《Visual Basic程序设计教程》实验与习题集

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出版者:中山大学出版社
作者:江志文
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1900-01-01
价格:15.0
装帧:
isbn号码:9787306022363
丛书系列:
图书标签:
  • Visual Basic
  • VB
  • 程序设计
  • 教程
  • 实验
  • 习题
  • 编程
  • 计算机
  • 教材
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具体描述

好的,这是一本不包含《Visual Basic程序设计教程》实验与习题集的图书简介。 --- 《精通Python:从入门到人工智能实践》 作者:[此处可填写真实作者姓名或笔名] 出版社:[此处可填写真实出版社名称] 出版日期:[此处可填写真实出版日期] ISBN:[此处可填写真实ISBN] --- 图书简介 在当今技术飞速发展的时代,Python已不仅仅是一种编程语言,它更是一种强大的工具箱,驱动着数据科学、人工智能、Web开发乃至自动化运维等各个前沿领域。本书《精通Python:从入门到人工智能实践》并非一本简单的语法速查手册,而是一部系统、深入、注重实践的综合性教程,旨在带领读者跨越初级阶段的障碍,真正掌握Python这门语言的精髓,并将其应用于构建具有实际价值的智能应用。 本书的定位与目标读者 本书面向有志于深入学习Python,并希望将其能力延伸至数据分析和人工智能领域的读者。无论您是计算机科学专业的学生、希望转型的软件工程师,还是热衷于利用技术解决实际问题的业余爱好者,只要具备基本的逻辑思维能力,通过本书的学习,都将能够系统地构建扎实的Python编程基础,并逐步迈向高级应用。本书的结构设计,确保了即便是初次接触Python的读者也能循序渐进,而有经验的开发者也能从中获得新的启发和深入的见解。 内容概览与核心特色 本书内容结构清晰,分为三大核心模块,层层递进,确保知识体系的完整性与实践性。 第一部分:Python 语言核心与工程实践基础 本部分是构建一切高级应用的地基。我们避免了冗长枯燥的理论堆砌,而是将重点放在如何用“Pythonic”的方式思考和编写代码。 1. 基础语法与数据结构深度解析: 我们将详尽讲解变量、控制流、函数、模块和包的概念。不同于市面上许多教程对列表(List)、字典(Dictionary)、元组(Tuple)和集合(Set)的简单介绍,本书会深入探讨这些内置数据结构的内部实现机制、时间复杂度分析以及在不同场景下的最佳使用策略。例如,何时应该使用`collections`模块中的`defaultdict`或`Counter`,而不是手动进行繁琐的初始化和判断。 2. 面向对象编程(OOP)的精髓: Python的OOP设计范式与传统语言(如Java或C++)有显著不同。本书将重点讲解Python特有的魔术方法(Magic Methods/Dunder Methods),如`__init__`, `__str__`, `__call__`等,并引导读者理解Python如何通过鸭子类型(Duck Typing)实现灵活的多态。我们还会深入探讨继承、组合以及Mixin模式在实际项目中的应用。 3. 文件操作与异常处理的鲁棒性: 学习如何使用上下文管理器(`with`语句)来安全地处理文件和网络资源,确保资源的自动释放。同时,异常处理部分不仅限于`try...except...finally`的基本结构,更侧重于如何设计清晰、可恢复的错误处理机制,编写出高健壮性的脚本。 4. 进阶主题:生成器、迭代器与装饰器: 这是区分普通Python使用者和高级开发者的关键。本书将详细讲解迭代器协议,如何使用`yield`关键字创建高效的生成器,以处理大数据流而不占用过多内存。装饰器(Decorators)部分将通过实例,展示如何优雅地为现有函数添加日志、计时或权限检查等横切关注点。 第二部分:数据处理与科学计算生态 Python的强大生命力很大程度上来源于其无与伦比的科学计算库生态。本部分将带领读者直接上手这些行业标准工具。 1. NumPy:高效数值计算的基石: 详细讲解`ndarray`对象的创建、广播机制(Broadcasting)的工作原理,以及矢量化操作的性能优势。我们将通过实例展示如何利用NumPy进行快速的矩阵运算和多维数组的索引与切片。 2. Pandas:数据清洗与分析的利器: 这是本书应用性最强的一章。从`Series`到`DataFrame`的构建,到数据导入导出(CSV, Excel, SQL),再到复杂的数据清洗(缺失值处理、数据透视、合并与连接)。我们将重点剖析`groupby`操作的强大功能,以及如何使用索引和`loc/iloc`进行高效的数据筛选。 3. 数据可视化入门:Matplotlib与Seaborn: 图表是数据讲述故事的语言。本书将教授如何使用Matplotlib创建基础图表,并进一步利用Seaborn的高级统计绘图功能,快速生成美观且信息丰富的统计图形,例如散点图矩阵、热力图等。 第三部分:迈向人工智能——实践与部署基础 本部分将理论与实践相结合,初步涉足当前最热门的人工智能领域,聚焦于机器学习的流程。 1. 机器学习基础概念回顾: 简要回顾监督学习、无监督学习、评估指标(准确率、召回率、F1分数)等核心概念,为后续库的使用打下理论基础。 2. Scikit-learn实战:模型训练与评估: 重点介绍如何使用业界主流的`scikit-learn`库。我们将完整演示一个端到端的机器学习流程:数据预处理(特征工程)、选择合适的模型(如线性回归、决策树、支持向量机),使用交叉验证(Cross-Validation)进行模型训练,并最终评估模型性能。 3. 自动化与脚本编写: 深入探讨如何使用Python编写自动化脚本,例如定时任务、文件系统操作(`os`, `pathlib`)以及网络爬虫基础(使用`requests`库)。这部分内容帮助读者将所学知识转化为提高日常工作效率的实际工具。 本书的教学理念 《精通Python:从入门到人工智能实践》秉承“做中学”(Learning by Doing)的原则。书中穿插了大量精心设计的“代码挑战”和“项目实战片段”。这些片段旨在模仿真实开发环境中的问题,要求读者思考解决方案,而不是简单地复制粘贴代码。 我们相信,真正的精通源于对“为什么”的深刻理解,以及对“如何做”的熟练掌握。本书力求在代码的简洁性、效率和可读性之间找到最佳平衡点,培养读者编写高质量、易于维护的Python代码的习惯。通过本书,您将不仅学会使用Python的语法,更能掌握用Python解决复杂问题的思维模式。 --- 立即开启您的Python精通之旅,将数据转化为洞察,将代码转化为智能。

