出版社： 机械工业出版社
ISBN：9787111539896
版次：1
商品编码：11989053
品牌：机工出版
包装：平装
丛书名： 信息科学与技术丛书
开本：16开
出版时间：2016-10-01
用纸：胶版纸
页数：255
具体描述
编辑推荐
适读人群 ：程序员，科研人员，编程爱好者，大数据处理人员Python是当前非常热门的编程语言和大数据处理工具。本书全面介绍了Python应用的各个方面，覆盖了当前Python的主流应用。各章独立性较强，读者可从本书的任何一章开始阅读，并且立即将所学知识应用到工作实践中。
内容简介
Python是一门强大、快捷的编程语言。本书采用了即学即用的方式讲解Python.全书主要包含Python语言知识以及大数据使用的numpy、pandas、pytables；Web编程框架web.py；操作postgresql数据库。读者在学完一章的基础知识之后，可继续研读本章的高级话题，从而达到立即应用的目的。本书特别适合软件开发人员和数据分析工程师阅读，也可用于高等院校计算机教学。目录
出版说明前言
第 1 章 绪论 1
1.1 Python 的特点 1
1.1.1 为何适应各种用户需求 2
1.1.2 胶水特点 2
1.1.3 语言特点 2
1.1.4 语法风格 3
1.1.5 多平台 5
1.1.6 丰富的支持 5
1.2 Python 版本与集成包 5
1.3 Python 的下载与安装 6
1.3.1 下载 Python 6
1.3.2 Python 在 Windows 下的安装 6
1.3.3 Anaconda 8
1.4 python 的 IDE 9
1.4.1 IDLE 9
1.4.2 PyCharm 9
1.4.3 Spyder 10
1.4.4 其他 IDE 11
1.5 软件包的安装方法 11
1.5.1 easy_install 12
1.5.2 pip 12
1.6 高级话题：Matplotlib 13
1.6.1 Matplotlib 特点 13
1.6.2 Matplotlib 绘图 13
1.6.3 用 Matplotlib 绘制股票历史 K 线图 15
1.7 小结 17
第 2 章 数据类型 18
2.1 数字数据类型 18
2.1.1 布尔型 bool 19
2.1.2 基本整型 int 20
2.1.3 长整型 20
2.1.4 双精度浮点型 float 21
2.1.5 十进制浮点型 Decimal 21
2.1.6 复数 Complex 22
2.1.7 数字运算符 23
2.1.8 数字类型函数 24
2.2 序列 26
2.2.1 字符串 28
2.2.2 列表 39
2.2.3 元组 45
2.3 字典 48
2.3.1 字典创建 48
2.3.2 字典访问 49
2.3.3 字典相关函数 51
2.4 高级话题：NumPy 54
2.4.1 NumPy 数组与 Python 列表的区别 54
2.4.2 NumPy 数据类型 55
2.5 小结 57
第 3 章 控制流程与运算 58
3.1 选择结构 58
3.1.1 单分支结构 58
3.1.2 双分支结构 59
3.1.3 多分支结构 60
3.1.4 条件表达式 62
3.2 循环结构 62
3.2.1 while 语句 62
3.2.2 for 语句 65
3.3 高级话题：NumPy 的数组操作 70
3.3.1 创建数组 70
3.3.2 索引和切片 71
3.3.3 数组对象的属性 72
3.3.4 数组和标量之间的运算 73
3.3.5 数组的转置 74
3.3.6 通用函数 74
3.3.7 统计方法 75
3.3.8 集合运算 76
3.3.9 随机数 76
3.3.10 排序 77
3.3.11 线性代数 78
3.3.12 访问文件 78
3.4 小结 79
第 4 章 函数与函数式编程 80
4.1 函数 80
4.1.1 定义函数 80
4.1.2 函数调用 82
4.1.3 内部/内嵌函数 82
4.2 函数参数 83
4.2.1 标准化参数 83
4.2.2 可变数量的参数 86
4.2.3 函数传递 89
4.3 装饰器 90
4.3.1 无参数装饰器 90
4.3.2 带参数装饰器 93
4.4 函数式编程 94
4.4.1 lambda 表达式 94
4.4.2 内建函数 map、filter 、reduce 96
4.4.3 偏函数应用 98
4.5 变量作用域 99
4.5.1 全局变量和局部变量 99
4.5.2 global 语句 100
4.5.3 闭包与外部作用域 101
4.6 递归 102
4.7 生成器 102
4.8 高级话题：SciPy 104
