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張燕妮 著

圖書標籤:

• Python
• 編程入門
• 快速上手
• 實例教學
• 零基礎
• 實用指南
• 代碼示例
• 數據分析
• Web開發
• 自動化腳本

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111539896

版次：1

商品編碼：11989053

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 信息科學與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：255

編輯推薦

適讀人群 ：程序員，科研人員，編程愛好者，大數據處理人員
　　Python是當前非常熱門的編程語言和大數據處理工具。本書全麵介紹瞭Python應用的各個方麵，覆蓋瞭當前Python的主流應用。各章獨立性較強，讀者可從本書的任何一章開始閱讀，並且立即將所學知識應用到工作實踐中。

內容簡介

　　Python是一門強大、快捷的編程語言。本書采用瞭即學即用的方式講解Python.全書主要包含Python語言知識以及大數據使用的numpy、pandas、pytables；Web編程框架web.py；操作postgresql數據庫。讀者在學完一章的基礎知識之後，可繼續研讀本章的高級話題，從而達到立即應用的目的。本書特彆適閤軟件開發人員和數據分析工程師閱讀，也可用於高等院校計算機教學。

目錄

齣版說明
前言
第 1 章 緒論 1
1.1 Python 的特點 1
1.1.1 為何適應各種用戶需求 2
1.1.2 膠水特點 2
1.1.3 語言特點 2
1.1.4 語法風格 3
1.1.5 多平颱 5
1.1.6 豐富的支持 5
1.2 Python 版本與集成包 5
1.3 Python 的下載與安裝 6
1.3.1 下載 Python 6
1.3.2 Python 在 Windows 下的安裝 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 軟件包的安裝方法 11
1.5.1 easy_install 12
1.5.2 pip 12
1.6 高級話題：Matplotlib 13
1.6.1 Matplotlib 特點 13
1.6.2 Matplotlib 繪圖 13
1.6.3 用 Matplotlib 繪製股票曆史 K 綫圖 15
1.7 小結 17
第 2 章 數據類型 18
2.1 數字數據類型 18
2.1.1 布爾型 bool 19
2.1.2 基本整型 int 20
2.1.3 長整型 20
2.1.4 雙精度浮點型 float 21
2.1.5 十進製浮點型 Decimal 21
2.1.6 復數 Complex 22
2.1.7 數字運算符 23
2.1.8 數字類型函數 24
2.2 序列 26
2.2.1 字符串 28
2.2.2 列錶 39
2.2.3 元組 45
2.3 字典 48
2.3.1 字典創建 48
2.3.2 字典訪問 49
2.3.3 字典相關函數 51
2.4 高級話題：NumPy 54
2.4.1 NumPy 數組與 Python 列錶的區彆 54
2.4.2 NumPy 數據類型 55
2.5 小結 57
第 3 章 控製流程與運算 58
3.1 選擇結構 58
3.1.1 單分支結構 58
3.1.2 雙分支結構 59
3.1.3 多分支結構 60
3.1.4 條件錶達式 62
3.2 循環結構 62
3.2.1 while 語句 62
3.2.2 for 語句 65
3.3 高級話題：NumPy 的數組操作 70
3.3.1 創建數組 70
3.3.2 索引和切片 71
3.3.3 數組對象的屬性 72
3.3.4 數組和標量之間的運算 73
3.3.5 數組的轉置 74
3.3.6 通用函數 74
3.3.7 統計方法 75
3.3.8 集閤運算 76
3.3.9 隨機數 76
3.3.10 排序 77
3.3.11 綫性代數 78
3.3.12 訪問文件 78
3.4 小結 79
第 4 章 函數與函數式編程 80
4.1 函數 80
4.1.1 定義函數 80
4.1.2 函數調用 82
4.1.3 內部/內嵌函數 82
4.2 函數參數 83
4.2.1 標準化參數 83
4.2.2 可變數量的參數 86
4.2.3 函數傳遞 89
4.3 裝飾器 90
4.3.1 無參數裝飾器 90
4.3.2 帶參數裝飾器 93
4.4 函數式編程 94
4.4.1 lambda 錶達式 94
4.4.2 內建函數 map、filter 、reduce 96
4.4.3 偏函數應用 98
4.5 變量作用域 99
4.5.1 全局變量和局部變量 99
4.5.2 global 語句 100
4.5.3 閉包與外部作用域 101
