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出版者:O'Reilly Media

作者:[美] Mark Lutz

出品人:

页数:1216

译者:

出版时间:2009-10-9

价格:USD 54.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780596158064

丛书系列:

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《Python编程实战指南》 本书旨在为零基础的编程爱好者和希望深化Python技能的开发者提供一套系统、实用的学习路径。我们不承诺教会你成为一名Python大师，但我们致力于引导你掌握Python的核心概念、常用库以及解决实际问题的能力，让你能够自信地踏入Python开发的世界，并为更深入的学习打下坚实的基础。 本书特色： 循序渐进，由浅入深： 从最基本的Python语法，如变量、数据类型、运算符，逐步深入到控制流、函数、模块、面向对象编程。每一个概念都通过清晰的解释和贴近实际的例子进行阐述，确保学习者能够轻松理解并消化。 强调实践，代码先行： 理论结合实践是学习编程的最佳方式。本书穿插了大量的代码示例，涵盖了从简单的脚本到中等复杂度的应用程序。我们鼓励读者动手实践，修改代码，尝试运行，从中发现问题并找到解决方案。 聚焦实用，解决问题： 我们关注Python在实际开发中的应用，选取了多个热门领域作为案例，例如： 数据处理与分析： 学习使用`pandas`和`numpy`等库进行数据的清洗、转换、分析和可视化，为数据科学的应用奠定基础。 Web开发基础： 介绍`Flask`或`Django`等主流Web框架的基本用法，让你了解如何构建简单的Web应用程序，体验Web开发的乐趣。 自动化脚本： 演示如何利用Python编写脚本来自动化重复性任务，提高工作效率，例如文件管理、网络爬虫基础等。 GUI应用程序开发： 探索使用`Tkinter`或其他GUI库创建桌面应用程序的可能性，让你的Python项目拥有可视化的交互界面。 精选工具，高效开发： 除了Python语言本身，本书还会介绍一些常用的开发工具和资源，例如： 集成开发环境(IDE)： 推荐并简要介绍PyCharm、VS Code等IDE的使用技巧，帮助你更高效地编写、调试代码。 版本控制工具： 引入Git的基本概念和常用命令，让你了解如何管理代码的版本，与他人协作开发。 包管理： 讲解pip的使用，如何安装和管理第三方库，扩展Python的功能。 引导思考，自主学习： 我们不仅仅提供答案，更注重引导学习者独立思考。书中会设置一些思考题和挑战，鼓励你尝试不同的解决方案，培养解决未知问题的能力。 本书内容概述： 第一部分：Python入门基础 1. Python简介与环境搭建： Python的魅力、安装Python解释器、选择合适的IDE、第一个Python程序。 2. 基本语法与数据类型： 变量、注释、数据类型（整型、浮点型、字符串、布尔型）、运算符（算术、比较、逻辑、赋值）。 3. 流程控制： 条件语句（if, elif, else）、循环语句（for, while）、break和continue。 4. 数据结构： 列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)的创建、访问、修改和常用操作。 5. 函数： 函数的定义与调用、参数传递、返回值、作用域、lambda表达式。 6. 模块与包： 导入模块、创建自定义模块、安装第三方包。 第二部分：面向对象编程与进阶概念 7. 面向对象编程(OOP)基础： 类(class)与对象(object)、属性与方法、封装、继承、多态。 8. 文件操作： 读取与写入文件、文件模式、文件对象的常用方法。 9. 异常处理： try-except-finally语句、常见异常类型、自定义异常。 10. 生成器与迭代器： 理解迭代协议、使用yield创建生成器、提高内存效率。 11. 装饰器： 函数的包装与增强、装饰器的原理与应用。 第三部分：Python实战应用 12. 数据处理与分析入门： NumPy： 数组创建、索引、切片、数学运算、广播机制。 Pandas： Series和DataFrame的概念、数据读取与写入、数据清洗、数据筛选与排序、分组聚合、数据可视化基础（结合Matplotlib）。 13. Web开发基础（以Flask为例）： Flask简介、路由、请求与响应、模板渲染、表单处理。 14. 网络爬虫基础： HTTP请求、HTML解析（使用BeautifulSoup）、数据提取。 15. GUI应用开发基础（以Tkinter为例）： 创建窗口、控件（按钮、标签、文本框）、事件处理。 本书的目标读者： 对编程充满好奇，希望学习一门强大且易于上手的编程语言的初学者。 需要掌握Python来完成日常工作中的数据处理、自动化脚本编写或其他任务的专业人士。 已经掌握其他编程语言，希望快速入门Python并利用其丰富的生态系统进行开发的程序员。 对数据科学、Web开发、自动化等领域感兴趣，并希望从Python开始学习的探索者。 通过本书的学习，你将能够： 理解Python的核心编程范式。 熟练运用Python编写各类脚本和应用程序。 掌握处理常见数据任务的技巧。 构建简单的Web应用程序或桌面应用。 为进一步深入Python开发领域做好准备。 我们相信，通过勤奋的学习和大量的实践，《Python编程实战指南》将是你迈向Python开发之路上的得力伙伴。

