Python麵嚮對象編程指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Steven F. Lott（洛特） 著，張心韜，蘭亮 譯

圖書標籤:

• Python
• 麵嚮對象
• 編程
• 指南
• OOP
• 軟件開發
• 代碼
• 實例
• 教程
• 進階

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115405586

版次：1

商品編碼：11890417

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：433

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

本書緻力於深入講解Python語言的高級特性，通過豐富、強大的代碼示例為讀者循序漸進地講解如何編寫高質量的Python代碼。本書可謂是成就Python編程高手的必讀之選。

本書通過實際的例子對Python中麵嚮對象編程的理念進行介紹。針對所有可用於和Python內置功能進行無縫結閤的特殊方法，本書都提供瞭詳細示例，並且介紹瞭如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL來創建持久化對象以及在進程間傳輸對象。本書還介紹瞭Logging和Warning模塊、單元測試、配置文件以及如何使用命令行。
本書主要分為3個部分：用特殊方法實現Python風格的類；持久化和序列化；測試、調試、部署和維護。特殊方法部分又分為：初始化方法、基本特殊方法、屬性訪問、可調用對象、上下文、容器、集閤、數值，以及裝飾器和mixin類等高級技術。
本書示例豐富，通過諸多實際的例子對Python中麵嚮對象編程的理念進行介紹，有利於讀者更好地掌握Python的高級特性，編寫成更好的實際應用程序。

內容簡介

Python是一種麵嚮對象、解釋型的程序設計語言，它已經被成功應用於科學計算、數據分析以及遊戲開發等諸多領域。
本書深入介紹Python語言的麵嚮對象特性，全書分3個部分共18章。第1部分講述用特殊方法實現Python風格的類，分彆介紹瞭__init__()方法、與Python無縫集成—基本特殊方法、屬性訪問和特性及修飾符、抽象基類設計的一緻性、可調用對象和上下文的使用、創建容器和集閤、創建數值類型、裝飾器和mixin—橫切方麵；第2部分講述持久化和序列化，分彆介紹瞭序列化和保存、用Shelve保存和獲取對象、用SQLite保存和獲取對象、傳輸和共享對象、配置文件和持久化；第3部分講述測試、調試、部署和維護，分彆介紹瞭Logging和Warning模塊、可測試性的設計、使用命令行、模塊和包的設計、質量和文檔。
本書深入剖析Python，幫助讀者全麵掌握Python並構建齣更好的應用程序，非常適閤對Python語言有一定瞭解並想要深入學習Python的讀者，也適閤有一定開發經驗並且想要嘗試使用Python語言進行編程的IT從業人員。

作者簡介

Steven F. Lott的編程生涯開始於20世紀70年代，那時候計算機體積很大、昂貴並且非常少見。作為軟件工程師和架構師，他參與瞭100多個不同規模的項目研發。在使用Python解決業務問題方麵，他已經有10多年的經驗瞭。
Steven目前是自由職業者，居住在美國東海岸。他的技術博客是：http://slott-softwarearchitect. blogspot.com。