4.6 遞歸 102
4.7 生成器 102
4.8 高級話題：SciPy 104
4.8.1 傅裏葉變換 105
4.8.2 濾波 107
4.9 小結 109
第 5 章 文件 110
5.1 磁盤文件 110
5.1.1 打開、關閉磁盤文件 110
5.1.2 寫文件 112
5.1.3 讀文件 114
5.1.4 文件指針操作 116
5.2 StringIO 類文件 116
5.3 文件係統操作 120
5.3.1 os 模塊 120
5.3.2 os.path 模塊 124
5.3.3 shutil 模塊 127
5.4 高級話題：Python 讀寫 Excel 文件 130
5.4.1 xlwt 庫 130
5.4.2 xlrd 庫 133
5.4.3 xlutils 庫 134
5.4 小結 135
第 6 章 模塊包 136
6.1 模塊 136
6.1.1 搜索路徑 136
6.1.2 導入模塊 137
6.1.3 導入指定的模塊屬性 137
6.1.4 加載模塊 138
6.1.5 名稱空間 138
6.1.6 “編譯的”Python 文件 139
6.1.7 自動導入模塊 139
6.1.8 循環導入 139
6.2 包 141
6.3 高級話題：程序打包 142
6.3.1 Distutils 142
6.3.2 py2exe 144
6.4 小結 144
第 7 章 類 145
7.1 基本概念 145
7.2 類定義 146
7.3 實例 148
7.3.1 創建實例 148
7.3.2 初始化 149
7.3.3 _dict_屬性 151
7.3.4 特殊方法 152
7.4 繼承 155
7.5 多態 158
7.6 可見性 159
7.7 python 類中的屬性 160
7.8 高級話題：抽象基類 163
7.9 小結 166
第 8 章 數據庫 167
8.1 DB-API2.0 167
8.2 Psycopg 2 170
8.3 MySQL 173
8.4 高級話題：ORM 175
8.5 小結 178
第 9 章 網絡編程 179
9.1 網絡基礎 179
9.2 CGI 182
9.2.1 CGI 模塊 182
9.2.2 WSGI 183
9.3 高級話題：Flask 184
9.3.1 Flask 簡介 184
9.3.2 Flask-SQLAlchemy 185
9.3.3 Flask-WTF 186
9.3.4 Jinja2 187
9.3.5 用 Matplotlib 與 Flask 顯示動態圖片 189
9.3.6 Flask-Script 190
9.3.7 Flask 程序運行 191
9.4 小結 192
第 10 章 正則錶達式 193
10.1 Python 的正則錶達式語法 193
10.2 re 模塊 195
10.2.1 Python 正則錶達式用法 195
10.2.2 編譯一個模式 197
10.2.3 模式替換 198
10.3 高級話題：Beautiful Soup 198
10.4 小結 202
第 11 章 圖形用戶界麵編程 203
11.1 Tkinter 203
11.1.1 Tkinter 組件 203
11.1.2 Tkinter 迴調、綁定 206
11.1.3 Matplotlib 應用於 Tkinter 208
11.2 高級話題：PyQt 210
11.2.1 PyQt 介紹 210
11.2.2 PyQt 的事件 214
11.2.3 PyQt 的 ToDo 實例 215
11.3 小結 219
第 12 章 大數據的利器 220
12.1 JSON 220
12.1.1 JSON 格式定義 220
12.1.2 simplejson 庫 221
12.1.3 通過 JSON 讀取匯率 226
12.2 XML 227
12.2.1 XML 基本定義 227
12.2.2 LXML 庫使用 228
12.2.3 通過 XML 讀取新浪和人民網的 RSS 229
12.3 HDF5 229
12.3.1 HDF5 格式定義 229
12.3.2 PyTables 使用 230
12.4 pandas 232
12.4.1 pandas 介紹 232
12.4.2 pandas 的 Series 232
12.4.3 DataFrame 的創建 234
14.4.4 DataFrame 的索引訪問 235
12.4.5 DataFrame 的數據賦值 239
12.4.6 DataFrame 的基本運算 239
12.4.7 pandas 的 IO 操作 240
12.4.8 pandas 讀取 EIA 的原油價格 241
12.5 小結 243
附錄 244
附錄 A Python 編譯安裝 244
附錄 B Virtualenv Python 虛擬環境 246
附錄 C Python 2 還是 Python 3 248
附錄 D 科學傢的 Python 252
附錄 E 無處不在的 Python 253

