Python可以这样学

出版者:清华大学出版社

作者:董付国

页数:0

出版时间:2017-2

价格:69.00

装帧:平装

isbn号码:9787302456469

具体描述

全书共分16章，对Python内部工作原理进行了一定深度的剖析，99%以上的案例代码使用Python 3.5.1实现，也适用于Python 3.4.x（除少数几个新特性之外）和*版本Python 3.5.2以及Python 3.6.0，极个别案例使用Python 2.7.11实现（同样适用于其他版本Python 2.7.x，包括*的Python2.7.12），适当介绍了Python代码优化、系统编程和安全编程的有关知识，满足不同层次读者的需要。另外，书中通过小提示、小技巧、注意拓展知识等形式介绍了更多的内容，全部内容远比章节目录所显示的要多，需要认真阅读才能真正领会其中的奥妙。本书适合作为Python程序员的开发指南，也可以作为高等院校计算机专业、软件工程专业等专业的Python教材，还可以作为Python爱好者的指导用书。

作者简介

董付国 副教授。自2000年参加工作以来，先后讲授过汇编语言、C/C /C#、Java和Python等多门编程语言，以及计算机组成原理、计算机网络、数据库原理、数据结构、操作系统、计算机安全、网络安全、计算机图形学、数字图像处理、游戏策划等多门课程，出版《Python程序设计》、《Python程序设计基础》、《Python程序设计（第2版）》系列教材，开发过多套涉及不同领域的管理系统，在国内外高水平学术期刊与会议上发表论文40余篇，其中近30篇被EI检索。学习工作之余*的爱好是打太极拳。

