从零开始学Python程式设计（适用Python 3.5以上） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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学习一个程式语言，Python的简单、明了能让初学者快速上手。不可免俗的要从Python基础语法开始，一个简单的IDLE环境，虽然很阳春，但有不错的除错功能，很多小程式都可以利用Python Shell这个互动交谈模式。由于Python能讨论的内容非常丰富，本书以基础入门、有序和无序、标准函式、物件导向和学习进阶等五大篇，提供初学者认识Python语言的魅力，并达到通盘性认识，全书重要主题如下：

　　‧Python异想世界　　　‧Python基本语法　　　　‧流程结构
　　‧序列型别和字串　　　‧Tuple 和 List　　　　　 ‧字典和集合
　　‧函式　　　　　　　　‧模组与函式库　　　　　‧物件导向基础
　　‧浅谈继承机制　　　　‧异常处理机制　　　　　‧资料流与档案
　　‧GUI介面　　　　　　 ‧GUI 其他元件 　　　　　‧Django与Web

　　本书以最严谨的态度，辅以最精要的表达方式，降低阅读的压力，相信能让初习者在Python语言学习之旅中，拓展程式语言的包容性，在程式语言世界悠游自在。

　　【本书实务经验分享】
　　‧由程式语言的基本功开始，兼顾理论与实作
　　‧主控台应用程式和视窗应用程式兼容并蓄，每个章节皆能活用学习
　　‧对物件导向的封装、继承和多型三大技术，深化应用更上一楼
　　‧课后评量思考操作并兼，追踪学习成效

