Python最强入门迈向数据科学之路：王者归来(全彩印刷第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　这本书扩充原有内容，将程式实例与一般互动实例增加至超过1000个实例，让整本书内容更扎实，本书主要内容如下：
　　# 内容穿插说明PEP 8风格，读者可由此养成设计符合PEP 8风格的Python程式，这样撰写的程式可以方便自己与他人阅读。
　　# 抛弃C、C++、Java语法思维，将Python语法、精神功能火力全开
　　# 人工智慧基础知识融入章节内容
　　# 认识Python彩蛋
　　# 从bytes说起、编码(encode)、解码(decoding)，到精通串列(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)
　　# 完整解说Unicode字符集和utf-8依据Unicode字符集的中文编码方式
　　# 从小型串列、元组、字典到大型数据资料的建立
　　# 生成式(generator)建立Python资料结构，串列(list)、字典(dict)、集合(set)
　　# 经纬度计算地球任2城市之间的距离，学习取得地球任意位置的经纬度
　　# 莱布尼兹公式、尼拉卡莎、蒙地卡罗模拟计算圆週率
　　# 基础函数观念，也深入到嵌套、closure、lambda、Decorator等高阶应用
　　# Google有一篇大数据领域着名的论文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要观念是MapReduce，笔者将对map( )和reduce( )完整解说，更进一步配合lambda观念解说高阶应用
　　# 建立类别同时深入装饰器@property、@classmethod、@staticmathod与类   别特殊属性与方法
　　# 设计与应用自己设计的模组、活用外部模组(module)
　　# 赌场骗局
　　# 设计加密与解密程式
　　# Python的输入与输出
　　# 档案压缩与解压缩
　　# 程式除错(debug)与异常(exception)处理
　　# 档案读写与目录管理
　　# 剪贴簿(clipboard)处理
　　# 正则表达式(Regular Expression)
　　# 递廻式观念与碎形(Fractal)
　　# 影像处理与文字辨识，更进一步说明电脑储存影像的方法与观念
　　# 认识中文分词jieba与建立词云(wordcloud)设计
　　# GUI设计 - 实作小算盘
　　# 实作动画与游戏
　　# Matplotlib中英文图表绘制
　　# 说明csv和json档案
　　# 绘制世界地图
　　# 台湾股市资料撷取与图表制作
　　# Python解线性代数
　　# Python解联立方程式
　　# Python执行数据分析
　　# 科学计算与数据分析Numpy、Scipy、Pandas
　　# 网路爬虫
　　# 人工智慧破冰之旅 – KNN演算法
　　# 完整函数索引，未来可以随时查阅
　　# 读者可由以上内容，轻松获得使用Python掌握数据科学的知识。

本书特色

　　Python最强入门迈向数据科学之路王者归来的第一版，2019年4月上市，立即登上当月天珑畅销排行榜第一名，这本书是该书的第二版，相较于第一版，第二版内容增加下列知识：
　　# PEP 8，Python设计风格，易读易懂
　　# Python语法精神、效能发挥极致
　　# 说明底线开头或结尾的变数
　　#复数观念
　　# utf-8中文编码
　　# format( )格式化输出的优点
　　# f-strings输出
　　# 非True或False的逻辑运算
　　# 欧几里德演算法
　　# rindex( )、swapcase( )、zfill( )、以及更完整解说dir( )
　　# 通讯录设计
　　# nonlocal变数
　　# 函数回传多笔资料实质是回传tuple
　　# string模组
　　# __name__ == ‘__main__’的优点
　　# 加强calendar模组解说
　　# 遗传单眼皮或双眼皮之统计机率知识
　　# 建立有个人风格的QR code与电子名片QR code
　　# 补充JSON和CSV档案解说
　　# 网路实战PM 2.5资料与JSON档案
　　# Pickle和Shelve档案
　　# 股市数据与CSV档案
　　# Pandas读取与写入Excel
　　# 网路爬虫
　　# 人工智慧破冰之旅 – KNN演算法
　　# 其他修订小细节约50处
 