目录信息

第1章Python基础1
1.1Python是一种什么样的语言1
1.2Python开发环境2
1.2.1百家争鸣的繁荣景象2
1.2.2IDLE简单使用6
1.3变量、运算符与表达式9
1.3.1Python变量与内置数据类型9
1.3.2常用内置函数15
1.3.3运算符与表达式21
1.3.4人机对话基本接口25
1.4模块安装与使用28
1.4.1安装Python扩展库28
1.4.2模块导入与使用30
1.4.3编写自己的模块和包32
第2章Python序列35
2.1列表与列表推导式36
2.1.1列表创建与删除36
2.1.2列表常用方法38
2.1.3列表推导式46
2.1.4切片50
2.2元组与生成器推导式54
2.2.1元组54
2.2.2生成器推导式55
2.3字典57
2.3.1字典创建和元素添加、修改与删除57
2.3.2访问字典对象的数据59
2.3.3案例精选61
2.4集合63[1]〖2〗Python可以这样学[1]目录〖2〗2.4.1集合基础知识63
2.4.2集合操作与运算64
2.4.3案例精选67
2.5序列解包69
第3章程序控制结构与函数设计71
3.1选择结构71
3.1.1条件表达式71
3.1.2选择结构的几种形式73
3.1.3案例精选79
3.2循环结构82
3.2.1for循环与while循环的基本语法82
3.2.2break与continue语句83
3.2.3循环代码优化技巧84
3.2.4案例精选86
3.3函数设计与使用90
3.3.1基本语法91
3.3.2函数参数不得不说的几件事94
3.3.3变量作用域99
3.3.4lambda表达式102
3.3.5案例精选104
第4章面向对象程序设计122
4.1基础知识122
4.1.1类的定义与使用122
4.1.2私有成员与公有成员123
4.1.3数据成员125
4.1.4方法126
4.1.5属性129
4.1.6继承131
4.1.7特殊方法与运算符重载134
4.2案例精选135
4.2.1自定义数组135
4.2.2自定义矩阵141
4.2.3自定义队列147
4.2.4自定义栈151
4.2.5自定义二叉树154
4.2.6自定义有向图157
4.2.7自定义集合158
第5章字符串与正则表达式165
5.1字符串165
5.1.1字符串格式化的两种形式168
5.1.2字符串常用方法171
5.1.3案例精选186
5.2正则表达式190
5.2.1正则表达式语法与子模式扩展语法190
5.2.2re模块方法与正则表达式对象193
5.2.3案例精选199
第6章文件与文件夹操作206
6.1文件对象常用方法与属性207
6.2文本文件操作案例精选209
6.3二进制文件操作案例精选217
6.3.1使用pickle模块读写二进制文件217
6.3.2使用struct模块读写二进制文件219
6.3.3使用shelve模块操作二进制文件220
6.3.4使用marshal模块操作二进制文件220
6.4文件与文件夹操作221
6.4.1标准库os、os.path与shutil简介221
6.4.2案例精选227
第7章异常处理结构、代码测试与调试252
7.1异常处理结构252
7.1.1异常是什么252
7.1.2Python内置异常类层次结构254
7.1.3常见异常处理结构形式255
7.2代码测试262
7.2.1doctest263
7.2.2单元测试264
7.3代码调试270
7.3.1使用IDLE调试270
7.3.2使用pdb调试273
阶段性寄语278
第8章数据库应用开发279
8.1使用Python操作SQLite数据库279
8.1.1Connection对象280
8.1.2Cursor对象281
8.1.3Row对象284
8.2使用Python操作其他关系型数据库285
8.2.1操作Access数据库285
8.2.2操作MS SQL Server数据库286
8.2.3操作MySQL数据库288
8.3操作MongoDB数据库290
第9章网络应用开发293
9.1计算机网络基础知识293
9.2Socket编程295
9.2.1UDP编程296
9.2.2TCP编程298
9.2.3网络嗅探器300
9.2.4多进程端口扫描器302
9.2.5代理服务器端口映射功能的实现305
9.2.6自己编写FTP通信软件308
9.3域名解析与网页爬虫313
9.3.1网页内容读取与域名分析313
9.3.2网页爬虫315
9.3.3scrapy框架316
9.3.4BeautifulSoup4318
9.4网站开发323
9.4.1使用IIS运行Python CGI程序323
9.4.2Python在ASP.NET中的应用325
9.4.3Flask框架简单应用327
9.4.4django框架简单应用328
第10章多线程与多进程333
10.1多线程编程334
10.1.1线程创建与管理336
10.1.2线程同步技术339
10.2多进程编程346
10.2.1进程创建与管理347
10.2.2进程间数据交换347
10.2.3进程同步技术350
第11章大数据处理351
11.1大数据简介351
11.2MapReduce框架352
11.3Spark应用开发356
第12章图形编程与图像处理361
12.1图形编程361
12.1.1绘制三维图形361
12.1.2绘制三次贝塞尔曲线364
12.1.3纹理映射365
12.1.4响应键盘事件368
12.1.5光照模型369
12.2图像处理372
12.2.1pillow模块基本用法372
12.2.2计算椭圆中心375
12.2.3动态生成比例分配图376
12.2.4生成验证码图片377
12.2.5gif动态图像分离与生成379
12.2.6材质贴图380
12.2.7图像融合381
12.2.8棋盘纹理生成383
第13章数据分析与科学计算可视化384
13.1扩展库numpy简介384
13.2科学计算扩展库scipy393
13.2.1数学、物理常用常数与单位模块constants394
13.2.2特殊函数模块special395
13.2.3信号处理模块signal395
13.2.4图像处理模块ndimage397
13.3扩展库pandas简介401
13.4统计分析标准库statistics用法简介405
13.5matplotlib407
13.5.1绘制正弦曲线408
13.5.2绘制散点图408
13.5.3绘制饼状图410
13.5.4绘制带有中文标签和图例的图410
13.5.5绘制图例标签中带有公式的图411
13.5.6使用pyplot绘制，多个图形单独显示412
13.5.7绘制三维参数曲线413
13.5.8绘制三维图形414
13.5.9使用指令绘制自定义图形416
13.5.10在tkinter中使用matplotlib417
13.5.11使用matplotlib提供的组件实现交互式图形显示419
13.5.12根据实时数据动态更新图形421
13.5.13使用Slider组件调整曲线参数422
第14章密码学编程425
14.1经典密码算法425
14.1.1恺撒密码算法425
14.1.2维吉尼亚密码427
14.1.3换位密码算法428
14.2安全哈希算法429
14.3对称密钥密码算法DES和AES432
14.4非对称密钥密码算法RSA与数字签名算法DSA433
14.4.1RSA433
14.4.2DSA435
第15章tkinter编程精彩案例436
15.1用户登录界面436
15.2选择类组件应用438
15.3简单文本编辑器441
15.4简单画图程序445
15.5电子时钟449
15.6简单动画451
15.7多窗口编程454
15.8屏幕任意区域截图456
15.9音乐播放器458
15.10远程桌面监控系统462
第16章课堂教学管理系统设计与实现466
16.1功能简介466
16.1.1教师端功能466
16.1.2学生端功能467
16.2数据库设计468
16.3系统总框架与通用功能设计469
16.4数据导入功能473
16.4.1学生名单导入473
16.4.2题库导入473
16.5点名与加分功能475
16.5.1在线点名475
16.5.2离线点名与加分477
16.6随机提问功能480
16.7在线收作业功能482
16.7.1学生端482
16.7.2教师端483
16.8在线自测与在线考试功能485
16.8.1学生端486
16.8.2教师端488
16.9信息查看功能490
16.10数据导出功能492
16.11其他辅助功能493
16.11.1防作弊功能493
16.11.2服务器自动发现功能493
16.11.3Word版试卷生成功能494
结束语496
附录A本书中例题清单497
附录B本书中插图清单503
附录C本书中表格清单507
附录D本书中拓展知识摘要清单508
参考文献513
· · · · · · (收起)

