Python编程导论 第2版 Python 3 MIT热门MOOC教材 计算机科学基础知 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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约翰·谷泰格 著，陈光欣 译

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• Python
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• Python编程
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店铺： 经纶风图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115473769

商品编码：26695224892

包装：平装

开本：16

出版时间：2018-02-01

字数：502

内容介绍
本书基于MIT 编程思维培训讲义写成，主要目标在于帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术，具备用计算思维解决现实问题的能力。书中以Python 3 为例，介绍了对中等规模程序的系统性组织、编写、调试，帮助读者深入理解计算复杂度，还讲解了有用的算法和问题简化技术，并探讨各类计算工具的使用。与本书* 1版相比，* 2版全面改写了后半部分，且书中所有示例代码都从Python 2 换成了Python 3。 本书适合对编程知之甚少但想要使用计算方法解决问题的读者。

作者介绍
John V. Guttag 1999年~2004年任MIT电气工程与计算机科学系主任，所授计算机科学系列导论课程深受学生欢迎。目前为计算机科学与人工智能实验室网络及移动系统组联合负责人，还进行软件工程、机器定理证明、硬件验证等领域的研究以及培训工作。获美国布朗大学英语专业学士学位、应用数学硕士学位，多伦多大学计算机科学博士学位。

关联推荐
MIT热门MOOC教材，基于Python 3讲解计算机科学基础知识，掌握用计算思维解决问题的能力
目录
目　　录

* 1章　启程 1
* 2章　Python简介 6
2.1　Python基本元素 7
2.1.1　对象、表达式和数值类型 8
2.1.2　变量与赋值 9
2.1.3　Python IDE 11
2.2　程序分支 12
2.3　字符串和输入 14
2.3.1　输入 15
2.3.2　杂谈字符编码 16
2.4　迭代 17
第3章　一些简单的数值程序 20
3.1　穷举法 20
3.2　for循环 22
3.3　近似解和二分查找 24
3.4　关于浮点数 27
3.5　牛顿 拉弗森法 29
第4章　函数、作用域与抽象 31
4.1　函数与作用域 32
4.1.1　函数定义 32
4.1.2　关键字参数和默认值 33
4.1.3　作用域 34
4.2　规范 37
4.3　递归 39
4.3.1　斐波那契数列 40
4.3.2　回文 42
4.4　全局变量 45
4.5　模块 46
4.6　文件 47
第5章　结构化类型、可变性与
高阶函数 50
5.1　元组 50
5.2　范围 52
5.3　列表与可变性 52
5.3.1　克隆 57
5.3.2　列表推导 57
5.4　函数对象 58
5.5　字符串、元组、范围与列表 60
5.6　字典 61
第6章　测试与调试 65
6.1　测试 65
6.1.1　黑盒测试 66
6.1.2　白盒测试 68
6.1.3　执行测试 69
6.2　调试 70
6.2.1　学习调试 72
6.2.2　设计实验 72
6.2.3　遇到麻烦时 75
6.2.4　找到“目标”错误之后 76
第7章　异常与断言 77
7.1　处理异常 77
7.2　将异常用作控制流 80
7.3　断言 82
第8章　类与面向对象编程 83
8.1　抽象数据类型与类 83
8.1.1　使用抽象数据类型设计程序 87
8.1.2　使用类记录学生与教师 87
8.2　继承 90
8.2.1　多重继承 92
8.2.2　替换原则 93
8.3　封装与信息隐藏 94
8.4　进阶示例：抵押贷款 99
第9章　算法复杂度简介 103
9.1　思考计算复杂度 103
9.2　渐近表示法 106
9.3　一些重要的复杂度 107
9.3.1　常数复杂度 107
9.3.2　对数复杂度 108
9.3.3　线性复杂度 108
9.3.4　对数线性复杂度 109
9.3.5　多项式复杂度 109
9.3.6　指数复杂度 111
9.3.7　复杂度对比 112
* 10章　一些简单算法和数据结构 114
10.1　搜索算法 115
10.1.1　线性搜索与间接引用元素 115
10.1.2　二分查找和利用假设 116
10.2　排序算法 119
10.2.1　归并排序 120
10.2.2　将函数用作参数 122
10.2.3　Python中的排序 123
10.3　散列表 124
* 11章　绘图以及类的进一步扩展 128
11.1　使用PyLab绘图 128
11.2　进阶示例：绘制抵押贷款 133
* 12章　背包与图的* 优化问题 139
12.1　背包问题 139
12.1.1　贪婪算法 140
12.1.2　0/1背包问题的* 优解 143
12.2　图的* 优化问题 145
12.2.1　一些典型的图论问题 149
12.2.2　* 短路径：深度优先搜索和
广度优先搜索 149
* 13章　动态规划 155
13.1　又见斐波那契数列 155
13.2　动态规划与0/1背包问题 157
13.3　动态规划与分治算法 162
* 14章　随机游走与数据可视化 163
14.1　随机游走 163
14.2　醉汉游走 164
14.3　有偏随机游走 170
14.4　变幻莫测的田地 175
* 15章　随机程序、概率与分布 178
15.1　随机程序 178
15.2　计算简单概率 180
15.3　统计推断 180
15.4　分布 192
15.4.1　概率分布 194
15.4.2　正态分布 195
15.4.3　连续型和离散型均匀分布 199
15.4.4　二项式分布与多项式分布 200
15.4.5　指数分布和几何分布 200
15.4.6　本福德分布 203
15.5　散列与碰撞 204
15.6　强队的获胜概率 206
* 16章　蒙特卡罗模拟 208
16.1　帕斯卡的问题 209
16.2　过线还是不过线 210
16.3　使用查表法提高性能 213
16.4　求π的值 214
16.5　模拟模型结束语 218
第* 章　抽样与置信区间 220
17.1　对波士顿马拉松比赛进行抽样 220
17.2　中心极限定理 225
17.3　均值的标准误差 228
第* 章　理解实验数据 231
18.1　弹簧的行为 231
18.2　弹丸的行为 238

