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《Python从入门到项目实践》电子书封面

Python从入门到项目实践

  • 发布时间:2019年06月12日 08:30:50
  • 作者:admin
  • 大小:2.1 GB
  • 类别:Python电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:全彩带源码版
  • 评分:8.4

    Python从入门到项目实践 PDF 全彩带源码版

      给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于Python、入门、项目实践方面的内容,本书是由吉林大学出版社出版,格式为PDF,资源大小2.1 GB,admin编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.9。

      内容介绍

      读者评价

      这本书,确实很基础!如果在一年前有这本书的话,我一定会买的!可惜那时候没有!这本书,是买给弟弟的!讲的虽然基础,但还是比较全面!比较符合我的要求!希望他学会基础后,能自己发展自己的能力!

      这本书很好,越读越感兴趣,网上搜了很多python教程书,最终确定这本,适合我这种python小白学习,书是正版,印刷很清晰,实例很多,特别的是E学码,超级实用的知识扩展,而且每章还有看视频的二维码,简直太方便了!值得推荐的好书!

      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:首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容

      内容简介

      Python 从入门到项目实践》 一书从入门学习者的角度出发,通过简洁有趣的语言、丰富多彩的实例、挑战大脑的任务、贴近开发实战的项目,循序渐进地让读者在实践中学习,在实践中提升实际开发能力。全书共分7 篇:基础篇、进阶篇、高级篇、框架篇、游戏开发篇、人工智能开发篇和商业项目篇,内容包括:踏上Python 之旅、熟悉PyCharm 开发环境、Python 输入与输出、变量与基本数据类型、运算符、列表和元组、字符串与正则表达式、流程控制、循环结构语句、字典与集合、类和对象、模块、文件与IO、使用Python 操作数据库、进程和线程、网络编程、异常处理与程序调试、常用的GUI 框架、pygame 游戏框架、网络爬虫框架、Flask Web 框架的使用、Django Web 框架的使用、谷歌小恐龙游戏、飞机大战游戏、微信跳一跳辅助工具、汽车之家图片抓取工具、AI 图像识别工具、e 起去旅行网站、看店宝(京东版)。本书不仅会带您畅游于Python 开发的精彩世界,启迪编程思维,更能让您领略Python 迷人的开发魅力!

      为方便读者随时随地学习,本书提供了同步视频课程,既可以扫描二维码手机同步学习,也可以下载后在PC 端学习;基础知识部分章节后还提供了有趣的实战任务,读者可以边学边练,巩固所学知识;云盘资源包中给出了实例和项目源码,方便读者学习使用;附赠的函数参考手册中提供了Python 常用内置函数的语法、功能和应用,供读者查询使用;明日学院网站(www.mingrisoft.com)提供了本书配套的答题闯关在线测试,可以及时检测学习成果;登录“明日学院” 网站还可以获取更多学习资源和技术支持。 

      内容节选

      Python入门必须知道的11个知识点

      Python被誉为全世界高效的编程语言,同时也被称作是“胶水语言”,那它为何能如此受欢迎,下面我们就来说说Python入门学习的必备11个知识点,也就是它为何能够如此受欢迎的原因.

      Python 简介

      Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

      Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。

      Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

      Python 是交互式语言: 这意味着,您可以在一个Python提示符,直接互动执行写你的程序。

      Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

      Python 是初学者的语言:Python 对初级程序员而言,是一种伟大的语言,它支持广泛的应用程序开发,从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。

      Python 发展历史

      Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初,在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
      Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。
      像 Perl 语言一样,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
      现在 Python 是由一个核心开发团队在维护,Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用,指导其进展。

      Python 特点

      1.易于学习:Python有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单。

      2.易于阅读:Python代码定义的更清晰。

      3.易于维护:Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。

      4.一个广泛的标准库:Python的最大的优势之一是丰富的库,跨平台的,在UNIX,Windows和Macintosh兼容很好。

      5.互动模式:互动模式的支持,您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言,互动的测试和调试代码片断。

      6.可移植:基于其开放源代码的特性,Python已经被移植(也就是使其工作)到许多平台。

      7.可扩展:如果你需要一段运行很快的关键代码,或者是想要编写一些不愿开放的算法,你可以使用C或C++完成那部分程序,然后从你的Python程序中调用。

      8.数据库:Python提供所有主要的商业数据库的接口。

      9.GUI编程:Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。

      10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序,让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

      1、Python适用于哪些应用场景?