编程思维与实践：构建高效软件的基石 本书面向所有希望系统掌握现代软件开发核心技能的初学者和希望提升现有技能的开发者。 它不仅仅是一本关于特定语法的参考手册，更是一部深入探讨计算思维、问题分解、以及构建健壮、可维护软件的实战指南。我们的目标是培养读者解决复杂问题的能力，使他们能够自信地应对从简单的脚本编写到复杂的系统架构设计。 --- 第一部分：编程思维的铸造——理解计算机如何思考 本部分致力于打下坚实的理论基础，帮助读者建立起“像程序员一样思考”的能力。 第一章：计算思维的本质与应用 本章将深入剖析计算思维的四大核心要素：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。我们将通过一系列贴近生活的例子，展示如何将一个复杂的现实问题（如组织一次大型活动、优化物流路线）转化为计算机可以处理的逻辑步骤。 1.1 什么是计算思维？ 理论定义与历史演变。 1.2 从问题到模型： 描述性语言与形式化表达的转换过程。 1.3 逻辑的基石： 介绍布尔代数、命题逻辑在程序设计中的直接应用，确保读者理解“真/假”决策的底层原理。 1.4 实践练习： 针对具体场景（如日程安排冲突检测）进行思维导图和流程图的绘制训练。 第二章：数据结构的世界——信息的组织与高效存取 程序的效率往往取决于数据的组织方式。本章将详细讲解如何选择和实现最合适的数据结构来存储和操作信息。我们将重点放在理解不同结构的时间和空间复杂度。 2.1 基础结构回顾与深化： 深入探讨数组（Array）和链表（Linked List）的内存布局差异、插入和删除操作的性能对比。 2.2 堆栈（Stack）与队列（Queue）： 它们如何支撑程序的运行机制（如函数调用栈），以及在缓冲区管理、任务调度中的应用。 2.3 树形结构入门： 介绍二叉树（Binary Tree）的基本概念，如何用于数据索引和快速查找，而非仅限于递归的演示。 2.4 集合（Set）与映射（Map/Dictionary）： 探讨哈希函数的工作原理，以及如何保证数据存取的平均 $O(1)$ 复杂度。 第三章：算法设计与分析——效率的艺术 算法是解决问题的步骤，而分析算法则是衡量这些步骤好坏的标准。本章将聚焦于如何设计高效的算法，并用严谨的数学工具对其进行评估。 3.1 算法效率的度量标准： 详细解释大 $O$ 记法（Big O Notation），区分最佳、平均和最坏情况复杂度。 3.2 经典搜索算法： 线性搜索与二分搜索的深入对比，强调前提条件和适用场景。 3.3 排序算法精讲： 不仅仅停留在代码实现层面，重点分析冒泡排序、选择排序、插入排序（理解基础）与快速排序、归并排序（理解分治法）的性能差异及稳定性。 3.4 递归与迭代： 如何识别一个问题是否适合用递归解决，以及如何将递归转化为更节省资源的迭代形式。 --- 第二部分：构建现代应用程序的核心技术栈 本部分将视角转向实际的软件构建，介绍开发现代应用程序不可或缺的工具、范式和工程实践。 第四章：面向对象编程（OOP）的深层理解 面向对象编程是现代软件工程的支柱。本章超越了简单的类和对象定义，着重于设计原则和软件复用。 4.1 OOP 的四大支柱深化： 封装、继承、多态的实际工程意义，重点讨论多态性在接口设计中的威力。 4.2 类设计与关系建模： 讨论聚合（Aggregation）、组合（Composition）之间的微妙区别，以及何时应优先使用“has-a”关系而非“is-a”关系。 4.3 设计原则（SOLID 简介）： 引入软件设计中广受推崇的单一职责、开放/封闭等原则，指导读者写出更灵活、更易于修改的代码。 4.4 接口与抽象类： 如何使用它们来定义契约（Contracts），实现松耦合的系统架构。 第五章：模块化与代码组织——从脚本到系统 大型项目必须被组织成可管理、可重用的组件。本章教授如何进行有效的模块化设计和包管理。 5.1 模块化设计的益处： 降低认知负荷、提高代码重用率、简化测试。 5.2 依赖管理策略： 探讨如何合理划分功能边界，避免循环依赖和全局状态污染。 5.3 命名规范与代码风格（Beyond PEP 8）： 讨论清晰命名背后的心理学，以及如何通过一致的风格提高团队协作效率。 5.4 使用标准库构建工具链： 介绍如何利用内置工具进行文件系统操作、命令行参数解析，快速搭建项目骨架。 第六章：错误处理、调试与代码质量保障 没有程序是完全没有错误的。本章关注的是如何预测、捕获和优雅地处理运行时异常，以及如何利用现代工具保证代码的可靠性。 6.1 异常的生命周期： 深入理解异常的抛出、捕获和传播机制，避免“吞噬”错误。 6.2 调试技巧实战： 教授使用调试器（Debugger）进行断点设置、变量监视、步进操作的系统方法，而不是依赖于打印语句。 6.3 单元测试的基础概念： 介绍测试驱动开发（TDD）的基本理念，以及如何编写针对特定功能模块的可验证测试用例。 6.4 代码审查与静态分析工具： 如何借助自动化工具提前发现潜在的逻辑缺陷和风格问题。 --- 第三部分：跨领域应用与工程实践 掌握了核心思维和构建技巧后，本部分将引导读者将所学知识应用于实际的、更复杂的场景中。 第七章：与外部世界的交互——I/O 操作与文件系统 所有持久化和数据交换都离不开输入/输出操作。本章侧重于安全、高效地处理外部数据流。 7.1 流（Streams）的概念： 字节流与字符流的区别，缓冲（Buffering）如何影响性能。 7.2 结构化数据的读写： 探讨如何处理 CSV、JSON 等常见数据格式，重点关注数据解析时的错误容忍度。 7.3 路径管理与操作系统交互： 学习如何编写与操作系统无关的文件路径处理逻辑，保障跨平台兼容性。 第八章：并发与并行——提升系统响应速度 理解如何让程序同时处理多项任务是构建高性能系统的关键。 8.1 并发与并行的区别： 清晰界定概念，避免混淆。 8.2 共享资源与竞争条件： 阐述多线程/多进程环境下数据同步的必要性。 8.3 锁机制与同步原语： 介绍如何使用互斥锁（Mutex）来保护临界区，避免数据不一致。 8.4 任务的分配与管理： 如何有效地将工作负载分配给多个执行单元，以最大化资源利用率。 第九章：软件工程的未来展望——设计模式与架构基础 本章旨在为读者打开通往高级软件架构的大门，介绍被广泛验证的设计模式和系统构建的宏观视角。 9.1 常用设计模式的剖析： 重点解析工厂模式（Factory）、单例模式（Singleton）（及其局限性）和观察者模式（Observer），说明它们解决了哪一类特定的设计难题。 9.2 从函数到服务： 探讨微服务（Microservices）的基本概念和模块间通信的挑战，理解系统划分的原则。 9.3 持续集成与部署（CI/CD）的理念： 介绍自动化测试和部署流程对软件质量和交付速度的积极影响。 --- 本书的特色： 本书的所有示例代码均采用清晰、现代化的实践风格编写，注重代码的可读性、可测试性和性能。我们不侧重于记忆某一个特定版本库的细枝末节，而是将精力集中在通用的、跨语言适用的编程范式和工程原则上。通过大量的思考题和动手实践，确保读者不仅“知道”如何做，更能“理解”为什么这样做是最佳选择。 学习结束后，你将拥有一套完整的、适用于解决任何领域复杂问题的“软件工程师工具箱”。

第01章 Python异想世界
第02章 Python基本语法
第03章 流程结构
第04章 序列型别与字串
第05章 Tuple与List
第06章 字典和集合
第07章 函式
第08章 模组与函式库
第09章 物件导向基础
第10章 浅谈继承机制
第11章 异常处理机制
第12章 资料流和档案
第13章 GUI介面
第14章 GUI介面
第15章 Django与Web

 

