Python学习手册

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出版者:机械工业出版社
作者:[美] Mark Lutz
出品人:
页数:656
译者:侯靖
出版时间:2009-8
价格:89.00元
装帧:平装
isbn号码:9787111267768
丛书系列:
图书标签:
  • python
  • 编程
  • Python
  • 计算机
  • Programming
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  • 开发
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具体描述

《Python学习手册(第3版)》讲述了:Python可移植、功能强大、易于使用,是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python,通过学习《Python学习手册(第3版)》,你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》,你会对这门语言有足够的了解,从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。

《Python学习手册(第3版)》是作者根据过去10年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外,每章还包括一个头脑风暴:这是《Python学习手册(第3版)》独特的一部分,配合以实用的练习题和复习题,让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。

《Python学习手册(第3版)》包括:

类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型:数字、列表和字典等。

语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象,以及Python一般的语法模型。

函数——Python基本的面向过程工具,用于组织代码和重用。

模块——封装语句、函数以及其他工具,从而可以组织成较大的组件。

类和OOP——Python可选的面向对象编程工具,可用于组织程序代码从而实现定制和重用。

异常和工具——异常处理模型和语句,并介绍编写更大程序的开发工具。

讨论Python 3.0。

《Python学习手册(第3版)》让你对Python语言有深入而完整的了解,从而帮助你理解今后遇到的任何Python应用程序实例。如果你准备探索Google和YouTube为什么选中了Python,《Python学习手册(第3版)》就是你入门的最佳指南。