作者简介

目录信息

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说实话,刚拿到这本习题集时,我还有点担心它会过于陈旧,毕竟技术更新很快。但翻阅之后,我发现它的价值核心在于那些关于程序逻辑和人机交互基础原理的训练,这些是跨越语言的通用能力。它将 **Visual Basic** 的强大功能,通过一系列精心设计的实验场景展现出来,让你真切感受到这门语言的“可视化”和“事件驱动”的魅力。比如,关于用户界面设计的练习,它不会只告诉你如何拖拽一个按钮,而是会深入探讨如何组织事件处理流程,如何确保界面的响应速度和用户体验。 我特别喜欢其中关于数据结构和算法在VB中实现的章节,虽然VB本身不是做底层算法的首选语言,但通过这些习题,我得以用一种更直观的方式去理解诸如排序、查找等基础概念。书中的设计思路非常巧妙,它总是先抛出一个实际问题(比如“如何快速从一个列表中找到目标数据?”),然后再引导你一步步构建出最合适的VB代码解决方案。这种“问题驱动”的学习路径,极大地提高了学习的主动性。它就像一个优秀的向导,为你铺好了基础的石板路,让你在走的过程中自然而然地领悟了沿途的风景。

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这本书的排版和内容组织方式,可以说是非常符合我们这种动手能力强、偏爱“摸着石头过河”的学习者的胃口。它不是那种堆砌代码片段的冷冰冰的资料集,而是仿佛有一位经验丰富、耐心十足的老师,在你旁边手把手地指导你完成每一个挑战。我个人最看重的是它对“错误处理”这一环节的侧重。在很多教材中,错误处理往往被一笔带过,但在真实的编程世界里,这恰恰是最考验功力的地方。这本书里大量的习题都隐藏着一些小陷阱或边界条件,逼着你去思考:“如果用户输入了负数怎么办?”或者“如果文件不存在时我该如何优雅地退出?”这种对细节的打磨,让我深刻体会到健壮代码的含义。 更难能可贵的是,它提供的练习环境和所涉及的技术点,都非常贴合那个年代(或者说基于VB传统框架下)的实际应用场景。它没有过度追逐最新的技术潮流,而是将基础打得极其扎实。这对于巩固核心编程逻辑是极其重要的。我感觉自己不是在做一套孤立的习题,而是在模拟真实的项目开发流程。每次解开一个复杂的练习后,那种豁然开朗的感觉,远比单纯地听懂一个复杂的理论知识点要来得深刻和持久。它教会我的不只是VB的语法,更是一种严谨的、面向问题的解决思路。