前言/序言

　　Python 是一種麵嚮對象、解釋型計算機程序設計語言，其語法簡潔清晰、易於學習，幾乎可以在所有的操作係統下運行。Python 常被稱為“膠水”語言，因為它能夠把不同語言編寫的各個模塊輕鬆地組織在一起，從而將眾多的優秀 Fortran 和 C 語言庫集成到 Pyhton 環境下，幫助開發者處理各種工作。Python 的優秀特性決定瞭其在實際應用中的廣泛性，在很多領域如快速原型開發、網絡服務器腳本、科學計算、文檔處理、數據庫編程、嵌入開發、GUI開發、遊戲開發和移動開發中均有廣泛應用。目前 Python 語言越來越受到重視，並已有大量成功的案例，如 YouTube（視頻分享網站）、豆瓣（社區網站）、OpenStack（雲計算平颱）和Tornado（Web 服務器）等都是基於Python 開發的。
　　本書既介紹瞭 Python 的基礎知識，也介紹瞭很多 Python 的高級話題，並附有實例，是一本即學即用的書。本書首先介紹瞭 Python 的數據類型、編程語法、函數、類和模塊等基礎知識，然後介紹瞭 Python 在網絡、數據庫、正則錶達式和大數據方麵的應用。本書每一章的最後都介紹瞭與該章內容相關的高級話題，這些高級話題可直接在數據處理、網站開發和數據庫管理等領域使用，使得讀者每學習一章即可通過該章內容解決工作、科研中的實際問題，充分體現瞭即學即用特點，突破瞭以往必須將書讀完纔能用於實戰的思路。高級話題涵蓋瞭大數據分析用的 NumPy、SciPy、PyTables 和 pandas 等工具，講解瞭如何采集數據以及如何為調研報告生成漂亮的圖錶等內容。書中的案例采用實際項目使用的小測試案例，具有極強的實用性。
　　本書使用 Anaconda Python 作為開發環境。Anaconda 是 Python 的科學技術包的閤集，包含瞭大量的科學計算包，如 NumPy、SicPy 和 Matplotlib 等，並支持 Windows、Linux、OS X環境。相比其他 Python 集成開發環境，Anaconda 不僅支持 Python 2.X，而且支持 Python 3.X的科學計算包。可從 Anaconda 的官網（https://www.continuum.io/downloads）下載相應版本的 Anaconda。如果 Anaconda 未包含書中所用的模塊，可參考第 1 章介紹的 pip 和 easy_install的方法安裝相應模塊。
　　本書的第 6 章由張秀鳳編寫，第 10 章由丁維纔編寫，其餘內容由本人編寫。寫書過程中，經常忽視女兒的好玩天性，沒能很好地陪伴女兒，心有愧疚。謹以此書獻給我的女兒和所有關心支持我的人。
　　張燕妮

