Python编程入门全3册 Python编程从入门到实践零基础入门学习基础教程程序 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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Python编程从入门到实践
全3册
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店铺：墨马图书旗舰店

出版社：人民邮电出版社

ISBN：221164

商品编码：20101624082

具体描述

商品基本信息,请以下列介绍为准
商品名称：	Python编程从入门到实践 9787115428028 Python基础教程第3版 9787115474889 零基础入门学习Python 9787302438205
市场价：	237.50元
商品类型：	图书

内容简介

《Python编程从入门到实践》

本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

《Python基础教程第3版》

《Python基础教程第3版》包括Python程序设计的方方面面：首先，从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；然后循序渐进地介绍了一些相对高-级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识；作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。本书内容涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。

《零基础入门学习Python 》

《Python零基础入门学习-水木书荟》适合学习Python3的入门读者，也适用对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们！《Python零基础入门学习-水木书荟》提倡理解为主，应用为王。因此，只要有可能，小甲鱼（作者）都会通过《Python零基础入门学习-水木书荟》中生动的实例来让大家理解概念。

虽然《《Python零基础入门学习-水木书荟》》是一本入门书籍，但《《Python零基础入门学习-水木书荟》》的“野心”可并不止于“初级水平”的教学。《《Python零基础入门学习-水木书荟》》前半部分是基础的语法特性讲解，后半部分围绕着Python3在爬虫、Tkinter和游戏开发等实例上的应用。

编程知识深似海，小甲鱼没办法仅通过《《Python零基础入门学习-水木书荟》》将所有的知识都灌输给你，但能够做到的是培养你对编程的兴趣，提高你编写代码的水平，以及锻炼你的自学能力。*后，《《Python零基础入门学习-水木书荟》》贯彻的核心理念是：实用、好玩，还有参与。

精彩内容
......