《数字时代的艺术:数据可视化与信息叙事实践指南》 一、图书概述:驾驭信息洪流,构建清晰叙事 在这个数据爆炸的时代,信息如潮水般涌来,如何从中提炼出有价值的洞察,并以直观、引人入胜的方式传达给目标受众,已成为一项核心竞争力。本书《数字时代的艺术:数据可视化与信息叙事实践指南》并非一本晦涩的技术手册,而是一本面向设计师、分析师、产品经理乃至内容创作者的实战指南。它致力于拆解“有效沟通”的底层逻辑,将复杂的数据转化为清晰、有力的视觉故事。 全书结构围绕“理解数据—设计原则—工具实现—叙事策略”的完整闭环展开。我们摒弃了对特定编程语言(如Python或R)的深入依赖,而是将焦点置于跨平台、设计驱动的可视化思维。本书假定读者拥有基础的分析能力,但缺乏将分析结果转化为高影响力视觉产品的经验。 二、核心内容深度剖析 本书内容分为五大部分,每一部分都旨在为读者构建一个扎实且全面的知识体系: 第一部分:认清数据的本质与局限 (The Nature of Data) 本章探讨数据从采集、清洗到最终呈现的完整生命周期中,隐藏的偏差与陷阱。 1. 数据素养的基石: 区分定量与定性数据,理解数据的尺度(名义、顺序、间隔、比率)如何决定了你可以使用的图表类型。我们深入探讨了时间序列数据的特殊处理方法,以及高维数据的降维可视化挑战。 2. 认知偏差与图表误导: 详细分析了人类视觉系统如何处理视觉信息,以及由此产生的常见认知陷阱(如面积感知误差、颜色对比度影响)。重点剖析了轴截断、基线误设、图例误导等“不诚实”的图表设计手法,并提供了如何识别和避免它们的“红旗”清单。 3. 数据质量与伦理责任: 讨论了数据来源的可信度评估,以及在报告中使用不完整或带有偏见数据时,设计者应承担的伦理责任。 第二部分:视觉传达的四大核心原则 (The Pillars of Visual Communication) 本部分是全书的理论核心,借鉴了认知心理学和格式塔理论,构建了一套实用的视觉设计法则。 1. 清晰度优先: 阐述了“数据墨水比率”(Data-Ink Ratio)和“非数据墨水”的概念。如何通过减少噪音(如冗余的边框、过多的网格线、不必要的阴影)来提高信息的清晰度。 2. 视觉编码的精准度: 深入对比了不同视觉变量(位置、长度、角度、颜色、形状)的传达效率。强调位置和长度是最可靠的编码方式,而颜色和形状的有效利用则需要谨慎权衡。 3. 对比度与层次结构: 探讨如何使用颜色、大小和空间布局来建立视觉层次。讲解如何通过“前景色-背景色”的有效对比,引导读者的注意力流向最重要的信息点。 4. 一致性与记忆: 强调设计元素(字体、配色方案、标记符号)在整个信息报告中的一致性,这对提升读者的理解速度和记忆留存至关重要。 第三部分:图表选择的战略地图 (Strategic Chart Selection) 本章旨在帮助读者超越“柱状图和饼图”的思维定式,根据分析目标(Comparison, Distribution, Composition, Relationship)精确选择图表类型。 1. 比较的艺术: 详细讲解了对比多个类别(条形图、柱状图)、对比趋势(折线图、面积图)、对比排名(子弹图、条形图)的最佳实践。特别引入了“排序优化”和“分组策略”来增强比较的效率。 2. 分布的洞察: 聚焦于理解数据的散布情况,详细介绍了直方图、箱线图(Box Plots)在揭示异常值和集中趋势中的应用,以及密度图和Violin Plot的进阶用法。 3. 关系的探索: 探讨了如何用散点图、气泡图来揭示变量间的相关性。对于多变量关系,重点讲解了矩阵图(Matrix Plots)和热力图(Heatmaps)的构建逻辑。 4. 高级图表与非常规表达: 介绍并展示了桑基图(Sankey Diagrams)在流程和能量流向中的应用,以及地理信息可视化(Choropleth Maps, Dot Density Maps)的基本构建流程,但强调地理信息的解读应避免地图失真带来的误导。 第四部分:信息叙事与交互设计 (Narrative and Interactivity) 优秀的可视化不仅仅是一张图表,它是一个被精心编排的故事。 1. 从数据到故事线: 教授“Scrollytelling”和“Guided Analysis”的结构。如何确定开篇(Hook)、中间论证(Evidence)和结论(Call to Action)。强调标题和副标题作为叙事引导器的关键作用。 2. 注脚与注释的力量: 讲解如何使用精确、简洁的文本注释(Annotations)来解释图表中的关键转折点、异常值或重要发现,实现“图文合一”的叙事效果。 3. 交互性的审慎运用: 探讨何时应该使用筛选(Filtering)、钻取(Drill-down)和细节按需显示(Tooltips)。强调交互不应成为分散注意力的装饰,而应是增强分析深度的工具。对于静态报告,则侧重于“聚焦和隐藏”的技巧。 第五部分:跨平台与设计流程整合 (Workflow and Implementation Contexts) 本部分着眼于实际工作流,将理论知识转化为可执行的步骤,但侧重于设计软件和商业智能(BI)工具的使用逻辑,而非代码实现。 1. 设计思维驱动的迭代流程: 介绍从草图(Sketching)到原型(Prototyping)再到最终定稿的敏捷可视化开发流程。 2. 商业智能工具的局限与定制: 分析主流BI平台(如Tableau/Power BI等)在默认设置下常见的“视觉陷阱”,并指导读者如何通过自定义设置、使用自定义视觉对象或后期设计工具(如Adobe Illustrator/Figma)进行“二次美化”和品牌化,以克服平台模板的限制。 3. 面向打印和屏幕的输出准备: 讲解颜色空间(RGB vs. CMYK)、分辨率要求(DPI)以及响应式设计在不同媒介中对图表布局的影响。 三、本书的独特价值 本书的价值在于其“去技术化”的视角。我们不教授您如何编写渲染图表的代码,而是教会您如何像一位严肃的编辑一样思考,像一位严谨的科学家一样检验,像一位优秀的平面设计师一样呈现。它提供的是一种跨越工具障碍的、永不过时的“可视化设计哲学”和“信息叙事策略”,确保无论技术平台如何更迭,读者都能持续产出高质量、高影响力的视觉报告。

