身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。
從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力
大傢都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會Python的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、機器學習與大數據分析的領域，你會發現原來自己也能成為程式高手！
★ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！
★ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！
★ 無縫接軌四大套件 NumPy、matplotlib、SciPy、pandas，資料處理、分析、運算，快人一等！
★ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn
本書特色
初學Python的最佳教材，第一次寫程式就上手！
★最易學習★
沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎的語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。
★豐富範例★
本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適閤。
★最強應用★
本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套件，有瞭這些基礎，日後你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展：
◇NumPy → 資料運算
◇matplotlib → 資料視覺化
◇SciPy → 科學計算
◇pandas → 資料處理與分析
◇scikit-learn → 機器學習
具體描述
編程思維啓濛與實踐：軟件開發基礎與邏輯構建 內容簡介： 本書旨在為渴望踏入軟件開發領域，但缺乏係統編程經驗的初學者提供一份全麵、深入且實用的入門指南。我們不將重點放在特定編程語言的語法速查，而是緻力於構建堅實的編程思維框架和問題解決邏輯，這是任何成功軟件工程師的核心素養。 全書共分為四大核心模塊，層層遞進，確保讀者在掌握基礎概念的同時，能夠將理論知識轉化為實際的編碼能力。 --- 第一部分：理解計算機與程序的本質（思維基礎） 本部分著重於打破“編程高不可攀”的刻闆印象，從計算機科學的基礎概念入手，建立對程序運行機製的宏觀認知。 第一章：信息世界的基石 數字與邏輯： 深入淺齣地介紹二進製、布爾代數（邏輯門）在現代計算中的核心作用。理解計算機如何用最簡單的“開”與“關”構建復雜的數據結構。 硬件與軟件的協同： 簡述CPU、內存、存儲設備的基本功能，以及操作係統作為資源管理者所扮演的角色。這有助於初學者理解代碼執行的物理環境。 算法的抽象魅力： 什麼是算法？它不是代碼，而是一種解決問題的清晰步驟。通過日常生活中的例子（如食譜、地圖導航），講解算法的必要屬性：確定性、有限性和有效性。 第二章：程序的生命周期與結構 從需求到實現： 探討軟件開發的初步階段——需求分析和設計。強調代碼的第一步是理解“要做什麼”，而不是“怎麼寫”。 程序的三大基本結構： 詳細解析順序結構、選擇結構（分支）和循環結構。這些是構建任何復雜邏輯的積木。我們將通過流程圖（Flowchart）和僞代碼（Pseudocode）來固化這種結構化思維，而不依賴任何特定語言的語法。 抽象的力量： 介紹模塊化（Modularity）的概念。如何將一個大問題拆解成若乾個易於管理的小任務。理解函數和過程是實現抽象和代碼復用的關鍵手段。 --- 第二部分：結構化編程的實踐路徑（核心技能） 在理解瞭基礎邏輯後，本部分將帶領讀者進入結構化編程的核心實踐，重點培養嚴謹的代碼組織能力。 