Python编程从入门到实践

第一部分基础知识

第1章起步 2

1.1 搭建编程环境 2

1.1.1 Python 2和Python 3 2

1.1.2 运行Python代码片段 3

1.1.3 Hello World程序 3

1.2 在不同操作系统中搭建Python编程环境 3

1.2.1 在Linux系统中搭建Python编程环境 3

1.2.2 在OS X系统中搭建Python编程环境 6

1.2.3 在Windows系统中搭建Python编程环境 8

1.3 解决安装问题 12

1.4 从终端运行Python程序 13

1.4.1 在Linux和OS X系统中从终端运行Python程序 13

1.4.2 在Windows系统中从终端运行Python程序 13

1.5 小结 14

第2章变量和简单数据类型 15

2.1 运行hello_world.py时发生的情况 15

2.2 变量 16

2.2.1 变量的命名和使用 16

2.2.2 使用变量时避免命名错误 17

2.3 字符串 18

2.3.1 使用方法修改字符串的大小写 19

2.3.2 合并（拼接）字符串 19

2.3.3 使用制表符或换行符来添加空白 20

2.3.4 删除空白 21

2.3.5 使用字符串时避免语法错误 22

2.3.6 Python 2中的print语句 23

2.4 数字 24

2.4.1 整数 24

2.4.2 浮点数 25

2.4.3 使用函数str()避免类型错误 25

2.4.4 Python 2中的整数 26

2.5 注释 27

2.5.1 如何编写注释 27

2.5.2 该编写什么样的注释 28

2.6 Python之禅 28

2.7 小结 30

第3章列表简介 31

3.1 列表是什么 31

3.1.1 访问列表元素 32

3.1.2 索引从0而不是1开始 32

3.1.3 使用列表中的各个值 33

3.2 修改、添加和删除元素 33

3.2.1 修改列表元素 34

3.2.2 在列表中添加元素 34

3.2.3 从列表中删除元素 35

3.3 组织列表 39

3.3.1 使用方法sort()对列表进行永久性排序 39

3.3.2 使用函数sorted()对列表进行临时排序 40

3.3.3 倒着打印列表 41

3.3.4 确定列表的长度 41

3.4 使用列表时避免索引错误 42

3.5 小结 43

第4章操作列表 44

4.1 遍历整个列表 44

4.1.1 深入地研究循环 45

4.1.2 在for循环中执行更多的操作 46

4.1.3 在for循环结束后执行一些操作 47

4.2 避免缩进错误 47

4.2.1 忘记缩进 48

4.2.2 忘记缩进额外的代码行 48

4.2.3 不必要的缩进 49

4.2.4 循环后不必要的缩进 49

4.2.5 遗漏了冒号 50

4.3 创建数值列表 51

4.3.1 使用函数range() 51

4.3.2 使用range()创建数字列表 51

4.3.3 对数字列表执行简单的统计计算 53

4.3.4 列表解析 53

4.4 使用列表的一部分 54

4.4.1 切片 54

4.4.2 遍历切片 56

4.4.3 复制列表 56

4.5 元组 59

4.5.1 定义元组 59

4.5.2 遍历元组中的所有值 59

4.5.3 修改元组变量 60

4.6 设置代码格式 61

4.6.1 格式设置指南 61

4.6.2 缩进 61

4.6.3 行长 61

4.6.4 空行 62

4.6.5 其他格式设置指南 62

4.7 小结 63

第5章 if语句 64

5.1 一个简单示例 64

5.2 条件测试 65

5.2.1 检查是否相等 65

5.2.2 检查是否相等时不考虑大小写 65

5.2.3 检查是否不相等 66

5.2.4 比较数字 67

5.2.5 检查多个条件 67

5.2.6 检查特定值是否包含在列表中 68

5.2.7 检查特定值是否不包含在列表中 69

5.2.8 布尔表达式 69

5.3 if语句 70

5.3.1 简单的if语句 70

5.3.2 if-else语句 71

5.3.3 if-elif-else结构 72

5.3.4 使用多个elif代码块 73

5.3.5 省略else代码块 74

5.3.6 测试多个条件 74

5.4 使用if语句处理列表 76

5.4.1 检查特殊元素 77

5.4.2 确定列表不是空的 78

5.4.3 使用多个列表 78

5.5 设置if语句的格式 80

5.6 小结 80

第6章字典 81

6.1 一个简单的字典 81

6.2 使用字典 82

6.2.1 访问字典中的值 82

6.2.2 添加键—值对 83

6.2.3 先创建一个空字典 83

6.2.4 修改字典中的值 84

6.2.5 删除键—值对 85

6.2.6 由类似对象组成的字典 86

6.3 遍历字典 87

6.3.1 遍历所有的键—值对 87

6.3.2 遍历字典中的所有键 89

6.3.3 按顺序遍历字典中的所有键 91

6.3.4 遍历字典中的所有值 91

6.4 嵌套 93

6.4.1 字典列表 93

6.4.2 在字典中存储列表 95

6.4.3 在字典中存储字典 97

6.5 小结 99

第7章用户输入和while循环 100

7.1 函数input()的工作原理 100

7.1.1 编写清晰的程序 101

7.1.2 使用int()来获取数值输入 102

7.1.3 求模运算符 103

7.1.4 在Python 2.7中获取输入 104