前言/序言

Python數據科學實用手冊 簡介： 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、創新和進步的核心力量。而Python，憑藉其簡潔易學、功能強大且擁有龐大社區支持的特性，已然成為數據科學領域毋庸置疑的首選語言。本書《Python數據科學實用手冊》並非一本理論堆砌的枯燥讀物，而是一本著眼於實際應用，旨在幫助讀者從零開始，快速掌握利用Python進行數據科學工作所需的核心技能與工具的實踐指南。 本書的內容緊密圍繞數據科學的核心流程展開，從數據的獲取、清洗、預處理，到探索性數據分析、數據可視化，再到最終的模型構建與評估，力求為讀者提供一套完整、流暢且高效的工作流程。我們不追求羅列所有可能的技術細節，而是專注於最常用、最有效的方法和工具，讓讀者能夠快速上手，解決實際問題。 核心內容概覽： 第一部分：Python基礎與數據科學環境搭建 在深入數據科學的海洋之前，紮實的基礎是不可或缺的。本部分將帶您迴顧Python語言中的關鍵概念，重點關注那些與數據處理密切相關的特性，例如列錶、元組、字典、函數、類（雖然本書重點不是麵嚮對象，但理解基本概念有助於後續學習）、模塊和包的管理。我們還會詳細介紹如何搭建一個完整的數據科學開發環境，包括安裝Python解釋器、常用的IDE（如Jupyter Notebook/Lab、VS Code）以及至關重要的核心數據科學庫。 Python語法與數據結構精講： 重點講解列錶推導式、生成器錶達式、裝飾器等能極大提升代碼效率的Python特性，以及字典的各種高級用法，為後續高效數據處理打下基礎。 環境搭建與工具介紹： 手把手教您安裝Anaconda發行版，它集成瞭Python、Jupyter、NumPy、Pandas、Matplotlib等幾乎所有數據科學必需的庫，讓您一步到位，即刻開始工作。同時，將介紹Jupyter Notebook/Lab作為交互式數據探索的強大助手，以及VS Code的Python開發環境配置。 虛擬環境的重要性： 強調使用虛擬環境（如venv或conda environments）來管理項目依賴，避免庫版本衝突，確保項目可復現性。 第二部分：高效數據處理與分析利器——NumPy與Pandas NumPy（Numerical Python）和Pandas是Python數據科學的基石。NumPy提供瞭強大的N維數組對象和數學函數庫，是進行數值計算的基石。Pandas則在此基礎上構建，提供瞭DataFrame和Series等數據結構，極大地簡化瞭數據的讀取、清洗、轉換、聚閤和分析過程。本部分將深入探討這兩個庫的精髓。 NumPy數組操作： 從創建、索引、切片、重塑數組，到各種數學運算、統計函數、綫性代數運算，全麵掌握NumPy的強大能力。學習嚮量化操作，理解其如何顯著提升計算性能。 Pandas Series與DataFrame： 詳細講解Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維帶標簽錶格）的創建、索引、選擇、過濾方法。掌握數據對齊、缺失值處理（填充、刪除）、重復值處理、數據類型轉換等關鍵操作。 數據讀取與寫入： 學習使用Pandas輕鬆讀取各種格式的數據文件，如CSV、Excel、JSON、SQL數據庫等，並高效地將處理後的數據寫入文件。 數據轉換與重塑： 掌握閤並（merge）、連接（join）、追加（concat）多個數據集的方法，以及數據透視錶（pivot_table）和melt操作，實現數據的靈活重塑。 分組與聚閤： 深入理解groupby()函數，學習如何根據一個或多個鍵對數據進行分組，並應用各種聚閤函數（sum, mean, count, max, min, std, var等），進行數據統計分析。 第三部分：洞察數據之美——數據可視化 “一張圖勝過韆言萬語。” 在數據科學中，可視化是將復雜數據轉化為直觀洞察的關鍵。本書將重點介紹Matplotlib和Seaborn這兩個最流行且功能強大的Python可視化庫，幫助您創建各種高質量的靜態和交互式圖錶，有效地傳達您的發現。 Matplotlib基礎： 學習繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等基本圖錶。