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頁數:155

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出版時間:2009-8

價格:15.00元

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isbn號碼:9787560622736

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機實訓
• 大學教材
• 計算機基礎
• 編程入門
• 實踐教程
• 高等教育
• 信息技術
• 實驗指導
• 代碼示例
• 學習輔導

《編程思維與Python實戰：從入門到精通》 內容梗概： 本書旨在幫助讀者建立起紮實的編程思維，並深入掌握Python語言的核心概念與實用技巧，從而能夠獨立解決實際問題，並為進一步的學習和研究打下堅實基礎。我們不將重點放在理論的堆砌，而是通過大量的實際案例和代碼演練，引導讀者理解“如何思考”一個程序，以及“如何用Python實現”。 第一部分：編程思維的基石 本部分將帶領讀者從零開始，逐步構建起解決問題的計算思維。我們將摒棄枯燥的定義，轉而通過一係列循序漸進的思考訓練，讓讀者在實踐中理解編程的核心邏輯。 問題拆解與抽象化： 任何復雜的問題都可以被拆解成更小的、可管理的部分。我們將學習如何識彆問題的本質，將其抽象成數據和操作，以及如何設計清晰的步驟來解決。例如，我們將以“如何為一間教室安排座位”為例，引導讀者思考如何定義“座位”、“學生”，以及“安排”這個動作，並將其轉化為計算機可以理解的邏輯。 算法設計與流程控製： 算法是解決問題的步驟。我們會介紹幾種基本的算法思想，如順序執行、分支選擇（if-else）、循環迭代（for, while）。我們將通過模擬生活中的常見場景，如“如何煮一碗麵條”或“如何進行一次簡單的商品打摺計算”，來講解這些流程控製結構的重要性。讀者將學會如何用自然語言描述算法，並將其轉化為清晰的計算機指令。 數據結構初步認知： 在編程中，數據需要被有效地組織和存儲。本部分將初步介紹幾種基本的數據結構，如列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）和集閤（Set）。我們將以“管理一個學生名單”或“記錄一個商店的商品信息”等場景為例，說明不同數據結構在存儲和訪問數據時的優劣，以及何時選擇哪種結構。 模塊化與函數思想： 將復雜的任務分解為可重用的函數是提高代碼效率和可讀性的關鍵。我們將學習如何定義自己的函數，如何傳遞參數，以及如何獲取返迴值。通過“計算不同形狀的麵積”或“進行多次相同的數學運算”等例子，讀者將體會到函數帶來的便利性，並學會編寫更加模塊化的代碼。 第二部分：Python語言的核心掌握 在建立瞭初步的編程思維後，我們將深入Python這門強大且易學的語言。本部分將聚焦於Python的語法特性，並結閤豐富的示例，讓讀者能夠快速上手並編寫齣功能性的程序。 Python基礎語法： 變量與數據類型： 學習Python中各種基本數據類型（整數、浮點數、字符串、布爾值）的定義、使用和相互轉換。我們將通過“計算不同單位的長度”或“處理包含特定信息的文本”來鞏固這些概念。 運算符與錶達式： 掌握算術運算符、比較運算符、邏輯運算符以及賦值運算符，並學會如何組閤它們構建復雜的錶達式。我們將通過“實現一個簡單的計算器”或“進行數據篩選”來練習。 流程控製語句： 深入講解`if`、`elif`、`else`條件判斷，以及`for`和`while`循環。我們將通過“猜數字遊戲”、“打印九九乘法錶”或“對數據進行批量處理”等經典案例，讓讀者深刻理解流程控製的應用。 函數詳解： 學習函數的定義、參數傳遞（位置參數、關鍵字參數、默認參數、可變參數）、返迴值、作用域（局部變量與全局變量）。我們將通過“封裝一個日期處理模塊”或“實現一個簡單的文本分析器”來鞏固函數的使用。 Python數據結構深度探索： 列錶（List）的進階應用： 學習列錶的切片、插入、刪除、排序、推導式等高級操作。我們將通過“管理一個待辦事項列錶”或“對一組數據進行統計分析”來展現列錶的強大能力。 元組（Tuple）與不可變性： 理解元組的特性，尤其是在函數返迴多個值和作為字典鍵時的應用。 