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Python基础教程第3版

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零基础入门学习Python

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作者简介

数据科学实践指南：从数据收集到深度学习本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据科学学习路径，涵盖从基础概念到高级技术的完整流程。无论您是初学者，还是希望拓展数据科学技能的从业者，本书都将为您提供实用的知识和可操作的指导。我们将一同探索如何有效地收集、清洗、分析、可视化数据，并最终运用机器学习和深度学习模型解决实际问题。第一部分：数据科学基础与准备在进入实际操作之前，建立扎实的理论基础至关重要。本部分将带领您理解数据科学的核心概念，并掌握必要的前期准备工作。数据科学概览：我们将首先定义数据科学是什么，它为何如此重要，以及它在各个行业中的应用场景。您将了解到数据科学家的角色、必备技能以及行业发展趋势。数据收集与获取：数据的生命周期始于收集。本章将介绍各种数据来源，包括公开数据集、API接口、数据库以及网络爬虫等。您将学习如何根据项目需求选择合适的数据收集方法，并了解数据采集的法律法规和伦理考量。我们将以实际案例演示如何使用Python库（如`requests`、`BeautifulSoup`）进行网络数据抓取，以及如何连接和查询常见的数据库。数据清洗与预处理：原始数据往往是混乱、不完整的，直接使用会严重影响分析结果。本章将是数据科学流程中最具挑战性但也是最关键的一环。您将学习如何识别和处理缺失值（删除、填充均值、中位数、众数或使用模型预测），如何处理异常值（识别、删除或转换），如何处理重复值，以及如何进行数据类型转换、格式统一等操作。我们将重点介绍Pandas库强大的数据处理功能，如`dropna()`, `fillna()`, `replace()`, `astype()`等，并演示如何通过字符串操作、正则表达式等技术进行文本数据的清洗。探索性数据分析（EDA）：在深入建模之前，充分理解数据的特征和分布是必不可少的。本章将引导您进行系统的探索性数据分析。您将学习如何使用统计学方法（均值、中位数、标准差、方差、相关系数等）来描述数据。更重要的是，您将掌握如何利用可视化工具（Matplotlib, Seaborn, Plotly）来揭示数据的模式、趋势、关系和异常。我们将介绍各种图表类型，如直方图、散点图、箱线图、热力图等，并讲解如何根据分析目的选择最合适的图表。通过EDA，您将能够形成关于数据的第一印象，并指导后续的建模方向。第二部分：数据分析与建模在完成了数据的准备工作后，我们将进入数据分析和建模的核心环节，利用统计学和机器学习算法从数据中提取有价值的洞察。统计学基础回顾与应用：虽然机器学习是数据科学的重要组成部分，但扎实的统计学基础依然不可或缺。本章将回顾概率论、假设检验、回归分析等关键统计学概念，并讲解它们在数据分析中的具体应用。您将学习如何理解p值、置信区间，如何进行A/B测试，以及如何选择和解释统计模型。特征工程：特征工程是将原始数据转化为机器学习模型能够理解和利用的特征的过程。好的特征工程能够显著提升模型的性能。本章将深入探讨各种特征工程技术，包括：数值特征处理：特征缩放（标准化、归一化）、离散化、多项式特征构建等。类别特征处理：独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、序数编码等，并讨论它们的优缺点。文本特征处理：词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、词嵌入（Word Embeddings）等。时间序列特征：提取日期、星期、月份、年份等信息，以及滞后特征、滚动平均等。组合特征：通过现有特征的组合生成新的、更有信息量的特征。监督学习入门：监督学习是机器学习中最常见的一类，其目标是根据带有标签的训练数据来预测未知数据的标签。本章将介绍几种核心的监督学习算法：线性回归与逻辑回归：理解线性模型的工作原理，用于预测连续值和二分类问题。决策树与随机森林：学习如何构建树形模型，以及如何通过集成学习（随机森林）来提高鲁棒性和准确性。支持向量机（SVM）：理解核技巧在SVM中的作用，及其在分类和回归问题上的应用。 K近邻（KNN）：一个简单但有效的非参数分类和回归算法。模型评估与选择：学习如何使用准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等指标来评估分类模型，以及均方误差（MSE）、R²分数等指标来评估回归模型。您还将学习交叉验证技术来选择最优模型。无监督学习探索：无监督学习处理的是没有标签的数据，旨在发现数据中的结构和模式。本章将介绍以下无监督学习算法：聚类分析：K-Means、DBSCAN等算法，用于将相似的数据点分组。降维技术：主成分分析（PCA）、t-SNE等，用于减少数据的维度，便于可视化和模型训练。关联规则挖掘：Apriori算法，用于发现数据项之间的有趣关联（如购物篮分析）。第三部分：高级主题与实践应用在掌握了数据科学的基础和常用模型之后，本部分将进一步深入到更高级的主题，包括深度学习，以及如何将所学知识应用于实际场景。深度学习基础：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络来学习数据的抽象表示。本章将介绍深度学习的基本概念：神经网络结构：感知机、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）、损失函数、反向传播算法。