编程小白的第一本 Python 入门书 封面

编程小白的第一本 Python 入门书

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内容简介

本书由麻瓜编程创始人、网易云课堂《Python 实战》系列课程讲师侯爵撰写,面向从未接触过编程的零基础读者。作者依据自己初学编程时找不到合适资料的经历,主张不采用“笨办法”、也就是不靠机械抄写和死磕语法来入门,而把高效学习法的核心归纳为三点:精简,也就是优先掌握最核心的关键知识,而不是把字典式的细枝末节全部学完;理解,也就是用类比和视觉化的方式,把抽象概念讲清楚;实践,也就是先用关键知识搭起自己的知识体系,再通过真实小项目逐步完善。全书篇幅精炼,约百余页,排版与配图注重可读性,刻意不与 C 语言等其他编程语言作横向对比,也不用一个陌生概念去解释另一个陌生概念,避免让初学者反复卡住。书中穿插真实的项目片段与小型练手项目,让读者知道每个知识点可以应用在哪些场景,例如数据抓取与分析、搭建简单网站、把投资策略程序化等。作者强调目标在于尽快“达成”、做出一些小成果,而不在于“精通”,多数读者可在一周左右读完。本书适合把 Python 当作第一门编程语言、希望快速建立整体认知并动手实践的成年自学者与在校学生。

编辑推荐

市面上不少 Python 入门书厚得像字典,翻开第一章就讲解释器原理和语言对比,初学者往往在还没写出一行有用的代码前就放弃了。这本书的做法相反:作者侯爵把多年教学和课程开发的经验压缩成一本小册子,先保证你能在几天内读完、建立起完整的知识轮廓,再带你用项目把轮廓填满。 它的三个特点值得强调。第一是篇幅短、节奏快:全书约一百多页,彩色排版,配大量视觉化图解,把变量、循环、函数这类抽象概念转化成可以“看见”的东西。第二是讲法友好:不拿 C 语言或 Java 来解释 Python,也不纠缠语言优劣,而是默认 Python 就是你人生第一门语言,用生活化的类比一层层推进。第三是实用导向:书中穿插真实项目片段,让你学完一个知识点就知道它能用来做什么。 如果你曾被厚重的编程教材劝退,或者只想先花一周时间确认自己能不能学会编程,这本书是性价比很高的起点。需要提醒的是,它的定位是“快速建立认知并动手”,而不是语法大全,学完后仍需配合系统教程和练习继续深入。

适合谁读

适合

  • 完全没有编程经验、想把 Python 作为第一门语言的成年自学者
  • 被厚重教材劝退、需要短小精悍入门读物的人
  • 产品、运营、设计等非技术岗位,想快速理解编程思维的人
  • 在校高中生或大学生,希望利用课余时间自学编程的初学者

不适合

  • 已掌握一门编程语言、想系统补齐 Python 语法细节的读者
  • 希望直接学习数据分析、机器学习、Web 框架等专项技术的人
  • 需要权威教材或课堂教学体系支撑的高校课程使用者

阅读建议

  1. 书不厚,建议按顺序通读一遍,不要一开始就纠结细枝末节,先建立整体框架。
  2. 每读完一章立刻在电脑上敲一遍示例代码,并尝试改造它,做到“看完即上手”。
  3. 读完后选一个小目标(如自动整理文件、抓取网页数据)作为练手项目,把知识串起来。
  4. 本书偏重入门认知,读完可接《Python编程:从入门到实践》或官方文档继续系统学习。

出版社简介

人民邮电出版社 中国 · 成立于 1953 年

人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长,并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类,形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式(修订版)》《华为交换机学习指南(第二版)》等计算机与通信技术读物,也收录《小王子(中英法彩绘典藏纪念版)》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品;《北京十年:1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。

常见问题

这本书适合零基础的人看吗?
适合。作者明确面向零基础读者,刻意避免用其他编程语言作对比,采用类比和视觉化图解讲解概念,篇幅精简,多数读者可在一周左右读完。
这本书讲的是 Python 2 还是 Python 3?
本书 2016 年出版,内容以当时主流的 Python 3 语法为主;由于版本迭代较快,个别工具与库的安装细节可能与现在略有差异,实践时请以官方最新文档为准。
全书有多少页、需要多长时间读完?
纸质书约 140 至 160 页(不同版本统计略有差异),内容紧凑,作者称大多数读者能在一周内读完,实际时间取决于是否同步动手练习。
读完这本书能达到什么水平?
作者强调目标是“达成”而非“精通”。读完可建立 Python 核心概念的完整认知,能读懂并改写简单脚本、完成小型练手项目,但距离独立开发仍有距离,需要继续实战。
学完还需要看其他书吗?
建议继续学习。可接《Python编程:从入门到实践》这类系统性教程,或按兴趣转向爬虫、数据分析、Web 开发方向,并坚持用项目驱动学习。

读者评论

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