![Python编程导论（第2版） - [美] John V. Guttag](https://static.book345.com/covers/9787115473769.jpg)
AI导读
核心看点
- 基于MIT讲义，侧重培养计算思维而非单纯语法
- 涵盖算法复杂度、调试技巧及问题简化策略
- 第2版全面更新为Python 3，改写后半部分
适合谁读
- 编程零基础但希望掌握计算思维的初学者
- 需要系统学习算法与调试方法的理工科学生
- 希望用计算方法解决现实问题的非程序员
读前提醒
- 建议配合MIT公开课视频与习题同步学习
- 非纯Python教程，需有基础后再读效果更佳
- 注意部分翻译表达可能不够地道，需甄别
读者共识
- 是优秀的计算思维导论，非最佳Python入门书
- 内容广博但部分章节浅尝辄止，深度有限
- 代码规范与官方有差异，需结合官方文档
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
精彩摘录
- "务必记住，最高效的算法不一定是最合适的算法。 通常来说，最高效的算法都很难理解。 一种比较好的解决策略是：首先找到最简单直接的解决方法，然后通过找到它的计算瓶颈，接着想办法提高和瓶颈相关的代码的计算复杂度，从而提高性能。"
- "It is possible to deceive students into thinking that they have learned how to program by having them complete a series of highly constrained "fill in the blank" programming problems. However, this does not prepare students for figuring out how to harness computational thinking to solve problems."
- "For centuries, this was the prevailing scientific wisdom; then along came quantum mechanics and the Copenhagen Doctrine. The doctrine’s proponents, led by Bohr and Heisenberg, argued that at its most fundamental level the behavior of the physical world cannot be predicted. One can make probabilistic"
- "参数有一个特性，被称为Lambda抽象它允许程序员编写的代码不操作特定的对象，而是直接操作函数调用时传入的实参，类似与其他语言中的引用"
- "如果在函数体中的一个名称出现时没有被绑定到一个对象，那解释器会搜索函数外层的栈帧。如果找到了对应的名称，会使用他绑定的值。"
- "只要一个对象在函数体内被绑定到一个名称（即使它在赋值之前被使用），它就被当作函数的局部对象"
- "列表与元祖的最大区别:列表是可变的.元组,整数,浮点数和字符串的类型都是不可变的."
- "散散步，明天再尝试。……也就是说，可以用休息时间来换取效率。"
作者简介
John V. Guttag 于1999—2004年任MIT电气工程与计算机科学系主任，所授计算机科学系列导论课程深受学生欢迎。目前为计算机科学与人工智能实验室网络及移动系统组联合负责人，还进行软件工程、机器定理证明、硬件验证等领域的研究以及培训工作。获美国布朗大学英语专业学士学位、应用数学硕士学位，多伦多大学计算机科学博士学位。
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用户评论
不错的编程入门教程，但并不是一本很好的 Python 入门教程
还真有。
入门级别的书
MIT Python编程教材，很系统。
名字翻译得不行
这是一本用Python讲计算思维的书，不是教编程的。
我大一下的时候看过了一点，水平不够，一脸懵。
学习了一点知识再回过头来看，合适。
当然，啥都不懂的阶段把这本书快速翻一遍还是挺好的。
--------------一周目
后面统计学和机器学习实战部分蜻蜓点水般的略过了。技术书籍最后总是不可免俗的照着敲代码不确定自己是否可以了。
虽有缺点，但反对一众差评。作为科学计算，python入门很好的一本书，也担得起 MIT 6.001 课程指定教材。 1， 涵盖python基础语法 2，更重点的是多处强调用编程语言解决实际问题（抽象建模） 3， 除涵盖语法还有调试，科学计算， 图形表现，算法等内容。 可见作者在教学引导方面用心之细腻。
浏览了几章节，可能不适合我，给个2星吧。这本书的优点是以科学计算为主，这样选题的书籍不多。主要问题有：
- 涉及主题很多，但都浅尝即止；
- 代码不符合python官方规范，硬伤；
- 难以找到网络资源，要自己敲代码，不能忍；
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