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也自卖自夸一下。说实在的我不喜欢那个封面，不过这不重要，对于入门来说确实还是不错。 我跟合作的朋友至今没有见过面，与出版社也是在网上联络的。  

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所以这是一本很尴尬的书，不可否认的是本书对python的讲解的确比较全面，但我认为它算不上是一本好的python书，本书的最大问题在于过于罗嗦和注重细节，往往花费几十页的篇幅去讲解一个python语法，对于初学者而言，往往看了百八十页都还弄不明白如何写一个最简单的python应用...  

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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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这本书是我在看完简明教程之后看的书，对于一个正在转变学习方式的人（从看书到doc）来说还不错。但是对于能力强点的人来说，python的tutorial和lib应该是最佳选择。然后想研究python源码的实现的话，python源码解析不错，要学习奇淫巧计的话cookbook很好的选择。。。  

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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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我对《Learning Python》这本书的初印象，可以用“厚重”来形容，但这种厚重感并非来自页数，而是源于它内容的扎实和体系的完整。我是一个非常注重系统性学习的人，尤其是在学习一门新的编程语言时，我希望能够建立起一个清晰、牢固的知识框架。这本书在这方面做得非常出色。它从最基础的数据类型、运算符开始，逐步过渡到控制流、函数，再到模块、包的组织，以及最终的类和面向对象编程。每一部分都衔接得非常自然，而且在讲解过程中，总是能够预见到读者可能会遇到的问题，并提前给出解释。我特别喜欢它对异常处理的讲解，它不仅教会了你如何使用try-except块，更强调了如何编写健壮、可维护的代码，如何去预测和处理潜在的错误。这对于我这样一个曾经经常被各种运行时错误搞得焦头烂额的开发者来说，简直是雪中送炭。这本书的叙述风格也相当沉稳，没有花哨的语言，也没有过于激进的“速成”口号，只是非常认真地告诉你，如何一步一个脚印地掌握Python的精髓。我计划将这本书作为我未来一段时间内学习Python的主要参考，相信它的内容足够支撑我从初学者成长为一名合格的Python程序员。

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我最近在阅读一本名为《Learning Python》的书，这本书给我的感觉，更像是一本“工具箱”的说明书，只不过这个工具箱非常强大，而说明书也异常详尽。我是一个喜欢动手实践的人，所以在看书的时候，我总会尝试书中给出的每一个例子，并且会根据自己的理解去修改和扩展。这本书在这方面提供了非常好的支持，它给出的代码示例都非常简洁明了，而且紧密结合了讲解的内容。让我印象深刻的是，它在讲解文件I/O的时候，不仅提供了基本的读写方法，还详细介绍了不同文件模式的含义，以及如何处理二进制文件和文本文件之间的差异。另外，它对于字符串的操作，也做了非常细致的分类讲解，从基本的索引、切片，到各种内置的字符串方法，再到正则表达式的应用，可以说是一应俱全。我甚至在书中找到了一些我之前从未留意过的字符串格式化技巧，能够极大地简化代码。总的来说，这本书对于想要系统学习Python各种常用功能和操作的读者来说，绝对是一本不可多得的好书。它让我感觉，自己掌握的不仅仅是Python的语法，更是如何利用Python去解决实际问题的能力。