18.2.1　可决系数 240
18.2.2　使用计算模型 241
18.3　拟合指数分布数据 242
18.4　当理论缺失时 245
第* 章　随机试验与假设检验 247
19.1　检验显著性 248
19.2　当心P-值 252
19.3　单尾单样本检验 254
19.4　是否显著 255
19.5　哪个N 257
19.6　多重假设 258
第* 章　条件概率与贝叶斯统计 261
20.1　条件概率 262
20.2　贝叶斯定理 263
20.3　贝叶斯更新 264
第* 章　谎言、该死的谎言与统计学 267
21.1　垃圾输入，垃圾输出 267
21.2　检验是有缺陷的 268
21.3　图形会骗人 268
21.4　Cum Hoc Ergo Propter Hoc 270
21.5　统计测量不能说明所有问题 271
21.6　抽样偏差 272
21.7　上下文很重要 273
21.8　慎用外推法 273
21.9　得克萨斯神枪手谬误 274
21.10　莫名其妙的百分比 276
21.11　不显著的显著统计差别 276
21.12　回归假象 277
21.13　小心为上 278
第* 章　机器学习简介 279
22.1　特征向量 281
22.2　距离度量 283
第* 章　聚类 288
23.1　Cluster类 289
23.2　K-均值聚类 291
23.3　虚构示例 292
23.4　更真实的示例 297
第* 章　分类方法 303
24.1　分类器评价 303
24.2　预测跑步者的性别 306
24.3　K-* 邻近方法 308
24.4　基于回归的分类器 312
24.5　从“泰坦尼克”号生还 320
24.6　总结 325
Python　3.5速查表 326

