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☆☆☆☆☆

出版者:Jones & Bartlett Learning

作者:Bradley N. Miller

出品人:

页数:492

译者:

出版时间:2008-9-5

价格:USD 154.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780763746025

丛书系列:

图书标签:

python
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Python
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具体描述

A user-friendly, object-oriented language, Python is quickly becoming the favorite introductory programming language among students and instructors. Many find Python to be a more lucid language than Java but with much of the functionality and therefore the ideal first language for those entering the world of Computer Science. Python Programming in Context is a clear, accessible introduction to the fundamental programming and problem solving concepts necessary for students at this level. The authors carefully build upon the many important computer science concepts and problem solving techniques throughout the text and offer relevant, real-world examples and exercises to reinforce key material. Programming skills throughout the text are linked to applied areas such as Image Processing, Cryptography, Astronomy, Music, the Internet, and Bioinformatics, giving students a well rounded look of its capabilities.

Python 程序设计：概念与实践引言在当今数字时代，编程语言已成为构建现代世界不可或缺的基石。它们是驱动创新、自动化流程、分析海量数据以及创造引人入胜的数字体验的强大工具。在众多编程语言中，Python 以其简洁的语法、易读的代码以及广泛的应用领域，脱颖而出，成为初学者和资深开发者都青睐的首选。本书《Python 程序设计：概念与实践》旨在为您提供一个全面而深入的 Python 学习体验。我们不局限于罗列语法和函数，而是更侧重于理解 Python 的核心概念，以及如何在实际应用场景中有效地运用这些概念。本书将带领您逐步掌握 Python 的基础知识，并深入探索其高级特性，使您能够自信地应对各种编程挑战。第一部分：Python 的基石第一章：编程的起点——认识 Python 什么是编程？我们将从最基本的层面出发，解释编程的本质，以及它在现代社会中的重要性。您将理解编程不仅仅是编写代码，更是解决问题、设计系统、以及实现创意的过程。 Python 的魅力所在：为什么选择 Python？我们将探讨 Python 语言的优势，例如其易学易用的语法、庞大的标准库、活跃的社区支持以及跨平台的兼容性。您将了解到 Python 如何成为数据科学、机器学习、Web 开发、自动化脚本等众多领域的首选语言。搭建您的第一个开发环境：理论的学习离不开实践。本章将指导您完成 Python 的安装过程，并介绍常用的集成开发环境（IDE）和文本编辑器。您将亲手编写并运行您的第一个 Python 程序，体验编程带来的成就感。 Python 的核心哲学：理解 Python 的设计理念，例如“显式优于隐式”、“简单优于复杂”等，将有助于您写出更具可读性和维护性的代码。第二章：数据与变量——编程的血液基本数据类型：您将深入了解 Python 中最基本的数据类型，包括整数（integers）、浮点数（floats）、字符串（strings）以及布尔值（booleans）。我们将通过丰富的示例，展示每种数据类型的特点、操作方法以及它们在实际编程中的应用。变量的声明与赋值：变量是存储数据的容器。本章将详细介绍如何在 Python 中声明和赋值变量，理解变量的命名规则，以及变量在程序执行过程中的生命周期。数据类型转换：在实际编程中，经常需要将一种数据类型转换为另一种。