全国计算机等级考试一级B辅导(WINDOWS版)

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出版时间:2001-10-1
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具体描述

深入理解与高效实践:面向现代数据科学的Python编程指南 图书名称: 深入理解与高效实践:面向现代数据科学的Python编程指南 图书简介: 本书旨在为希望进入或已经在数据科学领域深耕的专业人士、研究人员和技术爱好者提供一套全面、深入且高度实用的Python编程知识体系。它超越了基础语法教学,重点聚焦于如何利用Python生态系统中的核心库和最佳实践,高效地解决现实世界中的复杂数据问题。 第一部分:Python基础与科学计算环境的搭建 本部分将为读者打下坚实的Python基础,并指导读者建立起一个专业级的数据科学工作环境。 第一章:Python核心特性与数据结构回顾 本章首先快速回顾Python 3.x 的关键语法特性,包括动态类型系统、面向对象编程(OOP)的基本概念,以及函数式编程的一些初级应用。重点将放在Python内建数据结构(列表、元组、字典、集合)在处理大规模数据集时的性能考量和最佳使用场景。我们将深入探讨Python的迭代器(Iterators)和生成器(Generators)机制,这是实现内存高效处理大数据的关键。读者将学习如何编写高效的自定义迭代器,以及何时使用`yield`关键字来优化程序流程。 第二章:构建高性能的科学计算环境 本章详尽介绍如何配置一个稳定、版本可控的数据科学开发环境。我们将详细讲解Anaconda/Miniconda的安装与管理,重点阐述Conda环境(Environment)的创建、激活、打包与共享,确保项目依赖的隔离性和可复现性。此外,还将深入探讨Jupyter Notebooks、JupyterLab的使用技巧,包括魔法命令(Magic Commands)的灵活运用,如`%timeit`进行性能基准测试,以及如何使用`%%writefile`等命令提升交互式开发的效率。我们将还介绍VS Code作为专业IDE在Python数据科学开发中的集成配置,包括远程开发(SSH)和调试技巧。 第二部分:数据处理的基石——NumPy与Pandas精通 数据处理是数据科学流程的生命线。本部分将两大数据处理的“瑞士军刀”——NumPy和Pandas——进行系统性的、深入的讲解。 第三章:NumPy:向量化计算的艺术 本章专注于NumPy的底层机制和高级应用。我们将详细剖析`ndarray`对象的内存布局、广播(Broadcasting)机制的数学原理与实际应用,这是理解NumPy性能的关键。读者将学习如何避免显式的Python循环,转而使用NumPy提供的向量化操作,例如矩阵乘法、张量运算以及高级索引(Fancy Indexing)和掩码(Masking)。此外,还将介绍如何利用`np.linalg`模块进行线性代数运算,以及使用`np.fft`进行快速傅里叶变换的应用实例。 第四章:Pandas:数据清洗、转换与重塑的强大工具 本章是本书的核心内容之一。我们将从Series和DataFrame的内部结构讲起,深入理解它们与NumPy数组的关系。重点讲解数据导入/导出(CSV, JSON, SQL, Parquet)的高级选项,包括数据类型推断、缺失值(NaN)的处理策略(插值法、删除法、预测性填充)。我们将花费大量篇幅探讨数据重塑技术,如`pivot_table`, `melt`, `stack`, `unstack`的灵活组合使用,以应对复杂的多维数据结构。