用户评价

当我翻开这本书的时候，我并没有把它当作一本单纯的“学习书籍”来看待，而是把它当作一本“编程实践指南”。它给我的感觉非常不同于那些纸上谈兵的教材，而是更加注重“动手”和“应用”。书中的每一个章节，似乎都在引导我去思考“我可以用Python来做什么？”。它从最基础的变量和数据类型开始，但很快就转向了更实际的应用，比如如何用Python来解决一些日常生活中遇到的问题，或者如何利用Python来分析一些数据。我尤其喜欢书中关于“解决问题”的导向性。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是它告诉你“为什么这么做”，以及“这样做的目的是什么”。例如，在讲解列表推导式的时候，它并没有简单地给出语法，而是先描述了一个场景，比如需要从一个列表中筛选出符合特定条件的元素，然后展示了用for循环如何实现，最后再引出列表推导式，说明了它的简洁和高效。这种“情景驱动”的学习方式，让我觉得非常有代入感，也更容易理解知识点。此外，书中还提供了一些小项目，比如一个简单的猜数字游戏，一个简单的命令行计算器等等，这些项目让我能够将学到的知识融会贯通，并且在实践中发现自己的不足，然后及时地去巩固和学习。这本书让我对编程的看法发生了很大的改变，它不仅仅是代码的堆砌，更是一种解决问题、创造价值的工具，而Python，就是实现这一切的强大引擎。

我一直对自动化办公抱有浓厚的兴趣，因为我每天都需要处理大量的重复性工作，比如整理文件、填写表格、发送邮件等等。偶然的机会，我看到这本书，它承诺可以教你如何用Python来自动化这些繁琐的任务，这让我非常心动。收到书后，我迫不及待地开始阅读，而它并没有让我失望。书中关于文件操作的讲解，是我最感兴趣的部分。它详细介绍了如何使用Python来批量重命名文件、复制粘贴文件、删除文件，甚至可以根据文件内容来对文件进行分类和整理。这些操作我之前都需要手动完成，费时费力，而现在，我只需要写几行Python代码，就可以瞬间完成，这对我来说简直是革命性的改变。此外，书中关于使用Python来自动化Excel表格的操作，也让我大开眼界。我之前总是需要手动在Excel中进行各种数据录入和公式计算，而现在，我只需要用Python来读取Excel文件，进行数据处理，然后将结果写回Excel，这大大节省了我的时间。书中还涉及了如何使用Python来发送邮件和处理日程安排，这些功能也让我能够更高效地管理我的工作和生活。总的来说，这本书为我提供了一套非常实用的Python自动化办公解决方案，它让我能够摆脱重复性劳动的束缚，将更多的时间和精力投入到更有创造性的工作中。我非常推荐这本书给所有想提高工作效率的朋友们。