我们将学习如何进行显式和隐式的数据类型转换，并理解在转换过程中可能遇到的潜在问题。运算符的奥秘：算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符……这些运算符是进行数据操作和逻辑判断的关键。您将掌握各种运算符的用法，并学习如何组合使用它们来构建复杂的表达式。字符串的进阶操作：字符串不仅仅是文本。本章将深入探讨字符串的切片、拼接、格式化、以及各种内置的字符串方法，使您能够灵活地处理文本信息。第三章：流程控制——程序的灵魂条件判断：if、elif、else：程序需要根据不同的条件做出不同的决策。您将学习如何使用 `if`、`elif` 和 `else` 语句来控制程序的执行流程，实现条件分支。循环结构：for 和 while：重复执行相同的任务是编程中常见的需求。本章将详细介绍 `for` 循环和 `while` 循环，学习如何使用它们来遍历序列、重复执行代码块，并理解它们各自的适用场景。循环的控制：break 和 continue：在循环过程中，有时需要提前结束循环或跳过当前迭代。您将学习如何使用 `break` 和 `continue` 语句来精确控制循环的行为。嵌套的智慧：嵌套的条件语句和循环结构能够实现更复杂的逻辑。本章将引导您理解如何构建和调试嵌套的流程控制语句。逻辑思维的锻炼：通过大量的练习题，您将不断锻炼自己的逻辑思维能力，学会如何将实际问题转化为程序能够理解的逻辑步骤。第四章：数据结构的艺术——组织与管理列表（Lists）：有序的集合：列表是 Python 中最常用的数据结构之一。您将学习如何创建、访问、修改列表，以及列表的各种内置方法，如添加、删除、排序等。元组（Tuples）：不可变的序列：元组与列表类似，但其内容一旦创建便不可更改。本章将介绍元组的创建、访问方式，以及其在特定场景下的应用，例如作为函数返回值或字典的键。字典（Dictionaries）：键值对的映射：字典是一种无序的键值对集合，提供了快速查找数据的能力。您将学习如何创建、访问、修改字典，以及字典的各种常用操作。集合（Sets）：无重复元素的集合：集合用于存储不重复的元素，并提供了集合运算（如并集、交集、差集）的功能。本章将介绍集合的创建、操作以及其在数据去重和集合逻辑运算中的应用。数据结构的组合与应用：本章将通过实例展示如何组合使用不同的数据结构来解决更复杂的问题，例如使用列表嵌套字典来表示表格数据。第二部分：Python 的进阶之旅第五章：函数——代码的模块化与复用定义和调用函数：函数是实现代码模块化和复用的基本单元。您将学习如何使用 `def` 关键字定义自己的函数，以及如何通过函数名调用它们。参数与返回值：函数可以接受参数来接收输入，并返回结果。本章将深入探讨位置参数、关键字参数、默认参数以及可变参数，并理解返回值的概念。作用域与命名空间：理解变量的作用域（局部作用域和全局作用域）以及命名空间的概念，是编写清晰、无冲突代码的关键。递归函数：递归是一种强大的解决问题的方法，它允许函数调用自身。本章将介绍递归的原理，并通过实例展示其在解决某些问题时的优雅之处。 Lambda 函数：匿名函数的魅力： Lambda 函数是一种简洁的单行函数。您将学习如何使用 Lambda 函数来创建小型、一次性使用的函数，并将其与高阶函数结合使用。第六章：模块与包——组织大型项目模块的概念与导入：模块是将相关的代码组织在一起的文件。本章将介绍如何创建自己的模块，以及如何使用 `import` 语句将模块中的函数和变量导入到您的程序中。 Python 的标准库： Python 拥有丰富的标准库，提供了各种内置模块，例如用于数学运算的 `math` 模块、用于处理日期的 `datetime` 模块、用于生成随机数的 `random` 模块等。您将学习如何使用这些强大的标准库来简化您的编程工作。包的管理与使用：当项目规模不断扩大时，包（package）就成为组织模块的有效方式。本章将介绍包的结构，以及如何创建和使用自己的包。第三方库的安装与管理： Python 社区贡献了大量的第三方库，它们可以极大地扩展 Python 的功能。您将学习如何使用 `pip` 工具来安装和管理这些第三方库。第七章：面向对象编程（OOP）——构建更强大的程序类与对象：面向对象编程的核心是类（class）和对象（object）。本章将解释类是对象的蓝图，而对象是类的实例。类的定义与实例化：您将学习如何使用 `class` 关键字定义类，并在类中定义属性（数据）和方法（函数）。然后，您将学习如何创建类的实例（对象）。封装、继承与多态：这三个是面向对象编程的支柱。封装：将数据和操作数据的方法封装在一起，提高代码的安全性和可维护性。继承：允许一个类（子类）继承另一个类（父类）的属性和方法，实现代码的重用。多态：允许不同类的对象以各自的方式响应相同的消息，增强程序的灵活性。特殊方法（Dunder Methods）： Python 中的特殊方法，以双下划线开头和结尾（如 `__init__`, `__str__`），提供了自定义对象行为的能力。您将学习如何使用这些方法来定制类的行为。 OOP 的实际应用：通过具体的案例，您将理解面向对象编程如何帮助您构建更具可扩展性、可维护性和可重用性的复杂应用程序。第八章：文件操作——与外部世界交互文件的打开与关闭：学习如何使用 `open()` 函数打开文件，并理解不同的文件模式（如读取、写入、追加）。