分组聚合操作(`groupby`)将通过实际案例,演示多级分组、转换(`transform`)和过滤(`filter`)的精妙之处。 第五章:高效的内存管理与性能优化 在处理TB级数据时,内存效率至关重要。本章将探讨Pandas中数据类型的选择对内存占用的影响,如如何使用`category`类型替代高基数的字符串,以及使用更小的整数类型。我们将介绍`apply()`的性能陷阱,并引导读者优先使用向量化操作或`numba`进行即时编译加速。此外,还将介绍Dask等分布式计算库的初步概念,为未来处理超大规模数据集做准备。 第三部分:数据可视化与探索性分析(EDA) 有效的沟通依赖于清晰的洞察。本部分聚焦于如何利用Python强大的可视化库,进行深入的数据探索。 第六章:Matplotlib与Seaborn:从基础到出版级图表 本章从Matplotlib的基础API开始,深入讲解面向对象接口(Figure、Axes)的控制,确保读者能够精确控制图表的每一个元素。我们将详细介绍各种统计图表的绘制方法,如直方图、散点图、箱线图等。随后,重点转向Seaborn,讲解如何利用其高级接口快速创建具有统计学意义的复合图表,例如联合分布图(JointPlot)、分类图(CatPlot)和回归图(RegPlot)。我们将展示如何使用调色板(Color Palettes)和主题(Themes)来提升图表的美观度和专业性,以满足学术论文或商业报告的要求。 第七章:交互式数据探索:Plotly与Bokeh 静态图表往往无法完全捕捉数据的动态关系。本章引入交互式可视化工具。我们将详细介绍Plotly及其在Jupyter环境中的应用,演示如何创建可缩放、可悬停信息显示的3D图表和地理空间图。同时,Bokeh的讲解将侧重于如何构建独立的、可嵌入网页的数据仪表盘(Dashboards),实现实时的用户交互。 第四部分:连接世界:文件系统、数据库与API交互 数据源的多样性要求Python工具具备强大的连接能力。 第八章:操作文件系统与云存储接口 本章介绍如何使用Python标准库`os`和`pathlib`模块进行健壮的文件和目录操作。更进一步,我们将讲解如何使用`boto3`等库与AWS S3、Azure Blob Storage等主流云存储服务进行集成,实现数据的上传、下载和管理,这是现代数据管道部署的基础。 第九章:数据库连接与查询优化(SQLAlchemy与Psycopg2) 本章聚焦于结构化数据源的管理。我们将深入讲解SQLAlchemy的核心概念,包括ORM(对象关系映射)的使用,以及如何构建可维护的数据库模型。对于高性能需求,我们将展示如何使用原生驱动(如Psycopg2或MySQL Connector)直接执行复杂的SQL查询,并对比ORM和原生SQL在性能和可读性上的权衡。 第十章:Web数据获取:Requests与BeautifulSoup/Scrapy入门 本章教授如何通过HTTP协议获取网络数据。我们将熟练使用`requests`库处理GET、POST请求,处理认证、会话和Cookie。接着,我们将介绍基于规则的网络爬虫技术:使用`BeautifulSoup`进行HTML/XML文档解析,并提供一个关于使用`Scrapy`框架构建异步、可扩展爬虫项目的概述和基础工作流演示。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者将Python视为一个强大的工具集,而不仅仅是一门编程语言。通过对核心库的精深掌握和对性能瓶颈的深刻理解,读者将能够自信地应对从数据采集、清洗到分析、可视化的完整数据科学流程挑战。本书强调的实践性与深度,确保读者不仅“知道如何做”,更能理解“为什么这样做最有效”。