我是一名在校大学生，之前在学校课程中接触过一些编程知识，但总感觉零散且缺乏系统性。偶然间朋友推荐了这本书，说它在入门Python方面做得非常出色，于是我抱着试试看的心态购入。拿到书后，首先吸引我的是它的排版设计，清晰的章节划分和恰到好处的代码示例，让阅读体验非常舒适。书中对于Python的核心概念，比如面向对象编程的思想，讲解得尤为深入。我之前对类和对象的理解一直停留在模糊的概念层面，但这本书通过一系列精心设计的例子，让我清晰地理解了如何创建类、实例化对象，以及继承、封装、多态这些重要的面向对象特性是如何在Python中实现的。其中关于类继承的讲解，让我茅塞顿开，我学会了如何通过继承来复用代码，并且如何通过重写方法来实现多态，这对于我将来学习更复杂的框架和库非常有帮助。此外，书中对异常处理的讨论也让我受益匪浅。我之前写程序时，常常会忽略错误处理，导致程序在遇到意外情况时崩溃。这本书教会了我如何使用try-except块来优雅地处理各种异常，让我的程序更加健壮和稳定。我特别欣赏书中在讲解每个知识点时，都会先给出理论的解释，然后紧接着提供一个具体的代码示例，并对代码的每一部分进行详细的分析，这样就确保了我们不仅仅是“知道”，而是真正“理解”。这本书无疑为我打下了坚实的Python基础，为我未来在计算机科学领域的深入学习和实践铺平了道路，我感到非常庆幸能够接触到这样一本优秀的书籍。

说实话，我之前对编程一直是个外行，感觉那是程序员才能玩转的东西，离我生活很远。但自从我开始学习Python，并且找到了这本书，我才发现原来编程也可以这么有趣，这么有意思！这本书的语言风格非常亲切，就像一位朋友在和我聊天一样，一点点地教我什么是编程，什么是Python。它不会用那些让人头晕的专业术语，而是用通俗易懂的方式解释每一个概念。我特别喜欢书里关于数据结构的部分，比如列表、元组、字典，它用了很多生活中的例子来解释它们之间的区别和联系，让我很快就理解了如何使用这些工具来组织和存储信息。最让我惊喜的是，书中还涉及到了简单的GUI编程，让我能够用Python创建一个简单的窗口程序，这真的让我充满了成就感，感觉自己也能创造一些东西出来。书中的代码都很短小精悍，而且功能性很强，让我觉得Python的效率真的很高。我之前以为写一个程序需要很多很多的步骤，看了这本书之后才知道，很多事情用Python几行代码就能搞定，这让我对编程的看法完全改变了。这本书真的让我体会到了学习编程的乐趣，它不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的启蒙。我非常感谢这本书，让我能够跨越对编程的恐惧，并且享受这个学习的过程。

这本书真的是我近期遇到的宝藏，尤其是对于我这种编程初学者来说。我之前也尝试过其他语言，比如Java，但总是觉得概念太多，代码写起来也比较冗长，容易让人望而却步。Python则完全不同，它的语法简洁明了，读起来就像在读英文句子一样，这点真的太吸引人了。这本书从最基础的环境搭建开始，一点点地引导我入门，让我能够快速地建立起对编程的基本概念的理解。比如，书里对变量、数据类型、运算符的解释就非常透彻，举的例子也很贴近生活，让我能够很快地理解这些抽象的概念是如何在实际代码中运作的。而且，书中并没有急于展示复杂的技巧，而是循序渐进，确保读者能够扎实地掌握每一个知识点。我特别喜欢书里关于函数的部分，它把函数的概念讲得非常生动，让我明白函数不仅能减少代码的重复，还能让代码结构更清晰，更易于维护。还有那个关于列表和字典的章节，简直是我的救星，我之前写代码时经常因为数据结构不清晰而头疼，这本书让我豁然开朗，现在我能更有效地组织和处理数据了。总而言之，如果你也和我一样，想找一本能够真正帮助你入门Python的书，这本书绝对是值得你花时间和金钱去投资的。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位耐心的导师，一步一步地引导你踏入编程的奇妙世界，让你在学习过程中充满成就感。

