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    Python编程导论 PDF 中文第2版

    Python编程电子书
    • 发布时间：

    给大家带来的一篇关于Python编程相关的电子书资源，介绍了关于Python、Python编程、Python导论方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小12.1M，约翰·谷泰格编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：8.9，更多相关的学习资源可以参阅Python分布式爬虫、SaaS软件、电子商务、delphi、单例模式、等栏目。

  • Python编程导论 PDF 下载
  • 下载地址：https://pan.baidu.com/s/1f5tbY6RZwehEUlz2su003
  • 提取码：b1x2

  • Python编程导论

    Python编程导论电子书封面

    本书评价

    这本书就是我们期待已久的“计算思维”图书：不拘泥于技术细节，详尽展现了计算机科学的广度和乐趣。第二版收录了很多全新的材料，帮助读者聚焦计算，包括理解数据、完善传统计算问题的解决方案。
    -Jeannette M.Wing,微软研究院副总裁，卡耐基梅隆大学计算机科学系顾问教授、前系主任

    本书作者既是一位优秀的教师，也是杰出的作家。虽然你将通过本书学习Python,但这并不是“一本Python书”；虽然你也会学习编程，但这同样不是一本“编程书”，本书叙述严谨，可读性强，详细介绍了计算问题解决方法以及数据科学。第二版进行了扩展与重构，充分反映了python作为数据科学语言所扮演的重要角色。
    -Ed Lazowska,比尔和梅琳达.盖茨基金会计算机科学与工程部门主席，华盛顿大学电子科研学院导师

    用Python3讲授一门小型计算机科学课程时，我选择了这本书，看重的是书中关于计算机科学和编程更广阔视野和更多思路。

    这本书非常棒，涵盖了计算机科学的众多基础领域。作者用Python讲解了计算相关知识，并且教你如何以计算机科学家的身份思考并解决问题。书中的示例也能让你切身实践习得的知识。

    读者评价

    书是一名大四生翻译的，有些地方表达的不地道，姑且随手找出几处吐吐槽。
    p1: [从内存的角度来说，一台普通的计算机可能有几百GB]
    我从来没见过一台普通计算机的内存个能有几百GB，我猜测原文应该用的是memory，这里翻译成存储设备比较合适。
    p3:[当一个整数整数存在整数立方根时]
    给出的程序代码只能求解正整数的整数立方根，所以还是把文字说明改改吧。
    p4：解释python2.7中的range函数和xrange函数区别那段，讲解的十分混乱，让人摸不到头脑，想来这应该是原文的问题。没想到美帝大学教授的表达能力也这么让人捉急。表达的时候切记不能跳跃，中间不能有重大步骤的遗漏，否则讲出来就让人摸不到头脑。
    p36-37：help命令里面输出的是英文，代码里面却翻译成中文了，要么全翻译、要么全不翻译，不要只翻译了一半，容易让人看着不明就里。
    整体来说这本书还算是不错的，但是要是能找到一个工作多年，富有经验的程序员来翻译就更好了。

    一开始想着应该有400+页，结果不到300页。
    python语言、一般的算法理论、一些数学问题的算法、软件测试、机器学习都有所涉及，但是书本身太薄，这样很多地方势必写得不清楚。
    要举例子的话，我觉得类和面向对象编程说得太简略。
    另外python现在应该普及3.x了，没必要再以2.x为主，兼顾3.x.

    本书特色

    在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416，群里都是学Python开发的，如果你正在学习Python ，小编欢迎你加入，大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有Python软件开发相关的），包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴

    掌握多种不同的思维方式是每个人大学时代的必修课。具备使用计算思维解决问题的能力是程序员入门的基本技能。本书基于作者开授的MIT热门MOOC教程编写，旨在培养读者的计算思维，为其日后的IT生涯打下坚实的编程基础。

    • - 以Python 3为示例，涵盖Python大部分特性，重在介绍编程语言可以做什么
    • - 如何系统性地组织、编写、调试中等规模的程序
    • - 理解计算复杂度
    • - 将模糊的问题描述转化为明确的计算方法，以此解决问题，并深刻理解整个过程
    • - 掌握有用的算法以及问题简化技术
    • - 使用随机性和模拟技术清晰阐述很难得到封闭解的问题
    • - 使用计算工具（包括简单的统计、可视化以及机器学习工具）对数据进行理解与建模

