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6本Python编程语言入门学习最强书单

深街科技 188

前言:

今天咱们对“python语法书籍推荐”大致比较关注,小伙伴们都想要剖析一些“python语法书籍推荐”的相关文章。那么小编也在网上汇集了一些对于“python语法书籍推荐””的相关知识,希望我们能喜欢,姐妹们快快来了解一下吧!

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最强Python

AlphaGo 都在使用的 Python 语言,是最接近 AI 的编程语言。

教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级(NCRE)体系调整”的通知,决定自2018年3月起,在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。

9个月前,浙江省信息技术课程改革方案已经出台,Python确定进入浙江省信息技术教材,从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python。

小学生都开始学Python了,天呐撸,学习Python看完这些准没错。

Python入门最强书单合集

《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》

作者: 【美】Al Sweigart(斯维加特)

Python3编程从入门到实践

亚马逊畅销Python编程图书

本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本Python编程概念,第二部分介绍了一些不同的任务,通过编写Python程序,可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序,供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目,帮助读者巩固所学的知识,附录部分提供了所有习题的解答。

《“笨办法”学Python(第3版)》

作者: 【美】Zed A. Shaw

《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,最终体验到软件开发的基本过程。

《“笨办法”学Python(第3版)》结构非常简单,共包括52个习题,其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题,另外26个覆盖了一些比较高级的话题,如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同,以代码习题开始,按照说明编写代码,运行并检查结果,然后再做附加练习。

《Python编程初学者指南》

作者: 【美】Michael Dawson

《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。全书共12章,每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点,并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程,引发读者的兴趣,降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结,还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中,真正做到了寓教于乐。

《数据结构(Python语言描述)》

作者: 【美】Kenneth A. Lambert(兰伯特)

在计算机科学中,数据结构是一门进阶性课程,概念抽象,难度较大。Python语言的语法简单,交互性强。用Python来讲解数据结构等主题,比C语言等实现起来更为容易,更为清晰。

本书第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性。第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍,第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容,第6章主要讲解继承的相关知识,第7章到第9章以栈、队列和列表为代表,介绍了线性集合的相关知识。第10章介绍了各种树结构,第11章讲解了集和字典的相关内容,第12章介绍了图和图处理算法。每章最后,还给出了复习题和案例学习,帮助读者巩固和思考。

《像计算机科学家一样思考Python》

作者: 【美】Allen B. Downey

本书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法,而具体的编程语言,只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。并不是一本介绍语言的书,而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同,它不拘泥于语言细节,而是尝试从初学者的角度出发,用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。

《Python机器学习实践指南》

作者: 【美】Alexander T. Combs

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。

全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与 机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

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