作者简介

目录信息

前言
第一部分 使用入门第1章 问答环节
人们为何使用Python
软件质量
开发者效率
Python是“脚本语言”吗
好吧,Python的缺点是什么呢
如今谁在使用Python
使用Python可以做些什么
系统编程
用户图形接口
Internet脚本
组件集成
数据库编程
快速原型
数值计算和科学计算编程
游戏.图像.人工智能.XML.机器人等
Python有哪些技术上的优点
面向对象
免费
可移植
功能强大
可混合
使用简单
Python是工程,不是艺术
简单易学
名字来源于MontyPython
Python和其他语言比较起来怎么样
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第2章 Python如何运行程序.
Python解释器简介
程序执行
程序员的视角
Python的视角
执行模块的变种
Python实现的替代者
执行优化工具
冻结二进制文件
未来的可能性
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第3章 如何运行程序
交互模式下编写代码
在交互提示模式下测试代码
使用交互提示模式
系统命令行和文件
使用命令行和文件
UNIX可执行脚本(#!)
UNIXenv查找技巧
点击文件图标
在Windows中点击图标
raw_input的技巧
图标点击的其他限制
模块导入和重载
模块的显要特性:属性
import和reload的使用注意事项
IDLE用户界面
IDLE基础
使用IDLE
高级IDLE工具
其他的IDE
嵌入式调用
动付二进制的可执行性
文本编辑器启动的选择
其他的启动选择
未来的可能
我应该选用哪种
本章小结74..
头脑风暴
本章习题
习题解答
头脑风暴:第一部分 练习题
第二部分 类型和运算第4章 介绍Python对象类型.
为什么使用内置类型
Python的核心数据类型
数字
字符串
序列的操作
不可变性
类型特定的方法
寻求帮助
编写字符串的其他方法
模式匹配
列表
序列操作
类型特定的操作
边界检查
嵌套
列表解析
字典
映射操作
重访嵌套
键的排序:for循环
迭代和优化
不存在的键:if测试
元组
为什么要用元组
文件
其他文件类工具
其他核心类型
如何破坏代码的灵活性
用户定义的类
剩余的内容
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第5章 数字
Python的数字类型
数字常量
内置数学工具和扩展
Python表达式操作符
混合操作所遵循的操作符优先级.
括号分组的子表达式
混合类型自动升级
预习:运算符重载
在实际应用中的数字
变量和基本的表达式
数字显示的格式
str和repr显示格式
除法:传统除法.Floor除法和真除法.
位操作
长整型数
复数
十六进制和八进制记数
其他的内置数学工具
其他数字类型
小数数字
集合
布尔型
第三方扩展
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第6章 动态类型简介.
缺少类型声明语句的情况
变量.对象和引用
类型属于对象,而不是变量
对象的垃圾收集
共享引用
共享引用和在原处修改
共享引用和相等
动态类型随处可见
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第7章 字符串
字符串常量
单双引号字符串是一样的
用转义序列代表特殊字节
字符串抑制转义
三重引号编写多行字符串块
字符串编码更大的字符集
实际应用中的字符串
基本操作
索引和分片
为什么要在意:分片
字符串转换工具
修改字符串
字符串格式化
更高级的字符串格式化
基于字典的字符串格式化
字符串方法
字符串方法实例:修改字符串
字符串方法实例:文本解析
实际应用中的其他常见字符串方法
最初的字符串模块
通常意义下的类型分类
同样分类的类型共享其操作集合
可变类型能够在原处修改
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第8章 列表与字典.
列表
实际应用中的列表
基本列表操作
索引.分片和矩阵
原处修改列表
字典
实际应用中的字典
字典的基本操作
原处修改字典
其他字典方法
语言表
字典用法注意事项
为什么要在意字典接口
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第9章 元组.文件及其他
元组
实际应用中的元组
为什么有了列表还要元组
文件
打开文件
使用文件
实际应用中的文件
其他文件工具
重访类型分类
为什么要在意操作符重载
对象灵活性
引用VS拷贝
比较.相等性和真值
Python中真和假的含义
Python的类型层次
Python中的其他类型
内置类型陷阱
赋值生成引用,而不是拷贝
重复能够增加层次深度.
留意循环数据结构
不可变类型不可以在原处改变
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
头脑风暴:第二部分 练习题
第三部分 语句和语法第10章 Python语句简介.
重访Python程序结构
Python的语句
两个if的故事
Python增加了什么
Python删除了什么
终止行就是终止语句
为什么使用缩进语法
几个特殊实例
简短实例:交互循环
一个简单的交互式循环