4.8.1 傅里叶变换 105
4.8.2 滤波 107
4.9 小结 109
第 5 章 文件 110
5.1 磁盘文件 110
5.1.1 打开、关闭磁盘文件 110
5.1.2 写文件 112
5.1.3 读文件 114
5.1.4 文件指针操作 116
5.2 StringIO 类文件 116
5.3 文件系统操作 120
5.3.1 os 模块 120
5.3.2 os.path 模块 124
5.3.3 shutil 模块 127
5.4 高级话题：Python 读写 Excel 文件 130
5.4.1 xlwt 库 130
5.4.2 xlrd 库 133
5.4.3 xlutils 库 134
5.4 小结 135
第 6 章 模块包 136
6.1 模块 136
6.1.1 搜索路径 136
6.1.2 导入模块 137
6.1.3 导入指定的模块属性 137
6.1.4 加载模块 138
6.1.5 名称空间 138
6.1.6 “编译的”Python 文件 139
6.1.7 自动导入模块 139
6.1.8 循环导入 139
6.2 包 141
6.3 高级话题：程序打包 142
6.3.1 Distutils 142
6.3.2 py2exe 144
6.4 小结 144
第 7 章 类 145
7.1 基本概念 145
7.2 类定义 146
7.3 实例 148
7.3.1 创建实例 148
7.3.2 初始化 149
7.3.3 _dict_属性 151
7.3.4 特殊方法 152
7.4 继承 155
7.5 多态 158
7.6 可见性 159
7.7 python 类中的属性 160
7.8 高级话题：抽象基类 163
7.9 小结 166
第 8 章 数据库 167
8.1 DB-API2.0 167
8.2 Psycopg 2 170
8.3 MySQL 173
8.4 高级话题：ORM 175
8.5 小结 178
第 9 章 网络编程 179
9.1 网络基础 179
9.2 CGI 182
9.2.1 CGI 模块 182
9.2.2 WSGI 183
9.3 高级话题：Flask 184
9.3.1 Flask 简介 184
9.3.2 Flask-SQLAlchemy 185
9.3.3 Flask-WTF 186
9.3.4 Jinja2 187
9.3.5 用 Matplotlib 与 Flask 显示动态图片 189
9.3.6 Flask-Script 190
9.3.7 Flask 程序运行 191
9.4 小结 192
第 10 章 正则表达式 193
10.1 Python 的正则表达式语法 193
10.2 re 模块 195
10.2.1 Python 正则表达式用法 195
10.2.2 编译一个模式 197
10.2.3 模式替换 198
10.3 高级话题：Beautiful Soup 198
10.4 小结 202
第 11 章 图形用户界面编程 203
11.1 Tkinter 203
11.1.1 Tkinter 组件 203
11.1.2 Tkinter 回调、绑定 206
11.1.3 Matplotlib 应用于 Tkinter 208
11.2 高级话题：PyQt 210
11.2.1 PyQt 介绍 210
11.2.2 PyQt 的事件 214
11.2.3 PyQt 的 ToDo 实例 215
11.3 小结 219
第 12 章 大数据的利器 220
12.1 JSON 220
12.1.1 JSON 格式定义 220
12.1.2 simplejson 库 221
12.1.3 通过 JSON 读取汇率 226
12.2 XML 227
12.2.1 XML 基本定义 227
12.2.2 LXML 库使用 228
12.2.3 通过 XML 读取新浪和人民网的 RSS 229
12.3 HDF5 229
12.3.1 HDF5 格式定义 229
12.3.2 PyTables 使用 230
12.4 pandas 232
12.4.1 pandas 介绍 232
12.4.2 pandas 的 Series 232
12.4.3 DataFrame 的创建 234
14.4.4 DataFrame 的索引访问 235
12.4.5 DataFrame 的数据赋值 239
12.4.6 DataFrame 的基本运算 239
12.4.7 pandas 的 IO 操作 240
12.4.8 pandas 读取 EIA 的原油价格 241
12.5 小结 243
附录 244
附录 A Python 编译安装 244
附录 B Virtualenv Python 虚拟环境 246
