Python編程入門全3冊 Python編程從入門到實踐零基礎入門學習基礎教程程序 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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圖書標籤:

Python
編程入門
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Python編程從入門到實踐
全3冊
基礎
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計算機

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店鋪：墨馬圖書旗艦店

齣版社：人民郵電齣版社

ISBN：221164

商品編碼：20101624082

具體描述

商品基本信息,請以下列介紹為準
商品名稱：	Python編程從入門到實踐 9787115428028 Python基礎教程第3版 9787115474889 零基礎入門學習Python 9787302438205
市場價：	237.50元
商品類型：	圖書

內容簡介

《Python編程從入門到實踐》

本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：首部分介紹用Python 編程所必須瞭解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列錶、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D遊戲開發，如何利用數據生成交互式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見編程問題和睏惑。

《Python基礎教程第3版》

《Python基礎教程第3版》包括Python程序設計的方方麵麵：首先，從Python的安裝開始，隨後介紹瞭Python的基礎知識和基本概念，包括列錶、元組、字符串、字典以及各種語句；然後循序漸進地介紹瞭一些相對高-級的主題，包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器；此後探討瞭如何將Python與數據庫、網絡、C語言等工具結閤使用，從而發揮齣Python的強大功能，同時介紹瞭Python程序測試、打包、發布等知識；作者結閤前麵講述的內容，按照實際項目開發的步驟嚮讀者介紹瞭10個具有實際意義的Python項目的開發過程。本書內容涉及的範圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程序員提升技能，適閤各個層次的Python開發人員閱讀參考。

《零基礎入門學習Python 》

《Python零基礎入門學習-水木書薈》適閤學習Python3的入門讀者，也適用對編程一無所知，但渴望用編程改變世界的朋友們！《Python零基礎入門學習-水木書薈》提倡理解為主，應用為王。因此，隻要有可能，小甲魚（作者）都會通過《Python零基礎入門學習-水木書薈》中生動的實例來讓大傢理解概念。

雖然《《Python零基礎入門學習-水木書薈》》是一本入門書籍，但《《Python零基礎入門學習-水木書薈》》的“野心”可並不止於“初級水平”的教學。《《Python零基礎入門學習-水木書薈》》前半部分是基礎的語法特性講解，後半部分圍繞著Python3在爬蟲、Tkinter和遊戲開發等實例上的應用。

編程知識深似海，小甲魚沒辦法僅通過《《Python零基礎入門學習-水木書薈》》將所有的知識都灌輸給你，但能夠做到的是培養你對編程的興趣，提高你編寫代碼的水平，以及鍛煉你的自學能力。*後，《《Python零基礎入門學習-水木書薈》》貫徹的核心理念是：實用、好玩，還有參與。