好的，以下是一份针对您提供的书名所撰写的图书简介，这份简介旨在详细介绍一本与该书名主题不完全重合，但侧重于数据科学、编程技能和职业发展的书籍内容，并力求自然流畅，避免痕迹。 --- 深入探索现代编程范式：从零构建高效能应用（第X版） 本书面向对象： 渴望掌握现代软件开发核心技能、希望将编程知识转化为实际生产力的初级至中级开发者；系统架构师、数据工程师及希望提升代码质量和工程实践能力的专业人士。 第一部分：核心语言精进与现代编程实践 本书并非专注于单一语言的入门指南，而是将视角聚焦于构建健壮、可维护和高性能应用所必需的编程思维与工程方法。 第一章：超越基础语法：拥抱函数式与面向对象的高级结合 本章将深入剖析现代编程语言（如Java、C或特定脚本语言的高级特性）中面向对象范式（OOP）与函数式编程（FP）的融合点。我们将不再停留在类、继承的基础讲解上，而是探讨不可变性（Immutability）在并发编程中的重要性，以及如何利用高阶函数和Lambda表达式来编写更简洁、更易于测试的代码。重点分析领域驱动设计（DDD）中的聚合根与值对象的实际应用，指导读者如何设计出真正符合业务逻辑的清晰模型。 第二章：性能优化与底层机制剖析 性能是衡量软件质量的关键指标之一。本章将揭示编译器/解释器的优化策略，深入讲解内存管理、垃圾回收机制（Garbage Collection）的调优参数。我们会用实际案例对比不同数据结构（如哈希表、树、跳表）在特定访问模式下的时间与空间复杂度差异，并教授如何使用性能分析工具（Profiling Tools）定位代码热点，从而实现从微观到宏观的系统优化。 第二章重点内容解析： 并发模型对比： 线程、进程、协程（Coroutines）的适用场景及同步机制（锁、信号量、原子操作）的正确使用。 I/O 效率提升： 异步编程模式（Async/Await）在网络和文件操作中的应用，以及零拷贝（Zero-Copy）技术对数据传输效率的影响。 第三章：模块化、依赖管理与工程化构建 现代软件开发高度依赖于成熟的依赖管理系统和清晰的模块划分。本章将详细介绍主流的构建工具（如Maven, Gradle, npm, Pipenv等）的高级配置，包括私有仓库的搭建与管理、版本冲突的解决策略，以及如何设计松耦合的模块化架构。我们将探讨微服务架构中的模块边界划分原则，强调契约优先的设计理念。 第二部分：数据处理与分布式系统基础 在信息爆炸的时代，处理海量数据和构建高可用系统是核心竞争力。本部分将侧重于构建处理数据的能力。 第四章：大规模数据存储的演进与选择 本章将对传统关系型数据库（RDBMS）的局限性进行批判性分析，并系统介绍NoSQL数据库的四大主流类型：键值存储、文档数据库、列式存储和图数据库。重点讲解它们各自的数据模型、一致性模型（CAP理论回顾）以及最适合的业务场景。读者将学会如何根据查询模式和数据结构来选择最合适的持久化方案。 第五章：构建可靠的分布式系统基础 分布式系统的复杂性在于如何保证数据的一致性和服务的可用性。本章将引入分布式事务、一致性哈希、以及服务发现与注册机制。我们将详细解析Raft或Paxos等共识算法的基本思想，并展示如何在实际的集群环境中应用这些理论来实现高可用性服务。 第六章：流式数据处理的实时性挑战 随着实时分析需求的增加，批处理已不能满足所有需求。本章聚焦于流处理框架的基本概念，探讨事件时间（Event Time）与处理时间（Processing Time）的区别，以及如何处理数据延迟和乱序问题。我们将探讨状态管理在流处理中的关键作用，并介绍常用的窗口操作（滑动窗口、滚动窗口）。 第三部分：持续交付与DevOps文化实践 代码编写完成后，如何快速、安全、可靠地交付到生产环境是工程实践的终极目标。 第七章：自动化测试策略与代码质量保障 单元测试、集成测试、端到端测试是保障代码质量的三道防线。本章将深入探讨如何有效编写高覆盖率的单元测试，包括Mocking和Stubbing的艺术。此外，我们将引入静态代码分析工具（Linters, SonarQube等）的使用，并讲解如何将代码质量门禁集成到持续集成（CI）流程中。 第八章：容器化与基础设施即代码（IaC） 容器技术（Docker, Podman）已成为现代部署的标准范式。本章将教授如何构建优化、多阶段的容器镜像，并介绍Kubernetes（K8s）的基本概念，包括Pod、Deployment、Service的工作原理。随后，我们将引入Terraform或Ansible等IaC工具，指导读者实现基础设施的自动化、版本化管理，彻底告别手动配置。 第九章：监控、日志与可观测性体系构建 一个稳健的系统必须是可观测的。本章将系统介绍现代可观测性的三大支柱：Metrics（指标）、Logs（日志）和Traces（追踪）。我们将部署和配置Prometheus/Grafana进行指标收集与可视化，并利用ELK Stack或类似方案实现高效的集中式日志管理。重点讲解如何设计有效的告警规则，实现故障的早期发现与快速定位。 --- 本书价值体现： 本书的编写风格侧重于“为什么”和“如何做”，而不是简单地罗列API文档。我们通过大量真实的工程案例和故障复盘，帮助读者建立起从代码到架构，再到运维的完整认知体系。它旨在将学习者从一个只会“敲代码”的初学者，培养成为能够独立设计、实现并维护复杂系统的全栈工程师，使其具备在任何现代技术栈中快速适应并解决问题的能力。读完本书，您将掌握的不仅仅是技术栈，更是一套系统的、可迁移的工程思维框架。