《Python編程實戰：從零基礎到精通，掌握未來趨勢》 簡介 在飛速發展的科技浪潮中，編程語言已成為駕馭數字世界的關鍵工具。而Python，憑藉其簡潔的語法、強大的生態係統以及廣泛的應用領域，正以前所未有的速度席捲全球，成為開發者、數據科學傢、人工智能研究者乃至各行各業的必備技能。 本書《Python編程實戰：從零基礎到精通，掌握未來趨勢》並非一本簡單的語言教程，而是一次深入Python世界的全麵探索之旅。它旨在幫助讀者從零開始，係統地掌握Python的核心概念，並通過大量的實戰項目，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。這本書是為你量身打造的，無論你是對編程充滿好奇的初學者，希望跨界轉型的在職人士，還是尋求提升技術棧的開發者，都能在這本書中找到屬於自己的價值。 本書特色與亮點 1. 循序漸進，夯實基礎： 本書從最基礎的Python語法入手，例如變量、數據類型、運算符、流程控製語句（if/else、for、while），逐步深入到更復雜的概念，如函數、模塊、麵嚮對象編程（類與對象）、文件操作、異常處理等。每一個知識點都配以清晰易懂的解釋和貼閤實際的示例，確保讀者能夠真正理解並掌握。我們會從最基本的“Hello, World!”開始，到構建小型命令行工具，再到與外部API交互，每一步都為你打下堅實的基礎。 2. 海量實戰，學以緻用： “紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。”本書最大的特色在於其豐富的實戰項目。我們精選瞭多個涵蓋不同領域、不同難度的項目，讓你在學習新知識的同時，立刻將其應用到實踐中。 數據分析與可視化： 學習使用NumPy和Pandas進行高效的數據處理，利用Matplotlib和Seaborn創建精美的圖錶，洞察數據背後的故事。我們將一起分析真實數據集，比如股票價格波動、用戶行為模式，甚至是你自己的生活數據。 Web開發入門： 掌握Flask或Django等主流Web框架，從零開始構建動態網站，瞭解HTTP協議、RESTful API的設計理念。你將學會搭建一個簡單的博客係統、一個在綫商品展示頁，甚至是一個簡單的社交媒體應用。 自動化腳本與工具： 利用Python強大的庫（如os、sys、shutil、requests）編寫自動化腳本，提高工作效率。我們將演示如何批量處理文件、自動發送郵件、爬取網頁信息、甚至實現簡單的桌麵自動化。 機器學習與人工智能初步： 介紹scikit-learn等庫，讓你體驗構建和訓練基礎機器學習模型的過程，理解監督學習、無監督學習的基本概念。我們將一起完成一個簡單的圖像識彆項目，或者一個垃圾郵件分類器。 圖形用戶界麵（GUI）開發： 使用Tkinter或PyQt等庫，學習創建桌麵應用程序，將你的Python程序變得更加直觀易用。 3. 深度解析，洞察原理： 本書不僅僅停留在“如何做”，更注重“為什麼這樣做”。對於每一個重要概念和技術，都會進行深入的原理剖析。例如，在講解麵嚮對象編程時，我們會深入探討封裝、繼承、多態的意義和應用場景；在涉及數據結構時，我們會分析列錶、元組、字典、集閤的內部實現和性能特點；在進行Web開發時，我們會講解Web服務器的工作原理，以及前後端交互的機製。 4. 前沿技術，緊隨趨勢： Python在人工智能、大數據、雲計算等前沿領域的應用尤為突齣。本書將適時引入與這些領域相關的Python庫和工具，幫助讀者瞭解並初步掌握這些熱門技術。我們會探討如何使用Python與Docker、AWS等雲平颱進行交互，瞭解數據工程中的基本概念，以及如何利用Python構建簡單的AI模型。 5. 清晰的代碼風格與最佳實踐： 良好的編程習慣是成為一名優秀開發者的基石。本書將貫穿Pythonic的代碼風格，強調可讀性、可維護性和效率。我們會介紹PEP 8代碼規範，講解如何編寫清晰的注釋，如何進行有效的錯誤調試，以及如何設計模塊化、可復用的代碼。 6. 解決實際問題導嚮： 學習編程的最終目的是解決實際問題。本書的每一個章節、每一個項目都力求貼近真實世界的應用場景，幫助讀者建立“用Python解決問題”的思維模式。你會學到如何通過編程來提升工作效率，如何分析復雜數據，如何構建創新應用。 目標讀者 零基礎初學者： 完全沒有編程經驗，但對Python充滿興趣，希望係統學習編程技能的人。 在職人士： 需要利用Python提升工作效率、處理數據、進行自動化任務的職場人士（如市場營銷、運營、金融、行政等）。 希望轉型的開發者： 正在學習或希望掌握Python作為核心技能的程序員（如Web開發者、移動開發者、遊戲開發者等）。 數據科學與人工智能愛好者： 希望進入數據分析、機器學習、人工智能領域的學生或研究人員。 學生與教育工作者： 希望學習一門實用且應用廣泛的編程語言的學生，或需要教學資源的高校、培訓機構教師。 本書內容概覽（詳細章節規劃） 第一部分：Python基礎精要 第一章：Python入門與環境搭建 Python的魅力：為何選擇Python？ 安裝Python解釋器：Windows, macOS, Linux下的詳細步驟。 集成開發環境（IDE）的選擇與配置：VS Code, PyCharm等。 第一個Python程序：Hello, World! Python的交互模式與腳本模式。 第二章：變量、數據類型與運算符 理解變量：命名規則、賦值與數據類型。 基本數據類型：整型 (int)、浮點型 (float)、布爾型 (bool)、字符串 (str)。 復閤數據類型初步：列錶 (list)、元組 (tuple)、字典 (dict)、集閤 (set)。 運算符：算術運算符、比較運算符、邏輯運算符、賦值運算符。 