      这个没有固定答案,很多人都说Python不适合开发GUI的程序,但Python自己的IDE——IDEL和第三方的IDE——Eric就是Python写的。

      目前看到的更多的人是拿来写Web,使用如Django、web.py框架,没记错Flask也是。
      也有一个情况用的比较多,用Python当胶水,与各种语言结合,共同完成某软件功能,注意观察也许你会发现在安装一些软件的时候会有Python的身影。

      我个人还拿Python模拟过端口转发和DNS服务等,所以真的是要看真么用,而不是能怎么用。

      另外大数据分析Python也是比较适合的,从载入到分析,再到保存结果等,Python有一整套的模块应对。

      2、Python能够胜任大数据吗?

      Python很适合做大数据相关的分析,内置的C编译的模块能应对常见的操作,个别极端的算法建议用C重写相关模块。

      Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护,速度交给C去吧,更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用,而不是效率不够高。比如排序,本来Python有非常高效的内置C编译的模块,却非要自己写算法,这样的结果不慢都是奇怪的。

      另外还要看需求是CPU密集型,还是IO密集型,如果是CPU密集型建议这部分操作由C实现,IO密集型的效率不会因为Python而有多少改变。

      C的效率是高,但框架搭起来也费劲,所以还是结合着来吧,也因此,Python被称为胶水语言。

      3、Python是否可以完全代替Shell?

      完全可以,Shell的功能Python均可实现,而且代码量更少、结构更优、可阅读性更好,而Python可实现的功能Shell却不一定能,如运维中会用到的用于网络通信的Socket模块、用于WEB的Django框架、用于性能采集的psutil模块等,而且Shell对操作系统的命令依赖性较强,Python可在更大程度上规避。

      在一个Shell的IDE是个很大的问题,虽然Python的原生IDE不怎么样,但第三方的IDE还是功能十分强大的,虽然不能和微软的Virtual Studio相媲美,但也是能完全满足Python的开发需求的。

      再说下Python的效率问题,Python支持多进程、多线程以及协程(比线程更小一级),程序并发度是在Shell之上的。Python的核心模块基本都是用C实现的,因此效率更高。如有必要也可能将需要用Python实现的Python模块用C重写以提高效率,当然也可以直接用C Python,一个直接完全用C实现的Python解释器。

      4、Python是否可以访问常见的数据库?

      可以,Python可以访问常见的各种数据库,如Oracle、MySQL、Vertica、SQLServer等,加载相应的模块即可,模块列表如下:
      Oracle:cx_Oracle
      MySQL:MySQLdb

      5、Python开发是面向过程、函数还是对象?

      Python虽然是解释型语言,但从设计之初就已经是一门面向对象的语言,对于Python来说一切皆为对象。正因为如此,在Python中创建一个类和对象是很容易的,当然如果习惯面向过程或者函数的写法也是可以的,Python并不做硬性的限制。

      Python的面向对象特征如下:

      封装

      面向对象程序设计中的术语对象(Object)基本上可以看做数据(特性)以及由一系列可以存取、操作这些数据的方法所组成的集合。传统意义上的“程序= 数据结构+算法”被封装”掩盖“并简化为“程序=对象+消息”。对象是类的实例,类的抽象则需要经过封装。封装可以让调用者不用关心对象是如何构建的而直接进行使用。

      继承

      类继承:

      继承给人的直接感觉是这是一种复用代码的行为。继承可以理解为它是以普通的类为基础建立专门的类对象,子类和它继承的父类是IS-A的关系。

      多重继承:

      不同于C#,Python是支持多重类继承的(C#可继承自多个Interface,但最多继承自一个类)。多重继承机制有时很好用,但是它容易让事情变得复杂。

      多态

      多态意味着可以对不同的对象使用同样的操作,但它们可能会以多种形态呈现出结果。在Python中,任何不知道对象到底是什么类型,但又需要对象做点什么的时候,都会用到多态。方法是多态的,运算符也是多态的。

      6、如何快速掌握Python?

      阅读官方文档即可满足日常需求,官方文档有中文翻译,更加方便学习。但这些都是基础的语法和常见的模块,Python学习重要的是模块,快速、高效的开发依赖的是模块的应用,站在前人的肩膀会省时省力的多。

      但学习Python其实最重要的是学习模块,而非语法本身,Python的语法十分简单,只要大学学过C或者数据结构课程,甚至完全没学过的人也是可以轻松掌握的。掌握了语法已经可以实现Shell的功能,但要想提高模块的学习必不可少,如运维人员经常用的有:

      psutil:获取性能信息

      socket:基本网络通信

      IPy:IP地址相关处理

      dnsptyhon:域名相关处理

      difflib:文件比较

      pexpect:屏幕信息获取,常用于自动化

      paramiko:SSH客户端

      XlsxWriter:Excel相关处理

      其他还有很多很多功能模块,每天也不断的有新的模块、框架、组件产生,如用于与Java 做桥接的PythonJS,甚至Python还可以编写Map和Reduce。

      7、Python是否有专用的IDE工具?