作者简介

洪锦魁

　　一位夸越电脑作业系统与科技时代的电脑专家，着作等身的作家。
　　■ DOS 时代他的代表作品是 IBM PC 组合语言、C、C++、Pascal、资料结构。
　　■ Windows 时代他的代表作品是 Windows Programming 使用 C、Visual Basic。
　　■ Internet 时代他的代表作品是网页设计使用 HTML。
　　■ 大数据时代他的代表作品是 R 语言迈向 Big Data 之路。

　　除了作品被翻译为简体中文、马来西亚文外，2000 年作品更被翻译为Mastering HTML 英文版行销美国。
　　近年来作品则是在北京清华大学和台湾深智同步发行：
　　1：Java 入门迈向高手之路王者归来
　　2：Python 最强入门迈向顶尖高手之路王者归来
　　3：Python 网路爬虫：大数据撷取、清洗、储存与分析王者归来
　　4：HTML5 + CSS3 王者归来
　　5：R 语言迈向Big Data 之路
　　他的近期着作分别登上天珑及博客来电脑书类畅销排行榜第一名，他的书着作最 大的特色是，所有程式语法会依特性分类，同时以实用的程式范例做解说，让整本书 浅显易懂，读者可以由他的着作事半功倍轻松掌握相关知识。
 

第一章　基本观念
1.1　认识Python
1-2　Python 的起源
1-3　Python 语言发展史
1-4　Python 的应用范围
1-5　静态语言与动态语言
1-6　跨平台的程式语言
1-7　系统的安装与执行
1-8　2 与Python 3 不相容的验证
1-9　档案的建立、储存、执行与开启
1-10　程式註解
1-11　Python 彩蛋 .

