用Python学程式设计运算思维（收录MTA Python微软国际认证模拟试题） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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*培养「大学程式设计先修检测APCS」技能
　　*收录MTA Python微软国际认证模拟试题

　　*本书适合想打好Python程式设计基础者，章节安排由浅而深，以循序渐进的方式来介绍Python程式语言最核心的知识。
　　*程式范例架构明确，将程式范例分为「程式设计目标」、「参考程式码」和「程式码解说」等三个部分。
　　*强调从做中学，设计超过百题的实用Python程式范例，有效提升学习乐趣并降低学习障碍，适合教学与自学。
　　*本书介绍运算思维与电脑解题的特性，并且说明「大学程式设计先修检测APCS」的现况。

　　*特别融入微软的Introduction to Programming Using Python（Microsoft MTA 98-381）证照考试重点，并收录丰富的模拟试题于习题中，让您掌握考试关键，顺利考取证照。

编程新视界：驾驭数据与逻辑的艺术 一、Python语言的深度探索与实战应用 本书旨在为读者构建坚实的Python编程基础，并将其应用于解决复杂的实际问题。我们不会停留在基础语法的罗列，而是聚焦于如何利用Python的强大特性，构建高效、可维护的代码体系。 1. 深入理解Python的数据结构与算法基础： 我们将系统梳理Python内置数据结构（如列表、字典、集合、元组）的底层实现机制与适用场景。重点探讨它们在时间复杂度和空间复杂度上的权衡，为高效算法设计打下基础。例如，深入剖析字典的哈希冲突解决机制，以及在特定数据访问模式下，列表与数组（如NumPy数组）性能差异的根本原因。 2. 面向对象编程（OOP）的精髓与实践： 本书将详细阐述面向对象编程的四大支柱：封装、继承、多态和抽象。不仅仅是展示类的定义，更会通过真实的软件工程案例，演示如何利用设计模式（如工厂模式、单例模式）来提高代码的可扩展性和健壮性。读者将学习到如何使用装饰器（Decorators）和元类（Metaclasses）进行高级的元编程技巧，从而实现框架级别的代码定制与优化。 3. 异常处理与程序健壮性构建： 程序的可靠性至关重要。我们将讲解自定义异常类的设计，以及如何使用`try...except...finally`结构进行精细化的错误捕获和资源清理。更进一步，我们将探讨日志记录的最佳实践，利用Python标准库中的`logging`模块构建多级别、可轮换的日志系统，以应对生产环境中的复杂调试需求。 4. 文件操作与I/O流的高效管理： 本书将超越简单的文件读写，深入讲解上下文管理器（`with`语句）背后的原理，确保文件资源得到及时释放。对于处理海量数据，我们将介绍内存映射文件（`mmap`）和异步I/O（`asyncio`）在提升I/O密集型应用性能方面的应用。 二、计算思维的培养与逻辑构建 本书的核心目标之一，是培养读者严谨的计算思维（Computational Thinking）。这不仅仅是学习编程语言的语法，更是学习如何将现实世界的问题分解、抽象和模式化，从而设计出可执行的解决方案。 1. 问题分解与抽象能力训练： 我们将引入结构化的问题分析方法。首先，引导读者识别问题的核心组件和约束条件；其次，学习如何将复杂问题分解为若干个可独立解决的子问题（Divide and Conquer）。通过多个案例，如优化调度问题或复杂数据清洗流程，来强化抽象思维——即从具体实例中提炼出通用模型的能力。 2. 算法设计与效率分析： 重点介绍经典算法范式，包括但不限于： 递归与迭代： 深入探讨递归的深度与性能代价，以及何时应选择迭代替代。 排序与搜索： 不仅限于快速排序、归并排序的实现，更侧重于分析它们在不同数据集特性下的实际表现。 图论基础应用： 介绍图的遍历（BFS/DFS）及其在路径查找、网络分析中的实际意义。 3. 流程控制的精妙运用： 本书将细致讲解条件判断、循环结构在构建复杂业务逻辑时的巧妙组合。我们将展示如何利用生成器表达式（Generator Expressions）和迭代器协议，以最小的内存开销处理无限序列或大型数据集，从而优化循环的执行效率。 三、数据科学与工程基础模块 虽然本书不是一本专门的数据科学教材，但它为后续深入学习提供了必要的工程化基础，确保读者构建的程序能够有效地处理真实世界的数据。 1. NumPy与Pandas的数据处理范式： 我们将介绍Python生态中最核心的科学计算库。重点在于理解向量化操作的优势，即如何避免在Python层面编写低效的显式循环，转而依赖底层C/Fortran实现的优化运算。我们将演示如何使用Pandas进行高效的数据筛选、分组聚合（GroupBy）以及时间序列的基础处理。 2. 基础数据可视化与报告生成： 通过Matplotlib和Seaborn库，我们将教授如何根据分析结果选择最恰当的可视化方式（如直方图、散点图、箱线图），以清晰地传达分析结论。这部分内容侧重于如何用代码快速生成高质量的、可解释的图表，而非仅仅是生成漂亮的图形。 3. 软件工程的初步实践： 为培养模块化和团队协作能力，本书将介绍如何使用Python的模块和包系统组织代码。读者将学习如何编写清晰的函数文档字符串（Docstrings），并初步了解如何使用`pytest`进行单元测试，确保代码修改后功能的稳定性。 总结 本书提供的是一套完整的方法论和工具箱，旨在将读者的编程思维从“如何实现”提升到“如何优雅、高效地实现”。通过对Python语言深层次特性的掌握，以及对计算逻辑的严密训练，读者将能够自信地应对从脚本自动化到复杂应用开发的各项挑战。本书强调的是构建健壮系统的思维框架，而非对特定认证题目的机械式复刻。