《Python编程启航：从零到精通的实战指南》 一、 前言：开启你的编程之旅 在这个数字化浪潮席卷而来的时代，掌握一门强大的编程语言，如同拥有了一把开启无限可能的钥匙。Python，以其简洁优雅的语法、丰富的库支持和广泛的应用领域，已成为全球程序员的首选语言之一。无论你是渴望构建智能应用、分析海量数据、开发趣味游戏，还是希望深入理解计算机科学的精髓，《Python编程启航：从零到精通的实战指南》都将是你最坚实的伙伴。 本书并非简单罗列枯燥的代码，而是致力于为你构建一个清晰、直观的学习路径。我们深知初学者可能面临的挑战，因此将复杂的概念拆解成易于理解的部分，并通过大量的实例和练习，帮助你逐步建立编程思维，培养解决问题的能力。我们相信，真正的学习源于实践，而本书正是为你精心设计的“实践场”。 二、 目标读者：谁适合阅读本书？ 编程零基础的学习者： 如果你从未接触过任何编程语言，对代码一无所知，本书将带领你从最基础的“Hello, World!”开始，循序渐进地掌握Python的核心概念。 希望转型到技术领域的职场人士： 无论你身处哪个行业，掌握Python都将为你打开新的职业大门。本书将助你快速入门，为你在数据科学、Web开发、自动化等领域的工作打下坚实基础。 学生及教育工作者： Python是计算机科学教育的重要组成部分。本书以清晰易懂的方式讲解了编程的核心原理，非常适合作为入门课程的教材或辅助读物。 对计算机科学感兴趣的爱好者： 如果你只是出于好奇，想了解编程如何工作，或者想为自己的创意寻找一个实现平台，本书同样能满足你的需求，让你在乐趣中学习。 三、 本书特色：为何选择《Python编程启航》？ 1. 循序渐进，由浅入深： 本书遵循逻辑递进的原则，从最基本的数据类型、控制流，逐步深入到函数、模块、面向对象编程，再到文件操作、错误处理等高级主题。每一步都建立在前一步的基础上，确保学习的连贯性。 2. 理论与实践紧密结合： 我们不回避理论，但更注重实际应用。每讲解一个概念，都会立刻配以清晰的代码示例，让你直观地理解其工作原理。更重要的是，大量的练习题和小型项目将引导你动手实践，将理论知识转化为实际能力。 3. 贴近实际开发场景： 本书讲解的知识点和案例都来源于真实的开发需求，例如数据处理、简单的Web应用构建、自动化脚本编写等，让你学到的技能可以直接应用于解决现实问题。 4. 语言通俗易懂，排版清晰： 我们力求用最简洁、最生动的语言来解释复杂的编程概念，避免使用过于晦涩的专业术语。同时，本书在排版上力求清晰，代码块、注释、关键术语都有明确的标识，方便阅读和查找。 5. 强调编程思维的培养： 编程不仅仅是记住语法，更重要的是学会如何思考。本书在讲解过程中，会引导你分析问题、设计解决方案、调试代码，从而培养严谨的逻辑思维和解决问题的能力。 6. 涵盖Python 3的最新特性： 本书基于Python 3进行讲解，确保你学习的是当前主流、未来趋势的Python版本。 四、 内容概览：本书将带你探索什么？ 第一部分：Python入门与基础 第一章：你好，Python！ Python简介：为什么选择Python？它的应用领域有哪些？ Python的安装与配置：让你轻松搭建起自己的开发环境。 第一个Python程序：从“Hello, World!”开始，感受编程的乐趣。 Python代码的执行方式：理解解释器的作用。 第二章：编程的基石——变量与数据类型 变量的声明与赋值：如何存储和使用数据。 基本数据类型：整数（`int`）、浮点数（`float`）、字符串（`str`）、布尔值（`bool`）。 数据类型的转换：灵活运用不同类型的数据。 注释的使用：让你的代码更容易理解。 第三章：数据的容器——列表、元组与字典 列表（`list`）：有序、可变的数据集合，是Python中最常用的数据结构之一。 元组（`tuple`）：有序、不可变的数据集合，适用于存储不需要修改的数据。 