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老實說，我對程式設計一直有點敬而遠之，覺得那是非常專業、很難學的東西，直到我遇到了這本《從零開始學Python程式設計（適用Python 3.5以上）》。閱讀這本書的過程，就像是在探索一個全新的領域，但完全沒有預想中的那麼艱澀。作者的文筆非常流暢，而且善於用一些生動的比喻來解釋抽象的程式概念。我尤其喜歡書中那些「程式筆記」或「開發者碎碎念」的區塊，它們就像貼心的小提醒，點出一些容易被忽略但卻非常重要的細節，讓我避免走了許多冤枉路。而且，這本書的排版也很舒服，重點內容都會用粗體或顏色標示出來，閱讀起來不會有壓力。我還記得我第一次接觸到「物件導向」的概念時，原本覺得頭昏腦漲，但書中的圖解和範例，讓我茅塞頓開。這本書讓我發現，原來程式設計並非遙不可及，只要方法對，任何人都可以學會！

评分☆☆☆☆☆

這本《從零開始學Python程式設計（適用Python 3.5以上）》真的太實用了！我之前嘗試過幾本程式書，總覺得看得一知半解，要不然就是太理論化，跟實際操作差很多。但這本完全不一樣，它的內容結構編排得非常扎實，每個章節都緊扣著「實戰」，大量的範例程式碼，而且都相當貼近我們實際可能遇到的問題。例如，書中講解檔案處理的部分，就直接教你如何讀取CSV檔、寫入資料，這對我這種需要處理大量數據的人來說，根本是救星！而且，它在講解函式、模組的時候，也非常強調「如何套用」，而不是只有理論上的說明。我特別欣賞它後面幾章的內容，開始觸及到一些更進階的應用，像是網頁爬蟲的基本概念，雖然沒有講得非常深入，但已經足夠讓我對這個領域產生濃厚的興趣，並且知道從何處著手。這本書的重點不在於「背誦」語法，而在於「理解」和「運用」，這對我來說是學習程式最重要的一環。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《從零開始學Python程式設計（適用Python 3.5以上）》真的讓我驚豔到了！身為一個完全沒有程式基礎的新手，原本還想說會不會又是那種看得霧煞煞的書，結果完全顛覆我的想像。作者的敘述方式非常平易近人，就像在跟朋友聊天一樣，一點點地引導你進入Python的世界。從最基礎的變數、資料型態講起，到迴圈、判斷式這些核心概念，都用了很多生活化的例子來解釋，我真的覺得「原來程式碼可以這麼有趣！」而且書中有大量的小練習題，讓我在學習新東西的時候，馬上就能動手實作，加深印象。我最喜歡的是它講解的順序，不會一次塞給你太多東西，而是循序漸進，讓你很有成就感。每次解開一個小程式，那種「我做到了！」的感覺，真的太棒了！我還記得我第一次成功寫出一個簡單的猜數字遊戲，那種興奮感到現在都還很清晰。這本書就像我的程式設計啟蒙老師，讓我不再害怕程式，反而愛上它了！

评分☆☆☆☆☆

我平常對科技產品都抱持著好奇心，但對於親自動手寫程式，一直覺得是件很遙遠的事情。直到我翻開了這本《從零開始學Python程式設計（適用Python 3.5以上）》，才真正踏出了第一步。這本書最大的優點，在於它非常「接地氣」。書中的範例，很多都跟我們日常的生活息息相關，例如處理考勤資料、整理社群媒體訊息等等，讓我感覺程式設計不再是冷冰冰的代碼，而是可以解決實際問題的工具。作者對於語法的解釋，也非常注重「為什麼要這樣寫」，而不是單純地告訴你「怎麼寫」。我記得書中講到「例外處理」的時候，讓我印象深刻，它讓我明白，即使程式出現意料之外的情況，也能夠有條不紊地處理，而不是直接崩潰。這本對於新手來說，真的是一本非常友善且實用的入門指南，它讓我從「不敢寫」變成了「想多寫」。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在職進修的上班族，時間對我來說非常寶貴，所以我在選擇學習材料時，都會特別注重效率。《從零開始學Python程式設計（適用Python 3.5以上）》在這方面做得相當出色。它沒有冗長的理論鋪陳，而是直奔主題，讓你快速掌握核心知識。書中的每一個範例，作者都仔細解釋了程式碼的邏輯，並且提供了運行結果，讓我能夠清楚地知道程式執行後會發生什麼。我最喜歡的是它對於除錯（debugging）的講解，這部分是許多新手最容易卡關的地方，但書中提供了幾個常見的錯誤類型和排除方法，讓我在遇到問題時，能夠更有方向感，而不是一籌莫展。而且，書中也鼓勵讀者去修改和實驗範例程式碼，這對於培養自己的程式思維非常有幫助。我真的覺得這本書，用最有效率的方式，帶我入門了Python程式設計的世界。