对用户输入数据做数学运算
用测试输入数据来处理错误
用try语句处理错误
嵌套代码三层
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第11章 赋值.表达式和打印
赋值语句
赋值语句的形式
序列赋值
多目标赋值语句
增强赋值语句
变量命名规则
表达式语句
表达式语句和在原处的修改
打印语句
Python的“HelloWorld”程序
重定向输出流
print〉〉file扩展
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第12章 if测试.
if语句
通用格式
基本例子
多路分支
Python语法规则
代码块分隔符
语句的分隔符
一些特殊情况
真值测试
if/else三元表达式
为什么要在意布尔值
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第13章 while和for循环
while循环
一般格式
例子
break.continue.pass和循环else
一般循环格式
例子
为什么要在意“模拟C语言的while循环”
for循环
一般格式
例子
为什么要在意“文件扫描”
迭代器:初探
文件迭代器
其他内置类型迭代器
其他迭代环境
用户定义的迭代器
编写循环的技巧
循环计数器:while和range
非完备遍历:range
修改列表:range
并行遍历:zip和map
产生偏移和元素:enumerate
列表解析:初探
列表解析基础
对文件使用列表解析
扩展列表解析语法
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第14章 文档
Python文档资源
#注释
dir函数
文档字符串:__doc__
PyDoc:help函数
PyDoc:HTML报表
标准手册集
网络资源
已出版的书籍.
常见编写代码的陷阱
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
头脑风暴:第三部分 练习题
第四部分 函数第15章 函数基础
为何使用函数
编写函数
def语句
def语句是实时执行的
第一个例子:定义和调用
定义
调用
Python中的多态
第二个例子:寻找序列的交集
定义
调用
重访多态
本地变量
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第16章 作用域和参数
作用域法则
函数作用域基础
变量名解析:LEGB原则
作用域实例
内置作用域
global语句
最小化全局变量
最小化文件间的修改
其他访问全局变量的方法
作用域和嵌套函数
嵌套作用域的细节
嵌套作用域举例
传递参数
参数和共享引用
避免可变参数的修改
对参数输出进行模拟
特定的参数匹配模型
关键字参数和默认参数的实例
任意参数的实例
关键字参数和默认参数的混合
min调用
一个更有用的例子:通用set函数
参数匹配:细节
为什么要在意:关键字参数
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第17章 函数的高级话题.
匿名函数:lambda
lambda表达式
为什么使用lambda
如何(不要)让Python代码变得晦涩难懂
嵌套lambda和作用域
作为参数来应用函数
内置函数apply
为什么要在意:回调
传入关键字参数
和apply类似的调用语法
在序列中映射函数:map
函数式编程工具:filter和reduce
重访列表解析:映射
列表解析基础
增加测试和嵌套循环
列表解析和矩阵
理解列表解析
为什么要在意:列表解析和map
重访迭代器:生成器
生成器函数实例
扩展生成器函数协议:send和next
迭代器和内置类型
生成器表达式:迭代器遇到列表解析
对迭代的各种方法进行计时
函数设计概念
函数是对象:简洁调用
函数陷阱
本地变量是静态检测的
默认和可变对象
没有return语句的函数
嵌套作用域的循环变量
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
头脑风暴:第四部分 练习题
第五部分 模块第18章 模块:宏伟蓝图.
为什么使用模块
Python程序构架
如何组织一个程序
导入和属性
标准库模块
import如何工作
搜索
编译(可选)
运行
第三方工具:distutils
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第19章 模块代码编写基础.
模块的创建
模块的使用
import语句
from语句
from*语句
导入只发生一次
import和from是赋值语句
文件间变量名的改变
import和from的对等性
from语句潜在的陷阱
模块命名空间
文件生成命名空间
属性名的点号运算
导入和作用域
命名空间的嵌套
重载模块
reload基础
reload实例
为什么要在意:模块重载
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第20章 模块包
包导入基础
包和搜索路径设置
__init__.py包文件
包导入实例
包对应的from和import
为什么要使用包导入
三个系统的传说
为什么要在意:模块包
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第21章高级模块话题