附录 C Python 2 还是 Python 3 248
附录 D 科学家的 Python 252
附录 E 无处不在的 Python 253
前言/序言
Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，其语法简洁清晰、易于学习，几乎可以在所有的操作系统下运行。Python 常被称为“胶水”语言，因为它能够把不同语言编写的各个模块轻松地组织在一起，从而将众多的优秀 Fortran 和 C 语言库集成到 Pyhton 环境下，帮助开发者处理各种工作。Python 的优秀特性决定了其在实际应用中的广泛性，在很多领域如快速原型开发、网络服务器脚本、科学计算、文档处理、数据库编程、嵌入开发、GUI开发、游戏开发和移动开发中均有广泛应用。目前 Python 语言越来越受到重视，并已有大量成功的案例，如 YouTube（视频分享网站）、豆瓣（社区网站）、OpenStack（云计算平台）和Tornado（Web 服务器）等都是基于Python 开发的。本书既介绍了 Python 的基础知识，也介绍了很多 Python 的高级话题，并附有实例，是一本即学即用的书。本书首先介绍了 Python 的数据类型、编程语法、函数、类和模块等基础知识，然后介绍了 Python 在网络、数据库、正则表达式和大数据方面的应用。本书每一章的最后都介绍了与该章内容相关的高级话题，这些高级话题可直接在数据处理、网站开发和数据库管理等领域使用，使得读者每学习一章即可通过该章内容解决工作、科研中的实际问题，充分体现了即学即用特点，突破了以往必须将书读完才能用于实战的思路。高级话题涵盖了大数据分析用的 NumPy、SciPy、PyTables 和 pandas 等工具，讲解了如何采集数据以及如何为调研报告生成漂亮的图表等内容。书中的案例采用实际项目使用的小测试案例，具有极强的实用性。
本书使用 Anaconda Python 作为开发环境。Anaconda 是 Python 的科学技术包的合集，包含了大量的科学计算包，如 NumPy、SicPy 和 Matplotlib 等，并支持 Windows、Linux、OS X环境。相比其他 Python 集成开发环境，Anaconda 不仅支持 Python 2.X，而且支持 Python 3.X的科学计算包。可从 Anaconda 的官网（https://www.continuum.io/downloads）下载相应版本的 Anaconda。如果 Anaconda 未包含书中所用的模块，可参考第 1 章介绍的 pip 和 easy_install的方法安装相应模块。
本书的第 6 章由张秀凤编写，第 10 章由丁维才编写，其余内容由本人编写。写书过程中，经常忽视女儿的好玩天性，没能很好地陪伴女儿，心有愧疚。谨以此书献给我的女儿和所有关心支持我的人。
张燕妮
《Python编程实战：从零基础到精通，掌握未来趋势》 简介 在飞速发展的科技浪潮中，编程语言已成为驾驭数字世界的关键工具。而Python，凭借其简洁的语法、强大的生态系统以及广泛的应用领域，正以前所未有的速度席卷全球，成为开发者、数据科学家、人工智能研究者乃至各行各业的必备技能。 本书《Python编程实战：从零基础到精通，掌握未来趋势》并非一本简单的语言教程，而是一次深入Python世界的全面探索之旅。它旨在帮助读者从零开始，系统地掌握Python的核心概念，并通过大量的实战项目，将理论知识转化为解决实际问题的能力。这本书是为你量身打造的，无论你是对编程充满好奇的初学者，希望跨界转型的在职人士，还是寻求提升技术栈的开发者，都能在这本书中找到属于自己的价值。 本书特色与亮点 1. 循序渐进，夯实基础： 本书从最基础的Python语法入手，例如变量、数据类型、运算符、流程控制语句（if/else、for、while），逐步深入到更复杂的概念，如函数、模块、面向对象编程（类与对象）、文件操作、异常处理等。每一个知识点都配以清晰易懂的解释和贴合实际的示例，确保读者能够真正理解并掌握。我们会从最基本的“Hello, World!”开始，到构建小型命令行工具，再到与外部API交互，每一步都为你打下坚实的基础。 2. 海量实战，学以致用： “纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”本书最大的特色在于其丰富的实战项目。我们精选了多个涵盖不同领域、不同难度的项目，让你在学习新知识的同时，立刻将其应用到实践中。 数据分析与可视化： 学习使用NumPy和Pandas进行高效的数据处理，利用Matplotlib和Seaborn创建精美的图表，洞察数据背后的故事。