從零開始學Python程式設計(第三版)（適用Python 3.10以上） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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李馨

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Python
編程入門
Python 3
10
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第三版

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具體描述

　　學習一個程式語言，Python 的簡潔、明瞭能讓初學者快速上手。一個簡單的，雖然 Python IDLE 環境很陽春，但有不錯的除錯功能，而附帶的 Visual Studio Code 可以讓我們在學習中擁有意外之喜。簡單的敘述可以在 Python Shell 這個互動交談模式獲得解答。除瞭 Python 的內建模組，也一起認識第三方套件的詞雲、Pyinstaller。由於 Python 能討論的內容非常豐富，本書僅能就初學者讓大傢認識 Python 語言的魅力，透過本書做通盤性認識，全書重要主題如下：

　　•Python 異想世界

　　•Python 基本語法

　　•運算子與條件選擇

　　•廻圈控製

　　•序列型別和字串

　　•Tuple 和 List

　　•字典、集閤、函式

　　•模組與函式庫

　　•物件導嚮基礎

　　•淺談繼承機製

　　•異常處理機製

　　•資料流與檔案

　　•GUI 介麵

　　•繪圖與影像

　　期能把握住最嚴謹的態度，輔以最淺白的錶達方式，讓每位讀者在期間充滿樂趣，降低閱讀壓力。筆者深信本書能讓初習者在走過 Python 語言學習之旅，拓展思考性，在程式語言世界悠遊自在。

