本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法,而具体的编程语言,只是提供了一个具体场景方便介绍的媒介。全书共21章,详细介绍Python语言编程的方方面面。本书从基本的编程概念开始讲起,包括语言的语法和语义,而且每个编程概念都有清晰的定义,引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。书中还探讨了如何处理文件和数据库,如何理解对象、方法和面向对象编程,如何使用调试技巧来修正语法错误、运行时错误和语义错误。每一章都配有术语表和练习题,方便读者巩固所学的知识和技巧。此外,每一章都抽出一节来讲解如何调试程序。作者针对每章所专注的语言特性,或者相关的开发问题,总结了调试的方方面面。本书的第2版与第1版相比,做了很多更新,将编程语言从Python 2升级成Python 3,并修改了很多示例和练习,增加了新的章节,更地介绍Python语言。这是一本实用的学习指南,适合没有Python编程经验的程序员阅读,也适合高中或大学的学生、Python爱好者及需要了解编程基础的人阅读。对于首次接触程序设计的人来说,是一本不可多得的佳作。
如果想要学习如何编程,从Python语言入手是一个很好的开端。本书从基本的编程概念开始,一步步引导读者了解Python语言,再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。本书第2版及其辅助代码均已升级,支持Python 3。每章后的练习可以帮助读者加深对刚学的编程概念的理解。本书是高中和大学阶段的学生、自学者,以及需要了解编程基础的专业人士的理想读物。初学者可以在浏览器中学习如何开始Python编程。? 从基础开始,包括语言的语法和语义。? 掌握每一个编程概念的清晰定义。? 循序渐进地学习值、变量、语句、函数和数据结构。? 了解如何操作文件和数据库。? 理解对象、方法和面向对象编程。? 使用各种调试技巧来修复语法错误、运行时错误和语义错误。? 通过一系列案例研究来探索函数、数据结构和算法。本书的示例代码均在GitHub仓库中维护,读者很容易下载和修改。
Allen Downey是欧林工程学院的计算机科学教授,曾任教于韦尔斯利学院、科尔比学院和加州大学伯克利分校。他是加州大学伯克利分校的计算机科学博士,并拥有MIT的硕士和学士学位。译者介绍赵普明 毕业清华大学计算机系,从事软件开发行业近10年。从2.3版本开始接触Python,工作中使用Python编写脚本程序,用于快速原型构建以及日志计算等日常作业;业余时,作为一个编程语言爱好者,对D、Kotlin、Lua、Clojure、Scala、Julia、Go等语言均有了解,但至今仍为Python独特的风格、简洁的设计而惊叹。
目录
第1章程序之道1
1.1什么是程序1
1.2运行Python2
1.3及时个程序3
1.4算术操作符3
1.5值和类型4
1.6形式语言和自然语言5
1.7调试6
1.8术语表7
1.9练习8
第2章变量、表达式和语句9
2.1赋值语句9
2.2变量名称9
2.3表达式和语句10
2.4脚本模式11
2.5操作顺序12
2.6字符串操作13
2.7注释13
2.8调试14
2.9术语表15
2.10练习16
第3章函数17
3.1函数调用17
3.2数学函数18
3.3组合19
3.4添加新函数19
3.5定义和使用21
3.6执行流程21
3.7形参和实参22
3.8变量和形参是局部的23
3.9栈图23
3.10有返回值函数和无返回值函数24
3.11为什么要有函数25
3.12调试26
3.13术语表26
3.14练习27
第4章案例研究:接口设计30
4.1turtle模块30
4.2简单重复31
4.3练习32
4.4封装33
4.5泛化34
4.6接口设计34
4.7重构35
4.8一个开发计划36
4.9文档字符串37
4.10调试38
4.11术语表38
4.12练习39
第5章条件和递归41
5.1向下取整除法操作符和求模操作符41
5.2布尔表达式42
5.3逻辑操作符42
5.4条件执行43
5.5选择执行43
5.6条件链44
5.7嵌套条件44
5.8递归45
5.9递归函数的栈图46
5.10无限递归47
5.11键盘输入47
5.12调试48
5.13术语表49
5.14练习50
第6章有返回值的函数53
6.1返回值53
6.2增量开发54
6.3组合56
6.4布尔函数57
6.5再谈递归58
6.6坚持信念59
6.7另一个示例60
6.8检查类型60
6.9调试61
6.10术语
"这是一本读起来令人十分愉悦的书。Allen Downey的解释清晰明了,而且他设计的练习可以吸引并启发各种背景的读者。"——Luciano Ramalho ThoughtWorks的技术负责人和Fluent Python的作者
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比我想象中的要深入浅出一些,没有那么深奥,对于函数、类和python的一些特性做了一些深入地阐释,从计算科学家的角度来思考python,值得借鉴。