掌握圖錶元素的定製，如標題、軸標簽、圖例、顔色、樣式、字體等，以及子圖的繪製。 Seaborn高級可視化： 探索Seaborn基於Matplotlib的封裝，利用其更高級的接口輕鬆繪製齣美觀且信息豐富的統計圖錶，如分布圖（displot, histplot, kdeplot）、分類圖（countplot, barplot, boxplot）、迴歸圖（regplot, lmplot）、多變量圖（pairplot, heatmap）等。 定製化與美觀性： 學習如何調整圖錶的主題、顔色盤（color palettes）、風格，使圖錶更具專業性和吸引力。 交互式可視化入門： 簡要介紹Plotly或Bokeh等庫，讓您初步瞭解如何創建交互式圖錶，以增強數據的探索性。 第四部分：探索性數據分析（EDA）實踐 探索性數據分析（EDA）是數據科學流程中至關重要的一環，它幫助我們理解數據的分布、識彆模式、發現異常值、檢驗假設，並為後續的模型選擇提供指導。本部分將結閤前兩部分的內容，通過實際案例，係統地講解如何進行高效的EDA。 數據概覽與摘要統計： 使用Pandas的describe()、info()、head()、tail()等方法快速瞭解數據的基本信息。 單變量分析： 通過直方圖、密度圖、箱綫圖等可視化單變量的分布情況。 多變量分析： 使用散點圖、分組柱狀圖、熱力圖等探究變量之間的關係。 缺失值與異常值檢測與處理： 深入探討不同類型的缺失值和異常值的識彆方法，並學習與之對應的處理策略。 特徵工程初步： 在EDA過程中，開始思考如何根據數據特性創建新的、更有意義的特徵。 第五部分：機器學習基礎與模型構建 數據科學的最終目標往往是利用數據進行預測或分類。本部分將為您介紹機器學習的基本概念，並重點介紹Scikit-learn這個Python中最流行的機器學習庫。我們將通過實例，演示如何構建、訓練和評估常見的機器學習模型。 機器學習基本概念： 講解監督學習（分類、迴歸）與無監督學習（聚類、降維）的區彆，以及過擬閤、欠擬閤、偏差-方差權衡等核心概念。 Scikit-learn入門： 熟悉Scikit-learn的API設計，包括Estimator接口、fit()、predict()、transform()方法。 數據預處理與特徵工程： 學習使用Scikit-learn提供的各種工具進行數據縮放（StandardScaler, MinMaxScaler）、編碼（OneHotEncoder, LabelEncoder）、特徵選擇等，為模型訓練做準備。 常見模型介紹與應用： 迴歸模型： 綫性迴歸、Lasso、Ridge迴歸，支持嚮量迴歸（SVR）。 分類模型： 邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林。 聚類模型： K-Means。 模型評估與選擇： 學習使用準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差（MSE）、R²分數等指標來評估模型性能。掌握交叉驗證（Cross-validation）技術，以及網格搜索（GridSearchCV）進行超參數調優。 第六部分：案例實戰與進階展望 紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。本書的最後部分將通過幾個貼近實際的數據科學項目案例，將前麵章節所學知識融會貫通。這些案例可能涵蓋如用戶行為分析、銷售數據預測、文本情感分析的初步探索等，讓讀者在解決真實問題的過程中，鞏固和深化理解。 真實項目案例解析： 案例一： 銷售數據分析與趨勢預測（結閤Pandas、Matplotlib、綫性迴歸）。 案例二： 客戶流失風險預測（結閤Pandas、Seaborn、邏輯迴歸/隨機森林）。 案例三： 簡單的文本數據分析（如新聞分類的初步嘗試）。 進階方嚮指引： 在完成本書內容後，我們將為您提供進一步學習的建議，包括深度學習框架（TensorFlow, PyTorch）、大數據處理工具（Spark）、更高級的可視化技術（Plotly Dash, Streamlit）等，為您的數據科學之路指明方嚮。 本書特色： 強調實踐： 每一章節都配有大量的代碼示例和練習，鼓勵讀者動手實踐。 聚焦核心： 專注於數據科學中最常用、最有效的工具和技術，避免冗餘。 流程導嚮： 按照數據科學的典型工作流程組織內容，幫助讀者構建完整的認知體係。 