第二章　认识变数与基本数学运算
2-1　用Python 做计算
2-2　认识变数
2-3　认识程式的意义
2-4　认识註解的意义
2-5　Python 变数与其它程式语言的差异
2-6　变数的命名原则
2-7　基本数学运算
2-8　指派运算子
2-9　Python 等号的多重指定使用
2-10　删除变数
2-11　Python 的断行
2-12　专题- 复利计算/ 计算圆面积与圆周长

第三章　Python 的基本资料型态
3-1　type( ) 函数
3-2　数值资料型态 .
3-3　布林值资料型态
3-4　字串资料型态
3-5　字串与字元
3-6　bytes 资料
3-7　专题- 地球到月球时间计算/ 计算座标轴2 点之间距离

第四章　基本输入与输出
4-1　Python 的辅助说明help( )
4-2　格式化输出资料使用print( )
4-3　输出资料到档案
4-4　资料输入input( )
4-5　处理字串的数学运算eval( )
4-6　列出所有内建函数dir( )
4-7　专题- 温度转换/房贷问题/正五角形面积/计算经纬度距离

第五章　程式的流程控制使用if 叙述
5-1　关系运算子
5-2　逻辑运算子
5-3　if 叙述
5-4　if ⋯ else 叙述
5-5　if ⋯ elif ⋯ else 叙述
5-6　巢状的if 叙述
5-7　尚未设定的变数值None
5-8　专题-BMI 程式/ 猜出生日期/12 生肖系统/ 线性方程式

第六章　串列(List)
6-1　认识串列(list)
6-2　Python 简单的物件导向观念
6-3　获得串列的方法
6-4　增加与删除串列元素
6-5　串列的排序
6-6　进阶串列操作
6-7　串列内含串列
6-8　串列的赋值与切片拷贝
6-9　再谈字串
6-10　in 和not in 运算式
6-11　is 或is not 运算式
6-12　enumerate 物件
6-13　专题　建立大型串列/ 使用者帐号管理系统/ 文件加密

第七章　回圈设计
7-1　基本for 回圈
7-2　range( ) 函数
7-3　进阶的for 回圈应用
7-4　while 回圈
7-5　enumerate 物件使用for 回圈解析
7-6　专题　购物车设计/ 成绩系统/ 圆周率

第八章　元组(Tuple)
8-1　元组的定义
8-2　读取元组元素
8-3　遍历所有元组元素
8-4　修改元组内容产生错误的实例
8-5　可以使用全新定义方式修改元组元素
8-6　元组切片(tuple slices)
8-7　方法与函数
8-8　串列与元组资料互换
8-9　其它常用的元组方法8
8-10　enumerate 物件使用在元组
8-11　使用zip( ) 打包多个物件
8-12　生成式(generator)
8-13　制作大型的元组资料
8-14　元组的功能
8-15　专题　认识元组/ 统计应用

第九章　字典(Dict)
9-1　字典基本操作
9-2　遍历字典
9-3　建立字典串列
9-4　字典内键的值是串列
9-5　字典内键的值是字典
9-6　while 回圈在字典的应用
9-7　字典常用的函数和方法
9-8　制作大型的字典资料
9-9　专题　文件分析/ 字典生成式/ 英汉字典

第十章　集合(Set)　
10-1　建立集合
10-2　集合的操作
10-3　适用集合的方法
10-4　适用集合的基本函数操作
10-5　冻结集合frozenset
10-6　专题　夏令营程式/ 程式效率/ 集合生成式/ 鸡尾酒实例

第十一章　函数设计
11-1　Python 函数基本观念
11-2　函数的参数设计
11-3　函数传回值
11-4　唿叫函数时参数是串列
11-5　传递任意数量的参数
11-6　进一步认识函数
11-7　递回式函数设计recursive
11-8　区域变数与全域变数
11-9　匿名函数lambda
11-10　pass 与函数
11-11　type 关键字应用在函数
11-12　设计自己的range( )
11-13　装饰器(Decorator)
11-14　专题：函数的应用/质数
11-15　专题：欧几里德演算法

第十二章　类别– 物件导向的程式设计
12-1　类别的定义与使用
12-2　类别的访问权限 – 封装(encapsulation)
12-3　类别的继承
12-4　多型(polymorphism)
12-5　多重继承
12-6　type 与instance　
12-7　特殊属性
12-8　类别的特殊方法
12-9　专题　几何资料的应用

