python科學計算豆瓣
㈠ python的就業方向有哪些
1、人工智慧：Python語言是人工智慧時代的首選語言，人工智慧的時代即將到來，也會帶領大家進入一個全新的時代之中。在Python語言中，人工智慧是非常主要的發展方向，也是非常具有潛力和發展前景的，薪資待遇也是非常高的，根據市場上的就業情況來說，Python人工智慧的就業薪資普遍達到了20K以上，即便是初級工程師薪資待遇也可以達到1w左右。
2、大數據：數據已經成為了我們生活中非常重要的一部分，大數據技術已經融入到我們的日常生活之中，雖然還沒有完全的應用，但是在多個行業都已經開始嶄露頭角了，Python語言在數據分析上相對於是非常具有優勢的，非常的具有效率，雖然學習起來比較難一些，但是可以與Python進行有效的對接。在市場數據分析工程師就業薪資水平也是非常高的，一直都處於不斷上升的趨勢之中。
3、爬蟲工程師：爬蟲在我們的生活中一直都是應用非常廣泛的，網路爬蟲是數據採集的關鍵，作用是非常明顯的。Python因為具有獨特的優勢所在，可以很快提升對數據抓取程度，目前爬蟲工程師的薪資待遇也是非常高的，可以達到15k左右。
4、web開發：基於web開發的框架不是很多，比如說Django，還有Tornado，Flask。其中的Python+Django應用范圍是非常廣泛的，開發速度也是非常快速的，學習門檻很低，可以幫助我們提供工作的效率。
5、數據分析：在大量數據的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之一。
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簡介：Python是一種面向對象、解釋型的程序設計語言，它已經被成功應用於科學計算、數據分析以及游戲開發等諸多領域。
本書深入介紹Python語言的面向對象特性，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，分別介紹了__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、抽象基類設計的一致性、可調用對象和上下文的使用、創建容器和集合、創建數值類型、裝飾器和mixin—橫切方面；第2部分講述持久化和序列化，分別介紹了序列化和保存、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，分別介紹了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，幫助讀者全面掌握Python並構建出更好的應用程序，非常適合對Python語言有一定了解並想要深入學習Python的讀者，也適合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。
㈢ python有沒有實際用途
Python是一門簡單、易學並且很有前途的編程語言，很多人都對Python感興趣，但是當學完Python基礎用法之後，又會產生迷茫，尤其是自學的人員，不知道接下來的Python學習方向，以及學完之後能幹些什麼？以下是Python十大應用領域！
1. WEB開發
Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web伺服器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架，目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。
2. 網路編程
網路編程是Python學習的另一方向，網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，它可以稱為是一切開發的「基石」。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。
3. 爬蟲開發
在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能非同步IO、分布式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。
4. 雲計算開發
Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言，目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習並進行二次開發，就需要具備Python的技能。
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，尤其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。
6. 自動化運維
Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和後端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。
7. 金融分析
金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如「雙均線」、「周規則交易」、「羊駝策略」、「Dual Thrust 交易策略」等。
8. 科學運算
Python是一門很適合做科學計算的編程語言，97年開始，NASA就大量使用Python進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。
9. 游戲開發
在網路游戲開發中，Python也有很多應用，相比於Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
Python在圖形界面開發上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體！