在模块中隐藏数据
最小化from*的破坏:_X和__all__.
启用以后的语言特性
混合用法模式:__name__和__main__
以__name__进行单元测试
修改模块搜索路径
importas扩展
相对导入语法
为什么使用相对导入
模块设计理念
模块是对象:元程序
模块陷阱
顶层代码的语句次序的重要性
通过变量名字符串导入模块
from复制变量名,而不是连接
from*会让变量语义模糊
reload不会影响from导入
reload.from以及交互模式测试
reload的使用没有传递性
递归形式的fromimport无法工作
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
头脑风暴:第五部分 练习题
第六部分 类和OOP第22章OOP:宏伟蓝图
为何使用类
概览OOP
属性继承搜索
类和实例
类方法调用
编写类树
OOP是为了代码重用
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第23章类代码编写基础.
类产生多个实例对象
类对象提供默认行为
实例对象是具体的元素
第一个例子
类通过继承进行定制
第二个例子
类是模块内的属性
类可以截获Python运算符
第三个例子
为什么要使用运算符重载
世界上最简单的Python类
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第24章类代码编写细节.
class语句
一般形式
例子
方法
例子
调用超类的构造器
其他方法调用的可能性
继承
属性树的构造
继承方法的专有化
类接口技术
抽象超类
运算符重载
常见的运算符重载方法
__getitem__拦截索引运算
__getitem__和__iter__实现迭代
用户定义的迭代器
__getattr__和__setattr__捕捉属性的引用
模拟实例属性的私有性
__repr__和__str__会返回字符串表达形式
__radd__处理右侧加法
__call__拦截调用
函数接口和回调代码
__del__是析构器
命名空间:完整的内容
简单变量名:如果赋值就不是全局变量
属性名称:对象命名空间
Python命名空间的“禅”:赋值将变量名分类
命名空间字典
命名空间链接
一个更实际的例子
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第25章类的设计
Python和OOP
通过调用标记进行重载(或不要)
类作为记录
类和继承:“是一个”关系
类和组合:“有一个”关系
重访流处理器
为什么要在意:类和持续性
OOP和委托
多重继承
类是对象:通用对象的工厂
为什么有工厂
方法是对象:绑定或无绑定
重访文档字符串
为什么要在意:绑定方法和回调函数
类和模块
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第26章类的高级主题
扩展内置类型
通过嵌入扩展类型
通过子类扩展类型
类的伪私有属性
变量名压缩概览
为什么使用伪私有属性
新式类
钻石继承变动
其他新式类的扩展
静态和类方法
使用静态和类方法
函数装饰器
装饰器例子
类陷阱
修改类属性的副作用
多重继承:顺序很重要
类.方法以及嵌套作用域
“过度包装”
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
头脑风暴:第六部分 练习题
第七部分 异常和工具第27章异常基础
为什么使用异常
异常的角色
异常处理:简明扼要
try/except/else语句
try语句分句
try/else分句
例子:默认行为
例子:捕捉内置异常
try/finally语句
例子:利用try/finally编写终止行为
统一try/except/finally
通过嵌套合并finally和except
合并try的例子
raise语句
例子:引发并捕捉用户定义的异常
例子:利用raise传入额外的数据
例子:利用raise传递异常
assert语句
例子:收集约束条件(但不是错误)
with/as环境管理器
基本使用
环境管理协议
为什么要在意:错误检查
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第28章异常对象
基于字符串的异常
字符串异常就要出局了
基于类的异常
类异常例子
为什么使用类异常
内置Exception类
定义异常文本
发送额外数据和实例行为
raise语句的一般形式
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
第29章异常的设计
嵌套异常处理器
例子:控制流程嵌套
例子:语法嵌套化
异常的习惯用法
异常不总是错误
函数信号条件和raise
在try外进行调试
运行进程中的测试
关于sys.exc_info
与异常有关的技巧
应该包装什么
捕捉太多:避免空except语句
捕捉过少:使用基于类的分类
异常陷阱
字符串异常匹配是通过同一性而不是通过值
捕捉到错误的异常
核心语言总结
Python工具集
大型项目的开发工具
本章小结
头脑风暴
本章习题
习题解答
头脑风暴:第七部分 练习题
第八部分 附录
附录A安装和配置
附录B每部分练习题解答
· · · · · · (收起)

