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《Python基础教程(第2版)》(Magnus Lie Hetland)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:Python基础教程(第2版)
作者:Magnus Lie Hetland
译者:司维
豆瓣评分:8.0
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2010-7
页数:471
内容简介:
本书是经典教程的全新改版,作者根据Python 3.0版本的种种变化,全面改写了书中内容,做到既能“瞻前”也能“顾后”。本书层次鲜明、结构严谨、内容翔实,特别是在最后几章,作者将前面讲述的内容应用到了10个引人入胜的项目中,并以模板的形式介绍了项目的开发过程。本书既适合初学者夯实基础,又能帮助Python程序员提升技能,即使是 Python方面的技术专家,也能从书里找到令你耳目一新的东西。
作者简介:
Magnus Lie Hetland是挪威科技大学副教授,教授算法。喜欢钻研新的编程语言,是Python语言的坚定支持者。他写过很多Python方面的书和在线教程,比如深受大家欢迎的网上教程Instant Python。
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《Python基础教程(第2版•修订版)》(赫特兰)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:Python基础教程(第2版•修订版)
作者:赫特兰
译者:司维
豆瓣评分:7.0
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2014-6-1
页数:470
内容简介:
本书包括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。最后,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几个具有实际意义的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。
作者简介:
Magnus Lie Hetland
挪威科技大学副教授,教授算法。黑客,喜欢钻研新锐编程语言,是Python语言的坚定支持者。他写过很多Python方面的书和在线教程,比如深受读者欢迎的网上教程Instant Python。此外他还是一名业余话剧演员,从1985年首次登台至今,已经参演数十部话剧。
D. 谁有Python语言程序设计pdf分享一下
《北京理工大学-Python语言程序设计》网络网盘免费资源下载
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E. 《Python学习手册(第4版)》pdf下载在线阅读,求百度网盘云资源
《Python学习手册(第4版)》[美]MarkLutz电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:Python学习手册(第4版)
作者名:[美] Mark Lutz
豆瓣评分:7.9
出版社:机械工业出版社
出版年份:2011-4
页数:889
内容介绍:
Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码,《Python学习手册:第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点,不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程,根据作者Python专家Mark Lutz的着名培训课程编写而成。
作者介绍:
Mark 是O'Reilly出版的《Programming Python》和《Python Pocket Reference》的作者,这两本书于2009年都已经出版了第3版。Mark自1992年开始接触Python,1995年开始撰写有关Python的书籍,从1997年开始教授Python课程。截止到2009年,他已经开办了225个Python短期培训课程,教授了大约3500名学习者,销售了大约25万册有关Python的书籍。许多书被翻译成十多种语言。
F. Python核心编程(第二版)PDF和Python基础教程(第二版)PDF
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Python介绍:
Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件,源代码和解释器CPython遵循GPL(GNUGeneral Public License)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。
Python基本算法:
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字,让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句,也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
G. Python从入门到精通要看哪些书
Python入门到精通学习书籍推荐!
1、Python基础教程(第2版 修订版)
《Python基础教程(第2版修订版)》包括Python程序设计的方方面面,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。
2、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:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念;第二部分将理论付诸实践。本书适合对Python感兴趣的任何层次的读者阅读。
3、Python核心编程(第3版)
《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。
第1部分为讲解了Python的一些通用应用;第2部分讲解了与Web开发相关的主题;第3部分为一个补充/实验章节,包括文本处理以及其他内容。《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
4、利用Python进行数据分析
《利用Python进行数据分析》是2013年机械工业出版社出版的软硬件开发类图书,作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。
5、Python零基础入门学习
本书适合学习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!本书提倡理解为主,应用为王。虽然这是一本入门书籍,但本书的“野心”可并不止于“初级水平”的教学。
6、用Python写网络爬虫
《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。
本书是为想要构建可靠的数据爬取解决方案的开发人员写作的,本书假定读者具有一定的Python编程经验。当然,具备其他编程语言开发经验的读者也可以阅读本书,并理解书中涉及的概念和原理。
7、O'Reilly:Python学习手册(第4版)
《7.O'Reilly:Python学习手册(第4版)》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课,并且包含了一个独特的“练习题”部分,其中带有实际的练习和测试,以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表,它们将帮助你开始学习Python3.0。
8、流畅的Python
《流畅的Python》致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优质特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道Python风格的代码。
9、O'Reilly:深入浅出Python(中文版)
《O'Reilly:深入浅出Python(中文版)》是经典python图书,初中级python独门秘笈,涵盖python3.0摒弃枯燥、死板的说教方式,以类似生动PPT的形式教你学python。
10、“笨办法”学Python(第3版附光盘1张)
这本《“笨办法”学Python》的写法独树一帜,从章节练习入手,引导读者自己输入代码,并进行讲解,每个章节都不是很难,循循善诱,本书不是很厚,但是读完本书绝对有一种对Python语言大彻大悟的感觉,是将一本书从薄读到厚的升华。建议Python初学者购买阅读。
这十本书都是很适合小白入门Python并逐渐深入学习的,大家静下心来可以好好挑选出最适合自己的。
H. 求《Python学习手册》(第四版)中文版pdf,万分感谢!
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自个也在学习Python,教程里面有讲Python基础语法、数据类型、字符编码、内置方法、常用模块等。
I. Python零基础入门用什么书谁有pdf的分享一下
入门的话,建议先看网上的教程自学,比如“python菜鸟教程”(简单),“python廖雪峰教程”(相对难一点)。这两个教程不错,突出重点,也容易学习节约时间。
看完网上上述的其中一个教程之后,可以看pdf版的《python基础教程(第二版)》,这本书很好,知识比较详细,条理也清晰。
建议《python基础教程》学到一定程度的时候,可以选择自己要深入学习的方向(比如算法与数据结构、数据分析等),再选择学习其他的书。(一般学习得比较多的是关于numpy、matplotlib、pandas、scipy的书)
【这也是我自己的学习路线。个人觉得,先学习突出重点的网上教程要好,因为书本往往介绍知识太详细,一下子给零基础的学习者灌输太多知识是很难消化的,也容易失去兴趣。当学习了重点知识后,然后再去学习细节,一点点提升难度,效果可能更好。】