精彩內容
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Python編程從入門到實踐

第一部分基礎知識

第1章起步 2

1.1 搭建編程環境 2

1.1.1 Python 2和Python 3 2

1.1.2 運行Python代碼片段 3

1.1.3 Hello World程序 3

1.2 在不同操作係統中搭建Python編程環境 3

1.2.1 在Linux係統中搭建Python編程環境 3

1.2.2 在OS X係統中搭建Python編程環境 6

1.2.3 在Windows係統中搭建Python編程環境 8

1.3 解決安裝問題 12

1.4 從終端運行Python程序 13

1.4.1 在Linux和OS X係統中從終端運行Python程序 13

1.4.2 在Windows係統中從終端運行Python程序 13

1.5 小結 14

第2章變量和簡單數據類型 15

2.1 運行hello_world.py時發生的情況 15

2.2 變量 16

2.2.1 變量的命名和使用 16

2.2.2 使用變量時避免命名錯誤 17

2.3 字符串 18

2.3.1 使用方法修改字符串的大小寫 19

2.3.2 閤並（拼接）字符串 19

2.3.3 使用製錶符或換行符來添加空白 20

2.3.4 刪除空白 21

2.3.5 使用字符串時避免語法錯誤 22

2.3.6 Python 2中的print語句 23

2.4 數字 24

2.4.1 整數 24

2.4.2 浮點數 25

2.4.3 使用函數str()避免類型錯誤 25

2.4.4 Python 2中的整數 26

2.5 注釋 27

2.5.1 如何編寫注釋 27

2.5.2 該編寫什麼樣的注釋 28

2.6 Python之禪 28

2.7 小結 30

第3章列錶簡介 31

3.1 列錶是什麼 31

3.1.1 訪問列錶元素 32

3.1.2 索引從0而不是1開始 32

3.1.3 使用列錶中的各個值 33

3.2 修改、添加和刪除元素 33

3.2.1 修改列錶元素 34

3.2.2 在列錶中添加元素 34

3.2.3 從列錶中刪除元素 35

3.3 組織列錶 39

3.3.1 使用方法sort()對列錶進行永久性排序 39

3.3.2 使用函數sorted()對列錶進行臨時排序 40

3.3.3 倒著打印列錶 41

3.3.4 確定列錶的長度 41

3.4 使用列錶時避免索引錯誤 42

3.5 小結 43

第4章操作列錶 44

4.1 遍曆整個列錶 44

4.1.1 深入地研究循環 45

4.1.2 在for循環中執行更多的操作 46

4.1.3 在for循環結束後執行一些操作 47

4.2 避免縮進錯誤 47

4.2.1 忘記縮進 48

4.2.2 忘記縮進額外的代碼行 48

4.2.3 不必要的縮進 49

4.2.4 循環後不必要的縮進 49

4.2.5 遺漏瞭冒號 50

4.3 創建數值列錶 51

4.3.1 使用函數range() 51

4.3.2 使用range()創建數字列錶 51

4.3.3 對數字列錶執行簡單的統計計算 53

4.3.4 列錶解析 53

4.4 使用列錶的一部分 54

4.4.1 切片 54

4.4.2 遍曆切片 56

4.4.3 復製列錶 56

4.5 元組 59

4.5.1 定義元組 59

4.5.2 遍曆元組中的所有值 59

4.5.3 修改元組變量 60

4.6 設置代碼格式 61

4.6.1 格式設置指南 61

4.6.2 縮進 61

4.6.3 行長 61

4.6.4 空行 62

4.6.5 其他格式設置指南 62

4.7 小結 63

第5章 if語句 64

5.1 一個簡單示例 64

5.2 條件測試 65

5.2.1 檢查是否相等 65

5.2.2 檢查是否相等時不考慮大小寫 65

5.2.3 檢查是否不相等 66

5.2.4 比較數字 67

5.2.5 檢查多個條件 67

5.2.6 檢查特定值是否包含在列錶中 68

5.2.7 檢查特定值是否不包含在列錶中 69

5.2.8 布爾錶達式 69

5.3 if語句 70

5.3.1 簡單的if語句 70

5.3.2 if-else語句 71

5.3.3 if-elif-else結構 72

5.3.4 使用多個elif代碼塊 73

5.3.5 省略else代碼塊 74

5.3.6 測試多個條件 74

5.4 使用if語句處理列錶 76

5.4.1 檢查特殊元素 77

5.4.2 確定列錶不是空的 78

5.4.3 使用多個列錶 78

5.5 設置if語句的格式 80

5.6 小結 80

第6章字典 81

6.1 一個簡單的字典 81

6.2 使用字典 82

6.2.1 訪問字典中的值 82

6.2.2 添加鍵—值對 83

6.2.3 先創建一個空字典 83

6.2.4 修改字典中的值 84

6.2.5 刪除鍵—值對 85

6.2.6 由類似對象組成的字典 86

6.3 遍曆字典 87

6.3.1 遍曆所有的鍵—值對 87

6.3.2 遍曆字典中的所有鍵 89

6.3.3 按順序遍曆字典中的所有鍵 91

6.3.4 遍曆字典中的所有值 91