我们将一起分析真实数据集，比如股票价格波动、用户行为模式，甚至是你自己的生活数据。 Web开发入门： 掌握Flask或Django等主流Web框架，从零开始构建动态网站，了解HTTP协议、RESTful API的设计理念。你将学会搭建一个简单的博客系统、一个在线商品展示页，甚至是一个简单的社交媒体应用。 自动化脚本与工具： 利用Python强大的库（如os、sys、shutil、requests）编写自动化脚本，提高工作效率。我们将演示如何批量处理文件、自动发送邮件、爬取网页信息、甚至实现简单的桌面自动化。 机器学习与人工智能初步： 介绍scikit-learn等库，让你体验构建和训练基础机器学习模型的过程，理解监督学习、无监督学习的基本概念。我们将一起完成一个简单的图像识别项目，或者一个垃圾邮件分类器。 图形用户界面（GUI）开发： 使用Tkinter或PyQt等库，学习创建桌面应用程序，将你的Python程序变得更加直观易用。 3. 深度解析，洞察原理： 本书不仅仅停留在“如何做”，更注重“为什么这样做”。对于每一个重要概念和技术，都会进行深入的原理剖析。例如，在讲解面向对象编程时，我们会深入探讨封装、继承、多态的意义和应用场景；在涉及数据结构时，我们会分析列表、元组、字典、集合的内部实现和性能特点；在进行Web开发时，我们会讲解Web服务器的工作原理，以及前后端交互的机制。 4. 前沿技术，紧随趋势： Python在人工智能、大数据、云计算等前沿领域的应用尤为突出。本书将适时引入与这些领域相关的Python库和工具，帮助读者了解并初步掌握这些热门技术。我们会探讨如何使用Python与Docker、AWS等云平台进行交互，了解数据工程中的基本概念，以及如何利用Python构建简单的AI模型。 5. 清晰的代码风格与最佳实践： 良好的编程习惯是成为一名优秀开发者的基石。本书将贯穿Pythonic的代码风格，强调可读性、可维护性和效率。我们会介绍PEP 8代码规范，讲解如何编写清晰的注释，如何进行有效的错误调试，以及如何设计模块化、可复用的代码。 6. 解决实际问题导向： 学习编程的最终目的是解决实际问题。本书的每一个章节、每一个项目都力求贴近真实世界的应用场景，帮助读者建立“用Python解决问题”的思维模式。你会学到如何通过编程来提升工作效率，如何分析复杂数据，如何构建创新应用。 目标读者 零基础初学者： 完全没有编程经验，但对Python充满兴趣，希望系统学习编程技能的人。 在职人士： 需要利用Python提升工作效率、处理数据、进行自动化任务的职场人士（如市场营销、运营、金融、行政等）。 希望转型的开发者： 正在学习或希望掌握Python作为核心技能的程序员（如Web开发者、移动开发者、游戏开发者等）。 数据科学与人工智能爱好者： 希望进入数据分析、机器学习、人工智能领域的学生或研究人员。 学生与教育工作者： 希望学习一门实用且应用广泛的编程语言的学生，或需要教学资源的高校、培训机构教师。 本书内容概览（详细章节规划） 第一部分：Python基础精要 第一章：Python入门与环境搭建 Python的魅力：为何选择Python？ 安装Python解释器：Windows, macOS, Linux下的详细步骤。 集成开发环境（IDE）的选择与配置：VS Code, PyCharm等。 第一个Python程序：Hello, World! Python的交互模式与脚本模式。 第二章：变量、数据类型与运算符 理解变量：命名规则、赋值与数据类型。 基本数据类型：整型 (int)、浮点型 (float)、布尔型 (bool)、字符串 (str)。 复合数据类型初步：列表 (list)、元组 (tuple)、字典 (dict)、集合 (set)。 运算符：算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符。 类型转换：显式与隐式类型转换。 第三章：流程控制：让程序“思考” 条件语句：if, elif, else 的灵活运用。 循环语句：for 循环与 while 循环，以及它们的适用场景。 break, continue, pass：控制循环流程。 range() 函数：生成数字序列。 第四章：字符串：文本处理的基石 字符串的创建、索引与切片。 常用的字符串方法：大小写转换、查找、替换、分割、拼接。 字符串格式化：f-string, .format() 方法。 正则表达式简介（初步）。 第五章：列表与元组：序列数据的组织 列表的创建、访问、修改与删除。 列表的常用方法：append, insert, remove, pop, sort, reverse。 列表推导式：简洁高效地创建列表。 