第十三章　设计与应用模组
13-1　将自建的函数储存在模组中
13-2　应用自己建立的函数模组
13-3　将自建的类别储存在模组内
13-4　应用自己建立的类别模组
13-5　随机数random 模组
13-6　时间time 模组
13-7　系统sys 模组
13-8　keyword 模组
13-9　日期calendar 模组
13-10　几个增强Python 功力的模组
13-11　专题设计　赌场游戏骗局/ 蒙地卡罗模拟/ 文件加密

第十四章　档案的读取与写入
14-1　资料夹与档案路径
14-2　读取档案
14-3　写入档案
14-4　读取和写入二进位档案
14-5　shutil 模组
14-6　档案压缩与解压缩zipFile
14-7　认识编码格式encode
14-8　剪贴簿的应用
14-9　专题设计　分析档案/ 加密档案

第十五章　程式除错与异常处理
15-1　程式异常
15-2　设计多组异常处理程序
15-3　丢出异常
15-4　纪录Traceback 字串
15-5　finally
15-6　程式断言assert1
15-7　程式日志模组logging
15-8　程式除错的典故

第十六章　正则表达式Regular Expression
16-1　使用Python 硬功夫搜寻文字
16-2　正则表达式的基础
16-3　更多搜寻比对模式
16-4　贪婪与非贪婪搜寻
16-5　正则表达式的特殊字元
16-6　MatchObject 物件
16-7　抢救CIA 情报员– sub( ) 方法
16-8　处理比较复杂的正则表示法

第十七章　用Python 处理影像档案
17-1　认识Pillow 模组的RGBA
17-2　Pillow 模组的盒子元组(Box tuple)
17-3　影像的基本操作
17-4　影像的编辑
17-5　裁切、复制与影像合成
17-6　影像泸镜
17-7　在影像内绘制图案
17-8　在影像内填写文字
17-9　专题–建立QR code/ 辨识车牌与建立停车场管理系统
17-10　专题–词云(WordCloud) 设计

第十八章　开发GUI 程式使用tkinter
18-1　建立视窗
18-2　标签Label
18-3　视窗元件配置管理员Layout Managementt
18-4　功能钮Button
18-5　变数类别
18-6　文字方块Entry
18-7　文字区域Text
18-8　卷轴Scrollbar
18-9　选项钮Radiobutton
18-10　核取方块Checkbutton
18-11　对话方块messagebox
18-12　图形PhotoImage
18-13　尺度Scale 的控制
18-14　功能表Menu 设计
18-15　专题- 设计小算盘

第十九章　动画与游戏
19-1　绘图功能
19-2　尺度控制画布背景颜色
19-3　动画设计
19-4　反弹球游戏设计
19-5　专题- 使用tkinter 处理谢尔宾斯基三角形

第二十章　数据图表的设计
20-1　绘制简单的折线图
20-2　绘制散点图scatter( )
20-3　Numpy 模组
20-4　随机数的应用
20-5　绘制多个图表
20-6　长条图的制作
20-7　圆饼图的制作pie( )
20-8　图表显示中文
20-9　专题- 台湾股市资料读取与图表制作

第二十一章　JSON 资料与绘制世界地图
21-0　JSON 资料格式前言
21-1　认识json 资料格式
21-2　将Python 应用在json 字串形式资料
21-3　将Python 应用在json 档案
21-4　简单的json 档案应用
21-5　世界人口数据的json 档案
21-6　绘制世界地图
21-7　环保署空气品质JSON 档案实作

第二十二章　使用Python 处理CSV /Pickle / Shelve 文件
22-1　建立一个CSV 文件
22-2　用记事本开启CSV 档案
22-3　csv 模组
22-4　读取CSV 档案
22-5　写入CSV 档案
22-6　专题- 使用CSV 档案绘制气象图表
22-7　台湾股市数据
22-8　Pickle 模组
22-9　Shelve 模组

第二十三章　Numpy 模组
23-1　阵列ndarray
23-2　Numpy 的资料型态
23-3　一维阵列
23-4　二维阵列
23-5　简单线性代数运算
23-6　Numpy 的广播功能
23-7　常用的数学函数
23-8　随机数函数
23-9　统计函数
23-10　档案的输入与输出

第二十四章　SciPy 模组
24-1　线性代数scipy.linalg
24-2　统计scipy.stats
24-3　最佳化scipy.optimize
24-4　插值scipy.interpolate .