字典（Dictionary）的高效運用： 學習字典的鍵值對存儲、查找、添加、刪除等操作，以及在數據建模和信息檢索中的重要作用。我們將通過“構建一個簡單的用戶賬戶管理係統”或“解析JSON數據”來體現字典的強大。 集閤（Set）的去重與關係運算： 掌握集閤的自動去重特性，以及並集、交集、差集等運算，在數據清洗和去重場景下極為有用。 文件操作與異常處理： 讀寫文件： 學習如何打開、讀取、寫入文本文件和二進製文件，並掌握文件關閉和上下文管理器（`with open(...)`）的使用。我們將通過“讀取配置文件”、“保存程序運行日誌”或“批量處理數據文件”來展示文件操作的實用性。 異常處理機製： 學習`try-except-finally`結構，用於捕獲和處理程序運行過程中可能齣現的錯誤，使程序更加健壯。我們將通過“處理用戶輸入錯誤”或“應對文件不存在的情況”來演示異常處理的重要性。 第三部分：Python實戰應用進階 在掌握瞭Python的基礎和核心之後，本部分將帶領讀者將所學知識應用於實際項目中，體驗編程的樂趣和價值。 麵嚮對象編程（OOP）初步： 引入類（Class）和對象（Object）的概念，學習如何定義類，包括屬性（Attributes）和方法（Methods）。我們將通過“設計一個簡單的‘汽車’類”或“模擬一個‘銀行賬戶’係統”來讓讀者理解OOP的封裝、繼承和多態思想。 常用庫的探索與應用： 數據處理與分析（以`pandas`為例）： 介紹`pandas`庫的基礎用法，包括DataFrame和Series，學習如何讀取CSV、Excel文件，進行數據篩選、排序、分組、聚閤等操作。我們將通過“分析一個銷售數據集”或“處理一份問捲調查數據”來展示`pandas`在數據科學領域的威力。 數據可視化（以`matplotlib`為例）： 學習使用`matplotlib`繪製各種圖錶，如摺綫圖、柱狀圖、散點圖、餅圖等，將數據以直觀的方式呈現。我們將通過“可視化分析股票價格走勢”或“展示項目進度”來理解數據可視化的重要性。 網絡爬蟲基礎（以`requests`和`BeautifulSoup`為例）： 學習如何使用`requests`庫發送HTTP請求獲取網頁內容，以及如何使用`BeautifulSoup`庫解析HTML，提取所需信息。我們將通過“抓取天氣預報信息”或“爬取博客文章列錶”來體驗網絡爬蟲的魅力（強調閤法閤規使用）。 項目實戰： 構建一個命令行工具： 例如，開發一個簡單的“文件批量重命名工具”，允許用戶指定命名規則和文件類型，批量修改文件名。 開發一個簡單的Web應用（可選，根據讀者基礎）： 簡要介紹Web開發的基本流程，並嘗試使用`Flask`等輕量級框架構建一個簡單的“待辦事項列錶”Web應用。 數據分析實戰項目： 選擇一個公開數據集，例如電影評分數據或電商銷售數據，進行數據清洗、探索性分析，並繪製可視化圖錶，總結數據洞察。 學習目標： 通過本書的學習，讀者將能夠： 1. 獨立分析和解決編程問題： 具備將實際問題轉化為計算機可執行邏輯的能力。 2. 熟練掌握Python核心語法： 能夠編寫齣結構清晰、功能完整的Python程序。 3. 理解並應用基本數據結構和算法： 為解決更復雜的問題打下基礎。 4. 掌握常用的Python庫： 能夠利用現有工具庫快速實現數據處理、分析和可視化等任務。 5. 初步接觸麵嚮對象編程思想： 為未來深入學習軟件開發打下基礎。 6. 培養良好的編程習慣： 包括代碼的可讀性、可維護性以及異常處理等。 本書特色： 強調“為什麼”和“怎麼做”： 不僅講解Python的語法，更注重解釋背後的編程思維和實現原理。 案例驅動： 以大量貼近實際的案例貫穿始終，讓學習過程更加生動有趣。 循序漸進： 從最基礎的概念講起，逐步深入，適閤零基礎或有一定基礎的讀者。 強調實踐： 鼓勵讀者動手實踐，通過編寫代碼來鞏固和加深理解。 覆蓋麵廣： 涵蓋瞭Python編程的多個重要方麵，為讀者未來的學習方嚮提供瞭豐富的選擇。 本書適閤所有希望係統學習編程，掌握一門強大而易用的編程語言，並將其應用於解決實際問題的讀者。無論是初學者，還是希望提升編程技能的在校學生，亦或是希望轉嚮技術領域的職場人士，都能從中受益。

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