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坦白说，我拿到《Learning Python》这本书的时候，并没有抱有太高的期望。毕竟，市面上关于Python的书籍太多了，很多都大同小异，讲的都是差不多的内容。然而，这本书在某些方面却给了我一些意想不到的惊喜。我尤其看重它在处理一些“细节”上的深度。比如，它对Python的GIL（全局解释器锁）的解释，虽然我不是专业的并发开发人员，但对这个概念一直很好奇，而这本书的讲解，我感觉比我之前看过的任何资料都要清晰和透彻，它用生动的比喻和图示，让我一下子就理解了GIL的由来、影响以及如何在一定程度上规避它。此外，它在讲解函数式编程范式在Python中的应用时，也做得非常到位，特别是对lambda表达式、map、filter、reduce等函数的用法，以及它们如何与列表推导式配合使用，给出了非常多实际的例子，让我看到了Python在处理某些复杂逻辑时的优雅之处。我一直在寻找能够提升我Python代码“内功”的书籍，而《Learning Python》无疑是其中一本。它不是那种让你快速写出“Hello, World!”的书，而是让你真正理解Python语言底层设计和高级特性的书。

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这本书，名曰《Learning Python》，我拿到手的时候，其实是带着一种很复杂的心情。一方面，Python语言本身的风头正劲，无论是数据科学、人工智能，还是Web开发，都离不开它，学好Python似乎已经成为一种“刚需”。另一方面，市面上关于Python的书籍也确实是琳琅满目，从入门到精通，各种讲解方式都有。那么，这本《Learning Python》究竟有何与众不同之处？我花了大概一个星期的时间，断断续续地翻阅，也试着跟着书中的例子敲了一些代码。坦白说，最先吸引我的是它的排版和字体，那种清晰、舒展的阅读体验，比我之前看过的几本技术书要舒服不少。而且，书中对于一些基础概念的解释，我感觉比我之前理解的要更加透彻，举例也恰到好处，不会显得过于枯燥，也不会因为例子太简单而让人觉得“这不就是我早就知道的吗？”。我尤其喜欢其中关于对象和类的章节，虽然我之前对编程有过一些接触，但对于面向对象编程的理解一直有些模糊，这本书的讲解方式，让我豁然开朗，感觉自己真的能理解“万物皆对象”的哲学了。当然，我还没有深入到后面那些更高级的章节，比如并发编程或者网络模块，但仅凭这前半部分的扎实基础，我就觉得这本书值得我继续深入下去。它给我的感觉，不像是一本“快餐式”的教程，而更像是一个经验丰富的导师，耐心地引导你一步步走进Python的世界。

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最近我入手了一本名为《Learning Python》的书，原本只是想找一本比较全面的Python参考手册，结果意外地发现它在某个层面上触及了我一直以来对编程学习的一些困惑。我特别欣赏它对于“Pythonic”编程风格的强调，这一点在很多其他入门书籍中似乎是被忽略的。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是会深入分析“为什么这样做更合适”，比如在列表推导式的使用上，它会对比传统循环的写法，让你深刻理解其简洁性和效率。还有它对生成器和迭代器的阐述，我之前一直觉得这些概念有点抽象，但这本书通过非常贴切的类比和逐步深入的例子，让我一下子就明白了它们的核心思想和实际应用场景。这让我感觉，这本书不仅仅是在教我语法，更是在塑造我作为一名Python开发者的思维方式。我试着将书中的一些技巧应用到我最近的一个小项目中，效果立竿见影，代码的可读性和维护性都得到了很大的提升。虽然我知道这本书的内容还有很多我没有完全掌握，但它已经为我打开了一个新的视角，让我对Python这门语言有了更深层次的认识。我期待着在接下来的阅读中，能够进一步挖掘它在内存管理、装饰器等方面的精妙之处，相信它会给我带来更多的启发。

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Gotchas写得很好~容易犯的错误基本都涵盖了。。。

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大学时候看得。 作者讲得太细了。 记得有上下两册， 都很厚。

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螺旋式的重复介绍

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很系统，很透彻，虽然废话多了些

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整体上依旧出色。但这第四版要兼顾2.6和3.0，写的各类特性总让人迷迷糊糊不知能用不能用。最后多了第八部分，讲解Unicode、attribute、decorator、metaclass，够全面了。