    内容简介

    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。

    目录

    • 第1章　启程 1
    • 第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

     

    读书笔记

    Python编程在flask中模拟进行Restful的CRUD操作

    这篇文章中我们将通过对HelloWorld的message进行操作，介绍一下如何使用flask进行Restful的CRUD。

    概要信息

    Python编程在flask中模拟进行Restful的CRUD操作

    事前准备：flask

    liumiaocn:flask liumiao$ which flask
/usr/local/bin/flask
liumiaocn:flask liumiao$ flask --version
Flask 1.0.2
Python 2.7.10 (default, Jul 15 2017, 17:16:57) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 9.0.0 (clang-900.0.31)]
liumiaocn:flask liumiao$

    代码示例：HTTP谓词（GET）

    就像angular的插值表达式在模版中的作用一样，在flask中也可以一样使用，如果不熟悉angular的插值表达式的话也不要紧，看完下面的例子，基本上就会有一个大致的印象。

    代码示例

    liumiaocn:flask liumiao$ cat flask_4.py 
#!/usr/bin/python
from flask import Flask
from flask import render_template
app = Flask(__name__)
greeting_messages=["Hello World", "Hello Python"]
@app.route("/api/messages",methods=['GET'])
def get_messages():
  return render_template("resttest.html",messages=greeting_messages) 
if __name__ == "__main__":
  app.debug=True
  app.run(host='0.0.0.0',port=7000)
liumiaocn:flask liumiao$

    模版文件

    liumiaocn:flask liumiao$ cat templates/resttest.html 
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
 <meta charset="utf-8">
 <title>Hello Restful</title>
</head>
<body>
    {% for message in messages %}
 <h1>{{ message }}</h1>
    {% endfor %}
</body>
</html>
liumiaocn:flask liumiao$

    代码解析：app.route中指定了HTTP谓词GET，缺省GET可以省略，如果一个方法对应多个谓词动作，通过request.method来分离时，可以写成methods=[‘GET','POST']的形式

    执行&确认

    liumiaocn:flask liumiao$ ./flask_4.py 
 * Serving Flask app "flask_4" (lazy loading)
 * Environment: production
  WARNING: Do not use the development server in a production environment.
  Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: on
 * Running on http://0.0.0.0:7000/ (Press CTRL+C to quit)
 * Restarting with stat
 * Debugger is active!
 * Debugger PIN: 131-533-062

    页面确认

    Python编程在flask中模拟进行Restful的CRUD操作

    代码示例：HTTP谓词（DELETE|PUT|POST）

    liumiaocn:flask liumiao$ cat flask_4.py 
#!/usr/bin/python
from flask import Flask
from flask import render_template
from flask import request
import json
app = Flask(__name__)
greeting_messages=["Hello World", "Hello Python"]
#HTTP: GET: Retrieve operation
@app.route("/api/messages",methods=['GET'])
def get_messages():
  return render_template("resttest.html",messages=greeting_messages) 
#HTTP: DELETE: Delete operation
@app.route("/api/messages/<messageid>",methods=['DELETE'])
def delete_message(messageid):
  global greeting_messages
  del greeting_messages[int(messageid)]
  return render_template("resttest.html",messages=greeting_messages) 
#HTTP: PUT: Update operation
#HTTP: POST: Create operation
@app.route("/api/messages/<messageid>",methods=['PUT','POST'])
def update_message(messageid):
  global greeting_message
  msg_info=json.loads(request.get_data(True,True,False))
  #msg_info=request.args.get('message_info')
  #msg_info=request.form.get('message_info','default value')
  #msg_info=request.values.get('message_info','hello...')
  greeting_messages.append("Hello " + msg_info["message_info"])
  return render_template("resttest.html",messages=greeting_messages) 
if __name__ == "__main__":
  app.debug=True
  app.run(host='0.0.0.0',port=7000)
liumiaocn:flask liumiao$

    执行&结果确认

    执行日志

    liumiaocn:flask liumiao$ ./flask_4.py 
 * Serving Flask app "flask_4" (lazy loading)
 * Environment: production
  WARNING: Do not use the development server in a production environment.
  Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: on
 * Running on http://0.0.0.0:7000/ (Press CTRL+C to quit)
 * Restarting with stat
 * Debugger is active!
 * Debugger PIN: 131-533-062