第二十五章　Pandas 模组
25-1　Series
25-2　DataFrame
25-3　基本Pandas 资料分析与处理
25-4　档案的输入与输出
25-5　Pandas 绘图
25-6　时间序列(Time Series)
25-7　专题　鸢尾花

第二十六章　网路爬虫
26-1　上网不再需要浏览器了
26-2　下载网页资讯使用requests 模组
26-3　检视网页原始档
26-4　解析网页使用BeautifulSoup 模组
26-5　网路爬虫实战
26-6　命令提示字元视窗

第二十七章　人工智慧破冰之旅– KNN 演算法
27-1　电影分类
27-2　选举造势与销售烤香肠

附录A　安装Python

附录B　安装第三方模组
B-1　pip 工具
B-2　启动DOS 与安装模组
B-3　导入模组安装更新版模组
B-4　列出所安装的模组
B-5　安装更新版模组
B-6　删除模组
B-7　找寻更多模组
B-8　安装新版pip

附录C　函数或方法索引表

附录D　RGB 色彩表

附录E　ASCII 码值表

第二版序

　　相较于第一版，第二版内容增加下列知识：
　　■ PEP 8，Python 设计风格，易读易懂
　　■ Python 语法精神、效能发挥极致
　　■ 说明底线开头或结尾的变数
　　■ 复数观念
　　■ utf-8 中文编码
　　■ format( ) 格式化输出的优点
　　■ f-strings 输出
　　■ 非 True 或 False 的逻辑运算
　　■ 欧几里德演算法
　　■ rindex( )、swapcase( )、zfill( )、以及更完整解说 dir( )
　　■ 通讯录设计
　　■ nonlocal 变数
　　■ 函数回传多笔资料实质是回传 tuple
　　■ string 模组
　　■ __name__ == '__main__' 的优点
　　■ 加强 calendar 模组解说
　　■ 遗传单眼皮或双眼皮之统计机率知识
　　■ 建立有个人风格的 QR code 与电子名片 QR code
　　■ 补充 JSON 和 CSV 档案解说
　　■ 网路实战 PM 2.5 资料与 JSON 档案
　　■ Pickle 和 Shelve 档案
　　■ 股市数据与 CSV 档案
　　■ Pandas 读取与写入 Excel
　　■ 网路爬虫
　　■ 人工智慧破冰之旅 – KNN 演算法
　　■ 其他修订小细节约 50 处

　　多次与教育界的朋友相聚，谈到电脑语言的发展趋势，大家一致公认Python 已经是当今最重要的电脑语言了，几乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、⋯等皆已经将此语言列为必备电脑语言。了解许多人想学Python，市面上的书也不少了，许多人买了许多书，但是学习Python 路上仍感障碍重重，原因是没有选到好的书籍，市面上许多书籍的缺点是：
　　■ Python 语法讲解不完整
　　■ 用 C、C++、Java 观念撰写实例
　　■ Python 语法的精神与内涵未做说明
　　■ Python 进阶语法未做解说
　　■ 基础实例太少，没经验的读者无法举一反三
　　■ 模组介绍不足，应用范围有限

　　许多读者因此买了一些书，读完了，好像学会了，但到了网路看专家撰写的程式往往看不懂。

　　就这样我决定撰写一本用丰富、实用、有趣实例完整且深入讲解Python 语法的入门书籍。其实这本书也是目前市面上讲解Python 书籍中语法最完整、应用范围最广、范例最丰富的书籍。

　　Python 以简洁着名，语法非常活，同时拥有非常多丰富、实用的模组，本书笔者尝试将Python 语法的各种用法用实例解说，同时穿插使用各种模组，以协助读者未来可以更灵活使用Python，以奠定读者迈向更高深学习的扎实基础。