      有,IDEL用Python实现的Python的IDE工具,但说实话,功能真心不咋地。我个人常用的IDE如下:

      PyCharm

      PyCharm是JetBrains开发的Python IDE。PyCharm用于一般IDE具备的功能,比如,调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外,PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发,同时支持Google App Engine,更酷的是,PyCharm支持IronPython!

      Wing IDE

      Wingware的Python IDE兼容Python 2.x和3.x,可以结合Django,matplotlib,Zope, Plone,App Engine,PyQt,PySide,wxPython,PyGTK,Tkinter,mod_wsgi,pygame,Maya,MotionBuilder,NUKE,Blender和其他Python框架使用。Wing支持测试驱动开发,集成了单元测试,nose和Django框架的执行和调试功能。Wing IDE启动和运行的速度都非常快,支持Windows,Linux,OS X和Python versi。

      NotePad++

      简单、方便,但仅适合临时性的更改。

      其他的还有:Eclipse withPyDev、Sublime Text、Komodo Edit、Pyer、The Eric Python IDE、Interactive Editor for Python

      8、运用Python实现系统自动化监控有哪些常用方法?

      准确的说应该是有哪些模块,健康监控肯定要有psutil来监控性能,还会用到通信的Socket,登陆的Paramiko、telnetlib,ftp的ftplib。

      原理基本就是采集数据——本地处理数据——传输数据,如果做的比较完善可以再做个呈现数据,也可以吧数据发送给Zabbix等开源工具。

      个人还用一个开源监控网络刺探的,超过指定次数就自动封杀。

      9、Python可运行在那些平台?跨平台性如何?

      支持常见的主流平台,如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等,除Windows外常见的Unix、Linux平台均带有原生的Python,但版本一般较低。关于跨平台和他跨平台语言一样,要注意有些个别模块是单一平台特有的,整体的跨平台性还是很好的,不必为适应多平台写多套代码。

      但这不是说一点限制都没有:首先,同一个版本的中间文件.py和.pyc以及.pyo是跨平台的;其次,PC与移动终端,如:手机、Pad不可跨平台(原因见下一条);最后,不能跨处理器构架,如:Intel与ARM,64位与32位。

      10、如何利用Python提高开发效率?

      因为Python很多底层的东西不用自己写,模块资源丰富,运用得当开发效率当然会提升,而且各种框架也为快速开发提供了基础。

      11、Python运行速度如何?

      通常Java的速度比Python快些。Python调用C扩展除外(也可以直接用CPython)。
      对于Python速度太慢的批评,Python语言作者Guido van Rossum说:

      如果你开发的系统发现了性能瓶颈,通常最有效率的做法是找到出问题的代码块,用速度较快的语言如C或C++写一些代码替换该功能或该模块,而不是用C或C++重写整个系统,因为对大部分代码而言,语言的速度是无关紧要的。

      学习是一个人最大的修养,通过学习不仅可以提升自己的境界,还能丰富知识,为以后的就业打下基础,学习Python更是一个发展自己的好机会,毕竟人工智能时代已经到来,Python作为人工智能时代的主力军是非常有前景的,梦想没有腐朽,一路还有汗流。加油!

      目录

      • 第1 篇基础篇
      • 第1 章踏上Python 之旅2
      • 第2 章熟悉PyCharm 开发环境13
      • 第3 章Python 输入与输出37
      • 第4 章变量与基本数据类型49
      • 第5 章运算符63
      • 第6 章列表和元组75
      • 第7 章字符串与正则表达式99
      • 第8 章流程控制123
      • 第9 章循环结构语句135
      • 第2 篇进阶篇
      • 第10 章字典与集合146
      • 第11 章用函数实现模块化程序设计159
      • 第12 章类和对象175
      • 第13 章模块189
      • 第14 章文件与IO 202
      • 第3 篇高级篇
      • 第15 章使用Python 操作数据库224
      • 第16 章进程和线程238
      • 第17 章网络编程260
      • 第18 章异常处理及程序调试272
      • 第4 篇框架篇
      • 第19 章常用的GUI 框架284
      • 第20 章pygame 游戏框架318
      • 第21 章网络爬虫框架327
      • 第22 章Flask Web 框架的使用347
      • 第23 章Django Web 框架的使用360
      • 第5 篇游戏开发篇
      • 第24 章谷歌小恐龙游戏380
      • 第25 章飞机大战游戏392
      • 第26 章微信跳一跳辅助工具405
      • 第6 篇人工智能开发篇
      • 第27 章汽车之家图片抓取工具424
      • 第28 章AI 图像识别工具434
      • 第7 篇商业项目篇
      • 第29 章e 起去旅行网站448
      • 第30 章看店宝(京东版)500

      以上就是本次介绍的Python电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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