常用深度学习模型：卷积神经网络（CNN）：在图像识别、计算机视觉领域的强大应用。循环神经网络（RNN）：在自然语言处理、序列数据建模中的优势。深度学习框架：重点介绍TensorFlow和PyTorch这两个主流的深度学习框架，并演示如何使用它们构建和训练简单的神经网络模型。自然语言处理（NLP）：文本数据是数据科学领域中一个重要的组成部分。本章将探讨NLP的核心技术：文本预处理：分词、词干提取、词形还原、去除停用词。文本表示：TF-IDF、词嵌入（Word2Vec, GloVe, FastText）。文本分类与情感分析：使用机器学习和深度学习模型进行文本分类和情感分析。文本生成与机器翻译：介绍Seq2Seq模型和Transformer模型在这些任务中的应用。时间序列分析：对具有时间顺序的数据进行分析和预测是许多领域的关键需求，例如金融、气象、销售预测等。本章将介绍：时间序列分解：趋势、季节性、周期性、残差。经典时间序列模型：ARIMA, SARIMA。基于机器学习和深度学习的时间序列预测：使用LSTM等模型进行更复杂的序列预测。模型部署与应用：将训练好的模型投入实际应用是数据科学项目的最终目标。本章将探讨模型部署的相关知识：模型序列化与保存：如何将训练好的模型保存为文件，以便后续加载使用。构建API接口：使用Flask或FastAPI等框架将模型封装成可供其他应用调用的API服务。容器化部署：Docker等技术在模型部署中的作用。项目实战案例：结合前面所学知识，通过一个完整的端到端项目，演示如何从数据获取、清洗、分析、建模到模型部署的整个流程。例如，构建一个推荐系统，或是一个图像分类服务。结语本书致力于为您提供一个坚实的数据科学基础和一套实用的技能。通过理论知识的学习和丰富的代码示例，您将能够自信地应对各种数据挑战，并利用数据创造价值。数据科学是一个不断发展的领域，保持持续学习的热情至关重要。希望本书能够成为您在该领域旅程中的良师益友，激励您不断探索和实践。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作一段时间，但一直对编程心存向往的职场人士，我一直在寻找一本能够帮助我快速入门，并且能感受到实际应用价值的Python教材。这套《Python编程入门》系列，可以说完全满足了我的需求。它最大的特点在于，它非常注重实操性和项目导向。不像很多传统的教材，上来就是一堆晦涩的概念和枯燥的语法解释，这套书从一开始就强调“学以致用”。它会循序渐进地引导你完成一些小项目，比如数据分析的基础操作，网页的简单爬取，甚至是自动化脚本的编写。我特别喜欢它在介绍这些项目时，会先勾勒出项目的目标和应用场景，让我知道我正在学习的这些知识点，最终能解决什么样的问题。这种目的明确的学习方式，极大地激发了我的学习动力。而且，它在讲解过程中，也会穿插一些关于实际开发中会遇到的问题和解决方法的经验分享，这对于我这样想要将编程应用到工作中去的人来说，价值巨大。书中的代码示例也非常贴近实际，可以直接复制粘贴到自己的环境中运行，并且有详细的解释，让你知其然，更知其所以然。虽然我还没完全学完，但我已经能感受到它在提升我的逻辑思维和解决问题的能力方面，起到了非常重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这套《Python编程入门》系列，绝对是为那些“零基础”或者“几乎零基础”的读者量身打造的。它的内容设计非常体贴，就像有一个耐心的老师在一步一步地牵着你的手。我之前尝试过其他语言的入门书，很多时候都会因为一些晦涩的术语或者复杂的概念而望而却步。但这本书完全没有这个问题，它用最简单、最直观的方式来解释每一个知识点。比如说，它在讲解循环的时候，会用一个购物清单的例子，一步一步告诉你如何去“遍历”这个清单，这种贴近生活的类比，让我一下子就理解了抽象的循环概念。而且，这本书的讲解逻辑非常清晰，层层递进，不会出现知识点跳跃的情况。每一个新概念的引入，都会在前一个知识点的基础上进行拓展，让我感觉学习过程非常顺畅。更难得的是，它在每一章的结尾都会提供一些小练习题，并且这些练习题的难度适中，既能巩固当堂所学的知识，又不会让人感到挫败。我特别喜欢它在讲解过程中，会时不时地给出一些“小贴士”或者“注意事项”，这些细节的补充，对于避免初学者犯一些常见的错误非常有帮助。总的来说，这本书让我觉得编程学习不再是枯燥的理论灌输，而是充满乐趣的探索过程。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这套《Python编程入门》真的是我近几年读过的最接地气的技术类书籍之一了。作为一名对编程完全陌生的“小白”，我之前尝试过几本其他的入门教材，但总觉得要么讲得太理论，要么例子太抽象，很难真正理解。这套书就完全不同了，它的讲解方式真的非常“中文式”，更贴近我们平时的思维习惯。比如说，它在讲解一些复杂的概念时，会用一些很生活化的比喻，比如把函数比作一个“加工厂”，把变量比作一个“盒子”，这种形象的比喻让我一下子就抓住了核心。而且，它的排版和视觉设计也做得很好，代码块清晰，注释也很到位，不会让人在阅读的时候感到眼花缭乱。最让我惊喜的是，它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。在很多关键的地方，作者都会解释背后的原理和设计思想，这对于培养编程思维非常有帮助。我之前学的时候，总是在纠结为什么要有某种语法，或者为什么这种写法比另一种好，这本书里都有非常详尽的解释。它还会适时地穿插一些Python的生态系统介绍，比如常用的库和框架，让你对未来的学习方向有一个初步的了解。总的来说，这套书让我觉得编程学习不再是痛苦的背诵和模仿，而是一个充满探索和创造的过程。