读后感

评分

首先,华章出版社绝对把这本书毁掉了。翻译非常烂,专业术语前后不一致,很多专业名词甚至采取直译的方法,让初学者学的云里雾里,有经验的读者看的无可奈何。更奇葩的是,这本书最精华的部分华章居然没印,在官网上放着电子版供大家下载。所以附录自然全都没有。除非你英语足...  

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对于初学python的人,这么书或许很好,基本涵盖了python了的方方面面。但是个人觉得,这么书有点罗嗦,很简单的概念讲得很累赘。有600多面(我看的是原版),其实用不着那么多就可以讲清楚python的。  

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P157 注1 你可以把Python的引用想成C的void指针,每当使用时就会自动运行下去。 -> 原文:You can think of Python references as C "void *" pointers, which are automatically followed whenever used. 这里似乎没有什么东西会自动运行下去。 P161 L7 之前,-> 原文as befor...  

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如果你是一名有经验的程序员,迅速阅读此书可以大体了解Python语言的核心。掌握了Python语言的核心,想再深入了解它的面向对象特性和编程技巧,可以看其他的Python大部头,或者最直接也是最有效的方式,下载并安装Python,在它的“Shell”里边用边学,这样可以事半功倍;如果你...  

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现在想学习Python了,在网上查了查,大家都说这本书比较好,如何好呢?大家往下看: 一.作者是Python培训界的领军人物,Python社区的先驱之一,25年的软件开发经验;(大牛啊) 二.这书讲的是Python的核心功能,是一本教程指南,不是以说明怎么进行应用级编程(Application Pro...  

用户评价

评分

让我印象最深刻的,是这本书对于Python的“最佳实践”和“设计模式”的讲解。很多时候,我们学到了一门语言,会写代码,但写出的代码却不一定优雅、高效,或者易于维护。这本书在这方面给了我极大的启发。作者详细地介绍了PEP 8的代码风格规范,以及如何编写清晰、可读性强的代码。更让我惊喜的是,书中还穿插了许多Pythonic的编程技巧,例如列表推导式、生成器、装饰器等等,这些技巧不仅能让代码更简洁,还能显著提升程序的性能。而且,作者还对常见的软件设计模式在Python中的应用进行了深入的探讨,并提供了具体的实现范例。比如,单例模式、工厂模式、观察者模式等,这些在大型项目开发中至关重要的概念,在这本书里得到了非常系统和清晰的讲解。我之前也看过一些关于设计模式的书籍,但往往都比较理论化,或者侧重于其他语言,理解起来有些吃力。而《Python学习手册》将这些模式与Python的特性紧密结合,使得学习过程变得轻松而富有成效。读完这些章节,我感觉自己的编程思维得到了升华,写出来的代码也变得更加专业和规范,这对我日后的职业发展有着非常积极的影响。

评分

令我感到特别欣喜的是,这本书对于“模块化编程”和“包管理”的讲解,让我茅塞顿开。随着项目规模的不断扩大,如何有效地组织和管理代码,就显得尤为重要。这本书详细介绍了Python的模块化设计理念,以及如何创建和使用自己的模块。更重要的是,它还深入讲解了Python的包管理机制,包括如何使用`pip`来安装第三方库,以及如何创建和发布自己的Python包。作者还分享了一些关于代码重用和项目结构的最佳实践,这对于我构建大型、可维护的项目非常有帮助。我之前也尝试过一些第三方库的使用,但对于包的导入和管理,一直有些模糊不清。而通过这本书,我彻底理解了Python的生态系统,并且能够更加自信地利用各种现有的工具和库来加速我的开发进程。