6.4 嵌套 93

6.4.1 字典列錶 93

6.4.2 在字典中存儲列錶 95

6.4.3 在字典中存儲字典 97

6.5 小結 99

第7章用戶輸入和while循環 100

7.1 函數input()的工作原理 100

7.1.1 編寫清晰的程序 101

7.1.2 使用int()來獲取數值輸入 102

7.1.3 求模運算符 103

7.1.4 在Python 2.7中獲取輸入 104

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Python基礎教程第3版

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零基礎入門學習Python

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作者簡介

數據科學實踐指南：從數據收集到深度學習本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的數據科學學習路徑，涵蓋從基礎概念到高級技術的完整流程。無論您是初學者，還是希望拓展數據科學技能的從業者，本書都將為您提供實用的知識和可操作的指導。我們將一同探索如何有效地收集、清洗、分析、可視化數據，並最終運用機器學習和深度學習模型解決實際問題。第一部分：數據科學基礎與準備在進入實際操作之前，建立紮實的理論基礎至關重要。本部分將帶領您理解數據科學的核心概念，並掌握必要的前期準備工作。數據科學概覽：我們將首先定義數據科學是什麼，它為何如此重要，以及它在各個行業中的應用場景。您將瞭解到數據科學傢的角色、必備技能以及行業發展趨勢。數據收集與獲取：數據的生命周期始於收集。本章將介紹各種數據來源，包括公開數據集、API接口、數據庫以及網絡爬蟲等。您將學習如何根據項目需求選擇閤適的數據收集方法，並瞭解數據采集的法律法規和倫理考量。我們將以實際案例演示如何使用Python庫（如`requests`、`BeautifulSoup`）進行網絡數據抓取，以及如何連接和查詢常見的數據庫。數據清洗與預處理：原始數據往往是混亂、不完整的，直接使用會嚴重影響分析結果。本章將是數據科學流程中最具挑戰性但也是最關鍵的一環。您將學習如何識彆和處理缺失值（刪除、填充均值、中位數、眾數或使用模型預測），如何處理異常值（識彆、刪除或轉換），如何處理重復值，以及如何進行數據類型轉換、格式統一等操作。我們將重點介紹Pandas庫強大的數據處理功能，如`dropna()`, `fillna()`, `replace()`, `astype()`等，並演示如何通過字符串操作、正則錶達式等技術進行文本數據的清洗。探索性數據分析（EDA）：在深入建模之前，充分理解數據的特徵和分布是必不可少的。本章將引導您進行係統的探索性數據分析。您將學習如何使用統計學方法（均值、中位數、標準差、方差、相關係數等）來描述數據。更重要的是，您將掌握如何利用可視化工具（Matplotlib, Seaborn, Plotly）來揭示數據的模式、趨勢、關係和異常。我們將介紹各種圖錶類型，如直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等，並講解如何根據分析目的選擇最閤適的圖錶。通過EDA，您將能夠形成關於數據的第一印象，並指導後續的建模方嚮。第二部分：數據分析與建模在完成瞭數據的準備工作後，我們將進入數據分析和建模的核心環節，利用統計學和機器學習算法從數據中提取有價值的洞察。統計學基礎迴顧與應用：雖然機器學習是數據科學的重要組成部分，但紮實的統計學基礎依然不可或缺。本章將迴顧概率論、假設檢驗、迴歸分析等關鍵統計學概念，並講解它們在數據分析中的具體應用。您將學習如何理解p值、置信區間，如何進行A/B測試，以及如何選擇和解釋統計模型。特徵工程：特徵工程是將原始數據轉化為機器學習模型能夠理解和利用的特徵的過程。好的特徵工程能夠顯著提升模型的性能。本章將深入探討各種特徵工程技術，包括：數值特徵處理：特徵縮放（標準化、歸一化）、離散化、多項式特徵構建等。類彆特徵處理：獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）、序數編碼等，並討論它們的優缺點。文本特徵處理：詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、詞嵌入（Word Embeddings）等。時間序列特徵：提取日期、星期、月份、年份等信息，以及滯後特徵、滾動平均等。組閤特徵：通過現有特徵的組閤生成新的、更有信息量的特徵。監督學習入門：監督學習是機器學習中最常見的一類，其目標是根據帶有標簽的訓練數據來預測未知數據的標簽。本章將介紹幾種核心的監督學習算法：綫性迴歸與邏輯迴歸：理解綫性模型的工作原理，用於預測連續值和二分類問題。決策樹與隨機森林：學習如何構建樹形模型，以及如何通過集成學習（隨機森林）來提高魯棒性和準確性。支持嚮量機（SVM）：理解核技巧在SVM中的作用，及其在分類和迴歸問題上的應用。 K近鄰（KNN）：一個簡單但有效的非參數分類和迴歸算法。模型評估與選擇：學習如何使用準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等指標來評估分類模型，以及均方誤差（MSE）、R²分數等指標來評估迴歸模型。您還將學習交叉驗證技術來選擇最優模型。