思想就变得非常直观。而且，这本书并没有止步于基础语法，而是深入到了一些更高级的主题，比如模块的使用、异常处理、调试技巧等，这些内容对于我来说，是提升编程能力的关键。让我印象深刻的是，作者在讲解调试技巧时，并没有简单地罗列一些命令，而是通过分析具体的代码错误，教我如何一步一步地定位问题，找到根源。这种“实战”式的讲解，让我觉得我在阅读的同时，也在不断地提升自己的解决问题的能力。这本书的语言风格也十分独特，既有严谨的学术性，又不失轻松幽默的氛围，读起来一点也不枯燥。

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我是在一个偶然的机会下接触到《Think Python》的，当时我正在寻找一本能够帮助我从零基础入门Python的书籍。市面上很多入门书籍，要么过于简单，让人觉得乏味，要么内容过于庞杂，让人望而却步。这本书给我的第一印象是它的结构非常清晰，逻辑性很强。它从最基础的变量、数据类型开始，一步步引导读者了解函数、模块、面向对象编程等核心概念。我特别欣赏作者在讲解每个概念时，都会配以大量的代码示例，并且这些示例都非常实用，能够直接应用于解决一些实际问题。这本书不仅仅是教你如何写出Python代码，更重要的是它教会你如何用Python的思维去解决问题。我记得在学习列表和字典的时候，作者并没有简单地罗列出它们的用法，而是通过一些生动的小例子，比如管理学生信息、统计词频等，让我深刻理解了它们在数据组织和处理方面的强大能力。这种“学以致用”的学习方式，让我对编程的兴趣倍增。而且，这本书的语言非常流畅易懂，没有那些晦涩难懂的技术术语，即使是初学者也能够轻松理解。

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说实话，在拿到《Think Python》之前，我曾尝试过几本不同的Python入门书籍，但总感觉缺少了点什么。直到我翻开这本书，才意识到我之前学习的方式可能有些过于“浅尝辄止”了。《Think Python》给我的感觉是一种“深度”的引导。它不像某些书那样，上来就堆砌大量复杂的语法和概念，而是从最根本的“思考”入手，引导读者去理解编程的本质。我尤其喜欢它在讲解一些抽象概念时，所使用的类比和循序渐进的推导过程。例如，在解释递归的时候，作者并没有直接给出一个复杂的递归函数，而是通过一个经典的“汉诺塔”问题，一步一步地剖析其背后的逻辑，让我能够真正领会到递归的精妙之处。这本书的作者仿佛是一位经验丰富的导师，他不会直接告诉你答案，而是通过提问和引导，让你自己去探索和发现。这种学习方式，虽然初期可能需要花费更多的时间和精力，但带来的理解和掌握程度是无可比拟的。我感觉这本书不仅仅是在传授Python的知识，更是在培养我作为一名程序员的“内功”。

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这本《Think Python》的封面设计就给人一种很沉静、引人思考的感觉，淡淡的蓝色背景搭配简洁的衬线字体，不张扬却很有力量。我之所以会被它吸引，很大程度上是因为它承诺了一种“思考”的方式，而不仅仅是“学习”Python。在我看来，很多编程书籍倾向于直接告诉你“怎么做”，列出一堆语法规则和函数调用，看完之后你可能会敲出一些代码，但对于“为什么”以及代码背后的逻辑往往是一知半解。这本书给我的感觉是，它更注重引导你去理解Python的底层逻辑，去培养解决问题的思维模式。我在阅读的过程中，常常会停下来思考作者提出的每一个概念，试图去理解它在实际应用中的意义，而不是机械地记忆。这种循序渐进的引导方式，让我觉得学习的过程更加扎实，也更有成就感。而且，这本书的例子都非常贴切，没有那些脱离实际的、过于复杂的演示，而是从一些简单的小例子入手，逐渐深入。我尤其喜欢它对数据结构和算法的讲解，并没有生硬地抛出复杂的概念，而是通过生动的比喻和逐步细化的代码片段，让我能够真正理解它们的工作原理。这种“深入浅出”的能力，在很多技术书籍中是很难得的。

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我是一名对编程充满好奇但又相对缺乏系统训练的读者，《Think Python》这本书就像为我量身打造的一本启蒙指南。它的排版设计十分考究，留白充足，阅读起来很舒服，一点也不会感到视觉疲劳。内容方面，我认为这本书最大的亮点在于它对“思考”的强调。它不是简单地教你死记硬背代码，而是鼓励你去理解代码背后的逻辑，去思考为什么这样写，这样写有什么好处。我记得在讲到函数的时候，作者并没有一上来就介绍各种参数和返回值，而是先引导我思考“模块化”的概念，为什么要写函数，函数能解决什么问题，这让我觉得学习的过程非常有条理，也更容易理解。这本书的例子也十分贴近生活，比如处理文件、计算平均分等等，这些例子都能够快速地将我带入到编程的实际应用场景中，让我觉得编程不再是遥不可及的技能。而且，这本书的难度曲线设计得非常平缓，每一章的内容都建立在前一章的基础上，让我能够稳步前进，不断获得新的知识和成就感。

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很简单，很短…… 这本书是免费的，可以在 http://greenteapress.com/wp/think-python-2e/ 获取

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窃以为其中例子皆妙极也

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中文版 https://github.com/bingjin/ThinkPython2-CN

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如果非要找一本入门Python的话，那就这本把