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这本练习册对于初学 **Visual Basic** 编程的读者来说,简直是一剂强心针。我记得我刚开始接触编程时,那种面对空白屏幕的茫然感,光看理论书总觉得隔着一层纱。这本书的编排设计非常贴合实践需求,它不像纯理论教材那样高高在上,而是非常接地气地把每个知识点都转化成了可以动手操作的案例。比如,当我学习了控件的属性和事件后,立刻就能在习题中找到对应的练习,去构建一个简单的计算器或者信息输入界面。这种即学即练的模式,极大地增强了我的学习动力和成就感。 而且,这些习题的梯度设计也十分合理。从最基础的变量声明、流程控制,到后面涉及的模块化编程和简单的文件操作,每一步的难度提升都恰到好处。我特别欣赏它在每一章末尾设置的综合性项目,这些项目往往需要你串联起前面所有的知识点才能完成,这对于培养系统性的编程思维至关重要。那些细微的提示和调试技巧,虽然不直接给出完整的代码答案,但足够引导我跳出思维的死胡同。对于那些自学VB的朋友来说,这本书简直是夜空中最亮的星,它让你不再只是停留在“知道”某个概念的层面,而是真正学会了“如何使用”它来解决实际问题。我用了它之后,对VB的掌握程度可以说是突飞猛进,那种从迷茫到清晰的转变,是看再多视频教程都难以比拟的。

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与其他市面上流行的、侧重于快速构建商业应用的教程相比,这本《实验与习题集》显得尤为珍贵,因为它着重培养的是编程的“匠人精神”。它不满足于让你做出一个“能跑起来”的程序,而是要求你做出一个“结构清晰、逻辑严密、易于维护”的程序。我记得有一次在做一个涉及到循环嵌套的练习时,我最初的代码效率很低,程序运行缓慢。是书中的一些设计思路点拨了我,让我意识到可以通过优化循环的条件判断来大幅提高效率。 这种对代码质量的强调,贯穿于每一个实验的设计之中。它潜移默化地教会我们如何进行代码重构,如何使用更简洁的逻辑表达复杂的流程。对于任何想要成为一名合格软件开发者的读者来说,早期建立这种对代码质量的敏感度,比后期去弥补坏习惯要有效得多。这本书就像一位严厉的武术教练,它不会给你一招鲜吃遍天的秘籍,而是会通过无数次的基础功训练,让你把每一个动作都做到位,最终形成扎实的内功。阅读它,更像是一场对编程思维的系统性“拉练”。

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这本书的配套资源和自我检验机制做得相当到位,这对于自学者而言是至关重要的“安全网”。我指的不仅仅是题目本身,还有它隐含的“自我评估点”。很多习题的描述,本身就设定了明确的成功标准,你不用等到做完整个章节才能知道自己是否掌握了。例如,某个练习要求你实现一个带滚动条的文本框,当你成功实现后,滚动条的反应是否平滑、边界是否处理得当,这些都是即时的反馈。这种高频次的即时反馈,避免了知识点的积累性错误。 此外,这本书在高级部分对于数据库连接(如果涉及的话,我记得有相关的练习)和API调用的介绍,虽然可能没有现代框架那么复杂,但其讲解的原理是极其扎实的。它教会你如何与外部系统进行数据交换,如何理解内存管理的基本概念。这些“底层”的知识,是未来转向任何新语言时都无法替代的财富。它提供的不仅仅是代码模板,更是一种“构建系统”的底层思维框架。对于那些希望把VB学得比一般人更深层次的读者来说,这本书无疑是值得反复研读的宝典。

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