本書特色

　　簡潔的程式語言，由認識 Python 的基本語言，理論與實作並行

　　每個章節有豐富的範例，配閤 Python Shell 的互動交談，更能更心應手

　　手把手導引，由函式齣發，並學習物件導嚮的封裝、繼承和多型三大技術

　　課後評量思考操作並兼，追蹤學習成效　

好的，以下是一本假設的、與《從零開始學Python編程（第三版）（適用Python 3.10以上）》內容完全不相關的圖書簡介： --- 圖書名稱：《深度學習的數學基礎與實踐（精裝版）》作者：張偉 | 李明教授齣版社：科技前沿齣版社 ISBN： 978-7-5180-XXX-X 裝幀：精裝，全彩印刷定價： 188.00 元 --- 導讀：理解智能的“底層語言” 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習已成為推動技術變革的核心驅動力。然而，許多學習者在麵對復雜的神經網絡模型、梯度下降、反嚮傳播等概念時，常常感到無從下手。這並非因為計算能力不足，而是缺乏對支撐這一切的數學原理的深刻理解。《深度學習的數學基礎與實踐（精裝版）》正是為解決這一痛點而精心打造的權威指南。本書並非簡單地羅列公式，而是通過構建清晰的知識體係，將抽象的數學概念與具體的深度學習應用場景緊密結閤，旨在幫助讀者真正掌握“智能的底層語言”。本書是為具有一定綫性代數和微積分基礎，渴望深入理解深度學習理論核心的工程師、研究人員和高階學生設計的。它聚焦於那些決定模型性能和穩定性的關鍵數學要素。 --- 本書核心內容深度解析本書共分為五個宏大章節，層層遞進，構建起一座從基礎代數到高級優化理論的堅實橋梁。第一部分：綫性代數的重塑——張量與特徵空間的幾何意義 (約 350 頁) 本部分旨在以全新的視角審視綫性代數，使其與現代深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）中使用的張量操作完美對齊。 1. 張量理論的精確定義與操作語義：詳細解析秩（Rank）、維數（Dimension）與軸（Axis）的概念。著重講解批處理（Batch Processing）如何在張量運算中體現，以及維度變換（如 `reshape`、`transpose`）背後的幾何意義。 2. 特徵值與特徵嚮量的深度應用：不僅停留在求解，更深入探討其在數據降維（PCA）中的核心作用。分析如何利用特徵分解理解數據的主成分，以及在高維數據可視化中的局限性與替代方案。 3. 矩陣分解的高級技術：深入剖析奇異值分解（SVD）的數學嚴謹性，對比其與正交分解、LU分解在數值穩定性上的差異。特彆引入低秩近似在推薦係統和自然語言處理（NLP）中信息壓縮的應用案例。 4. 流形學習與非綫性變換的幾何解釋：探討嵌入空間（Embedding Space）的拓撲結構，為後續理解自編碼器和生成模型打下基礎。第二部分：微積分與優化理論——梯度的解析幾何 (約 300 頁) 本部分是本書的“心髒”，它詳細闡述瞭梯度在多維空間中的行為，這是所有基於梯度的學習算法的基石。 1. 多元函數求導的鏈式法則：詳盡展示如何將復雜的復閤函數求導應用於深度網絡中。通過二維和三維的直觀圖形，解釋偏導數如何引導我們找到局部最優解的方嚮。 2. 反嚮傳播算法的數學推導：本章從嚴格的鏈式法則齣發，推導齣網絡中每一層參數的梯度計算公式。我們不使用黑箱描述，而是力求讓讀者清晰地看到誤差是如何“迴流”的。 3. Hessian 矩陣與二階導數分析：引入Hessian矩陣，解釋其在判斷鞍點（Saddle Point）和局部極小值中的關鍵作用。探討二階優化方法（如牛頓法）的理論優勢與計算代價。 4. 凸優化與非凸優化的邊界：明確指齣深度學習優化問題的非凸性，並討論這如何影響算法收斂的全局性與局部性。第三部分：概率論與信息論——模型的不確定性刻畫 (約 250 頁) 理解不確定性是構建魯棒模型的前提。本部分將概率論工具箱與信息論指標引入深度學習的評估體係。 1. 隨機變量與大數定律：復習高斯分布、伯努利分布等關鍵概率分布，並闡述它們如何作為模型輸齣或噪聲模型的數學基礎。 2. 最大似然估計（MLE）與最大後驗概率（MAP）：詳細對比這兩種參數估計方法。重點講解MAP中正則化項（如L2正則化）在貝葉斯框架下的自然體現。 3. 熵、交叉熵與KL散度：深入解析信息論三大核心度量。解釋交叉熵作為損失函數背後的信息論意義，以及KL散度在衡量兩個概率分布差異時的應用，尤其是在變分自編碼器（VAE）中的作用。 4. 期望最大化（EM）算法：以EM算法為橋梁，講解在存在隱變量（Latent Variables）時，如何進行參數估計，為混閤模型和生成模型的學習提供堅實的基礎。第四部分：高級優化器與收斂性分析 (約 200 頁) 現代深度學習的訓練效率極大地依賴於精巧設計的優化算法。本部分聚焦於這些算法的數學原理。 1. 動量（Momentum）的物理意義：將動量項視為物理學中的慣性，分析其如何幫助優化器跳齣淺層局部最小值。 2. 自適應學習率方法的數學邏輯：詳細剖析AdaGrad、RMSProp、Adam等算法中，學習率如何根據曆史梯度信息進行動態調整。重點在於理解梯度稀疏性對算法選擇的影響。 3. 批規範化（Batch Normalization）的內在機理：從統計學角度解釋BN層如何穩定內部協變量偏移（Internal Covariate Shift），並分析其對梯度流的影響。 4. 收斂速度的量化分析：初步探討一階和二階優化方法的理論收斂界限，幫助讀者在實際應用中選擇最閤適的迭代策略。第五部分：專題：從數學到前沿模型的橋接 (約 150 頁) 本章將前述數學工具應用於當前最熱門的兩個領域。 1. 生成對抗網絡（GAN）的博弈論基礎：深入解析GANs的本質是一個納什均衡的尋找過程。詳細推導判彆器和生成器的損失函數，並討論WGAN（Wasserstein GAN）中采用Earth Mover's Distance的數學動機。 2. Transformer架構中的注意力機製：從矩陣乘法和點積的角度，解析Scaled Dot-Product Attention的效率與有效性。解釋Softmax函數在此處的關鍵作用，以及它如何實現信息加權聚閤。 --- 本書的獨特價值與讀者獲益本書的編寫嚴格遵循“理論先行，實踐支撐”的原則，避免瞭直接照搬代碼庫的膚淺講解。嚴謹的數學推導：每一項核心公式都提供瞭清晰、可追溯的推導過程，確保讀者不僅“知道怎麼做”，更“知道為什麼這麼做”。幾何直觀的輔助：穿插瞭大量高維幾何圖形的示意圖，幫助讀者將抽象的綫性代數概念“視覺化”。豐富的案例分析：每個數學概念後都緊跟著一個或多個深度學習模型中的應用案例（如CNN中的捲積操作、RNN中的梯度消失問題），強化理論與工程的聯係。適度的僞代碼：在關鍵算法部分，我們提供瞭清晰的僞代碼，這些代碼完全是基於數學步驟的直接翻譯，與具體編程語言無關，確保瞭數學內核的純粹性。適閤人群： 1. 希望從“調參工程師”成長為“算法架構師”的從業人員。 2. 正在攻讀碩士或博士學位，需要紮實數學基礎的研究生。 3. 對現有深度學習框架“黑箱”感到睏惑，渴望挖掘底層原理的資深開發者。通過係統閱讀本書，您將不再懼怕任何復雜的數學公式，能夠以一種全新的、充滿洞察力的視角去設計、分析和改進下一代人工智能模型。 ---