類型轉換：顯式與隱式類型轉換。 第三章：流程控製：讓程序“思考” 條件語句：if, elif, else 的靈活運用。 循環語句：for 循環與 while 循環，以及它們的適用場景。 break, continue, pass：控製循環流程。 range() 函數：生成數字序列。 第四章：字符串：文本處理的基石 字符串的創建、索引與切片。 常用的字符串方法：大小寫轉換、查找、替換、分割、拼接。 字符串格式化：f-string, .format() 方法。 正則錶達式簡介（初步）。 第五章：列錶與元組：序列數據的組織 列錶的創建、訪問、修改與刪除。 列錶的常用方法：append, insert, remove, pop, sort, reverse。 列錶推導式：簡潔高效地創建列錶。 元組的特點：不可變性及其優勢。 列錶與元組的應用場景對比。 第六章：字典與集閤：鍵值對與無序集閤 字典的創建、訪問、添加、修改與刪除。 字典的常用方法：keys, values, items。 字典推導式。 集閤的特點：唯一性、無序性。 集閤操作：並集、交集、差集。 第七章：函數：代碼的復用與模塊化 定義函數：def 關鍵字、參數傳遞（位置參數、關鍵字參數、默認參數）。 返迴值：return 語句。 作用域：局部變量與全局變量。 匿名函數 (lambda)。 遞歸函數初步。 第二部分：Python進階與實戰應用 第八章：模塊與包：組織代碼的藝術 導入模塊：import, from ... import。 創建自己的模塊。 包的結構與導入。 Python標準庫的常用模塊：math, random, datetime, os, sys。 第九章：文件操作：與文件交互 文件的打開、讀取、寫入與關閉。 with 語句：自動管理文件資源。 文本文件與二進製文件的處理。 CSV文件讀寫。 JSON數據處理。 第十章：異常處理：讓程序更健壯 理解異常：何為異常，常見異常類型。 try-except 語句：捕獲與處理異常。 finally 子句：無論是否發生異常都執行的代碼。 raise 語句：主動拋齣異常。 第十一章：麵嚮對象編程（OOP）：構建復雜係統 類與對象：概念與定義。 屬性與方法。 構造函數 (`__init__`)。 繼承：單繼承與多重繼承。 多態。 封裝：公有、私有成員。 魔術方法 (dunder methods)。 第十二章：迭代器與生成器：高效的數據序列 迭代器協議：`__iter__` 和 `__next__`。 生成器函數：yield 關鍵字。 生成器錶達式。 生成器在處理大數據時的優勢。 第十三章：裝飾器：為函數添加額外功能 裝飾器的概念與實現。 裝飾器嵌套。 帶參數的裝飾器。 functools.wraps。 第三部分：Python在各領域的實踐 第十四章：數據分析與可視化實戰 NumPy：多維數組與數值計算。 Pandas：DataFrame與Series，數據清洗、轉換與聚閤。 Matplotlib：基礎繪圖，摺綫圖、柱狀圖、散點圖。 Seaborn：統計圖形，美觀且信息豐富的可視化。 項目： 分析一份銷售數據，找齣銷售趨勢，並生成可視化報告。 第十五章：Web開發入門：使用Flask構建Web應用 HTTP協議基礎。 Flask框架：路由、視圖函數、模闆渲染。 HTML與CSS基礎概念（簡介）。 項目： 構建一個簡單的個人博客係統，實現文章發布、查看功能。 第十六章：網絡編程與API交互 requests庫：發送HTTP請求，獲取Web資源。 JSON數據解析。 使用API：獲取天氣信息、股票數據等。 項目： 開發一個查詢天氣的小工具。 第十七章：自動化腳本與任務調度 os, sys, shutil模塊：文件係統操作、進程管理。 定時任務：使用APScheduler或crontab（Linux）。 項目： 編寫一個腳本，定時備份指定文件夾。 第十八章：圖形用戶界麵（GUI）開發：Tkinter實戰 Tkinter基礎：窗口、控件（標簽、按鈕、輸入框）。 事件處理。 項目： 開發一個簡單的計算器應用。 第十九章：機器學習入門：使用scikit-learn 機器學習基本概念：監督學習、無監督學習。 數據預處理。 綫性迴歸、邏輯迴歸。 模型評估。 項目： 構建一個簡單的鳶尾花分類模型。 第四部分：Python高級主題與未來展望 第二十章：性能優化與代碼調試 性能分析工具。 內存管理。 調試技巧：pdb, IDE調試器。 第二十一章：並發與並行編程（簡介） 多綫程與多進程。 GIL（全局解釋器鎖）的概念。 asyncio：異步IO。 第二十二章：Python生態係統與社區 包管理工具：pip。 虛擬環境：venv, conda。 PyPI（Python Package Index）。 社區資源：Stack Overflow, GitHub。 第二十三章：Python在人工智能、大數據、雲計算領域的應用 深度學習框架（TensorFlow, PyTorch）簡介。 大數據處理工具（Spark）。 雲原生與Python。 第二十四章：持續學習與職業發展 如何保持技術更新。 Python開發者職業路徑。 參與開源項目。 結語 《Python編程實戰：從零基礎到精通，掌握未來趨勢》不僅僅是一本書，它是一份承諾：承諾帶你踏上一段充滿發現與創造的編程之旅。通過理論與實踐的完美結閤，你將不僅僅學會Python的語法，更能培養解決問題的能力，建立紮實的編程思維，為未來的技術探索打下堅實的基礎。現在，就請翻開這本書，開始你的Python實戰之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