無監督學習探索：無監督學習處理的是沒有標簽的數據，旨在發現數據中的結構和模式。本章將介紹以下無監督學習算法：聚類分析：K-Means、DBSCAN等算法，用於將相似的數據點分組。降維技術：主成分分析（PCA）、t-SNE等，用於減少數據的維度，便於可視化和模型訓練。關聯規則挖掘：Apriori算法，用於發現數據項之間的有趣關聯（如購物籃分析）。第三部分：高級主題與實踐應用在掌握瞭數據科學的基礎和常用模型之後，本部分將進一步深入到更高級的主題，包括深度學習，以及如何將所學知識應用於實際場景。深度學習基礎：深度學習是機器學習的一個分支，通過構建多層神經網絡來學習數據的抽象錶示。本章將介紹深度學習的基本概念：神經網絡結構：感知機、激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）、損失函數、反嚮傳播算法。常用深度學習模型：捲積神經網絡（CNN）：在圖像識彆、計算機視覺領域的強大應用。循環神經網絡（RNN）：在自然語言處理、序列數據建模中的優勢。深度學習框架：重點介紹TensorFlow和PyTorch這兩個主流的深度學習框架，並演示如何使用它們構建和訓練簡單的神經網絡模型。自然語言處理（NLP）：文本數據是數據科學領域中一個重要的組成部分。本章將探討NLP的核心技術：文本預處理：分詞、詞乾提取、詞形還原、去除停用詞。文本錶示：TF-IDF、詞嵌入（Word2Vec, GloVe, FastText）。文本分類與情感分析：使用機器學習和深度學習模型進行文本分類和情感分析。文本生成與機器翻譯：介紹Seq2Seq模型和Transformer模型在這些任務中的應用。時間序列分析：對具有時間順序的數據進行分析和預測是許多領域的關鍵需求，例如金融、氣象、銷售預測等。本章將介紹：時間序列分解：趨勢、季節性、周期性、殘差。經典時間序列模型：ARIMA, SARIMA。基於機器學習和深度學習的時間序列預測：使用LSTM等模型進行更復雜的序列預測。模型部署與應用：將訓練好的模型投入實際應用是數據科學項目的最終目標。本章將探討模型部署的相關知識：模型序列化與保存：如何將訓練好的模型保存為文件，以便後續加載使用。構建API接口：使用Flask或FastAPI等框架將模型封裝成可供其他應用調用的API服務。容器化部署：Docker等技術在模型部署中的作用。項目實戰案例：結閤前麵所學知識，通過一個完整的端到端項目，演示如何從數據獲取、清洗、分析、建模到模型部署的整個流程。例如，構建一個推薦係統，或是一個圖像分類服務。結語本書緻力於為您提供一個堅實的數據科學基礎和一套實用的技能。通過理論知識的學習和豐富的代碼示例，您將能夠自信地應對各種數據挑戰，並利用數據創造價值。數據科學是一個不斷發展的領域，保持持續學習的熱情至關重要。希望本書能夠成為您在該領域旅程中的良師益友，激勵您不斷探索和實踐。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這套《Python編程入門》係列，絕對是為那些“零基礎”或者“幾乎零基礎”的讀者量身打造的。它的內容設計非常體貼，就像有一個耐心的老師在一步一步地牽著你的手。我之前嘗試過其他語言的入門書，很多時候都會因為一些晦澀的術語或者復雜的概念而望而卻步。但這本書完全沒有這個問題，它用最簡單、最直觀的方式來解釋每一個知識點。比如說，它在講解循環的時候，會用一個購物清單的例子，一步一步告訴你如何去“遍曆”這個清單，這種貼近生活的類比，讓我一下子就理解瞭抽象的循環概念。而且，這本書的講解邏輯非常清晰，層層遞進，不會齣現知識點跳躍的情況。每一個新概念的引入，都會在前一個知識點的基礎上進行拓展，讓我感覺學習過程非常順暢。更難得的是，它在每一章的結尾都會提供一些小練習題，並且這些練習題的難度適中，既能鞏固當堂所學的知識，又不會讓人感到挫敗。我特彆喜歡它在講解過程中，會時不時地給齣一些“小貼士”或者“注意事項”，這些細節的補充，對於避免初學者犯一些常見的錯誤非常有幫助。總的來說，這本書讓我覺得編程學習不再是枯燥的理論灌輸，而是充滿樂趣的探索過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我最近一段時間內最驚喜的收獲！本來隻是抱著試一試的心態，想找一本能帶我從零開始，不至於太枯燥的Python入門書。沒想到，這套書真的給瞭我太多的驚喜。首先，它的內容組織結構非常閤理，從最基礎的變量、數據類型、運算符這些概念講起，循序漸進，每一個知識點都配有清晰易懂的例子。我之前完全沒有接觸過編程，很多概念對我來說都是陌生的，但這本書裏的講解方式，就像是在跟一個經驗豐富的朋友聊天一樣，一點點地引導我理解，從來不會讓人覺得壓力很大。更重要的是，它不僅僅是講理論，更注重實踐。每學習完一個章節，都會有一些小練習或者項目，讓你動手去寫代碼。我特彆喜歡它在項目實踐部分的設計，會把前麵學到的知識融會貫通，然後指導你去完成一個具體的小功能，比如一個簡單的計算器，或者一個網頁爬蟲的雛形。這種“學以緻用”的感覺真的太棒瞭，讓我覺得編程不再是遙不可及的概念，而是可以通過自己的雙手實現的工具。而且，它的語言風格也非常輕鬆幽默，閱讀過程中不會感到枯燥乏味。有些作者為瞭避免技術性太強，會把內容講得過於淺顯，這本書恰恰找到瞭一個很好的平衡點，既保證瞭內容的嚴謹性，又讓學習過程充滿樂趣。我強烈推薦給所有想要學習Python的初學者，它絕對是你開啓編程之旅的最佳選擇。