作者简介

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读后感

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用户评价

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这本书在习题设计上的侧重点非常单一,这让我感到非常困惑。它似乎完全沉迷于对纯记忆性知识点的考察,大量的题目都是关于快捷键的精确记忆、系统设置的层级顺序或者特定名词的定义。虽然考试确实需要记忆,但一级B的定位应该是考察基础应用能力,这本书却鲜有考察实际操作场景的综合性题目。例如,它很少出现那种需要整合“文件管理+文本编辑+简单网络概念”来解决一个实际问题的应用型案例分析题。那些所谓的“模拟测试题”,很多题目之间的区分度极低,无非是换个说法重复考察同一个知识点,让人做起来感觉像是在机械地重复劳动,而不是在锻炼解决问题的能力。这样的设计,培养出来的很可能只是一个“背诵机器”,而不是一个能熟练操作计算机解决日常办公问题的人才,这对提升读者的实际技能水平帮助不大,最终效果可能只是应试有效,但实战无用。

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作为一名对计算机基础知识有迫切学习需求的人,我原本对这本书寄予了厚望,希望能系统地梳理Windows操作的每一个细节。然而,在深入阅读的过程中,我发现它对初学者的友好度非常低。书中的讲解逻辑链条似乎是跳跃式的,它直接假设读者已经具备了一定的计算机常识,比如在介绍“文件系统管理”时,对于“根目录”、“扇区”、“簇”这些基础概念,仅仅是一带而过,没有进行深入浅出的图文解释。这对于像我这样零基础的“小白”来说,理解起来极其困难,我不得不频繁地停下来,转向互联网去搜索那些被原书忽略的基础知识点,这无疑大大拖慢了我的复习进度。此外,书中的案例设置显得非常陈旧和脱离实际,很多示例操作的界面和当前主流的Windows版本(比如Windows 10或11)的实际界面存在较大差异,这导致我按照书上的步骤操作时,经常找不到对应的菜单或按钮,极大地挫伤了我的学习积极性,一本辅导书如果不能紧跟时代,就失去了它的时效价值。

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从结构编排的角度来看,这本书的知识点分布极不均衡,给我的学习体验带来了极大的困扰。你打开目录就会发现,关于“系统设置”和“安全防护”的部分,篇幅被过度拉长,几乎占据了全书近三分之一的内容,其中很多细节即便是对于高级用户来说也是冗余的。反观那些在实际应用中更频繁出现的模块,比如“电子邮件基础应用”或者“多媒体文件管理”,它们被压缩在非常有限的篇幅内,讲解得极其简略,很多关键的操作技巧和注意事项一带而过。这种失衡使得读者在时间分配上难以把握重点,我感觉自己花费了大量精力去钻研那些在考试中可能只占极小比例的知识点,却在真正需要强化的实战环节感到力不从心。好的辅导书应该像一个精准的导航仪,清晰地标示出考试的“高频区”和“重难点”,而这本书的结构更像是一张随意绘制的地图,让人迷失在不重要的细节之中。

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我必须承认,这本书在试图提供“全覆盖”的意图上是值得肯定的,但是这种“大而全”的策略最终导致了“深而不透”的弊端。它罗列了大量的技术术语和系统功能模块的名称,试图一次性将所有一级B考试范围内的知识点都塞进书里。然而,对于每一个知识点,讲解的深度都停留在“是什么”的层面,鲜有“为什么”和“怎么做更高效”的深入探讨。例如,当它提到“磁盘碎片整理”时,只是简单告知读者在哪里点击这个功能,却从未解释碎片化产生的原理,以及不同文件系统对碎片整理效果的影响。这种浅尝辄止的讲解方式,使得读者在面对稍微复杂一点的、需要结合多个知识点进行判断的题目时,会感到知识点之间是孤立的、无法联系起来的,无法形成一个完整的知识体系,这与辅导书应有的系统性和深度要求相去甚远,最终的学习效果停留在表面认知,难以在考试中取得高分,更不用说应对未来更深层次的计算机学习了。

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这本书的排版设计简直是一场灾难,我刚拿到手的时候,差点以为自己买到的是盗版印刷品。首先,字体大小的设置毫无章法可言,有时候关键的知识点字体小得像蚊子爬过,我得眯着眼睛才能看清;而有些根本不重要的插图说明,反而占据了半页篇幅,用着比正文还大的字体,这完全打乱了阅读的节奏感。更别提那些图例了,很多操作步骤的截图模糊不清,线条重叠,我根本分不清哪个是鼠标点击的位置,哪个是系统自带的图标。翻阅时,纸张的质地也令人失望,轻薄得一不小心就能撕破,而且油墨味很重,长时间阅读下来,眼睛和鼻子都有点不舒服。这本书的装帧也显得非常廉价,书脊处有些地方已经开始松动,感觉它经不起几次频繁的翻查,对于需要反复查阅的考试用书来说,这简直是致命的缺陷,希望作者和出版社能在后续的版本中,重视一下基础的物理质量,毕竟内容再好,阅读体验差到极致,也会让人望而却步,降低了学习的效率和兴趣。

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