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出版者:

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页数:155

译者:

出版时间:2009-8

价格:15.00元

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isbn号码:9787560622736

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图书标签:

• 计算机实训
• 大学教材
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• 代码示例
• 学习辅导

《编程思维与Python实战：从入门到精通》 内容梗概： 本书旨在帮助读者建立起扎实的编程思维，并深入掌握Python语言的核心概念与实用技巧，从而能够独立解决实际问题，并为进一步的学习和研究打下坚实基础。我们不将重点放在理论的堆砌，而是通过大量的实际案例和代码演练，引导读者理解“如何思考”一个程序，以及“如何用Python实现”。 第一部分：编程思维的基石 本部分将带领读者从零开始，逐步构建起解决问题的计算思维。我们将摒弃枯燥的定义，转而通过一系列循序渐进的思考训练，让读者在实践中理解编程的核心逻辑。 问题拆解与抽象化： 任何复杂的问题都可以被拆解成更小的、可管理的部分。我们将学习如何识别问题的本质，将其抽象成数据和操作，以及如何设计清晰的步骤来解决。例如，我们将以“如何为一间教室安排座位”为例，引导读者思考如何定义“座位”、“学生”，以及“安排”这个动作，并将其转化为计算机可以理解的逻辑。 算法设计与流程控制： 算法是解决问题的步骤。我们会介绍几种基本的算法思想，如顺序执行、分支选择（if-else）、循环迭代（for, while）。我们将通过模拟生活中的常见场景，如“如何煮一碗面条”或“如何进行一次简单的商品打折计算”，来讲解这些流程控制结构的重要性。读者将学会如何用自然语言描述算法，并将其转化为清晰的计算机指令。 数据结构初步认知： 在编程中，数据需要被有效地组织和存储。本部分将初步介绍几种基本的数据结构，如列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）。我们将以“管理一个学生名单”或“记录一个商店的商品信息”等场景为例，说明不同数据结构在存储和访问数据时的优劣，以及何时选择哪种结构。 模块化与函数思想： 将复杂的任务分解为可重用的函数是提高代码效率和可读性的关键。我们将学习如何定义自己的函数，如何传递参数，以及如何获取返回值。通过“计算不同形状的面积”或“进行多次相同的数学运算”等例子，读者将体会到函数带来的便利性，并学会编写更加模块化的代码。 第二部分：Python语言的核心掌握 在建立了初步的编程思维后，我们将深入Python这门强大且易学的语言。本部分将聚焦于Python的语法特性，并结合丰富的示例，让读者能够快速上手并编写出功能性的程序。 Python基础语法： 变量与数据类型： 学习Python中各种基本数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）的定义、使用和相互转换。我们将通过“计算不同单位的长度”或“处理包含特定信息的文本”来巩固这些概念。 运算符与表达式： 掌握算术运算符、比较运算符、逻辑运算符以及赋值运算符，并学会如何组合它们构建复杂的表达式。我们将通过“实现一个简单的计算器”或“进行数据筛选”来练习。 流程控制语句： 深入讲解`if`、`elif`、`else`条件判断，以及`for`和`while`循环。我们将通过“猜数字游戏”、“打印九九乘法表”或“对数据进行批量处理”等经典案例，让读者深刻理解流程控制的应用。 函数详解： 学习函数的定义、参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数）、返回值、作用域（局部变量与全局变量）。我们将通过“封装一个日期处理模块”或“实现一个简单的文本分析器”来巩固函数的使用。 Python数据结构深度探索： 列表（List）的进阶应用： 学习列表的切片、插入、删除、排序、推导式等高级操作。我们将通过“管理一个待办事项列表”或“对一组数据进行统计分析”来展现列表的强大能力。 