俗话说:工欲善其事,必先利其器!对于零基础入门的人来说,对于Python的学习还是有点懵懵懂懂的,如果有一些书籍先看看来引导,学起来难度也会减低很多,同时会提高学习者的自信心!今天向推荐这些零基础入门学习Python的书籍:
《Python学习手册:第3版》
《Python学习手册(第3版)》讲述了:Python可移植、功能强大、易于使用,是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python,通过学习《Python学习手册(第3版)》,你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》,你会对这门语言有足够的了解,从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。
《Python学习手册(第3版)》包括:
类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型:字符串、数字、列表和字典等。
语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象,以及Python一般的语法模型。
函数——Python基本的面向过程工具,用于组织代码和重用。
模块——封装语句、函数以及其他工具,从而可以组织成较大的组件。
类和OOP——Python可选的面向对象编程工具,可用于组织程序代码从而实现定制和重用。
异常和工具——异常处理模型和语句,并介绍编写更大程序的开发工具。
《Python编程 从入门到实战》
本书中涵盖的内容是比较精简的,没有艰深晦涩的概念,最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节,学编程最佳的方式就是多动手、多动脑。
很多初学者看完书之后不知道下一步怎么办,快速提高编程能力的最佳途径就是做项目,而这本书巧妙地安排了三个实践项目,一个游戏、一个Web和一个数据可视化项目,如果你跟着教程把项目做下来,相信你的编程功底绝对会上升一个层次。
本书还专门安排了一个章节是讲单元测试,会写单元测试是初级程序员进阶到高级程序员的必备技能。
《“笨办法”学Python(第3版)》
是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的初学者使用。这本书结构非常简单,其中覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题,以及一些比较高级的话题,如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同,以代码习题开始,按照说明编写代码,运行并检查结果,然后再做附加练习。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲授到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,最终体验到软件开发的基本过程。本书对于零基础的小白更加友善,比较适合起步编程,是作为Python入门的不二之选!
最后,在此提醒大家,无论学习哪一门语言,都要实际动手敲起来,切勿Ctrl+c、Ctrl+v,在不断的试错过程中,提升自己解决问题的能力和编程能力,才能在编程的道路上越走越远!
以上是自学python看什么书的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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