作为一名需要不断学习新技术的在职开发者，我总是寻找能够高效学习新知识的途径。这本书在Python的学习方面，给我提供了一个非常好的切入点。它不仅仅关注Python的语法本身，更重要的是，它会讲解如何利用Python去解决实际问题。例如，书中关于网络爬虫的部分，详细介绍了如何使用Requests和BeautifulSoup库来抓取网页数据，并对抓取到的数据进行初步处理。这对我来说非常实用，因为我经常需要从互联网上收集信息来进行分析。书中的代码示例都非常规范，并且附有详细的注释，让我能够轻松地理解每一行代码的作用。我特别喜欢书中关于异常处理和日志记录的部分，这对于编写健壮和可维护的程序至关重要。它教我如何预见和处理程序运行时可能出现的错误，并如何记录程序的运行状态，这在调试和排查问题时非常有用。此外，书中还对一些常用的Python库，如NumPy和Matplotlib进行了介绍，虽然只是初步的了解，但也足够让我看到Python在数据科学领域的巨大潜力。这本书的优点在于，它能够让你在掌握Python基础的同时，快速地将其应用于实际开发场景，而不是仅仅停留在理论层面。它为我提供了一个坚实的基础，让我可以继续深入探索Python的更多高级应用。

我是一个零基础的编程爱好者，之前一直对编程充满了好奇，但又担心自己学不会。朋友们都说Python是入门编程的绝佳选择，但市面上关于Python的书籍实在太多了，我也不知道该怎么选。最终，我选择了这本书，事实证明我的选择非常正确。这本书的内容编排非常科学，从最基础的环境配置讲起，一步一步地引导读者建立起编程的思维。我之前特别害怕那些复杂的数学公式或者晦涩难懂的理论，但这本书完全没有这个问题，它用非常生动形象的比喻来解释各种概念，比如将变量比作一个“容器”，将函数比作一个“小助手”，这些都让我觉得编程变得亲切起来。书中对流程控制语句，如if-else、for循环、while循环的讲解，更是让我彻底理解了如何控制程序的执行逻辑。我印象最深的是书里关于列表推导式和生成器的介绍，这两种写法简洁而强大，能够极大地提高代码的效率和可读性，让我觉得Python真的是一门“优雅”的语言。此外，书中还提供了很多实用的练习题，每完成一道题，都让我感到非常有成就感，也加深了我对知识点的理解。这本书不仅仅是教我写代码，更重要的是它帮助我培养了一种解决问题的思路和逻辑能力，这是我认为最宝贵的收获。我非常推荐这本书给所有和我一样的编程小白，它会让你对编程重拾信心，并且享受编程带来的乐趣。

作为一名已经工作多年的IT从业者，虽然接触过多种编程语言，但近年来Python的火热程度以及其在数据科学、人工智能等领域的广泛应用，让我觉得有必要系统地学习一下。这本书并没有因为我的基础而让我觉得枯燥，反而让我看到了Python的独特魅力和强大的能力。书中对于Python in action的部分，比如利用Python进行文件操作、网络编程以及数据库交互的讲解，都非常实用。我之前在工作中需要处理大量的文件，并且需要频繁地与数据库打交道，这本书提供的Python解决方案，比我之前手动操作或者使用其他工具效率高了很多。特别是关于文件操作的部分，书中详细介绍了如何读写各种格式的文件，如CSV、JSON等，并且提供了简洁高效的代码实现，让我能够轻松地自动化处理这些繁琐的任务。而且，书中还涉及了如何使用Python库来完成更复杂的任务，比如数据分析库Pandas的入门介绍，虽然只是初步的讲解，但已经足够让我领略到其强大的数据处理能力。此外，书中对于Python的模块化编程和包管理也有深入的探讨，这对于我来说非常重要，因为它能帮助我更好地组织和管理我的项目代码，提高开发效率和代码的可维护性。总的来说，这本书的内容深度和广度都恰到好处，既能帮助新手快速上手，也能让有经验的开发者从中获得新的启发和更深入的理解，是一本非常值得推荐的技术书籍，它为我打开了Python世界的另一扇大门。