圖書目錄

第1章 Python 異想世界
1.1 一起準備 Python 吧
1.1.1 Python 有什麼魅力
1.1.2 安裝 Python
1.1.3 測試 Python 軟體
1.1.4 Python 的應用範圍
1.2 Python 的開發工具
1.2.1 有那些 IDE 軟體？
1.2.2 CPython 有什麼？
1.2.3 Python Shell
1.2.4 IDLE 的環境設定
1.3 使用 Visual Studio Code
1.3.1 下載、安裝 VS Code
1.3.2 啟動 VS Code
1.3.3 VS Code 延伸模組
1.4 Python 撰寫風格
1.4.1 Hello World! 就是這麼簡單
1.4.2 程式的縮排和註解
1.4.3 敘述的分行和閤併
1.4.4 程式的輸入和輸齣

第2章 Python 基本語法
2.1 變數
2.1.1 識別字的命名規則
2.1.2 保留字和關鍵字
2.1.3 指派變數值
2.2 Python 的數值型別
2.2.1 以 type() 函式迴傳型別
2.2.2 整數型別
2.2.3 布林值
2.3 Python 如何處理實數
2.3.1 使用 Float 型別
2.3.2 複數型別
2.3.3 更精確的 Decimal 型別
2.3.4 番外 - 有理數
2.4 數學運算與 math 模組
2.4.1 認識 math 模組
2.4.2 算術運算子
2.4.3 做四則運算
2.4.4 指派運算子
2.5 運算子有優先順序
2.5.1 位元運算子
2.5.2 運算子誰優先？

第3章運算子與條件選擇
3.1 認識程式語言結構
3.2 單一條件
3.2.1 比較運算子
3.2.2 if 敘述
3.3 雙嚮選擇
3.3.1 邏輯運算子
3.3.2 if/else 敘述
3.3.3 特殊的三元運算子
3.4 更多選擇
3.4.1 巢狀if
3.4.2 if/elif/else 敘述
3.4.3 match/case 敘述

第4章廻圈控製
4.1 for 廻圈讓程式轉嚮
4.1.1 使用for/in 廻圈
4.1.2 range() 函式
4.1.3 巢狀廻圈
4.2 while 廻圈與 random 模組
4.2.1 while 廻圈特色
4.2.2 獲得 while 廻圈執行次數
4.2.3 使用 random 模組
4.3 特殊流程控製
4.3.1 break 敘述
4.3.2 continue 敘述

第5章序列型別和字串
5.1 序列型別概觀
5.1.1 序列和迭代器
5.1.2 建立序列資料
5.1.3 序列元素操作
5.1.4 與序列有關的函式
5.2 字串與切片
5.2.1 建立字串
5.2.2 脫逸字元
5.2.3 字串如何切片
5.3 字串常用函數
5.3.1 尋訪字串
5.3.2 統計、取代字元
5.3.3 比對字元
5.3.4 字串的分與閤
5.3.5 字串的大小寫
5.4 格式化字串
5.4.1 把字串對齊
5.4.2 % 運算子
5.4.3 內建函式 format()
5.4.4 str.format() 方法

第6章 Tuple 與List
6.1 Tuple 不可變
6.1.1 建立 Tuple
6.1.2 讀取 Tuple 元素
6.1.3 Tuple 和 Unpacking
6.1.4 Tuple 做切片運算
6.2 串列
6.2.1 建立、讀取串列
6.2.2 與List 有關的方法
6.2.3 將資料排序
6.2.4 串列生成式
6.3 二維 List
6.3.1 產生矩陣
6.3.2 讀取矩陣
6.3.3 矩陣與串列生成式
6.3.4 不規則矩陣
6.4 串列的複製
6.4.1 串列與淺複製
6.4.2 copy 模組的 copy() 方法
6.4.3 deepcopy() 方法複製物件本身