作者简介

李启龙(Jason哥)

　　>>学经历：
　　国立台湾科技大学资讯管理研究所博士
　　中华多元智能教育协会副理事长
　　中华幸福企业快乐人协会副理事长
　　国立台湾科技大学兼任助理教授
　　国立台湾师范大学兼任助理教授

　　>>特殊荣誉：
　　连续7年微软全球最有价值专家MVP
　　台湾学术网路 TANET 杰出贡献人员
　　APEC亚太经合会 青年科学节国家代表
　　资讯月十大杰出资讯人才奖
　　旺宏科学奖 特殊贡献指导老师奖
　　ZDNet名家专栏作家
　　LiveABC互动英文杂志科技教育管理TEM专栏作家
　　多智协STEAMagazine专栏作家
 

CH00 电脑解题与运算思维
Ch01 Python简介与开发环境安装
Ch02 资料型态与输出入
Ch03 运算子与运算式
Ch04 流程图与判断结构
Ch05 回圈
Ch06 复合资料型别
Ch07 函式
Ch08 档案处理
Ch09 网路服务与资料撷取分析
Ch10 图形化使用者介面
Ch11 图表绘制
Ch12 图片处理与执行档建置

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于它对“运算思维”的强调，这让我觉得它不只是一本单纯的Python编程教材，更是一本关于如何用程式设计的思路去解决问题的指导书。我之前也看过一些Python的书，但很多都只是零散地介绍语法，学完之后总感觉抓不住重点，不知道如何灵活运用。而这本书，从一开始就为我构建了一个清晰的“运算思维”框架，让我明白编程的核心是解决问题，而Python只是实现这个目标的工具。作者在讲解Python的各种概念时，都会与“运算思维”相结合，比如在讲到函数时，会解释如何将重复性的操作抽象成一个可以调用的模块，这在逻辑上就非常清晰。书中的案例设计也很出色，很多都非常贴近生活，让我能快速理解并上手实践。我一直认为，学习任何技能，最重要的是掌握其背后的思维方式，而这本书恰恰做到了这一点。我非常期待能够通过这本书的指导，不仅掌握Python这门语言，更能培养出强大的运算思维能力，为未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对“运算思维”这个概念并不太清楚，只知道学程式设计需要逻辑性，但具体该如何培养，一直没有一个清晰的脉络。这本书的出现，可以说是我在学习Python道路上的一道曙光。它没有一开始就教你复杂的语法，而是先从“运算思维”这个底层逻辑入手，让你明白程式设计到底是怎么一回事，以及它能帮助我们解决什么样的问题。书中大量的例子都非常巧妙，从简单的数学问题到一些更具挑战性的逻辑推理，都用Python代码来一步步实现，并且详细解释了每一步的思路。我感觉这本书不仅仅是在教我如何写Python代码，更是在训练我的大脑，让我学会如何用程式设计的眼光去看待世界，去分析问题。而且，这本书还提到了微软的MTA认证，这对我来说是一个很大的激励，因为我知道，如果我能掌握书中的知识，并且通过模拟试题的练习，我离获得一个国际认可的资格证就更近一步了。这本书的讲解深入浅出，非常适合我这种想要打下坚实基础的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我惊艳到了！