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页数:201

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出版时间:2008-6

价格:18.00元

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isbn号码:9787113077365

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编程思想与实践：基于 Python 的现代软件开发基础 导言：构建数字世界的基石 在信息技术日新月异的今天，编程已不再是少数专业人士的专属技能，而是成为理解和塑造我们数字生活的核心能力。本书《编程思想与实践：基于 Python 的现代软件开发基础》旨在为初学者和希望系统性提升技能的开发者，提供一个坚实且前沿的编程知识体系。我们聚焦于 Python 语言——凭借其简洁的语法、强大的生态系统和广泛的应用领域，Python 已成为全球最受欢迎的编程语言之一。 本书的核心目标并非仅仅教授语法，而是致力于培养读者结构化的编程思维、问题解决的能力以及遵循现代软件工程实践的习惯。我们相信，掌握一门语言最好的方式，是理解其背后的设计哲学及其在真实项目中的应用。 --- 第一部分：编程的逻辑基石与 Python 语言概览 本部分将带领读者从零开始，建立起对计算科学最基本概念的理解，并迅速掌握 Python 语言的“骨架”。 第一章：计算思维的引入 什么是编程？ 从算法到代码的转化过程。我们将探讨算法的定义、特性（如明确性、有限性）以及如何用自然语言描述解决问题的步骤。 计算机的运作基础： 简要介绍数据表示（二进制、字符编码）和程序执行的基本流程，帮助读者理解代码在机器上是如何一步步实现的，而非仅仅停留在抽象层面。 Python 环境的搭建与初体验： 详细指导如何安装 Python 解释器和选择合适的集成开发环境（IDE），确保读者能够顺利启动第一个“Hello, World!”程序，并理解交互式解释器的优势。 第二章：数据结构与基本控制流 变量、类型与操作符： 深入解析 Python 中动态类型的特性，重点讲解整数、浮点数、布尔值以及字符串的精确使用场景和内存消耗差异。 序列的魔力：列表（List）与元组（Tuple）： 详细对比列表的可变性与元组的不可变性，通过实际案例演示列表推导式（List Comprehensions）这一高效的 Python 特性，及其在数据清洗中的应用。 集合（Set）与字典（Dictionary）： 讲解集合的去重特性和字典的键值对查找机制。特别关注字典在构建映射关系和实现查找优化方面的强大能力。 程序的流程控制： 深入剖析 `if/elif/else` 条件判断的逻辑构建，以及 `for` 循环和 `while` 循环在不同迭代场景下的选择与优化。我们将讨论如何使用 `break` 和 `continue` 精确控制循环行为。 --- 第二部分：模块化、抽象化与函数式编程 随着程序复杂度的增加，代码的组织和复用成为关键。本部分聚焦于如何通过函数和模块实现代码的有效抽象和管理。 第三章：函数的定义与作用域 函数：代码复用的核心： 学习如何定义函数、参数传递机制（按值传递与引用传递的实际效果），以及返回值的设计。 深入理解作用域（Scope）： 详细解释 LEGB（Local, Enclosing, Global, Built-in）规则，这是理解复杂程序中变量生命周期的关键。 高级函数特性： 探讨默认参数、关键字参数、任意数量参数 (`args`, `kwargs`) 的使用，并介绍 `lambda` 表达式在需要小型、匿名函数场景中的应用。 第四章：文件操作与异常处理 持久化数据：文件 I/O 操作： 学习如何打开、读取、写入和关闭文本文件与二进制文件。重点介绍 `with open(...)` 语句，确保文件资源得到安全管理。 健壮性保障：异常处理机制： 讲解 `try...except...finally` 结构，以及如何捕获特定类型的异常，并自定义引发异常（`raise`），从而编写出在面对意外输入时仍能稳定运行的程序。 第五章：模块、包与代码组织 模块化编程实践： 理解 Python 模块（`.py` 文件）的导入机制 (`import`)，并讨论何时应将功能拆分到不同的模块中。 包的层次结构： 学习如何组织多个模块形成包（Packages），并理解 `__init__.py` 文件的作用。 标准库的威力： 选取几个对日常开发至关重要的标准库（如 `os`, `sys`, `math`, `datetime`）进行深入解析和实战演练。 --- 第三部分：面向对象编程（OOP）与高级范式 现代软件开发严重依赖面向对象的设计原则。本部分将带领读者掌握 OOP 的核心概念，并理解 Python 如何灵活地支持多种编程范式。 第六章：面向对象编程的核心 类（Class）与对象（Object）： 深入理解类作为蓝图的作用，以及实例化过程。详细讲解构造函数 (`__init__`) 和实例属性。 封装、继承与多态： 详细阐述这三大 OOP 基石。重点讨论 Python 中实现封装（私有变量约定），通过方法重写实现多态，以及多重继承的复杂性与管理。 特殊方法（Magic Methods）： 介绍如 `__str__`, `__len__`, `__add__` 等特殊方法的原理和应用，展示如何让自定义对象像内置类型一样自然地工作。 第七章：迭代器、生成器与内存效率 可迭代对象与迭代协议： 讲解实现 `__iter__` 和 `__next__` 方法，自定义迭代行为。 生成器（Generators）的强大优势： 重点讲解 `yield` 关键字，演示生成器如何通过惰性计算（Lazy Evaluation）显著节省内存，特别适用于处理大数据流。 装饰器（Decorators）的应用： 从函数包装的角度，系统性地剖析装饰器的实现原理，并演示其在日志记录、性能计时和权限控制等方面的实际用途。 --- 第四部分：数据处理与项目实践 本部分将理论与实际应用相结合，介绍 Python 在数据处理和自动化脚本方面的核心优势，并引导读者进行小型综合项目开发。 第八章：数据结构的高级运用与外部库的集成 序列化与反序列化： 学习使用 `json` 库处理 Web 数据交换格式，以及 `csv` 库进行表格数据读写。 标准库中的高级容器： 介绍 `collections` 模块中的 `defaultdict`, `Counter`, `namedtuple` 等工具，展示它们如何简化复杂的数据计数和结构化任务。 使用 Pip 管理依赖： 介绍 Python 的包管理器 `pip`，并指导读者如何创建和使用 `requirements.txt` 文件管理项目依赖。 第九章：自动化脚本与小型实战 系统交互： 利用 `os` 和 `pathlib` 模块进行跨平台的目录和文件管理操作。 日期时间处理： 深入探讨 `datetime` 模块，用于时间戳转换、日期计算和格式化输出。 综合练习： 设计并实现一个自动化日志分析脚本，该脚本需要读取特定格式的日志文件，利用字典进行计数统计，并通过异常处理确保程序在文件不存在或格式错误时不崩溃，最终将结果输出到新的 CSV 文件中。 --- 结语：持续学习的路径 本书提供了一个从基础语法到高级抽象的完整蓝图。然而，编程世界的演进永无止境。我们鼓励读者在掌握这些核心概念后，根据自身兴趣，进一步探索网络编程（Sockets, Requests 库）、数据科学（Pandas, NumPy）或 Web 开发（Flask/Django）等更专业化的方向。真正的学习始于实践，希望本书能成为你踏上高效、健壮的软件开发之路上的可靠向导。

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