第7章字典
7.1 認識映射型別
7.2 建立字典
7.2.1 認識字典
7.2.2 產生字典
7.2.3 讀取字典項目
7.2.4 類別方法 fromkeys()
7.3 字典的異動
7.3.1 新增與修改元素
7.3.2 刪除字典項目
7.3.3 閤併字典
7.4 鍵、值相關操作
7.4.1 預防找不到 key
7.4.2 讀取字典
7.4.3 字典生成式
7.5 預設字典和有序字典
7.5.1 預設字典
7.5.2 有序字典

第8章集閤
8.1 建立集閤（Sets）
8.1.1 認識雜湊
8.1.2 建立 set 物件
8.1.3 set() 函式產生集閤
8.2 集閤相關操作
8.2.1 新增、移除元素
8.2.2 集閤與數學計算
8.2.3 聯集、交集運算
8.2.4 差集、對等差集運算
8.3 集閤相關方法
8.3.1 增強計算
8.3.2 檢測集閤
8.3.3 集閤生成式
8.3.4 集閤frozenset

第9章函式
9.1 Python 的內建函式
9.1.1 與數值有關的函式
9.1.2 字串的 BIF
9.1.3 序列型別相關函式
9.1.4 其他的 BIF
9.2 函式基本概念
9.2.1 函式基礎
9.2.2 定義函式
9.2.3 呼叫函式
9.2.4 迴傳值
9.3 參數基本機製
9.3.1 引數如何傳遞？
9.3.2 位置參數有順序性
9.3.3 預設參數值
9.3.4 關鍵字引數
9.4 可長短的參、引數列
9.4.1 形式參數的 * 星號運算式
9.4.2 ** 運算式與字典閤作
9.4.3 * 運算子拆解可迭代物件
9.4.4 ** 運算子拆解字典物件
9.5 更多函式的討論
9.5.1 適用範圍
9.5.2 函式是第一等公民
9.5.3 區域函式與 Closure
9.5.4 Lambda 函式
9.5.5 遞迴

第10章模組與函式庫
10.1 匯入模組
10.1.1 import/as 敘述
10.1.2 from/import 敘述
10.1.3 名稱空間和 dir() 函式
10.2 自行定義模組
10.2.1 模組路徑
10.2.2 滙入自定模組
10.2.3 屬性__name__
10.3 取得時間戳 time 模組
10.3.1 取得目前時間
10.3.2 時間結構和格式轉換
10.4 datetime 模組
10.4.1 處理日期 date 類別
10.4.2 time 類別取得時間值
10.4.3 datetime 類別組閤日期、時間
10.4.4 timedelta 類別計算時間間隔
10.5 自遠方來的「套件」
10.5.1 有趣的詞雲
10.5.2 封裝程式的Pyinstaller

第11章認識物件導嚮
11.1 物件導嚮概念
11.1.1 物件具有屬性和方法
11.1.2 類別是物件藍圖
11.1.3 抽象化是什麼？
11.2 類別與物件
11.2.1 認識類別和其成員
11.2.2 先建構再初始化物件
11.2.3 設定、檢查物件屬性
11.2.4 處理物件的特殊方法
11.3 類別與裝飾器
11.3.1 類別也有屬性
11.3.2 認識裝飾器
11.3.3 類別裝飾器
11.3.4 類別方法和靜態方法
11.4 重載運算子
11.4.1 重載算術運算子
11.4.2 對重載加法運算子更多瞭解
11.4.3 重載比較大小的運算子

第12章淺談繼承機製
12.1 認識繼承
12.1.1 繼承的相關名詞
12.1.2 繼承概念
12.1.3 特化和通化
12.1.4 組閤
12.2 繼承機製
12.2.1 產生繼承
12.2.2 多重繼承機製
12.2.3 繼承有順序，搜尋有規則
12.3 子類別覆寫父類別
12.3.1 使用 super() 函式
12.3.2 屬性__base__
12.3.3 以特性存取屬性
12.4 抽象類別與多型
12.4.1 定義抽象類別
12.4.2 多型
12.4.3 組閤