第三章：數據結構——信息的組織藝術 數據類型與錶示： 探索基本數據類型（整數、浮點數、字符、布爾值）在內存中的實際存儲方式。 綫性數據結構的深度剖析： 詳細介紹數組（Array）的原理、訪問機製與局限性。緊接著深入講解鏈錶（Linked List），對比兩者在插入和刪除操作上的性能差異。 堆棧與隊列（Stack & Queue）： 講解這兩種重要的抽象數據類型。通過“函數調用棧”和“先進先齣”的實際場景，讓讀者理解它們在程序控製流中的不可替代性。 第四章：效率與性能的初步考量 復雜度分析的入門： 引入大O錶示法（Big O Notation），解釋為什麼程序的速度不僅僅取決於硬件。理解$O(1), O(log n), O(n), O(n^2)$代錶的效率級彆差異。 搜索算法的比較： 實踐學習綫性搜索與二分搜索。通過對比兩者在有序數據集上的性能，直觀感受算法選擇對效率的決定性影響。 排序基礎： 介紹幾種基礎排序算法（如冒泡排序、插入排序），重點在於理解它們的工作原理和時間復雜度，而非追求最高效的實現。 --- 第三部分：麵嚮對象思維的建立（範式轉換） 現代軟件開發普遍采用麵嚮對象（Object-Oriented Programming, OOP）範式。本部分旨在幫助讀者從“執行指令流”的思維轉嚮“對象交互模型”的思維。 第五章：對象與類的核心概念 從現實世界到代碼世界： 解釋“類”（Class）是藍圖，“對象”（Object）是實例的對應關係。 封裝（Encapsulation）： 講解如何通過訪問修飾符（如公有、私有）來保護數據，保證對象內部狀態的穩定性和一緻性。 繼承（Inheritance）： 理解代碼復用的重要性。通過“is-a”的關係，構建層次化的結構，減少重復編碼。 第六章：多態性與接口設計 多態（Polymorphism）： 這是OOP中最靈活的概念。通過方法重寫（Overriding）和方法重載（Overloading），展示同一個接口如何響應不同的具體實現。 抽象類與接口： 區分兩者的用途。強調接口（Interface）在定義契約和實現鬆耦閤架構中的關鍵作用。 設計原則的萌芽： 簡要介紹單一職責原則（SRP）的基礎思想，引導讀者在設計類時就考慮清晰的邊界和目的性。 --- 第四部分：軟件工程的實踐要素（協作與調試） 編寫齣能運行的代碼隻是第一步，健壯、可維護的代碼纔是專業標準。 第七章：調試藝術與錯誤處理 調試工具的哲學： 不僅僅是設置斷點。學習如何閱讀和理解程序運行時的調用堆棧（Call Stack）。 異常處理機製： 結構化地捕獲和處理錯誤（Try-Catch-Finally）。理解何時應該讓程序崩潰（Fail Fast），何時應該優雅地恢復。 日誌記錄的重要性： 講解如何通過日誌（Logging）來追蹤程序在不同環境中的行為，這是遠程調試的生命綫。 第八章：版本控製與協作基礎 代碼的曆史： 引入版本控製係統的概念，特彆是Git的基本工作流（Repository, Commit, Branch, Merge）。 分支策略入門： 學習如何安全地進行功能開發和錯誤修復，避免破壞主綫代碼。 代碼審查與可讀性： 強調代碼是寫給人看的，而非僅供機器執行。討論命名規範、注釋的藝術以及代碼風格指南的重要性，為未來的團隊協作打下基礎。 總結： 本書的最終目標是培養自學者的能力——讓你不僅能“復製代碼”，更能“理解代碼背後的邏輯”，從而能夠自信地轉嚮任何一門現代編程語言進行深入學習。它提供的是一套跨越語言鴻溝的“內功心法”。
著者信息
圖書目錄
第 1 章 開始撰寫 Python 程式
1-1 認識 Python
1-2 使用 Anaconda 開發環境
1-2-1 安裝 Anaconda
1-2-3 使用 Spyder
1-3 使用 Google Colab 雲端開發環境
1-4 Python 程式碼撰寫風格
1-5 程式設計錯誤
第 2 章 型別、變數與運算子
2-1 型別
2-1-1 數值型別 (int、float、complex、bool)
2-1-2 字串型別 (str)
2-1-3 list (串列)、tuple (序對)、set (集閤) 與dict (字典)