元组（Tuple）与不可变性： 理解元组的特性，尤其是在函数返回多个值和作为字典键时的应用。 字典（Dictionary）的高效运用： 学习字典的键值对存储、查找、添加、删除等操作，以及在数据建模和信息检索中的重要作用。我们将通过“构建一个简单的用户账户管理系统”或“解析JSON数据”来体现字典的强大。 集合（Set）的去重与关系运算： 掌握集合的自动去重特性，以及并集、交集、差集等运算，在数据清洗和去重场景下极为有用。 文件操作与异常处理： 读写文件： 学习如何打开、读取、写入文本文件和二进制文件，并掌握文件关闭和上下文管理器（`with open(...)`）的使用。我们将通过“读取配置文件”、“保存程序运行日志”或“批量处理数据文件”来展示文件操作的实用性。 异常处理机制： 学习`try-except-finally`结构，用于捕获和处理程序运行过程中可能出现的错误，使程序更加健壮。我们将通过“处理用户输入错误”或“应对文件不存在的情况”来演示异常处理的重要性。 第三部分：Python实战应用进阶 在掌握了Python的基础和核心之后，本部分将带领读者将所学知识应用于实际项目中，体验编程的乐趣和价值。 面向对象编程（OOP）初步： 引入类（Class）和对象（Object）的概念，学习如何定义类，包括属性（Attributes）和方法（Methods）。我们将通过“设计一个简单的‘汽车’类”或“模拟一个‘银行账户’系统”来让读者理解OOP的封装、继承和多态思想。 常用库的探索与应用： 数据处理与分析（以`pandas`为例）： 介绍`pandas`库的基础用法，包括DataFrame和Series，学习如何读取CSV、Excel文件，进行数据筛选、排序、分组、聚合等操作。我们将通过“分析一个销售数据集”或“处理一份问卷调查数据”来展示`pandas`在数据科学领域的威力。 数据可视化（以`matplotlib`为例）： 学习使用`matplotlib`绘制各种图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图等，将数据以直观的方式呈现。我们将通过“可视化分析股票价格走势”或“展示项目进度”来理解数据可视化的重要性。 网络爬虫基础（以`requests`和`BeautifulSoup`为例）： 学习如何使用`requests`库发送HTTP请求获取网页内容，以及如何使用`BeautifulSoup`库解析HTML，提取所需信息。我们将通过“抓取天气预报信息”或“爬取博客文章列表”来体验网络爬虫的魅力（强调合法合规使用）。 项目实战： 构建一个命令行工具： 例如，开发一个简单的“文件批量重命名工具”，允许用户指定命名规则和文件类型，批量修改文件名。 开发一个简单的Web应用（可选，根据读者基础）： 简要介绍Web开发的基本流程，并尝试使用`Flask`等轻量级框架构建一个简单的“待办事项列表”Web应用。 数据分析实战项目： 选择一个公开数据集，例如电影评分数据或电商销售数据，进行数据清洗、探索性分析，并绘制可视化图表，总结数据洞察。 学习目标： 通过本书的学习，读者将能够： 1. 独立分析和解决编程问题： 具备将实际问题转化为计算机可执行逻辑的能力。 2. 熟练掌握Python核心语法： 能够编写出结构清晰、功能完整的Python程序。 3. 理解并应用基本数据结构和算法： 为解决更复杂的问题打下基础。 4. 掌握常用的Python库： 能够利用现有工具库快速实现数据处理、分析和可视化等任务。 5. 初步接触面向对象编程思想： 为未来深入学习软件开发打下基础。 6. 培养良好的编程习惯： 包括代码的可读性、可维护性以及异常处理等。 本书特色： 强调“为什么”和“怎么做”： 不仅讲解Python的语法，更注重解释背后的编程思维和实现原理。 案例驱动： 以大量贴近实际的案例贯穿始终，让学习过程更加生动有趣。 循序渐进： 从最基础的概念讲起，逐步深入，适合零基础或有一定基础的读者。 强调实践： 鼓励读者动手实践，通过编写代码来巩固和加深理解。 覆盖面广： 涵盖了Python编程的多个重要方面，为读者未来的学习方向提供了丰富的选择。 本书适合所有希望系统学习编程，掌握一门强大而易用的编程语言，并将其应用于解决实际问题的读者。无论是初学者，还是希望提升编程技能的在校学生，亦或是希望转向技术领域的职场人士，都能从中受益。

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