字典（`dict`）：键值对的无序集合，用于高效地查找和存储数据。 常用操作：元素的添加、删除、修改、访问以及切片。 第四章：控制程序的流程——条件语句与循环 条件语句：`if`、`elif`、`else`，让程序能够根据条件做出不同的反应。 关系运算符与逻辑运算符：构建复杂的判断条件。 循环语句：`for`循环和`while`循环，让程序能够重复执行任务。 `break`和`continue`：灵活控制循环的执行。 第五章：让代码更复用——函数 函数的定义与调用：封装代码块，提高代码的可读性和复用性。 参数与返回值：函数之间的数据传递。 局部变量与全局变量：理解变量的作用域。 匿名函数（Lambda表达式）：简洁地定义小型函数。 第六章：模块化编程——导入与使用 什么是模块？如何组织代码？ 导入模块：`import`语句，使用他人编写或自己创建的功能。 常用标准库介绍：例如`math`、`random`、`datetime`等。 第二部分：Python进阶与应用 第七章：深入理解字符串 字符串的常用方法：查找、替换、分割、连接等。 字符串格式化：f-strings（格式化字符串字面量）、`str.format()`方法，让输出更美观。 字符串的编码与解码：理解字符集和编码。 第八章：文件操作 文件的打开与关闭：安全地读写文件。 读取文件内容：逐行读取、一次性读取。 写入文件内容：向文件追加或覆盖内容。 使用`with`语句：确保文件资源被正确释放。 第九章：错误与异常处理 什么是异常？如何避免程序崩溃？ `try-except`块：优雅地捕获和处理异常。 `finally`块：无论是否发生异常都执行的代码。 主动抛出异常：`raise`语句。 第十章：面向对象编程（OOP）基础 类（`class`）与对象（`object`）：理解面向对象的核心概念。 属性（Attributes）与方法（Methods）：对象的特征与行为。 构造函数（`__init__`）：创建对象时进行初始化。 继承（Inheritance）：代码复用的强大机制。 封装（Encapsulation）与多态（Polymorphism）初步介绍。 第十一章：模块与包的创建与管理 如何组织自己的Python项目。 创建自己的模块和包。 安装和使用第三方库（pip）。 第十二章：常用数据结构进阶 集合（`set`）：无序、不重复的元素集合，常用于去重和集合运算。 更深入地理解列表、元组、字典的高级用法。 第十三章：简单的GUI编程入门（可选） 介绍Python的GUI库（如Tkinter），实现简单的图形界面应用。 第十四章：数据可视化初步（可选） 介绍常用的数据可视化库（如Matplotlib），绘制简单的图表。 第三部分：实践与项目 第十五章：自动化小工具实战 编写脚本自动化日常重复任务，如文件批量重命名、定时任务等。 第十六章：爬虫基础与网络数据获取 学习使用`requests`库获取网页内容。 使用`BeautifulSoup`解析HTML，提取所需信息。 第十七章：小型Web应用开发入门 介绍Flask或Django等Web框架的基本概念。 构建一个简单的个人博客或待办事项列表应用。 第十八章：数据分析入门 介绍Pandas库，进行数据加载、清洗、分析和可视化。 第十九章：走向更广阔的编程世界 介绍Python在人工智能、机器学习、大数据等领域的应用。 为你的持续学习提供方向和资源。 五、 结语：持续学习，不断超越 《Python编程启航：从零到精通的实战指南》为你提供了坚实的基础和实践的起点。然而，编程世界的精彩远不止于此。我们鼓励你在阅读本书的同时，保持好奇心，积极探索，勇于尝试。遇到的问题，尝试独立解决；学到的知识，多加实践。 请记住，编程是一门手艺，也是一种思维方式。通过不断的学习和实践，你将逐渐掌握驾驭代码的力量，用它来创造、创新，解决更多有趣的问题。愿这本书成为你精彩编程旅程中的第一束光！