    结果确认：Delete

    liumiaocn:flask liumiao$ curl -X DELETE http://localhost:7000/api/messages/1
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>Hello Restful</title>
</head>
<body>
  <h1>Hello World</h1>
</body>
</html>liumiaocn:flask liumiao$

    可以看到执行一次DELETE之后，两条消息现在只剩下一条消息了，接下来使用POST添加再添加一条

    liumiaocn:flask liumiao$ curl -X POST -d '{"message_info":"LiuMiaoPost"}' http://localhost:7000/api/messages/3
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>Hello Restful</title>
</head>
<body>
  <h1>Hello World</h1>
  <h1>Hello LiuMiaoPost</h1>
</body>
</html>liumiaocn:flask liumiao$

    再执行一次PUT操作

    liumiaocn:flask liumiao$ curl -X PUT -d '{"message_info":"LiuMiaoPut"}' http://localhost:7000/api/messages/4
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>Hello Restful</title>
</head>
<body>
  <h1>Hello World</h1>
  <h1>Hello LiuMiaoPost</h1>
  <h1>Hello LiuMiaoPut</h1>
</body>
</html>liumiaocn:flask liumiao$

    小结

    这篇文章中，使用最简单的方式在flask中模拟了一下如何进行Restful的CRUD操作，当然，实际的做法有很多种，在接下来的文章中还会介绍另外一种非常常见的轮子flask-restful.

    总结

    以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对码农之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

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    网友NO.136601

    《Python编程：从入门到实践》第二章：变量和简单数据类型

    什么是变量 举例： message = Hello,Python! print (message)Hello,Python! 这里的message就是变量,可以理解成变量就是一个存储数据的容器。在程序中可随时修改变量的值，而python将始终记录变量的最新值。 变量命令的规则有哪些呢？ 变量只能包含字母数字下划线。 变量名不能包含空格，但可以使用下划线来分割其中的单词 不要将python关键字和函数名作为变量名 变量名应既简单又具有描述性 慎用小写字符l和大写字母O，因为他们可能被人错看成数字1和0 什么是字符串？ 字符串就是一系列字符，在python中用单引号或者双引号括起来。 因为拥有两种方式，可以灵活在字符串中包含引号和撇号。 I told my friend, Python is my favorite language!The language Python is named after Monty Python, not the snake.One of Pythons strengths is its diverse and supportive community. 一些基本的方法 1.title()首字符大写 name = liu bin print (name.title())Liu Bin 2.upper()全部大写转换 name = liu bin print (name.upper())LIU BIN 3.lower()全部小写转换 name = Liu Bin print (name.lower())liu bin 怎么将字符串合在一起呢？ 简单的+加号既可以实现啦。 first_name = Bin last_name = Liu full_name = last_name + + first_name print (full_name)Liu Bin 制表符和换行符 制表符：\t print (python)python print (\tpython) python 换行符：\n print (pythonPHP)pythonPHP print (python\nPHP)pyth……

    网友NO.793766

    python 并发编程 阻塞IO模型原理解析

    阻塞IO（blocking IO） 在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样： 当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel内核就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io( 网络io )来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候kernel( 内核 )就要等待足够的数据到来。 等着对方把数据放到自己操作系统内存 而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel操作系统缓存中拷贝到用户应用程序内存， 然后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，重新运行起来。 这就是阻塞IO 所以，blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block了 网络编程都是从listen\(\)、send\(\)、recv\(\) 等接口开始的， 使用这些接口可以很方便的构建服务器/客户机的模型。然而大部分的socket接口都是阻塞型的。如下图 ps： 所谓阻塞型接口是指系统调用（一般是IO接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞 只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。 服务端： from socket import *server = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)server.bind(('127.0.0.1',8000))server.listen(5)while True: print("starting...") conn,addr = server.accept() print(addr) ……

