20年“镇国级”IT大牛,竟搞出500页漫画Python零基础顶级教程!

简介: 乔布斯说每个人都应该学习一门编程语言。Python正热,我决定通过编程让自己习得一种思考问题的方式,这也是我在个人编程生涯中的最大收获。我以为只能枯燥无味地学编程,直到看到本书的样章,以漫画形式让我更直观、生动地了解到什么是编程。超级喜欢这种漫画风格。我回想起自己当年学习编程语言时的情景:逼迫自己背诵和消化、吸收那些自己根本没有理解的内容。如果当时有这么一本书,我就不会学得那么艰难,然后用了那么久才摸索成为一名“攻城狮”。

乔布斯说每个人都应该学习一门编程语言。Python正热,我决定通过编程让自己习得一种思考问题的方式,这也是我在个人编程生涯中的最大收获。


我以为只能枯燥无味地学编程,直到看到本书的样章,以漫画形式让我更直观、生动地了解到什么是编程。超级喜欢这种漫画风格。我回想起自己当年学习编程语言时的情景:逼迫自己背诵和消化、吸收那些自己根本没有理解的内容。如果当时有这么一本书,我就不会学得那么艰难,然后用了那么久才摸索成为一名“攻城狮”。


《看漫画学Python》内容结构

侧重于讲解Python的基础知识:

  • Python的历史和特点
  • Python开发环境的搭建
  • Python中的数据类型、表达式、流程控制等
  • Python中常用的容器类型数据
  • Python中常用的字符串数据
  • Python中的函数、类与对象、异常处理、常用内置模块等
  • Python实用库的使用方法,包括文件读写、图形用户界面、网络通信、数据库访问和多线程等。


书中安插的环节:

本书在每一章中都安排了“动动手”环节,您可在该环节找到应用实例;在每一章结尾都提供了“练一练”环节,您可在该环节找到同步练习题


限于文章篇幅原因,只能以截图的形式展示出来,有需要的小伙伴可以  点击这里获取!


第1章油箱加满!准备出发!

本章首先讲解Python的历史、特点,然后搭建Python开发环境。在搭建好Python开发环境之后,我们就可以通过Hello World小程序测试开发环境了。好了,让我们先开始吧。

第2章编程基础那点事

我们在第1章学习并搭建了开发环境,还编写了一个Hello World程序。在本章将学习Python中的一些基础语法。

第3章数字类型的数据

第2章重点介绍了Python中的一些基础语法,其中讲到每个变量都有自己的数据类型,本章就介绍数据类型。数据类型非常重要,在声明变量等时会用到数据类型,我们在前面的章节中已经用到一些数据类型,例如整数和字符串等。

第4章运算符

我们在第3章重点学习了Python的数字类型,有了数据,我们就可以通过运算符把它们连接起来,形成表达式,进而通过表达式进行运算,最后返回一个结果。

第5章程序流程控制

我们在前面几章编写的都是一些简单的语句,本章介绍程序流程控制方面的内容,了解如何控制程序的流程,使得程序具有“判断能力”,能够像人脑一样分析问题。主要内容如下。

第6章容器类型的数据

若我们想将多个数据打包并且统一管理,应该怎么办?

Python内置的数据类型如序列(列表、元组等)、集合和字典等可以容纳多项数据,我们称它们为容器类型的数据。

第7章字符串

上一章介绍了列表、元组和字符串等数据类型。本章详细介绍字符串。

第8章函数

上一章介绍了字符串,本章详细介绍函数。

第9章类与对象

本章详细介绍类和对象,前面多次提到类,它到底是什么意思呢?