㈣ python的推薦書籍有哪些
推薦的幾本Python入門自學到精通必看的書籍吧~
1、《「笨辦法」學Python》
為什麼把它作為推薦給Python入門自學者的第一本書？因為它足夠有趣吸引人。一開始我們都是憑著興趣學習的，如果在剛剛開始學習的時候，就看深奧難讀的書，很容易就從入門到放棄。而且這本書里每一章知識講完後，都會配有相應的練習小題，幫助初學者在學中練，練中學，進一步鞏固相關知識點。總之，這本書以習題的方式引導學習者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講授到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。可以說，這本書是零基礎入門Python的不二之選！
2、《Python快速編程入門》
這本書是一本Python基礎教程，因此全部內容定位於Python的基本知識、語法、函數、面向對象等基礎性內容。在夯實基礎後，該書後一章設置了游戲開發的綜合訓練，幫助初學者更好掌握相關知識。除此之外，本書附有配套視頻、源代碼、習題、教學課件等資源。總之，
本書既可作為高等院校本、專科計算機相關專業的程序設計課程教材，也可作為Python編程基礎的學習教材，是一本適合廣大編程開發初學者的入門級教材。
3、《Python高手之路(第3版) 》
本書不適合零基礎學習者，適合有一定Python基礎的學習者閱讀。因為該書完全從實戰的角度出發，介紹了需要系統掌握的Python知識。更為難得的是，本書結合了Python在OpenStack中的應用進行講解，非常具有實戰指導意義。此外，本書還涉及了很多高級主題，如性能優化、插件化結構的設計與架構、Python
3的支持策略等。因此，本書適合初中級層次的Python程序員閱讀和參考。
4、《Python演算法教程》
本書最大的優點簡單概括起來就是知識點清晰，語言簡潔。書中用Python語言來講解演算法的分析和設計，主要關注經典的演算法，幫助讀者理解基本演算法問題和解決問題打下很好的基礎。本書概念和知識點講解清晰，語言簡潔，因此適合對Python演算法感興趣的初中級用戶閱讀和自學，也適合高等院校的計算機系學生作為參考教材來閱讀。
5、《Python核心編程（第3版）》
本書涵蓋了成為一名技術全面的Python開發人員所需的一切內容，因此是每個想要精通Python的工程師必須要學習和了解的內容。在本書中，Python開發人員兼企業培訓師Wesley
Chun會幫助學習者將Python技能提升到更高的水平。而且書中講解了應用開發相關的多個領域，可以幫助讀者立即應用到項目開發中。
6、《精通Python自然語言處理》
眾做周知，自然語言處理是計算語言學和人工智慧之中與人機交互相關的領域之一。本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，該書介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分別涉及字元串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。本書適合熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定了解和興趣的讀者閱讀參考。
以上就是推薦的Python入門到精通的所有書籍，相信總有一本適合你。但想要快速入門Python開發，僅靠看書怎麼夠，畢竟編程最重要的就是練習。
對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發書籍開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。
㈤ python可以用來幹嘛
·Web應用開發
Python常被用於Web開發，隨著Python的Web開發框架逐漸成熟，如Django、flask等等，開發者們可以更輕松地開發和管理復雜的Web程序。通過mod_wsgi模塊，Apache可以運行Python編寫的Web程序，舉個最直觀的例子，全球最大的搜索引擎
Google，在其網路搜索系統中就廣泛使用 Python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、音樂於一體的豆瓣網(如圖 1 所示)，也是使用 Python
實現的。不僅如此，全球最大的視頻網站 Youtube 以及 Dropbox(一款網路文件同步工具)也都是用 Python 開發的。
·自動化運維
Python 是標準的系統組件，可以在終端下直接運行 Python。有一些 linux 發行版的安裝器使用 Python 語言編寫，例如 Ubuntu 的
Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安裝器等等。另外，Python
標准庫中包含了多個可用來調用操作系統功能的庫。例如，通過 pywin32 這個軟體包，我們能訪問 Windows 的 COM 服務以及其他 Windows
API;使用 IronPython，我們能夠直接調用 .Net Framework。
·人工智慧領域
人工智慧是現如今非常火的一個方向， Python
在人工智慧領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面，都是主流的編程語言。可以這么說，基於大數據分析和深度學習發展而來的人工智慧，其本質上已經無法離開
Python 的支持了。
·網路爬蟲
Python語言很早就用來編寫網路爬蟲。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 語言編寫網路爬蟲。從技術層面上將，Python