一直以来，我都觉得程式设计有点遥不可及，尤其是在看到那些复杂的代码和算法时，常常会觉得望而却步。但这本书的切入点非常棒，它不是直接灌输一堆技术名词，而是从“程式设计运算思维”这个概念入手，让我明白了编程的底层逻辑到底是怎么一回事。作者用了很多生活中的例子，把抽象的概念变得非常具体，比如用搭积木的比喻来解释函数，用流程图来描绘算法的步骤，这些都让我豁然开朗。我尤其喜欢它在解释“运算思维”的部分，它不是简单地教你写代码，而是引导你如何去思考问题，如何把一个复杂的问题拆解成可以被电脑处理的小步骤，这对我来说是全新的体验。书中的Python语法讲解也非常清晰，循序渐进，不会一开始就丢给你太多东西。我平时工作也用得到一些统计分析，但一直都是用现成的工具，这次看了这本书，觉得以后自己动手写一些小工具来处理数据也不是不可能了。而且，它还提到了微软的MTA认证，这简直是锦上添花，让我觉得学习的动力又足了一点，好像真的有机会拿到一个国际性的证书，为我的履历加分。总的来说，这本书是一本非常好的入门书，它真的能帮助你建立起对程式设计的正确认知，并且培养解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名程式设计初学者，接触Python大概有几个月的时间了，一直以来都觉得自己的基础不够扎实，而且在解决一些稍微复杂一点的问题时，总是显得力不从心。偶然的机会看到了这本书，它的名字就很吸引我——“用Python学程式设计运算思维”。我一直认为，学习编程，掌握一门语言是基础，但更重要的是培养一种解决问题的思维方式，而这本书正好满足了我的这个需求。它没有一开始就堆砌各种复杂的函数和库，而是从最基础的“运算思维”入手，教我如何分析问题、拆解问题，并且用逻辑化的方式来思考。书中的语言非常接地气，用了很多生动的比喻，让我这个完全的初学者也能轻松理解。我尤其喜欢它在讲解“条件判断”和“循环”时，用到的生活化场景，让我能立刻把抽象的编程概念和实际生活联系起来。虽然我还没有机会去尝试微软的MTA认证，但仅仅是这本书所提供的系统性知识和思维训练，就已经让我觉得非常超值了。它让我不再害怕面对编程挑战，而是开始享受解决问题的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的结构设计得太贴心了！作为一个长期在职场打拼的人，我非常看重学习效率，而这本书恰恰满足了我的需求。它在每一个章节的开头都会点明本章的学习目标，并且在结尾进行总结，让我能够清晰地知道自己学到了什么，有没有掌握。更重要的是，它在讲解Python基础知识的同时，巧妙地融入了“运算思维”的训练。我之前学过一点点编程，但总感觉只是在模仿，写出来的代码也很死板，不够灵活。这本书让我理解到，程式设计不只是写代码，更重要的是思考的过程，如何优化你的思路，让代码更有效率，更容易维护。书中提供的很多练习题都非常有代表性，涵盖了从基础的变量、循环到更复杂的列表、字典操作，而且很多题目都贴近实际应用场景，让我觉得学到的知识是真正有用的，而不是纸上谈兵。我特别喜欢它在讲解递归那一部分，用了一个非常巧妙的例子，让我一下子就理解了这个看似有些抽象的概念。虽然我还没来得及去做模拟试题，但光是看它提供的练习题，我就已经感觉受益匪浅。这本书的排版也很舒服，代码块的颜色区分很明显，阅读起来不会觉得疲劳。