第13章異常處理機製
13.1 什麼是異常？
13.1.1 程式錯誤
13.1.2 引發異常
13.1.3 內建的 Exception 型別
13.2 異常處理情況
13.2.1 設定捕捉器
13.2.2 Try 敘述究竟是如何運作
13.2.3 try/else 敘述
13.2.4 try/finally 敘述
13.3 以程式丟齣異常
13.3.1 raise 敘述引發異常
13.3.2 assert 敘述
13.3.3 使用者自訂例外處理

第14章資料流與檔案
14.1 認識檔案與目錄
14.1.1 不能不知道的檔案路徑
14.1.2 取得路徑找 os.path 模組
14.2 資料流與io 模組
14.2.1 檔案物件與io 模組
14.2.2 檔案與open() 函式
14.2.3 TextIOBase 類別與檔案處理
14.2.4 檔案指標
14.3 文字檔案的讀、寫
14.3.1 檔案和指定模式
14.3.2 with/as 敘述
14.3.3 讀取文字檔案
14.4 二進位檔案
14.4.1 認識 byte 與 bytearray
14.4.2 讀、寫二進位檔案
14.4.3 struct 模組與二進位資料
14.5 文字檔並非隻有文字
14.5.1 淺談文字編碼
14.5.2 CSV 格式
14.5.3 JSON 格式

第15章 GUI 介麵
15.1 Python GUI
15.1.1 GUI 相關套件
15.1.2 認識 tkinter 套件
15.1.3 撰寫一個簡單的視窗程式
15.2 版麵管理員
15.2.1 Frame 為容器
15.2.2 版麵配置 - pack() 方法
15.2.3 grid() 方法以欄、列定位置
15.2.4 以座標定位的place() 方法
15.3 處理文字的元件
15.3.1 Label
15.3.2 文字方塊 Entry
15.3.3 文字區塊 Text
15.3.4 Button 元件
15.4 選取元件
15.4.1 Checkbutton
15.4.2 Radiobutton
15.5 顯示訊息

第16章繪圖與影像
16.1 以 Turtle 繪圖
16.1.1 使用座標係統
16.1.2 Turtle 畫布與畫筆
16.1.3 塗鴉色彩
16.2 繪製幾何圖案
16.2.1 畫圓形
16.2.2 繪製三角形
16.2.3 繪齣多邊形
16.3 認識 Pillow 套件
16.3.1 色彩與透明度
16.3.2 讀取圖片
16.4 圖像的基本操作
16.4.1 重編影像
16.4.2 產生新圖片
16.4.3 繪製圖案、秀齣文字
16.6.4 影像的鏇轉和翻轉
16.4.5 圖像裁切、閤成

圖書序言

ISBN：9786263331822
規格：平裝 / 608頁 / 17 x 23 x 2.74 cm / 普通級 / 單色印刷 / 三版
齣版地：颱灣

本書分類：電腦資訊> 程式設計/APP開發> Python

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

對於我這種習慣在深夜獨自摸索學習的人來說，一本好的參考書需要具備極高的「可查閱性」。這本《從零開始學Python程式設計（第三版）》在這方麵錶現中規中矩，它的索引做得還算清楚，當我忘記某個特定字串操作的方法時，還能快速定位到對應的頁碼。不過，我必須抱怨一下，它在處理資料結構的部分，特別是關於「列錶（List）」和「字典（Dictionary）」的效能比較上，論述得過於簡略。例如，當數據量龐大時，使用集閤（Set）查找的效率遠高於列錶的線性查找，這種底層的效能差異，作者隻是一筆帶過，這對於未來需要處理大數據或進行性能優化的讀者來說，可能會是一個資訊斷層。總結來說，這本書是一部非常紮實的入門磚，它讓你建立起程式設計的骨架，但若想將這副骨架打造成精密的機器，後續還需要讀者自行尋找更專精於演算法或特定應用領域的書籍來補強，它更像是一個溫馨的起點，而非終極寶典。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對這本《從零開始學Python程式設計（第三版）》的結構安排感到有點意外，原以為會是那種循序漸進、穩紮穩打的傳統教學模式，結果它在前半部火力全開，幾乎把所有基礎語法都塞進去瞭，搞得我像在趕火車一樣，拼命吸收各種括號、冒號跟縮排的規矩。特別是關於函式（Function）的介紹，篇幅雖然不短，但總覺得作者在講到遞迴（Recursion）那塊時，突然就拔高瞭難度，我花瞭整整一個下午，盯著螢幕上的程式碼，試圖理解那個「自己呼叫自己」的概念，最後還是得靠網路上各種動態圖解纔能勉強明白一點皮毛。這本書的優點是範例程式碼都寫得非常簡潔有力，但對我這種記憶力不太好的讀者來說，光是記住各種內建函式名稱就快把我搞瘋瞭。而且，雖然標榜適用 Python 3.10 以上，但某些針對新版本特性的說明，篇幅卻有點輕描淡寫，感覺像是為瞭追趕版本號而匆匆加上去的。如果你是那種喜歡邊學邊實作、看到新東西就想馬上動手嘗試的學習者，這本書的即時迴饋感可能會稍微不足，因為它更偏嚮於「知識傳授」而非「專案導嚮」的引導。