最近在工作之餘，我對利用Python進行數據分析産生瞭濃厚的興趣。瞭解到《Python即學即用》這本書，它的理論結閤實踐的編寫風格讓我非常感興趣。我曾經嘗試過一些在綫教程，但總感覺碎片化，缺乏係統性。這本書的結構，從最基礎的變量和數據類型，到復雜的麵嚮對象編程，再到數據處理和可視化，循序漸進，感覺非常適閤我這種希望構建紮實基礎的學習者。我個人尤其關注書中關於NumPy和Pandas的章節，因為這對我理解和處理大量數據至關重要。如果書中能夠提供一些真實世界的數據集作為練習，那就更完美瞭。我希望通過這本書的學習，能夠熟練運用Python進行數據清洗、轉換、統計分析，並且能夠將分析結果以清晰圖錶的形式呈現齣來。我期待這本書能夠給我帶來全新的學習體驗，讓我能夠真正掌握數據分析的技能。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對自動化和腳本編寫充滿熱情的人。《Python即學即用》這本書的書名就深深吸引瞭我，因為我一直希望能夠用Python來自動化處理一些繁瑣的重復性工作。從初步瞭解到的內容來看，這本書很可能覆蓋瞭文件操作、網絡爬蟲、以及一些係統命令的執行等方麵，這正是我急切需要學習的內容。我希望這本書能夠提供一些具體的、可操作的腳本示例，讓我能夠直接套用或者稍作修改就可以投入使用。例如，如何用Python批量處理Excel文件，或者如何編寫簡單的爬蟲來抓取網頁信息，這些都是我非常感興趣的。我期待這本書能夠給我帶來豐富的靈感，讓我能夠利用Python的強大功能，真正地提高工作效率，解放雙手，做更多有創造性的事情。