　　本书以约1000 个程式实例和一般实作，讲解扎实的Python 语法，本书同时说明下列知识与应用：
　　■ 内容穿插说明 PEP 8 风格，读者可由此养成设计符合 PEP 8 风格的 Python 程式，这样撰写的程式可以方便自己与他人阅读。
　　■ 抛弃 C、C++、Java 语法思_____维，将 Python 语法、精神功能火力全开
　　■ 人工智慧基础知识融入章节内容
　　■ 认识 Python 彩蛋
　　■ 从bytes说起、编码(encode)、解码(decoding)，到精通串列(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)
　　■ 完整解说 Unicode 字符集和 utf-8 依据 Unicode 字符集的中文编码方式
　　■ 从小型串列、元组、字典到大型数据资料的建立
　　■ 生成式 (generator) 建立 Python 资料结构，串列 (list)、字典 (dict)、集合 (set)
　　■ 经纬度计算地球任 2 城市之间的距离，学习取得地球任意位置的经纬度
　　■ 莱布尼兹公式、尼拉卡莎、蒙地卡罗模拟计算圆週率
　　■ 基础函数观念，也深入到嵌套、closure、lambda、Decorator 等高阶应用
　　■ Google 有一篇大数据领域着名的论文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要观念是MapReduce，笔者将对map( ) 和reduce( ) 完整解说，更进一步配合lambda 观念解说高阶应用
　　■ 建立类别同时深入装饰器 @property、@classmethod、@staticmathod 与类别特殊属性与方法
　　■ 设计与应用自己设计的模组、活用外部模组 (module)
　　■ 赌场骗局
　　■ 设计加密与解密程式
　　■ Python 的输入与输出
　　■ 档案压缩与解压缩
　　■ 程式除错 (debug) 与异常 (excep􀆟on) 处理
　　■ 档案读写与目录管理
　　■ 剪贴簿 (clipboard) 处理
　　■ 正则表达式 (Regular Expression)
　　■ 递廻式观念与碎形 (Fractal)
　　■ 影像处理与文字辨识，更进一步说明电脑储存影像的方法与观念
　　■ 认识中文分词 jieba 与建立词云 (wordcloud) 设计
　　■ GUI 设计 - 实作小算盘
　　■ 实作动画与游戏
　　■ Matplotlib 中英文图表绘制
　　■ 说明 csv 和 json 档案
　　■ 绘制世界地图
　　■ 台湾股市资料撷取与图表制作
　　■ Python 解线性代数
　　■ Python 解联立方程式
　　■ Python 执行数据分析
　　■ 科学计算与数据分析 Numpy、Scipy、Pandas
　　■ 网路爬虫
　　■ 人工智慧破冰之旅 – KNN 演算法
　　■ 完整函数索引，未来可以随时查阅

　　写过许多的电脑书着作，本书沿袭笔者着作的特色，程式实例丰富，相信读者只要遵循本书内容必定可以在最短时间精通Python 设计，编着本书虽力求完美，但是学经历不足，谬误难免，尚祈读者不吝指正。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我是一個對程式設計比較遲鈍的人，每次想到要寫程式就覺得壓力山大。但是，這本《Python最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第二版)》真的讓我刮目相看。它在講解Python基礎語法的時候，非常貼心，每一個步驟都解釋得清清楚楚，而且會適時地給出小提示，告訴你可能會遇到的陷阱，這種細膩度真的很少見。我最怕那種直接跳到高深理論的書，這本完全不會，它是循序漸進，讓你一步一步建立穩固的基礎。 而且，書中的練習題設計得很有意思，不會讓你覺得是在做無意義的練習。很多題目都緊密結合了前面學到的知識點，做完之後會讓你很有成就感。我特別喜歡其中關於資料視覺化的部分，用Python畫出漂亮的圖表，真的很有成就感，也讓我對數據科學的應用有了更具體的想像。畢竟，數據再怎麼龐大，如果不能以視覺化的方式呈現，也很難讓人理解。這本書真的把我從一個對程式碼感到恐懼的門外漢，帶領到對Python和數據科學充滿好奇和信心。