元组的特点：不可变性及其优势。 列表与元组的应用场景对比。 第六章：字典与集合：键值对与无序集合 字典的创建、访问、添加、修改与删除。 字典的常用方法：keys, values, items。 字典推导式。 集合的特点：唯一性、无序性。 集合操作：并集、交集、差集。 第七章：函数：代码的复用与模块化 定义函数：def 关键字、参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数）。 返回值：return 语句。 作用域：局部变量与全局变量。 匿名函数 (lambda)。 递归函数初步。 第二部分：Python进阶与实战应用 第八章：模块与包：组织代码的艺术 导入模块：import, from ... import。 创建自己的模块。 包的结构与导入。 Python标准库的常用模块：math, random, datetime, os, sys。 第九章：文件操作：与文件交互 文件的打开、读取、写入与关闭。 with 语句：自动管理文件资源。 文本文件与二进制文件的处理。 CSV文件读写。 JSON数据处理。 第十章：异常处理：让程序更健壮 理解异常：何为异常，常见异常类型。 try-except 语句：捕获与处理异常。 finally 子句：无论是否发生异常都执行的代码。 raise 语句：主动抛出异常。 第十一章：面向对象编程（OOP）：构建复杂系统 类与对象：概念与定义。 属性与方法。 构造函数 (`__init__`)。 继承：单继承与多重继承。 多态。 封装：公有、私有成员。 魔术方法 (dunder methods)。 第十二章：迭代器与生成器：高效的数据序列 迭代器协议：`__iter__` 和 `__next__`。 生成器函数：yield 关键字。 生成器表达式。 生成器在处理大数据时的优势。 第十三章：装饰器：为函数添加额外功能 装饰器的概念与实现。 装饰器嵌套。 带参数的装饰器。 functools.wraps。 第三部分：Python在各领域的实践 第十四章：数据分析与可视化实战 NumPy：多维数组与数值计算。 Pandas：DataFrame与Series，数据清洗、转换与聚合。 Matplotlib：基础绘图，折线图、柱状图、散点图。 Seaborn：统计图形，美观且信息丰富的可视化。 项目： 分析一份销售数据，找出销售趋势，并生成可视化报告。 第十五章：Web开发入门：使用Flask构建Web应用 HTTP协议基础。 Flask框架：路由、视图函数、模板渲染。 HTML与CSS基础概念（简介）。 项目： 构建一个简单的个人博客系统，实现文章发布、查看功能。 第十六章：网络编程与API交互 requests库：发送HTTP请求，获取Web资源。 JSON数据解析。 使用API：获取天气信息、股票数据等。 项目： 开发一个查询天气的小工具。 第十七章：自动化脚本与任务调度 os, sys, shutil模块：文件系统操作、进程管理。 定时任务：使用APScheduler或crontab（Linux）。 项目： 编写一个脚本，定时备份指定文件夹。 第十八章：图形用户界面（GUI）开发：Tkinter实战 Tkinter基础：窗口、控件（标签、按钮、输入框）。 事件处理。 项目： 开发一个简单的计算器应用。 第十九章：机器学习入门：使用scikit-learn 机器学习基本概念：监督学习、无监督学习。 数据预处理。 线性回归、逻辑回归。 模型评估。 项目： 构建一个简单的鸢尾花分类模型。 第四部分：Python高级主题与未来展望 第二十章：性能优化与代码调试 性能分析工具。 内存管理。 调试技巧：pdb, IDE调试器。 第二十一章：并发与并行编程（简介） 多线程与多进程。 GIL（全局解释器锁）的概念。 asyncio：异步IO。 第二十二章：Python生态系统与社区 包管理工具：pip。 虚拟环境：venv, conda。 PyPI（Python Package Index）。 社区资源：Stack Overflow, GitHub。 第二十三章：Python在人工智能、大数据、云计算领域的应用 深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）简介。 大数据处理工具（Spark）。 云原生与Python。 第二十四章：持续学习与职业发展 如何保持技术更新。 Python开发者职业路径。 参与开源项目。 结语 《Python编程实战：从零基础到精通，掌握未来趋势》不仅仅是一本书，它是一份承诺：承诺带你踏上一段充满发现与创造的编程之旅。通过理论与实践的完美结合，你将不仅仅学会Python的语法，更能培养解决问题的能力，建立扎实的编程思维，为未来的技术探索打下坚实的基础。现在，就请翻开这本书，开始你的Python实战之旅吧！