2-2 變數
2-3 常數
2-4 運算子
2-5 輸齣
2-6 輸入
第 3 章 數值與字串處理
3-1 數值處理函式
3-1-1 內建數值函式
3-1-2 數學函式
3-1-3 亂數函式
3-2 字串與字元
3-2-1 ASCII 與 Unicode
3-2-2 跳脫序列
3-2-3 內建字串函式
3-2-4 連接運算子
3-2-5 重複運算子
3-2-6 比較運算子
3-2-7 in 與 not in 運算子
3-2-8 索引與切片運算子
3-3 字串處理方法
3-3-1 字串轉換方法
3-3-2 字串測試方法
3-3-3 搜尋子字串方法
3-3-4 刪除指定的字元或空白方法
3-3-5 格式化方法
3-4 數值與字串格式化
3-5 f-string 格式化字串實字
第 4 章 流程控製
4-1 認識流程控製
4-2 if 3
4-3 for 14
4-4 while
4-5 break 與 continue 敘述
第 5 章 函式
5-1 認識函式
5-2 定義函式
5-3 呼叫函式
5-4 函式的參數
5-4-1 參數傳遞方式
5-4-2 關鍵字引數
5-4-3 預設引數值
5-4-4 任意引數串列
5-5 函式的傳迴值
5-6 全域變數與區域變數
5-7 遞迴函式
5-8 lambda運算式
5-9 日期時間函式
5-9-1 time 模組
5-9-2 calendar 模組
第 6 章 list、tuple、set 與 dict
6-1 list (串列)
6-1-1 建立串列
6-1-2 內建函式
6-1-3 連接運算子
6-1-4 重複運算子
6-1-5 比較運算子
6-1-6 in 與 not in 運算子
6-1-7 索引與切片運算子
6-1-8 串列處理方法
6-1-9 串列推導式
6-1-10 del 敘述
6-1-11 二維串列
6-2 tuple (序對)
6-2-1 建立序對
6-2-2 序對的運算
6-3 set (集閤)
6-3-1 建立集閤
6-3-2 內建函式
6-3-3 運算子
6-3-4 集閤處理方法
6-4 dict (字典)
6-4-1 建立字典
6-4-2 取得、新增、變更或刪除鍵:值對
6-4-3 內建函式
6-4-4 運算子
6-4-5 字典處理方法
第 7 章 檔案存取
7-1 認識檔案路徑
7-2 寫入檔案
7-2-1 建立檔案物件
7-2-2 將資料寫入檔案
7-3 讀取檔案
7-3-1 使用 read() 方法從檔案讀取資料
7-3-2 使用 readline() 方法從檔案讀取資料
7-3-3 使用 readlines() 方法從檔案讀取資料
7-4 with 敘述
7-5 管理檔案與資料夾
第 8 章 例外處理
8-1 認識例外
8-2 try…except
第 9 章 物件導嚮
9-1 認識物件導嚮
9-2 使用類別與物件
9-2-1 定義類別
9-2-2 建立物件
9-2-3 __init__() 方法
9-2-4 匿名物件
9-2-5 私有成員 (私有屬性與私有方法)
9-3 繼承
9-3-1 定義子類別
9-3-2 覆蓋繼承自父類別的方法
9-3-3 呼叫父類別內被覆蓋的方法
9-3-4 isinstance() 與 issubclass() 函式
9-4 多型
第 10 章 模組與套件
10-1 模組
10-2 套件
10-3 第三方套件
10-3-1 透過 pip 程式安裝第三方套件
10-3-2 透過 PyPI 網站安裝第三方套件
第 11 章 使用 pillow 與 qrcode 套件
11-1 使用 pillow 處理圖片
11-1-1 顯示圖片
11-1-2 將圖片轉換成黑白或灰階
11-1-4 濾鏡效果
11-1-5 在圖片上繪製文字
11-1-6 建立空白圖片
11-1-7 變更圖片的大小
11-2 使用 qrcode 產生 QR code 圖片
第 12 章 使用 NumPy 進行資料運算
12-1 認識 NumPy
12-2 NumPy 的資料型別
12-3 一維陣列運算
12-3-1 ndarray 型別的屬性