评分

我必须提到的是,这本书在“异常处理”和“错误排查”方面,给我带来了极大的提升。在实际的编程过程中,错误和异常几乎是不可避免的,如何有效地处理它们,是衡量一个开发者水平的重要标准之一。这本书对Python的异常体系进行了非常详尽的介绍,包括各种内置的异常类型,以及如何使用`try-except-finally`块来捕获和处理异常。更让我惊喜的是,书中还讲解了如何自定义异常,以及如何编写健壮的代码来应对各种潜在的错误情况。作者还提供了一些非常实用的错误排查技巧,例如如何分析堆栈信息,以及如何利用断点来定位问题。我之前常常在面对错误信息时感到茫然,不知道如何下手去解决。而通过学习这本书,我学会了如何有条理地分析错误,并找到根本原因。这不仅提高了我的开发效率,也让我写出的代码更加稳定可靠。

评分

我一直认为,对于一门技术书籍来说,能够提供清晰、易于理解的图示和表格,是提升阅读体验的关键。《Python学习手册》在这方面做得非常出色。书中对于一些抽象的概念,例如数据结构、算法的执行流程、或者内存管理的示意图,都画得非常直观,我能够轻松地理解其中的逻辑。即使是一些复杂的概念,例如Python的迭代器协议或者生成器的工作原理,通过书中精美的插图,也变得异常清晰明了。这对于我这种视觉型学习者来说,简直是福音。我之前阅读过的很多书籍,要么缺乏图示,要么图示质量不高,解读起来很费力。而这本书中的图表,不仅美观,而且信息量大,能够有效地辅助文字的讲解,让学习过程事半功倍。更重要的是,这些图表并非只是简单的装饰,它们是经过精心设计的,能够准确地传达核心信息,让我能够更快速、更深刻地掌握知识点。

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这本书最让我觉得与众不同的一点,在于它并没有仅仅停留在语言本身,而是巧妙地将Python与实际的应用场景紧密结合。很多Python书籍会花费大量篇幅讲解语法,然后就没了下文,或者仅仅举一些非常简单的例子。而《Python学习手册》则非常有前瞻性地,在讲解核心概念的同时,还穿插了对诸如Web开发(以Flask为例)、数据分析(结合Pandas和Matplotlib)、甚至是一些基础的自动化脚本编写等热门领域的介绍。虽然这些介绍可能不会像专门的书籍那样深入,但它提供了一个非常好的“入口”,让读者能够看到Python的强大应用潜力,并对未来进一步深入学习的方向有了更清晰的认识。我之前也对这些领域感兴趣,但总觉得无从下手,不知道从哪里开始。这本书就像一个引路人,为我打开了通往这些精彩世界的大门。它让我明白,Python不仅仅是一门编程语言,更是一个强大的工具集,可以帮助我解决现实世界中的各种问题。这种“学以致用”的学习体验,让我充满了学习的动力和热情。

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这本书,我拿到的时候,说实话,并没有抱太大的期望。市面上关于Python的书籍实在太多了,质量参差不齐,很多都只是简单地罗列语法,或者停留在基础概念的讲解上,对于我这种想深入理解Python,并且将其应用于实际项目开发的人来说,总是觉得差了点什么。然而,《Python学习手册》的出现,就像一股清流,彻底改变了我的看法。从拿到书的第一页开始,我就被它严谨而又生动的讲解方式所吸引。作者不仅仅是告诉你“是什么”,更重要的是“为什么”和“如何做”。对于一些核心概念,比如面向对象编程、内存管理、GIL(全局解释器锁)的机制等等,书中的阐述都非常透彻,并且配以精妙的代码示例,让我能够从更底层的角度去理解Python的运行原理。这对于我来说,是至关重要的,因为只有理解了底层,才能更好地掌握上层应用。而且,作者在讲解过程中,非常有意识地引导读者去思考,提出问题,并给出解答,这种互动式的学习体验,是我在其他书籍中很少感受到的。我经常会在阅读某一个章节的时候,脑海中就会自然而然地浮现出一些潜在的问题,而惊喜的是,紧接着的下一部分内容,往往就会对这些问题进行深入的剖析和解答。这种“未卜先知”般的讲解,让我不得不佩服作者深厚的功力以及对读者学习心理的精准把握。