同时，您将掌握正确关闭文件的重要性。文件的读写操作：本章将介绍如何读取文件的内容（逐行读取、一次性读取）以及如何向文件写入数据。文件的处理方式：理解文本文件和二进制文件的区别，以及针对不同文件类型进行处理的方法。 `with` 语句的优势： `with` 语句能够确保文件在操作完成后被自动关闭，从而避免资源泄露。您将学习如何有效地使用 `with` 语句。文件路径与目录操作：学习如何处理文件路径，以及如何使用 `os` 模块进行目录的创建、删除、遍历等操作。第三部分：Python 的广泛应用与实践第九章：异常处理——构建健壮的程序什么是异常？程序在运行过程中可能出现各种错误，这些错误被称为异常。理解异常的产生原因至关重要。 `try-except` 块：本章将介绍如何使用 `try-except` 块来捕获和处理程序中可能发生的异常，从而避免程序崩溃。多种异常的处理：您将学习如何捕获特定类型的异常，以及如何使用 `else` 和 `finally` 子句来执行异常发生时的额外逻辑。主动抛出异常：在某些情况下，您可能需要主动抛出异常来指示程序出现了特定错误。本章将介绍如何使用 `raise` 语句。编写容错性强的代码：通过掌握异常处理技术，您将能够编写出更加健壮、更能应对各种意外情况的程序。第十章：数据可视化——让数据说话为什么需要数据可视化？直观地展示数据能够帮助我们更好地理解和分析信息。 Matplotlib 库： Matplotlib 是 Python 中最流行的数据可视化库之一。本章将介绍如何使用 Matplotlib 创建各种图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。 Seaborn 库： Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，能够创建更具美感和统计学意义的图表。理解图表的要素：学习如何添加标题、标签、图例，以及如何调整图表的样式，使之更具可读性。数据分析的辅助工具：数据可视化是数据分析过程中不可或缺的一环，它能够帮助我们发现数据中的模式、趋势和异常。第十一章：Web 开发基础——构建动态网站 HTTP 协议简介：理解 Web 的工作原理，包括客户端、服务器以及 HTTP 请求和响应。 Flask 框架入门： Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，非常适合初学者入门。本章将介绍 Flask 的基本概念，如路由、视图函数、模板渲染等。 HTML 与 CSS 的基础：了解 HTML 和 CSS 是构建 Web 页面的基础语言，能够帮助您更好地理解 Web 开发。构建简单的 Web 应用：通过实例，您将能够构建一个简单的 Web 应用，实现用户交互和信息展示。 Web 开发的进一步探索：本章将为您今后深入学习 Django 等更复杂的 Web 框架打下基础。第十二章：数据科学与机器学习导论数据科学的核心流程：了解数据收集、数据清洗、数据探索、模型构建和模型评估等数据科学的基本步骤。 NumPy 库：数值计算的利器： NumPy 是 Python 中进行科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象和相关的数学函数。 Pandas 库：数据处理的瑞士军刀： Pandas 提供了 DataFrame 和 Series 等数据结构，使得数据清洗、转换和分析变得更加便捷。机器学习的基本概念：介绍监督学习、无监督学习、回归、分类等基本的机器学习概念。 Scikit-learn 库： Scikit-learn 是一个功能强大的机器学习库，提供了各种常用的机器学习算法。您将学习如何使用 Scikit-learn 来构建简单的机器学习模型。 Python 在数据科学领域的巨大潜力：本章将展示 Python 如何成为数据科学家和机器学习工程师的首选工具。结论《Python 程序设计：概念与实践》为您提供了一个扎实的 Python 编程基础，并引导您探索其在各个领域的广泛应用。我们相信，通过本书的学习，您将不仅掌握 Python 的语法，更能理解其背后的设计思想，培养解决问题的能力，并为您的编程之路奠定坚实的基础。编程是一个不断学习和实践的过程，愿本书成为您探索 Python 世界的得力助手。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**评价五** 我原本以为自己对传统的关系型数据库已经了解得够多了，直到我翻开了这本书的关于事务隔离级别和锁机制的那几章。这本书的作者显然对数据库内核有着深刻的理解，它用清晰的图示和逻辑严谨的文字，解构了MVCC（多版本并发控制）在不同数据库实现中的细微差异，比如PostgreSQL和MySQL InnoDB在快照生成和回滚日志处理上的哲学分野。最让我眼前一亮的是，书中对查询优化器如何解析SQL语句并生成执行计划的全过程进行了步步为营的模拟，展示了索引选择性、连接顺序对查询性能的决定性影响。读完后，我立刻回到我的生产环境，重新审视了几个历史遗留的慢查询，并成功地通过调整一个微妙的WHERE子句，将响应时间缩短了近一半。这是一本真正能提升DBA和后端开发人员核心竞争力的实战宝典。