第10章异常处理

为增强程序的健壮性,我们也需要考虑异常处理方面的内容。例如,在读取文件时需要考虑文件不存在、文件格式不正确等异常情况。这就是本章要介绍的异常处理。

第11章常用的内置模块

在真正做项目时,我们会使用别人已经开发好的模块,这样就不必从零开发项目了,还可以加快开发速度。这些模块可能是Python官方提供的,也可能是第三方开发的。Python官方提供的模块,就叫作“内置模块”

第12章文件读写

文件是数据的载体,程序可以从文件中读取数据,也可以将数据写入文件中,本章重点介绍如何在Python中进行文件读写。

第13章图形用户界面

我们之前的程序运行结果都被输出到命令提示符(终端)窗口,界面比较简陋。本章讲解如何将其输出到图形界面。

第14章网络通信

本章讲解如何通过Python访问互联网上的资源,这也是网络爬虫技术的基础。

第15章访问数据库

如果数据量较少,则我们可以将数据保存到文件中;如果数据量较大,则我们可以将数据保存到数据库中。

第16章多线程

如果想让我们的程序同时执行多个任务,就需要使用多线程技术了。到目前为止,我们编写的程序都是单线程的,在运行时一次只能执行一个任务。


限于文章篇幅原因,就展示到这里了,有需要的小伙伴可以  点击这里获取!

相关文章
|
14天前
|
存储 Python
SciPy 教程 之 SciPy 稀疏矩阵 4
SciPy 教程之 SciPy 稀疏矩阵 4:介绍稀疏矩阵的概念、类型及其在科学计算中的应用。SciPy 的 `scipy.sparse` 模块提供了处理稀疏矩阵的工具,重点讲解了 CSC 和 CSR 两种格式,并通过示例演示了如何创建和操作 CSR 矩阵。
38 3
|
3天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
本教程介绍Scipy显著性检验,包括其基本概念、原理及应用。显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否显著,是统计学中的重要工具。Scipy通过`scipy.stats`模块提供了相关功能,支持双边检验等方法。
10 1
|
5天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 2
SciPy插值教程:介绍插值概念及其在数值分析中的应用,特别是在处理数据缺失时的插补和平滑数据集。SciPy的`scipy.interpolate`模块提供了强大的插值功能,如一维插值和样条插值。通过`UnivariateSpline()`函数,可以轻松实现单变量插值,示例代码展示了如何对非线性点进行插值计算。
10 3
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 4
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,主要通过scipy.spatial模块实现。内容涵盖空间数据的基本概念、距离矩阵的定义及其在生物信息学中的应用,以及如何计算欧几里得距离。示例代码展示了如何使用SciPy计算两点间的欧几里得距离。
22 5
|
7天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 6
本教程介绍了SciPy处理空间数据的方法,包括使用scipy.spatial模块进行点位置判断、最近点计算等内容。还详细讲解了距离矩阵的概念及其应用,如在生物信息学中表示蛋白质结构等。最后,通过实例演示了如何计算两点间的余弦距离。
17 3
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 7
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,涵盖如何使用`scipy.spatial`模块进行点的位置判断、最近点计算等操作。还详细解释了距离矩阵的概念及其在生物信息学中的应用,以及汉明距离的定义和计算方法。示例代码展示了如何计算两个点之间的汉明距离。
13 1
|
10天前
|
Python
SciPy 教程 之 SciPy 图结构 7
《SciPy 教程 之 SciPy 图结构 7》介绍了 SciPy 中处理图结构的方法。图是由节点和边组成的集合,用于表示对象及其之间的关系。scipy.sparse.csgraph 模块提供了多种图处理功能,如 `breadth_first_order()` 方法可按广度优先顺序遍历图。示例代码展示了如何使用该方法从给定的邻接矩阵中获取广度优先遍历的顺序。
21 2
|
11天前
|
算法 Python
SciPy 教程 之 SciPy 图结构 5
SciPy 图结构教程,介绍图的基本概念和SciPy中处理图结构的模块scipy.sparse.csgraph。重点讲解贝尔曼-福特算法,用于求解任意两点间最短路径,支持有向图和负权边。通过示例演示如何使用bellman_ford()方法计算最短路径。
23 3
|
11天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
25 1
|
15天前
|
存储 Python
SciPy 教程 之 SciPy 稀疏矩阵 2
SciPy教程之SciPy稀疏矩阵2:介绍稀疏矩阵的概念、应用场景及scipy.sparse模块的使用。重点讲解CSC和CSR两种稀疏矩阵类型及其常用方法,如data属性和count_nonzero()方法。
39 4