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最后,我想说的是,《Python学习手册》不仅仅是一本技术书籍,更像是一位良师益友,陪伴我走过了Python学习的各个阶段。它不仅仅教会了我语法和工具,更重要的是,它培养了我独立思考和解决问题的能力。我常常会在书中找到一些我之前从未考虑过的角度和方法,而这些都极大地拓展了我的视野。这本书所传达的,是一种深入理解、精益求精的学习态度,这对我日后的技术成长有着潜移默化的影响。我非常庆幸能够遇到这样一本优秀的书籍,它让我对Python的学习充满了信心,也让我看到了Python广阔的应用前景。我强烈推荐给任何想要真正掌握Python,并将其应用于实际工作中的开发者。

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我必须强调的是,这本书对于“调试”和“性能优化”的讲解,简直是为我量身定做的。我经常遇到一些难以捉摸的bug,或者程序运行缓慢的问题,而找到问题的根源并解决它们,常常需要耗费大量的时间和精力。这本书提供了一系列非常实用的调试技巧和工具的使用方法,例如pdb(Python Debugger)的各种命令和高级用法,以及如何利用日志系统来追踪程序的执行流程。更让我惊喜的是,书中还详细介绍了如何对Python程序进行性能剖析,例如使用cProfile和line_profiler等工具,找出代码中的性能瓶颈。作者还提供了一些通用的性能优化策略,比如选择合适的数据结构、避免不必要的计算、以及如何利用NumPy和Pandas等库进行向量化操作,这些都给我带来了巨大的帮助。我之前也尝试过一些性能优化,但往往是头痛医头,脚痛医脚,效果并不显著。而通过学习这本书,我学会了如何系统地分析和解决性能问题,这不仅节省了我的时间,也让我的程序运行得更加高效。现在,每当我遇到一个性能瓶颈时,我都能自信地运用书中介绍的方法来解决,这感觉太棒了!

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这本书的结构设计也是我非常欣赏的一点。它并非按照传统的“从A到Z”的线性结构来组织内容,而是根据学习的逻辑和需求的优先级来编排章节。开篇就引入了Python的核心优势和基本概念,然后迅速过渡到实际的代码编写和应用。随着内容的深入,作者又会巧妙地回溯到更底层的原理,或者向前展望更高级的主题。这种“螺旋式上升”的学习路径,让我能够随着知识的积累,对Python的理解也越来越深入。而且,每个章节的开头都会有一个清晰的学习目标,章节末尾也会有相应的习题和总结,这使得我的学习过程非常有条理,也更容易检验我的学习成果。我喜欢这种循序渐进,又带有一定灵活性的学习方式,它能够有效地避免因为某个概念理解不清而导致后续学习受阻的情况。

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让我由衷赞叹的是,这本书的语言风格非常接地气,而且充满了作者的个人经验和思考。很多技术书籍读起来往往枯燥乏味,充斥着晦涩难懂的术语,让人望而生畏。《Python学习手册》却不同,作者用一种非常亲切、幽默的语言来讲解复杂的概念,时不时还会分享一些自己遇到的坑和解决经验,这让我在学习过程中感到非常轻松和愉快。我感觉就像在和一位经验丰富的Python开发者面对面交流一样,他不仅教我知识,还分享他的“内功心法”。这种“温度”十足的讲解方式,让我能够更好地进入学习状态,并且对Python这门语言产生了更深厚的感情。书中的一些比喻和类比,也相当形象生动,帮助我理解了一些非常抽象的概念,例如将GIL比作“一个房间只能一个人进去”等,这些都让我印象深刻,并且更容易记住。

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叙述罗嗦,重点不不明确。

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稍啰嗦,大概目标受众是完全没有编程基础的。。

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其实本来想给它4星,但是因为书中很多东西太初级了,比如介绍什么是函数,什么是类。 适合每学过编程的人入门Python, 对于有语言基础的人来说,有些内容又没有,比如PyUnitTest,数据库连接操作~

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好的教科书就应该这样老妪能解。。。

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我还能说啥呢??

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