評分☆☆☆☆☆

這套《Python編程入門》係列，給我最深刻的印象就是它的“全景式”教學。它不僅僅是教你語法，更是讓你對整個Python的世界有一個全麵的認識。從最基礎的安裝配置，到數據結構，再到一些常用的庫的使用，它都進行瞭細緻的講解。我最欣賞的是它在講解過程中，並沒有局限於某一個特定的應用領域，而是廣泛地涉及到瞭數據分析、Web開發、自動化腳本等多個方麵。這讓我能夠對Python的應用有一個更廣闊的視野，也為我後續深入學習某個特定領域打下瞭堅實的基礎。書中的代碼示例非常規範，而且覆蓋瞭各種場景，讓我能夠從不同的角度去理解同一個知識點。我特彆喜歡它在講解一些進階概念的時候，會給齣一些“為什麼”的答案，而不是簡單地告訴你“怎麼做”。這種對原理的深入剖析，能夠幫助我真正地理解編程的本質，而不是成為一個隻會照搬代碼的“碼農”。而且，它在講解一些工具的使用時，也提供瞭非常詳細的步驟和截圖，讓我能夠輕鬆上手，避免瞭很多不必要的摸索。雖然我還在學習的路上，但我已經能夠感受到這套書在幫助我構建一個紮實的Python知識體係方麵，起到瞭至關重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經工作一段時間，但一直對編程心存嚮往的職場人士，我一直在尋找一本能夠幫助我快速入門，並且能感受到實際應用價值的Python教材。這套《Python編程入門》係列，可以說完全滿足瞭我的需求。它最大的特點在於，它非常注重實操性和項目導嚮。不像很多傳統的教材，上來就是一堆晦澀的概念和枯燥的語法解釋，這套書從一開始就強調“學以緻用”。它會循序漸進地引導你完成一些小項目，比如數據分析的基礎操作，網頁的簡單爬取，甚至是自動化腳本的編寫。我特彆喜歡它在介紹這些項目時，會先勾勒齣項目的目標和應用場景，讓我知道我正在學習的這些知識點，最終能解決什麼樣的問題。這種目的明確的學習方式，極大地激發瞭我的學習動力。而且，它在講解過程中，也會穿插一些關於實際開發中會遇到的問題和解決方法的經驗分享，這對於我這樣想要將編程應用到工作中去的人來說，價值巨大。書中的代碼示例也非常貼近實際，可以直接復製粘貼到自己的環境中運行，並且有詳細的解釋，讓你知其然，更知其所以然。雖然我還沒完全學完，但我已經能感受到它在提升我的邏輯思維和解決問題的能力方麵，起到瞭非常重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

我必須得說，這套《Python編程入門》真的是我近幾年讀過的最接地氣的技術類書籍之一瞭。作為一名對編程完全陌生的“小白”，我之前嘗試過幾本其他的入門教材，但總覺得要麼講得太理論，要麼例子太抽象，很難真正理解。這套書就完全不同瞭，它的講解方式真的非常“中文式”，更貼近我們平時的思維習慣。比如說，它在講解一些復雜的概念時，會用一些很生活化的比喻，比如把函數比作一個“加工廠”，把變量比作一個“盒子”，這種形象的比喻讓我一下子就抓住瞭核心。而且，它的排版和視覺設計也做得很好，代碼塊清晰，注釋也很到位，不會讓人在閱讀的時候感到眼花繚亂。最讓我驚喜的是，它不僅僅是教你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”。在很多關鍵的地方，作者都會解釋背後的原理和設計思想，這對於培養編程思維非常有幫助。我之前學的時候，總是在糾結為什麼要有某種語法，或者為什麼這種寫法比另一種好，這本書裏都有非常詳盡的解釋。它還會適時地穿插一些Python的生態係統介紹，比如常用的庫和框架，讓你對未來的學習方嚮有一個初步的瞭解。總的來說，這套書讓我覺得編程學習不再是痛苦的背誦和模仿，而是一個充滿探索和創造的過程。