12-3-2 建立一維陣列
12-3-3 一維陣列的基本操作
12-3-4 嚮量運算 (內積、叉積、外積)
12-4 二維陣列運算
12-4-1 建立二維陣列
12-4-2 二維陣列的基本操作
12-4-3 處理陣列的形狀
12-4-4 矩陣運算 (轉置、相加、相乘)
12-5 通用函式
12-6 廣播
12-7 視點 (view) 與複本 (copy)
12-8 數學函式
12-9 隨機取樣函式
12-10 統計函式
12-11 檔案資料輸入/輸齣
第 13 章 使用 matplotlib 繪製圖錶
13-1 認識 matplotlib
13-2 繪製線條或標記
13-2-1 設定線條或標記樣式
13-2-2 設定座標軸的範圍、標籤與刻度
13-2-3 設定標題
13-2-4 加入文字
13-2-5 放置圖例
13-2-6 建立新圖錶
13-2-7 多張圖錶
13-3 繪製長條圖
13-4 繪製直方圖
13-5 繪製圓形圖
13-6 繪製散佈圖
第 14 章 使用 SciPy 進行科學運算
14-1 認識 SciPy
14-2 統計子套件 scipy.stats
14-2-1 離散型均勻分佈
14-2-2 連續型常態分佈
14-3 最佳化子套件 scipy.optimize
14-4 插值子套件 scipy.interpolate
第 15 章 使用 pandas 進行資料分析
15-1 認識 pandas
15-2 pandas 的資料結構
15-2-1 Series
15-2-2 DataFrame
15-3 pandas 的基本功能
15-3-1 索引參照
15-3-2 基本運算
15-3-3 NaN 的處理
15-3-4@統計函式
15-3-5 檔案資料輸入/輸齣
15-3-6 繪圖
第 16 章 使用 scikit-learn 進行機器學習
16-1 認識機器學習
16-2 線性迴歸
16-3 邏輯迴歸
16-4 K-近鄰演算法
16-5 決策樹
16-6 隨機森林
1-1 認識 Python
1-2 使用 Anaconda 開發環境
1-2-1 安裝 Anaconda
1-2-3 使用 Spyder
1-3 使用 Google Colab 雲端開發環境
1-4 Python 程式碼撰寫風格
1-5 程式設計錯誤
第 2 章 型別、變數與運算子
2-1 型別
2-1-1 數值型別 (int、float、complex、bool)
2-1-2 字串型別 (str)
2-1-3 list (串列)、tuple (序對)、set (集閤) 與dict (字典)
2-2 變數
2-3 常數
2-4 運算子
2-5 輸齣
2-6 輸入
第 3 章 數值與字串處理
3-1 數值處理函式
3-1-1 內建數值函式
3-1-2 數學函式
3-1-3 亂數函式
3-2 字串與字元
3-2-1 ASCII 與 Unicode
3-2-2 跳脫序列
3-2-3 內建字串函式
3-2-4 連接運算子
3-2-5 重複運算子
3-2-6 比較運算子
3-2-7 in 與 not in 運算子
3-2-8 索引與切片運算子
3-3 字串處理方法
3-3-1 字串轉換方法
3-3-2 字串測試方法
3-3-3 搜尋子字串方法
3-3-4 刪除指定的字元或空白方法
3-3-5 格式化方法
3-4 數值與字串格式化
3-5 f-string 格式化字串實字
第 4 章 流程控製
4-1 認識流程控製
4-2 if 3
4-3 for 14
4-4 while
4-5 break 與 continue 敘述
第 5 章 函式
5-1 認識函式
5-2 定義函式
5-3 呼叫函式
5-4 函式的參數
5-4-1 參數傳遞方式
5-4-2 關鍵字引數
5-4-3 預設引數值
5-4-4 任意引數串列
5-5 函式的傳迴值
5-6 全域變數與區域變數
5-7 遞迴函式
5-8 lambda運算式
5-9 日期時間函式
5-9-1 time 模組
5-9-2 calendar 模組
第 6 章 list、tuple、set 與 dict
6-1 list (串列)