评分☆☆☆☆☆

這本《從零開始學Python程式設計（第三版）》真是讓人又愛又恨啊，愛的是它對初學者的包容度極高，恨的是有些章節實在是太過深入，害我這個完全沒基礎的讀者常常需要來迴翻閱好幾次纔能搞懂那個鬼東西到底在幹嘛。光是第一章介紹變數跟基本資料型態那段，作者就用瞭好多生活化的例子，什麼是「蘋果」當字串，「數量」當整數，讓我這個對電腦科學一竅不通的人也能勉強跟上腳步。尤其當我寫齣第一個 `print("Hello, World!")` 的時候，那種成就感簡直是無法言喻的，感覺自己好像真的踏入瞭程式設計的大門。不過，後麵的迴圈跟條件判斷稍微有點挑戰性，特別是巢狀迴圈的部分，圖解雖然有畫，但總覺得少瞭點什麼，可能還是要自己動手寫個幾次，纔會真正內化吧。總體來說，這本書的語氣非常親切，就像隔壁的工程師學長在跟你聊天一樣，沒有太多冷冰冰的術語，這點我很欣賞，畢竟市麵上很多教科書都寫得跟天書沒兩樣。對於想跨領域入門的人來說，這本絕對是個不錯的起手式，隻是後麵的進階內容，可能還是需要搭配其他資源輔助，不然光靠這本，我擔心我會在中途就陣亡瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格，說實在話，還蠻「颱灣味」的，就是那種滿滿的註解、密集的程式碼區塊，以及偶爾跳齣來的「重點提示」框框。我個人是比較喜歡這種視覺上豐富的編排，至少在翻閱時不會覺得太過單調乏味。不過，對於習慣瞭極簡主義風格的讀者來說，可能會覺得內容有點擁擠。我特別想提一下它在處理「除錯（Debugging）」這個環節的態度，作者並沒有避諱這個程式設計師的日常痛點，反而花瞭好幾頁的篇幅，教我們如何觀察錯誤訊息，如何用 `print()` 進行簡易追蹤。這點真的非常務實，很多入門書隻會告訴你「要寫齣正確的程式碼」，卻很少教你「程式碼齣錯時該怎麼辦」。雖然書中提供的錯誤範例都是比較基礎的 `SyntaxError` 或 `NameError`，但對於剛接觸程式語言的我來說，看到那些紅字齣現時的恐懼感，確實被這本書有效地緩解瞭不少。它讓我明白，程式碼跑不齣來不是世界末日，而是程式設計師進步的必經之路。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，當我翻到講述物件導嚮程式設計（OOP）的那幾個章節時，我真的有種「我要被淘汰瞭」的錯覺。儘管作者試圖用「蓋房子」的比喻來解釋「類別（Class）」和「實例（Instance）」的關係，但一涉及到繼承（Inheritance）和多型（Polymorphism）的複雜概念時，文字的描述似乎就顯得力不從心瞭。我花費瞭極大的心力去消化這些抽象的概念，總覺得如果這本書能多提供幾個跨越不同模組的綜閤練習題，也許對理解 OOP 的實用性會更有幫助。現有的練習題大多集中在單一功能的實現，對於整閤性的思維訓練幫助較小。另外，本書在提及標準函式庫（Standard Library）的使用時，列舉的範例相對保守，很多時候隻是點到為止，並沒有深入探討如何善用這些現成的工具來提升開發效率。這讓我覺得，雖然它成功地教會我「如何寫程式」，但對於如何「更有效率地寫程式」，著墨似乎還不夠深。