    网友NO.716648

    Python编程实现控制cmd命令行显示颜色的方法示例

    本文实例讲述了Python编程实现控制cmd命令行显示颜色的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 基于win7 + python3.4 运行效果： import ctypesimport sys'''Windows CMD命令行颜色'''# 句柄号STD_INPUT_HANDLE = -10STD_OUTPUT_HANDLE= -11STD_ERROR_HANDLE = -12# 前景色FOREGROUND_BLACK = 0x0 # 黑FOREGROUND_BLUE = 0x01 # 蓝FOREGROUND_GREEN = 0x02 # 绿FOREGROUND_RED = 0x04 # 红FOREGROUND_INTENSITY = 0x08 # 加亮# 背景色BACKGROUND_BLUE = 0x10 # 蓝BACKGROUND_GREEN = 0x20 # 绿BACKGROUND_RED = 0x40 # 红BACKGROUND_INTENSITY = 0x80 # 加亮colors = [FOREGROUND_BLUE, # 蓝字 FOREGROUND_GREEN,# 绿字 FOREGROUND_RED, # 红字 FOREGROUND_BLUE | FOREGROUND_INTENSITY, # 蓝字(加亮) FOREGROUND_GREEN | FOREGROUND_INTENSITY, # 绿字(加亮) FOREGROUND_RED | FOREGROUND_INTENSITY, # 红字(加亮) FOREGROUND_RED | FOREGROUND_INTENSITY| BACKGROUND_BLUE | BACKGROUND_INTENSITY] # 红字蓝底texts = ['蓝字', '绿字', '红字', '蓝字(加亮)', '绿字(加亮)', '红字(加亮)', '红字蓝底']# See "http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/winprog/winprog/windows_api_reference.asp" for information on Windows APIs.std_out_handle = ctypes.windll.kernel32.GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE)def set_cmd_color(color, handle=std_out_handle): bool = ctypes.windll.kernel32.SetConsoleTextAttribute(handle, color) return booldef reset_color(): set_cmd_color(FOREGROUND_RED | FOREGROUND_GREEN | FOREGROUND_BLUE)def print_color_te……

    网友NO.39982
    网友NO.39982

    动态规划是一种非常高效的方法，适用于解决具有重复子问题和最优子结构的问题。
    如果一个问题的全局最优解可以通过组合局部子问题的最优解求出，那么这个问题就具有最优子结构。我们已经见过一些这样的问题，比如归并排序。归并排序对一个列表进行排序的方式就是先对子列表进行排序，然后再合并子列表的排序结果。
    如果求出一个问题的最优解时需要对同样的某个问题求解多次，那么这个问题就具有重叠子
    问题。
    0/1背包问题具有这两个特性，尽管不太明显。我们要先看一个更明显具有最优子结构和重叠子问题的问题。

    网友NO.40910
    网友NO.40910

    python是一门tong通用性编程语言，几乎可以快速创建任何类型的程序，而不需直接访问计算机硬件。这次学习主要是将python作为一个工具，目的是xu学习思考和解决计算问题的相关概念。
    首先xuex学习python的基本元素。
    python程序处理的核心元素是对象。其有四类标量对象：（1）int（2）float（3）bool（4）None
    python的对象可以有一个或多个变量与之关联，也可以不关联任何名称。，对象和变量绑定出现时，变量仅是名称没有其他意义。
    变量名可以包含大写字母、小写字母、数字（但不能以数字开头）和特殊字 符_。Python变量名是大小写敏感的，如Julie和julie就是不同的变量名。后，Python中还 有少量的保留字（有时称为关键字），它们有专门的意义，不能用作变量名。

    网友NO.30721
    网友NO.30721

    书是一名大四生翻译的，有些地方表达的不地道，姑且随手找出几处吐吐槽。
    p1: [从内存的角度来说，一台普通的计算机可能有几百GB]
    我从来没见过一台普通计算机的内存个能有几百GB，我猜测原文应该用的是memory，这里翻译成存储设备比较合适。
    p3:[当一个整数整数存在整数立方根时]
    给出的程序代码只能求解正整数的整数立方根，所以还是把文字说明改改吧。
    p4：解释python2.7中的range函数和xrange函数区别那段，讲解的十分混乱，让人摸不到头脑，想来这应该是原文的问题。没想到美帝大学教授的表达能力也这么让人捉急。表达的时候切记不能跳跃，中间不能有重大步骤的遗漏，否则讲出来就让人摸不到头脑。
    p36-37：help命令里面输出的是英文，代码里面却翻译成中文了，要么全翻译、要么全不翻译，不要只翻译了一半，容易让人看着不明就里。
    整体来说这本书还算是不错的，但是要是能找到一个工作多年，富有经验的程序员来翻译就更好了。

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