像计算机科学家一样思考Python (无)

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		像计算机科学家一样思考Python (无)
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《像计算机科学家一样思考Python》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。《像计算机科学家一样思考Python》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。
　　作者从最基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。此外，书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法、运行时和语义错误。每一章都配有术语表和练习题，方便读者巩固所学的知识和技巧。此外，每一章都抽出一节来讲解如何调试程序。作者针对每章中所专注的语言特性，或者相关的开发问题，总结了调试的方方面面。可以说这是一种非常有益的创新，让初学编程的读者少走很多弯路。
　　全书共19章和3个附录，详细介绍了Python语言编程的方方面面。《像计算机科学家一样思考Python》是一本实用的学习指南，适合没有Python编程经验的程序员阅读，也适合高中或大学的学生、Python爱好者及需要了解编程基础的人阅读。对于第一次接触程序设计的人来说，是一本不可多得的佳作。

网友对像计算机科学家一样思考Python (无)的评论

此书有一个重大的缺陷，那就是它永远跟你玩字符串，搜单词，然后组装单词，或者将单词调来调去，实际例子都是这一类的。唯一值“入门”两个字那就是已有的“乌龟爬”。（然而在python各种附件的安装中却面临了各种困难，完全不像是入门）

假若将此书和《C语言入门经典》对比，就会发现差距，《C语言入门经典》不会将问题搞得那么数理化，而是以每一章节有相当长度“各种游戏”作为大例子（哪怕人家在DOS里玩井字过三关）。而且做过之后完全有不同的感觉。这本书例子都很短，很多，很乱。

答案被分布在各种网址上，排版有一点糟糕，练习有的无法找到答案。有些地方明显知识点跳跃了，需要你自己去寻找资料补充才能看懂接下来的一个例子。有些地方，如那个令人不怎么提起精神的“搜索文件中超过20个字母”的单词的例子，它教给你循环寻找的方法，但没有告诉你一共有多少个单词，也没教你怎么终止，最后我只好无限次循环来找出来，或乱填一个巨大的数（希望覆盖全部单词），这些让我感到这本书编写并非如同书的前言所说的：

这本书不会设有一开始容易后面难的陷阱——我觉得拼凑不佳和排版等问题让我的阅读体验很不佳，学习效果也不好。

这本书的确是好书，一开始对我这个编程新手来说遇到各种挑战想各种算法解决它也充满了乐趣，但也因此把自己搞的十分疲惫，甚至到后来作者的解答充满了跳跃性，涵盖很多没有讲的知识点，我要一遍遍去搜百度，看那些莫名其妙不知所云的博客，但问题是我不觉得自己能在学完数据结构皮毛后就去解决rsa密钥算法，加上翻译老师对习题的翻译有点拗口难以理解到底要做什么，我总是要推测一番才能战战兢兢下手写码，另外，还有一本叫《复杂性思考》的书，我不觉得应该在学完这本后直接去接触，还是老老实实去认真多学点python细节吧，一步步来，说到底，我不想做半途而废的loser，但也慨叹自己没办法像那些神一样执拗到不解决不睡觉。

早听说think like cs scientist 系列的书，第一次看，习题值得做。

有趣的python 入门书，如果有基础的话，感觉一天时间可以python 入门，??

书不厚，适合入门吧，比较基础

内容简单明了，通俗易懂。非常适合初学者；
但是对于有基础的人来说，仅是一本简单的参考书。

像计算机科学家一样思考Python思路很好。希望能给予更多更深入的研究探讨章节。

语言简练，没有太多的重复和废话；同时交叉着练习来讲述一门新的语言，
可以使初学者抓住重点，快速上手，非常轻松的入门；对初学者来说
是一门不可多得的好书；

由于是给计算机人士读的书，所以统计算法上讲解的干净利落。所以我不看计算机语言部分，就是为复习或学习统计学，直接看那些统计方法部分。

优点就是这本书不厚，看起来不累，感觉最好是有一点编程基础的人看这本书比较好，因为里面直接是上实例和问题的

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