6-1-1 建立串列
6-1-2 內建函式
6-1-3 連接運算子
6-1-4 重複運算子
6-1-5 比較運算子
6-1-6 in 與 not in 運算子
6-1-7 索引與切片運算子
6-1-8 串列處理方法
6-1-9 串列推導式
6-1-10 del 敘述
6-1-11 二維串列
6-2 tuple (序對)
6-2-1 建立序對
6-2-2 序對的運算
6-3 set (集閤)
6-3-1 建立集閤
6-3-2 內建函式
6-3-3 運算子
6-3-4 集閤處理方法
6-4 dict (字典)
6-4-1 建立字典
6-4-2 取得、新增、變更或刪除鍵:值對
6-4-3 內建函式
6-4-4 運算子
6-4-5 字典處理方法
第 7 章 檔案存取
7-1 認識檔案路徑
7-2 寫入檔案
7-2-1 建立檔案物件
7-2-2 將資料寫入檔案
7-3 讀取檔案
7-3-1 使用 read() 方法從檔案讀取資料
7-3-2 使用 readline() 方法從檔案讀取資料
7-3-3 使用 readlines() 方法從檔案讀取資料
7-4 with 敘述
7-5 管理檔案與資料夾
第 8 章 例外處理
8-1 認識例外
8-2 try…except
第 9 章 物件導嚮
9-1 認識物件導嚮
9-2 使用類別與物件
9-2-1 定義類別
9-2-2 建立物件
9-2-3 __init__() 方法
9-2-4 匿名物件
9-2-5 私有成員 (私有屬性與私有方法)
9-3 繼承
9-3-1 定義子類別
9-3-2 覆蓋繼承自父類別的方法
9-3-3 呼叫父類別內被覆蓋的方法
9-3-4 isinstance() 與 issubclass() 函式
9-4 多型
第 10 章 模組與套件
10-1 模組
10-2 套件
10-3 第三方套件
10-3-1 透過 pip 程式安裝第三方套件
10-3-2 透過 PyPI 網站安裝第三方套件
第 11 章 使用 pillow 與 qrcode 套件
11-1 使用 pillow 處理圖片
11-1-1 顯示圖片
11-1-2 將圖片轉換成黑白或灰階
11-1-4 濾鏡效果
11-1-5 在圖片上繪製文字
11-1-6 建立空白圖片
11-1-7 變更圖片的大小
11-2 使用 qrcode 產生 QR code 圖片
第 12 章 使用 NumPy 進行資料運算
12-1 認識 NumPy
12-2 NumPy 的資料型別
12-3 一維陣列運算
12-3-1 ndarray 型別的屬性
12-3-2 建立一維陣列
12-3-3 一維陣列的基本操作
12-3-4 嚮量運算 (內積、叉積、外積)
12-4 二維陣列運算
12-4-1 建立二維陣列
12-4-2 二維陣列的基本操作
12-4-3 處理陣列的形狀
12-4-4 矩陣運算 (轉置、相加、相乘)
12-5 通用函式
12-6 廣播
12-7 視點 (view) 與複本 (copy)
12-8 數學函式
12-9 隨機取樣函式
12-10 統計函式
12-11 檔案資料輸入/輸齣
第 13 章 使用 matplotlib 繪製圖錶
13-1 認識 matplotlib
13-2 繪製線條或標記
13-2-1 設定線條或標記樣式
13-2-2 設定座標軸的範圍、標籤與刻度
13-2-3 設定標題
13-2-4 加入文字
13-2-5 放置圖例
13-2-6 建立新圖錶
13-2-7 多張圖錶
13-3 繪製長條圖
13-4 繪製直方圖
13-5 繪製圓形圖
13-6 繪製散佈圖
第 14 章 使用 SciPy 進行科學運算
14-1 認識 SciPy
14-2 統計子套件 scipy.stats
14-2-1 離散型均勻分佈
14-2-2 連續型常態分佈
14-3 最佳化子套件 scipy.optimize
14-4 插值子套件 scipy.interpolate
第 15 章 使用 pandas 進行資料分析
15-1 認識 pandas
15-2 pandas 的資料結構
15-2-1 Series
15-2-2 DataFrame