作为一名对人工智能和机器学习领域充满好奇的学习者，我知道Python是这个领域不可或缺的工具。因此，我一直在寻找一本能够帮助我系统地学习Python，并且能够顺利过渡到AI学习的书籍。这本书给了我非常大的惊喜。它不仅仅是基础的Python语法讲解，更重要的是，它在讲解过程中，巧妙地融入了大量与数据科学和机器学习相关的概念。例如，在讲解NumPy库时，它不仅仅是介绍数组的操作，还从向量化计算的角度解释了它为何能够显著提高计算效率，这对于理解后续的机器学习算法至关重要。在讲解Pandas库时，它也不仅仅是数据处理，还展示了如何利用Pandas进行特征工程，这是机器学习中非常关键的一步。书中对Matplotlib和Seaborn的讲解，也让我看到了如何将数据可视化与模型评估和解释相结合。我最欣赏的是，这本书在讲解完Python基础后，还专门辟出了章节来介绍一些入门级的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归等，并展示了如何利用Scikit-learn库来实现它们。虽然这些内容只是初步的介绍，但它已经让我感受到了AI的魅力，并为我后续深入学习打下了坚实的基础。这本书就像一座桥梁，将Python的编程技能与人工智能的前沿领域紧密地连接起来，让我能够更自信、更有目标地去探索这个令人兴奋的领域。

作为一名需要频繁处理数据并进行分析的研究人员，Python在我工作中扮演着越来越重要的角色。这本书为我提供了对Python及其生态系统一个非常全面且深入的理解。它不仅仅是教我Python语法，更是引导我如何运用Python来解决我工作中遇到的实际问题。书中关于数据处理的章节，详细介绍了Pandas库的各种用法，从数据的导入导出、清洗、转换，到数据聚合、分组、合并，都进行了非常系统和详尽的讲解。我尤其欣赏书中对于各种数据分析场景的案例解析，它让我能够快速地将书中的知识应用到我的研究中，例如如何使用Pandas读取CSV文件，然后进行数据清洗和筛选，最后进行统计分析。此外，书中对于Matplotlib和Seaborn这两个可视化库的介绍，也让我受益匪浅。我之前做数据分析报告时，总是觉得图表不够美观，不够直观，这本书提供的可视化技巧，让我能够创建出更具说服力和美观的数据图表，极大地提升了我的工作效率和报告质量。而且，书中还涉及了一些关于数据科学和机器学习的基础知识，这对我未来深入学习这些领域打下了坚实的基础。这本书不仅仅是一本Python的教程，更像是一个数据科学的入门指南，它帮助我将Python技能与我的专业领域完美结合，为我的研究工作注入了新的活力。

已刷完，重点看前面部分基础知识，后面的挑着感兴趣的领域看。前面基础知识讲得不够系统，如果不是刷过别的python书的话单靠本书不一定能吃透。后半应用领域讲得较散，既不系统也不详细，类似题库

写的有点精简，适合当手册，但是不适合初学者，总体不错

写的有点精简，适合当手册，但是不适合初学者，总体不错

前半部分基础知识不错，举例也多；后半部分应用就比较浅也比较杂，仅作为了解，需要深入的话还是要阅读其他书籍

2018.01参加了作者的培训。 比较了多本Python 的教材，篇章结构大致如下：万丈高楼平地起，从一块块砖头逐步展开。 这本书： 基础部分：从对象类型开始，到程序控制结构，到函数设计与编程，到异常处理和调试。这是内功部分，需要打好基础。当听了些课以后，发现内功是最重要的。 应用领域：利用各种标准库和扩展库开发各领域的应用程序。展现内功。 正在用学习强国APP ，上面有一些相关视频。又，网易也有公开课。 针对研究问题，结合起来看，效果较好。