评分☆☆☆☆☆

这套《Python编程入门》系列，给我最深刻的印象就是它的“全景式”教学。它不仅仅是教你语法，更是让你对整个Python的世界有一个全面的认识。从最基础的安装配置，到数据结构，再到一些常用的库的使用，它都进行了细致的讲解。我最欣赏的是它在讲解过程中，并没有局限于某一个特定的应用领域，而是广泛地涉及到了数据分析、Web开发、自动化脚本等多个方面。这让我能够对Python的应用有一个更广阔的视野，也为我后续深入学习某个特定领域打下了坚实的基础。书中的代码示例非常规范，而且覆盖了各种场景，让我能够从不同的角度去理解同一个知识点。我特别喜欢它在讲解一些进阶概念的时候，会给出一些“为什么”的答案，而不是简单地告诉你“怎么做”。这种对原理的深入剖析，能够帮助我真正地理解编程的本质，而不是成为一个只会照搬代码的“码农”。而且，它在讲解一些工具的使用时，也提供了非常详细的步骤和截图，让我能够轻松上手，避免了很多不必要的摸索。虽然我还在学习的路上，但我已经能够感受到这套书在帮助我构建一个扎实的Python知识体系方面，起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我最近一段时间内最惊喜的收获！本来只是抱着试一试的心态，想找一本能带我从零开始，不至于太枯燥的Python入门书。没想到，这套书真的给了我太多的惊喜。首先，它的内容组织结构非常合理，从最基础的变量、数据类型、运算符这些概念讲起，循序渐进，每一个知识点都配有清晰易懂的例子。我之前完全没有接触过编程，很多概念对我来说都是陌生的，但这本书里的讲解方式，就像是在跟一个经验丰富的朋友聊天一样，一点点地引导我理解，从来不会让人觉得压力很大。更重要的是，它不仅仅是讲理论，更注重实践。每学习完一个章节，都会有一些小练习或者项目，让你动手去写代码。我特别喜欢它在项目实践部分的设计，会把前面学到的知识融会贯通，然后指导你去完成一个具体的小功能，比如一个简单的计算器，或者一个网页爬虫的雏形。这种“学以致用”的感觉真的太棒了，让我觉得编程不再是遥不可及的概念，而是可以通过自己的双手实现的工具。而且，它的语言风格也非常轻松幽默，阅读过程中不会感到枯燥乏味。有些作者为了避免技术性太强，会把内容讲得过于浅显，这本书恰恰找到了一个很好的平衡点，既保证了内容的严谨性，又让学习过程充满乐趣。我强烈推荐给所有想要学习Python的初学者，它绝对是你开启编程之旅的最佳选择。