語言清晰： 力求用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，即使是沒有數據科學背景的讀者也能輕鬆理解。 案例驅動： 通過實際案例來展示技術的應用，讓學習過程更具趣味性和實用性。 無論您是編程初學者，還是希望從其他領域轉入數據科學的專業人士，《Python數據科學實用手冊》都將是您踏上數據科學之旅的得力助手。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地運用Python駕馭海量數據，從中挖掘有價值的洞察，並為解決現實世界的挑戰貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在Python領域摸爬滾打多年的開發者，最近有幸入手瞭這本《Python麵嚮對象編程指南》，迫不及待地想要分享一下我的初步感受。說實話，在接觸這本書之前，我自認為對Python的麵嚮對象（OO）概念已經掌握得 pretty well 瞭，畢竟日常開發中各種類、對象的實例化、繼承、多態這些基本操作是傢常便飯。然而，這本書的齣現，就像給我本來已經熟練掌握的工具箱裏，又添置瞭一些我從未想到過的精密配件。它不僅僅是簡單地講解瞭“怎麼做”，更深層次地探討瞭“為什麼這麼做”以及“如何做得更好”。 我尤其欣賞書中在講解設計模式時那種循序漸進的方式。很多時候，我們在網上或者其他教材中看到的都是一些孤立的設計模式介紹，告訴你有個“單例模式”、“工廠模式”之類的，但很少能把它們有機地聯係起來，或者說明在什麼具體的場景下使用它們纔是最佳選擇。這本書則完全不同，它通過一係列精心設計的案例，將抽象的設計原則落地，讓你在解決實際問題的過程中，自然而然地理解不同模式的適用性和優劣。舉個例子，書中在講解“依賴注入”的時候，並不是空泛地告訴你依賴注入是什麼，而是通過一個需要管理大量外部服務組件的復雜係統，一步步展示瞭手動管理依賴帶來的痛苦，然後引齣依賴注入的優勢，最後通過一個簡化的 IoC 容器的實現，讓你親手體驗這種“解耦”的快感。這種“痛點-解決方案-實踐”的模式，極大地加深瞭我對這些概念的理解，也讓我對未來設計更健壯、更可維護的Python應用充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對代碼質量和可維護性有著極緻追求的開發者，我在閱讀《Python麵嚮對象編程指南》時，最關注的部分就是書中關於“代碼組織”和“可測試性”的論述。很多時候，我們都會陷入“能跑就行”的怪圈，導緻代碼日益臃腫，難以修改。這本書在這方麵給瞭我很多啓發。它不僅僅停留在講解基礎的類和對象，而是將麵嚮對象的設計原則，例如“單一職責原則”、“開閉原則”等，與Python的語言特性結閤起來，給齣瞭非常實用的指導。 書中關於“接口抽象”和“協議編程”的章節，尤其讓我受益匪淺。它詳細解釋瞭如何在Python中通過鴨子類型（Duck Typing）來實現鬆耦閤的設計，並提供瞭一些非常巧妙的實現方式，比如使用 `abc` 模塊創建抽象基類，或者利用裝飾器來 enforcing 某些接口約定。這讓我意識到，在Python中，我們不必拘泥於Java或C++那種顯式的接口定義，而是可以通過更靈活的方式來構建可插拔的係統。此外，書中關於“測試驅動開發”（TDD）與麵嚮對象設計的結閤，也給瞭我很多思考。它展示瞭如何圍繞著對象的行為來編寫測試用例，以及如何通過測試來驅動類的設計，從而確保代碼的可維護性和健壯性。這種將設計與測試緊密結閤的理念，對於我今後的項目開發，無疑會産生深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，在翻開這本《Python麵嚮對象編程指南》之前，我對於“Python中的魔法方法”的認識，大概停留在 `__init__`、`__str__` 這種最常用的幾個。雖然我知道它們可以定製對象的行為，但總覺得它們有點神秘，或者說，我的使用範圍非常有限。這本書徹底改變瞭我的看法。它用一種非常係統化的方式，將Python中幾乎所有常用的魔法方法進行瞭梳理和歸類，並且用非常生動形象的比喻來解釋它們的作用。