评分☆☆☆☆☆

這次入手《Python最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第二版)》，主要也是聽朋友推薦，說這本更新速度快，內容也很紮實。拿到書後，果然沒讓我失望，印刷品質非常棒，全彩的設計讓我在閱讀程式碼和圖表時，眼睛舒服很多，也更容易區分不同的語法元素。作者在講解Python的基礎概念時，用了許多貼近生活的比喻，這對我這種初學者來說，簡直是福音。 我特別欣賞書中對於「為什麼」的解釋。很多時候，我們學程式不只是學語法，更重要的是理解背後的原理和邏輯。這本書就做到了這一點，它會告訴你為什麼要這樣寫，這樣寫的好處是什麼，而不是單純地給你一個範例。這讓我能夠融會貫通，而不是死記硬背。而且，書中穿插的許多關於數據科學的介紹，也讓我對這個領域有了初步的認識，知道Python在這個領域的應用潛力有多大，激發了我進一步學習的興趣。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《Python最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第二版)》真的是讓我驚豔到了！原本我對Python的印象就是那種密密麻麻的程式碼，看了就頭痛，但這本書完全顛覆了我的想法。從第一頁開始，作者就用非常生動有趣的方式引導，就像在跟一位經驗豐富的朋友聊天一樣。那些複雜的概念，像是迴圈、函式、物件導向等等，竟然變得如此平易近人。我尤其喜歡書中大量的圖示和範例，那些繽紛的色彩讓學習過程不再枯燥乏味，反而充滿了探索的樂趣。 我記得我之前也試著看過幾本Python的書，但總是讀沒幾頁就陣亡了，不然就是講得太艱澀，完全抓不到重點。這本「王者歸來」真的有它的獨到之處，它不是那種死板板的教科書，而是從實際應用的角度出發，告訴你Python能做些什麼，怎麼做。書中那些跟數據科學結合的例子，像是資料分析、機器學習的入門，讓我看到了Python的強大威力，也激發了我深入學習的動力。而且，全彩印刷真的太加分了！看著舒服，也更容易理解那些程式碼的區塊和輸出結果。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種半路出家、對程式領域充滿好奇的學習者來說，找到一本好的入門書至關重要。《Python最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第二版)》絕對是我近期遇到的最棒的學習工具。它最大的優點在於，能夠將看似複雜的Python語法，轉化成易於理解的概念。書中的每一段講解都經過仔細推敲，用字遣詞非常到位，不會讓你產生「這是什麼意思？」的困惑。 我特別喜歡作者在書中穿插的許多小故事和案例分析，這些內容不僅讓學習過程不那麼枯燥，更重要的是，它們幫助我理解Python在現實世界中的應用。尤其是跟數據科學相關的內容，讓我看到了Python在處理大數據、進行機器學習等方面的強大潛力。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本引導我進入數據科學世界的啟蒙之書。全彩印刷的設計也讓整本書的閱讀體驗大大提升，每一個圖表和程式碼區塊都清晰可見，大大降低了視覺上的負擔。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對於程式語言一直抱持著敬而遠之的態度，總覺得那是非常專業且遙不可及的領域。《Python最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第二版)》的出現，完全打破了我的刻板印象。這本書的敘述方式非常流暢，彷彿一位經驗豐富的嚮導，帶著你一步步探索Python的世界。從最基礎的變數、資料型態，到更進階的流程控制、函式定義，書中都用清晰易懂的語言，輔以豐富多彩的插圖，讓每一個學習環節都充滿了活力。 我個人對圖表和視覺化的概念特別感興趣，這本書在早期就引入了相關的介紹，讓我非常驚喜。它不僅僅是教你寫程式，更重要的是讓你看到程式能帶來的視覺化成果，例如如何用Python繪製各種統計圖表，這大大提升了學習的動機。而且，書中的範例程式碼都經過精心設計，不僅能正確執行，而且結構清晰，方便我理解和模仿。這本「王者歸來」的確為我打開了Python學習的大門，讓數據科學不再是遙不可及的目標。