评分☆☆☆☆☆

**评价一** 我最近翻阅了一本关于数据科学领域的前沿著作，这本书的深度和广度都令我印象深刻。它并没有止步于介绍那些基础的统计学概念，而是深入探讨了如何将复杂的机器学习模型，比如深度神经网络和强化学习算法，有效地应用于实际的商业问题中。作者对每一个算法的数学原理都进行了详尽的推导，这对于那些希望从根本上理解技术内涵的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。书中穿插了大量的实战案例，从金融风控到医疗影像分析，展示了理论如何转化为可操作的解决方案。尤其值得称赞的是，它对数据伦理和模型可解释性（XAI）的讨论，这在当前的AI时代背景下显得尤为重要。阅读这本书的过程，就像进行了一次高强度的智力训练，它不仅传授了工具，更重要的是培养了批判性思考问题的能力，让我对如何构建健壮且负责任的数据驱动系统有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

**评价二** 这本书简直是系统架构师的圣经！我一直为如何设计和部署大规模、高并发的分布式系统而头疼，而这本书提供了一套清晰、可落地的蓝图。它详尽地剖析了微服务架构的优缺点，并花了大量篇幅讲解了服务治理、熔断降级、配置中心以及服务注册与发现的实现机制。我特别欣赏作者对CAP理论的深入剖析，以及如何在一致性和可用性之间做出权衡。书中对Kafka、Redis Cluster等关键组件的底层设计原理讲解得非常透彻，不是那种停留在API调用的层面，而是真正触及到了它们在网络层和存储层是如何工作的。读完后，我立刻尝试着重构了我项目中一个核心模块的通信协议，效果立竿见影。对于想要从“会用”进阶到“精通”中间件和云原生技术的工程师来说，这本书是必备的案头工具书。

评分☆☆☆☆☆

**评价四** 这本书在前端工程化领域无疑是一股清流。它没有追逐最新的框架热点，而是将目光聚焦在了构建健壮、可维护的大型前端应用所必需的底层构建工具和规范上。作者详尽阐述了Webpack 5的Loader、Plugin机制的内部工作原理，并分享了如何利用Babel的AST转换能力来实施更细粒度的代码优化策略。特别是关于TypeScript在企业级项目中的高级类型体操和模块解析策略的探讨，让我对如何利用静态类型系统预防运行时错误有了全新的理解。它不仅仅是告诉你“怎么做”，而是深入解释了“为什么是这样设计”，这对于那些希望设计自己的脚手架工具或构建复杂构建流程的开发者来说，提供了无价的洞察力。这本书的价值在于，它教会你如何驾驭工具链，而不是被工具链所奴役。

评分☆☆☆☆☆

**评价三** 作为一个长期在嵌入式领域摸爬滚打的老兵，我很少能在技术书籍中找到如此细致入微的硬件接口编程指南。这本书聚焦于资源受限环境下的软件优化，它没有大谈特谈那些云端的炫酷技术，而是老老实实地教你如何榨干每一滴CPU周期和每一字节内存。书中对C语言的内存布局、指针运算以及volatile关键字的精确使用场景做了百科全书式的梳理，这对编写可靠的驱动程序至关重要。更吸引我的是，它对实时操作系统（RTOS）的任务调度算法进行了详细对比和性能分析，并辅以STM32平台的实际代码示例。那种直接操作寄存器、感受硬件脉搏的阅读体验，是抽象的面向对象编程永远无法替代的。这本书让我想起了那些年我们如何在汇编代码中寻找性能突破口的激情岁月。

评分☆☆☆☆☆

good introductory book for cs novice

评分☆☆☆☆☆

适合没啥基础的小白

评分☆☆☆☆☆

适合没啥基础的小白

评分☆☆☆☆☆

适合没啥基础的小白

评分☆☆☆☆☆

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