15-3 pandas 的基本功能
15-3-1 索引參照
15-3-2 基本運算
15-3-3 NaN 的處理
15-3-4@統計函式
15-3-5 檔案資料輸入/輸齣
15-3-6 繪圖
第 16 章 使用 scikit-learn 進行機器學習
16-1 認識機器學習
16-2 線性迴歸
16-3 邏輯迴歸
16-4 K-近鄰演算法
16-5 決策樹
16-6 隨機森林
圖書試讀
用戶評價
评分
這本新版Python教科書的封麵設計真是抓人眼球，色彩搭配和字體的選擇都散發齣一種專業又親切的氣息，讓人一看就知道裏麵絕對是真材實料，不是那種糊弄人的入門書。光是拿在手上翻閱幾頁，就能感受到作者在內容編排上的用心，從基礎語法到稍進階的應用，循序漸進的邏輯安排得非常到位，對於完全沒有編程基礎的“小白”來說，簡直就像是拿到瞭一張直通高手殿堂的藏寶圖。我特彆欣賞它在講解每一個概念時，都會提供清晰明瞭的實際案例，這比那些隻堆砌理論的傳統教材要實用得多。很多書讀起來就像在啃枯燥的字典，但這一本卻讓人有讀下去的動力，仿佛作者就坐在你旁邊，手把手地帶著你探索編程世界的奧秘。特彆是對於我們這些想在職場上用Python提升效率的人來說，這種強調實操性的教學方式，無疑是最有價值的。
评分老實說，市麵上Python入門書汗牛充棟，但真正能讓人“一步到位”的，我還沒見過幾本。這本第三版給我的感覺就是，它完全站在瞭讀者的角度思考問題，把那些初學者最容易卡殼的地方都預先處理好瞭。比如，很多教材對數據結構和算法的講解總是顯得高高在上，讓人望而卻步，但這本書的處理方式就非常接地氣，它沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是通過生活化的比喻和圖示來解釋底層原理，讓抽象的概念變得具體可感。我尤其喜歡它對“為什麼”的解釋，很多時候，知道“怎麼做”還不夠，理解“為什麼”纔能建立起真正的編程思維，這本書在這方麵做得非常齣色。對於想要轉行或者想給自己加點硬技能的朋友來說，這本絕對是值得投資的一本書，它不僅是教會你寫代碼，更是在培養你的計算思維。
评分我過去嘗試過幾本號稱是“終極指南”的教材，結果往往是前半部分講得還行，後半部分就草草收場，或者乾脆直接跳到一些過於專業、對初學者來說完全沒用的高深領域。但這本《一步到位！》的結構平衡感拿捏得恰到好處。它花瞭足夠的篇幅來鞏固核心概念，確保讀者對基礎有紮實的掌握，然後纔逐步引入更具現代感的主題，比如Web抓取或者基礎的數據分析框架。這種穩健的步伐，讓我在學習過程中幾乎沒有感到焦慮或迷茫。而且，它的排版設計也很贊，代碼塊的顔色區分和注釋都很清晰，長時間閱讀眼睛也不會覺得很纍，這種對閱讀體驗的關注，常常被忽略，但對學習效率影響巨大。
评分從一個純粹的讀者角度來看，這本書最大的魅力在於它建立起來的“信心工程”。很多時候，學習編程最大的障礙不是智力，而是心理上的自我懷疑。當你被一堆看不懂的錯誤信息轟炸時，很容易就想放棄。但這本教材通過一係列設計精妙的“小成功”來激勵讀者，每完成一個小練習，你都會有一種“原來我也可以”的成就感。作者的語氣非常鼓勵和親切，仿佛身邊有一位耐心十足的導師在陪伴。這種情感上的連接，在冰冷的編程教材中是很難得的。它不僅僅是一本工具書，更像是一本能夠陪伴你度過編程初期的“戰友”，讓你有勇氣麵對後續更復雜的挑戰。
评分這本書的更新速度簡直讓人驚嘆，第三版顯然是緊跟Python社區的最新發展。現在的技術迭代太快瞭，一本舊的書可能教給你的都是些即將被淘汰的寫法。我注意到裏麵對於一些新加入的庫函數和語言特性都有詳細的介紹和實戰演練，這對於想要站在潮流前沿的學習者來說，無疑是一個巨大的加分項。我之前學C++的時候就吃過虧，買的書是前一年的版本，很多新特性都學不到。而這本教科書則顯得非常與時俱進，它不僅教你如何“做”，更教你如何“用最新的技術做”，這對於希望未來在相關領域有所發展的讀者來說，絕對是至關重要的。可以說，買瞭它，你的知識庫就不會輕易過時。
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