评分☆☆☆☆☆

这本书的学习曲线设置得相当平缓，这点对我这样已经工作了一段时间，想利用业余时间转行IT的朋友来说，是至关重要的。我之前尝试过一些在线课程，虽然它们声称是“零基础入门”，但讲到后面，各种概念一股脑地涌出来，动不动就是“递归”、“闭包”之类的，让我感觉自己的智商受到了严重的打击。这本书最大的优点在于，它在引入每一个新概念的时候，都会给出一个非常生动的比喻或者一个足够贴近现实生活的例子。比如说，在讲到函数的时候，它不是简单地告诉你“函数就是一段可重用的代码”，而是用“厨房里的食谱”来类比，解释食谱（函数）如何接收食材（参数），经过烹饪（执行），然后产出菜肴（返回值）。这样的解释方式，一下子就把抽象的概念变得具象化了，我感觉自己不仅在学编程，更是在学习一种新的思考方式。而且，它很注意知识点的衔接，不会让你觉得前后的内容是割裂的。每讲完一个章节，都会有恰到好处的练习题，这些练习题的难度适中，既不会让你觉得毫无挑战，也不会让你因为做不出来而产生挫败感。更重要的是，它鼓励你去思考，而不是仅仅去模仿。我会花很多时间去琢磨那些练习题背后的逻辑，尝试用不同的方式去解决同一个问题，这个过程让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我当初选择这本书，很大程度上是被“MIT热门MOOC教材”这个标签吸引的。总觉得名校的课程，质量应该是有保障的。但说实话，拿到书之后，我其实更关注它在内容上的实用性和易读性。毕竟，再好的理论，如果无法落地，也只是空中楼阁。这本书在这一点上做得相当出色。它没有堆砌那些晦涩难懂的学术术语，而是用一种非常“接地气”的语言来讲解Python。我尤其喜欢它在讲解“循环”和“条件判断”的时候，用了非常生动的类比，比如用“如果下雨就打伞，否则就不打伞”来解释if-else语句，用“每天去上班”来解释for循环。这些例子虽然简单，但却非常贴切，一下子就让我明白了这些基本控制结构的逻辑。而且，它在介绍新的概念时，总会联系到之前学过的知识点，形成一个知识网，而不是孤立地讲解。这让我感觉学习过程是有条理的，并且能够不断地巩固和加深对知识的理解。书中的代码示例也很有代表性，它们不仅仅是演示语法，更多的是展示如何用Python来解决实际问题。我尝试着去运行和修改这些代码，在这个过程中，我不仅学会了Python的语法，更培养了自己解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个曾经尝试过多种编程语言，但总感觉浅尝辄止的“半吊子”学习者，我对于“Python编程导论”这类标题的书，本能地会有些警惕，觉得它们往往是“万金油”性质，内容泛泛而谈，缺乏深度。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我的看法。它并不是那种“教你如何写代码”的书，而是“教你如何用代码思考”的书。它在讲解Python语法的同时，花费了大量的篇幅去阐述计算机科学中最核心的理念，比如数据结构、算法分析、面向对象设计等等，而且不是那种生硬的理论灌输，而是通过Python的语法和一些巧妙设计的实例，将这些抽象的计算机科学思想融入其中。我特别喜欢它在讲解列表和字典的时候，用到了很多实际的场景，比如如何用列表来存储一本书的所有章节，如何用字典来存储一个学生的所有信息。这些例子让我一下子就明白了这些数据结构在现实中的应用价值，而不是仅仅停留在“列表是顺序存储，字典是键值对”这种机械记忆上。书的排版也相当人性化，代码块清晰明了，注释也十分到位，即使是我这种初学者，也能很容易地跟着代码进行理解。它真的做到了，在“导论”的层面上，为读者构建了一个扎实的计算机科学基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我其实是带着一种将信将疑的态度。毕竟，“Python编程导论”这几个字，在市面上实在太多了，而且“第2版”也未必意味着革新，更别提“MIT热门MOOC教材”这种营销包装了。我更关心的是，它究竟能不能真正地帮助我这个编程小白入门，而不是一堆晦涩难懂的概念堆砌。翻开第一页，我看到了熟悉的“Hello, World!”，这大概是所有编程书的“开场白”了。但真正让我眼前一亮的是，作者并没有直接抛出复杂的语法，而是花了很多篇幅去解释“计算思维”这个概念，从问题的分解到抽象，再到算法的设计。这一点我非常欣赏，因为它让我意识到编程不仅仅是敲代码，更是一种解决问题的能力。我之前尝试过一些其他的Python教材，它们往往上来就讲变量、数据类型，然后就是各种函数，弄得我晕头转向，总感觉自己是在机械地记忆，而不是真正理解。这本书的逻辑清晰了很多，它从更宏观的角度引导我思考，让我逐渐建立起一种“编程的逻辑”。而且，它不像有些教材那样，把例子设计得过于简单，缺乏实际意义，也没有设置过于复杂的挑战，让我望而却步。它给出的例子是循序渐进的，既能让我巩固刚刚学到的知识，又能让我对即将要学的概念产生一定的期待。虽然我才看了几章，但已经能感觉到这本书的“内功”比较扎实，没有虚哨的宣传。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些编程教材，它们往往会分为“新手版”和“进阶版”，或者在早期就抛出一些非常高深的理论。而这本书，从一开始就给我一种“循序渐进”的感觉，它的难度梯度非常合理，不会让你在初期就感到吃力。我在阅读过程中，最深的感受是，它非常注重培养读者的“编程思维”。它不只是教你“怎么写”，更重要的是引导你“为什么这么写”。例如，在讲解数据类型的时候，它会花时间去解释不同数据类型之间的区别以及它们在实际应用中的选择原因，而不是简单地罗列。这种深入的讲解，让我不再是死记硬背，而是真正地理解了每一个概念背后的逻辑。书中的例子也设计得非常巧妙，既有能够帮助理解基础知识的小例子，也有能够引发思考的稍复杂一些的应用场景。我常常会反复咀嚼书中的例子，尝试去推演代码的执行过程，并且会尝试自己去修改代码，看看会产生什么样的结果。这个过程让我体会到了一种“玩”代码的乐趣，而不是“学”代码的枯燥。而且，这本书的语言风格也非常友好，没有那种生硬的教科书式的腔调，读起来就像是在和一个有经验的朋友交流编程心得一样，很轻松，也很受启发。