評分☆☆☆☆☆

終於收到瞭心心念念的《Python即學即用》，拿到手裏的感覺真不錯，封麵設計簡約大氣，紙質也很厚實，一看就是用心之作。我之前對Python完全是零基礎，一直覺得編程離自己很遙遠，但最近工作上接觸到一些需要處理數據和自動化的小任務，於是下定決心要學習Python。選擇這本書，主要是看中瞭“即學即用”這個名字，希望它能幫助我快速入門，盡快解決實際問題。從目錄上看，涵蓋瞭Python的基礎語法、數據類型、控製流，以及一些常用的庫，感覺內容很全麵。我特彆期待後麵的實戰部分，希望能夠通過案例學習，真正理解代碼的邏輯，並且能夠舉一反三。目前我還在期待後麵的學習過程，相信這本書會成為我學習Python路上的得力助手，讓我從一個完全的小白，一步步成長為一個能夠獨立解決問題的Python使用者。我已經迫不及待地想要翻開第一頁，開始我的Python探索之旅瞭！

評分☆☆☆☆☆

最近我開始接觸機器學習，而Python是這個領域最主要的編程語言之一。《Python即學即用》這本書雖然主題是Python語言本身，但我更關注它是否能夠為我的機器學習學習打下堅實的基礎。如果書中能夠提供關於Python數據結構和算法的深入講解，以及一些關於如何使用Python進行科學計算的庫，比如NumPy和SciPy的介紹，那將對我非常有幫助。我希望能夠通過這本書，理解Python的底層邏輯，這對於我理解更復雜的機器學習算法和框架至關重要。例如，如果書中能夠涉及到如何用Python實現一些基礎的算法，或者如何高效地處理和管理數據集，那將極大地促進我學習機器學習的進程。我期待這本書能夠成為我通往機器學習世界的重要橋梁。

評分☆☆☆☆☆

作為一個已經使用Python一段時間的學習者，《Python即學即用》這本書對我而言，更像是對現有知識體係的一次梳理和鞏固。我之前主要通過一些零散的資源學習，對於一些概念的理解可能不夠深入。這本書的優點在於，它不僅講解瞭基礎知識，還滲透瞭許多編程思想和最佳實踐。例如，書中關於代碼風格和模塊化設計的講解，對提升代碼質量非常有幫助。我還特彆留意到書中可能涉及到一些進階主題，比如異步編程或者裝飾器等，這些都是我希望進一步深入瞭解的領域。如果書中能夠提供一些關於性能優化和調試技巧的內容，那對我日常的開發工作來說，無疑是錦上添花。我期待通過這本書，能夠更係統地理解Python的運行機製，提升解決復雜問題的能力，讓我的Python技能更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

很好，非常好，非常非常不錯！

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適閤自學，還不錯呢

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在知乎上看到的廣告，一位大神的筆記，好好學習下

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書很不錯，慢慢看???

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書很不錯，建議配閤作者GitHub的筆記進行學習，效果會更好

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這本書呢，寫的是挺直接瞭當的，但是作為純入門還不是很好，可以作為入門後二次入門的讀物

評分☆☆☆☆☆

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書很不錯，建議配閤作者GitHub的筆記進行學習，效果會更好