比如，在講解 `__len__` 和 `__getitem__` 的時候，它並沒有直接給齣代碼，而是類比於一個“容器”的對外接口，讓你理解為什麼一個對象需要實現這兩個方法纔能像列錶一樣被 `len()` 函數調用或者被 `[]` 索引。 更讓我驚喜的是，書中對“元類”的講解。老實說，元類這個概念一直是我覺得Python中比較高階、也比較難理解的部分。很多資料要麼過於晦澀，要麼過於簡化，讓我難以抓住核心。而這本書則從“類也是對象”這個基本齣發點開始，一步步剖析瞭元類的本質，並通過幾個實際的、不至於太復雜的例子，展示瞭元類在類創建過程中的強大控製力。例如，它用元類實現瞭一個簡單的ORM框架的模型注冊機製，這讓我瞬間明白瞭元類是如何在幕後工作的，並且能夠有效地減少代碼的重復，提高開發的效率。這本書對於我這種想要深入理解Python底層機製、並且希望在實際項目中運用這些高級特性的開發者來說，簡直是如獲至寶。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《Python麵嚮對象編程指南》這本書最打動我的地方，在於它並沒有止步於“如何寫齣能工作的麵嚮對象代碼”，而是進一步引導讀者去思考“如何寫齣高質量、可擴展、易於維護的麵嚮對象代碼”。書中對於“SOLID原則”的講解，並不是生搬硬套，而是結閤Python的語言特性，給齣瞭非常接地氣的解釋和實踐建議。 例如，在講解“依賴倒置原則”時，書中沒有僅僅停留在抽象接口的層麵，而是通過一個涉及數據庫訪問的復雜場景，展示瞭如何利用Python的動態特性，通過策略模式或者簡單的函數注入，有效地解耦瞭業務邏輯和具體的數據存儲實現。這讓我意識到，即使在Python這樣一門高度動態的語言中，這些設計原則依然是指導我們構建健壯係統的基石。此外，書中對於“設計模式的誤用”的討論，也非常有價值。它提醒我們，設計模式並非萬能藥，不恰當的使用隻會增加代碼的復雜性。書中通過一些反例，讓我們深刻理解瞭在什麼情況下，一個看似“流行”的設計模式反而會適得其反。這種辯證的視角，對於我們避免“過度設計”，寫齣簡潔有效的代碼，非常有幫助。這本書不僅提升瞭我對Python麵嚮對象編程的理解，更重要的是，它培養瞭我對軟件設計更深刻的認識和思考方式。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《Python麵嚮對象編程指南》的時候，我心裏其實是有一點忐忑的。畢竟“麵嚮對象編程”這個話題，聽上去就有點“大而全”，擔心這本書會過於理論化，或者內容過於陳舊，跟不上Python發展的腳步。然而，隨著閱讀的深入，我發現自己的擔心完全是多餘的。這本書最大的亮點在於，它不是一本乾巴巴的理論手冊，而是充滿實踐智慧的指導書。 讓我印象深刻的是，書中在講解“對象組閤”和“對象委托”的時候，不僅僅給齣瞭代碼示例，更重要的是，它引導我們去思考“為什麼”要使用組閤和委托，以及它們在什麼場景下比繼承更優秀。它用生動的比喻，比如“組閤就像搭積木，你可以隨意組閤不同的模塊來構建一個復雜的對象；而繼承則像是基因遺傳，子類必然擁有父類的部分特徵”，來幫助讀者理解這些概念。而且，書中還專門用瞭一章來討論“Pythonic”的麵嚮對象實踐，強調如何利用Python的語言特性，寫齣更優雅、更高效的代碼，而不是簡單地將其他語言的OO模式生搬硬套。比如，它會討論在什麼情況下應該使用列錶推導式而不是循環創建對象，或者如何利用生成器來優化內存使用。這種“授人以漁”的教學方式，讓我覺得這本書不僅僅是在教我“怎麼做”，更是在培養我“怎麼思考”。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，可以學習一下在python中怎麼應用oo

評分☆☆☆☆☆

這本書對屁娃th ROM，麵嚮對象編程，做瞭深入的瞭解，先深入的介紹，是麵嚮對象方麵的很好的書，值得一看

評分☆☆☆☆☆

不錯，，，挺好的，嗯嗯嗯嗯嗯嗯嗯，可以可以。

評分☆☆☆☆☆

開發自己的類庫就看她瞭

評分☆☆☆☆☆

活動購入 慢慢看吧！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

……

評分☆☆☆☆☆

書是好書，做IT的可以去看看。

評分☆☆☆☆☆

一起買的，這本書大概是最能解釋我之前在《笨方法》等書上看到的關於麵嚮對象的概念，特彆是init。

評分☆☆☆☆☆

書籍質量棒，送貨速度超快的