用户评价
评分
最近我开始接触机器学习，而Python是这个领域最主要的编程语言之一。《Python即学即用》这本书虽然主题是Python语言本身，但我更关注它是否能够为我的机器学习学习打下坚实的基础。如果书中能够提供关于Python数据结构和算法的深入讲解，以及一些关于如何使用Python进行科学计算的库，比如NumPy和SciPy的介绍，那将对我非常有帮助。我希望能够通过这本书，理解Python的底层逻辑，这对于我理解更复杂的机器学习算法和框架至关重要。例如，如果书中能够涉及到如何用Python实现一些基础的算法，或者如何高效地处理和管理数据集，那将极大地促进我学习机器学习的进程。我期待这本书能够成为我通往机器学习世界的重要桥梁。
评分终于收到了心心念念的《Python即学即用》，拿到手里的感觉真不错，封面设计简约大气，纸质也很厚实，一看就是用心之作。我之前对Python完全是零基础，一直觉得编程离自己很遥远，但最近工作上接触到一些需要处理数据和自动化的小任务，于是下定决心要学习Python。选择这本书，主要是看中了“即学即用”这个名字，希望它能帮助我快速入门，尽快解决实际问题。从目录上看，涵盖了Python的基础语法、数据类型、控制流，以及一些常用的库，感觉内容很全面。我特别期待后面的实战部分，希望能够通过案例学习，真正理解代码的逻辑，并且能够举一反三。目前我还在期待后面的学习过程，相信这本书会成为我学习Python路上的得力助手，让我从一个完全的小白，一步步成长为一个能够独立解决问题的Python使用者。我已经迫不及待地想要翻开第一页，开始我的Python探索之旅了！
评分我是一个对自动化和脚本编写充满热情的人。《Python即学即用》这本书的书名就深深吸引了我，因为我一直希望能够用Python来自动化处理一些繁琐的重复性工作。从初步了解到的内容来看，这本书很可能覆盖了文件操作、网络爬虫、以及一些系统命令的执行等方面，这正是我急切需要学习的内容。我希望这本书能够提供一些具体的、可操作的脚本示例，让我能够直接套用或者稍作修改就可以投入使用。例如，如何用Python批量处理Excel文件，或者如何编写简单的爬虫来抓取网页信息，这些都是我非常感兴趣的。我期待这本书能够给我带来丰富的灵感，让我能够利用Python的强大功能，真正地提高工作效率，解放双手，做更多有创造性的事情。
评分最近在工作之余，我对利用Python进行数据分析产生了浓厚的兴趣。了解到《Python即学即用》这本书，它的理论结合实践的编写风格让我非常感兴趣。我曾经尝试过一些在线教程，但总感觉碎片化，缺乏系统性。这本书的结构，从最基础的变量和数据类型，到复杂的面向对象编程，再到数据处理和可视化，循序渐进，感觉非常适合我这种希望构建扎实基础的学习者。我个人尤其关注书中关于NumPy和Pandas的章节，因为这对我理解和处理大量数据至关重要。如果书中能够提供一些真实世界的数据集作为练习，那就更完美了。我希望通过这本书的学习，能够熟练运用Python进行数据清洗、转换、统计分析，并且能够将分析结果以清晰图表的形式呈现出来。我期待这本书能够给我带来全新的学习体验，让我能够真正掌握数据分析的技能。
评分作为一个已经使用Python一段时间的学习者，《Python即学即用》这本书对我而言，更像是对现有知识体系的一次梳理和巩固。我之前主要通过一些零散的资源学习，对于一些概念的理解可能不够深入。这本书的优点在于，它不仅讲解了基础知识，还渗透了许多编程思想和最佳实践。例如，书中关于代码风格和模块化设计的讲解，对提升代码质量非常有帮助。我还特别留意到书中可能涉及到一些进阶主题，比如异步编程或者装饰器等，这些都是我希望进一步深入了解的领域。如果书中能够提供一些关于性能优化和调试技巧的内容，那对我日常的开发工作来说，无疑是锦上添花。我期待通过这本书，能够更系统地理解Python的运行机制，提升解决复杂问题的能力，让我的Python技能更上一层楼。
评分非常不错的一本书，适合初学者使用，最好和python基础教程搭配。
评分正在学习派森，希望可以用来讨生活
评分在知乎上看到的广告，一位大神的笔记，好好学习下
评分很好，非常好，非常非常不错！
评分书很不错，建议配合作者GitHub的笔记进行学习，效果会更好
评分商品已经收到，挺好用的。
评分在知乎上看到的广告，一位大神的笔记，好好学习下
评分我问问我问问无所谓多少
评分在知乎上看到的广告，一位大神的笔记，好好学习下
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