提供有很多服務於編寫網路爬蟲的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，還提供了一個網路爬蟲框架 Scrapy。
·游戲開發
很多游戲都是使用C++編寫圖形顯示等高性能的模塊，使用Python或Lua編寫游戲的邏輯，相比Python，Lua的功能更簡單，體積也更小，但Python支持更多的特性和數據類型。除此之外，Python
可以直接調用 Open GL 實現 3D 繪制，這是高性能游戲引擎的技術基礎。事實上，有很多 Python 語言實現的游戲引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。
㈥ 學完Python都可以做什麼
從入門級選手到專業級選手都在做的——爬蟲
用 Python 寫爬蟲的教程網上一抓一大把，據我所知很多初學 Python 的人都是使用它編寫爬蟲程序。小到抓取一個小黃圖網站，大到一個互聯網公司的商業應用。通過 Python 入門爬蟲比較簡單易學，不需要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。
除了入門，爬蟲也被廣泛應用到一些需要數據的公司、平台和組織，通過抓取互聯網上的公開數據，來實現一些商業價值是非常常見的做法。當然這些選手的爬蟲就要厲害的多了，需要處理包括路由、存儲、分布式計算等很多問題，與小白的抓黃圖小程序，復雜度差了很多倍。
Web 程序
除了爬蟲，Python 也廣泛應用到了 Web 端程序，比如你現在正在使用的知乎，主站後台就是基於 Python 的 tornado 框架，豆瓣的後台也是基於 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架還有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通過上述框架，你可以很方便實現一個 Web 程序，比如我認識的一些朋友，就通過 Python 自己編寫了自己的博客程序，包括之前的 hu.photo，我就是通過 Flask 實現的後台(出於版權等原因，我已經停掉了這個網站)。除了上述框架，你也可以嘗試自己實現一個 Web 框架。
桌面程序
Python 也有很多 UI 庫，你可以很方便地完成一個 GUI 程序(話說我最開始接觸編程的時候，就覺得寫 GUI 好炫酷，不過搞了好久才在 VC6 搞出一個小程序，後來又輾轉 Delphi、java等，最後接觸到 Python 的時候，我對 GUI 已經不感興趣了)。Python 實現 GUI 的實例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 實現的伺服器端和客戶端程序。
人工智慧(AI)與機器學習
人工智慧是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什麼呢?因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。
機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python介面。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網路僅僅需要寥寥數十行代碼，即可藉助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。
值得一提的是，無論什麼框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由於Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯於數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。
科學計算
Python 的開發效率很高，性能要求較高的模塊可以用 C 改寫，Python 調用。同時，Python 可以更高層次的抽象問題，所以在科學計算領域也非常熱門。包括 scipy、numpy 等用於科學計算的第三方庫的出現，更是方便了又一定數學基礎，但是計算機基礎一般的朋友。
㈦ python為什麼是人工智慧首選
1、人生苦短，我用Python：簡單、高效、易入門
在討論為什麼選擇Python之前我們首先得知道Python是個什麼東西。Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。它的設計初衷就是優雅、明確、簡單。比起同樣是面向對象的Java語言，函數、模塊、字元串、數字對於Python來說全都是對象，而不像Java中還有基本類型一說。
有些小夥伴可能要問了，Python作為腳本語言，運行速度沒有Java和c++快，為什麼還要選擇Python。
人工智慧的核心計算全是C語言寫好的底層，Python只是寫邏輯。不是說C語言寫不了上層邏輯，只是代碼量太大，開發效率低。運行速度可以通過硬體升級來提升，但是開發速度卻不能通過堆人手來提升。對於目前人工智慧的應用來說，快速開發比快速執行更有效。
2、Python具有豐富而強大的庫，昵稱膠水語言
上面我們提到人工智慧真正的計算是依靠於C語言來完成的。要想編寫人工智慧的邏輯，就需要一個從其他語言到C語言的借口，Python是門檻最低最容易的。而且Python在歷史上也一直充當著科學計算和數據分析的重要工具的角色，有numpy這樣的基礎庫既減少了開發的工作量，也方便從業人員上手。
3、python應用領域廣泛，上天支持航天航空系統開發，下至小游戲開發，幾乎無所不能。
Python是通用語言，什麼地方都可以用，不過最佳應用場景是那些追求開發速度而不太在乎運行效率的地方。
Python現在最大的應用是web後台，然後還有linux系統管理，各種平台下快速原型開發，小工具編寫，或者作為粘合語言來調度其他語言寫的東西。
這里我們簡單舉幾個例子。
①web應用開發
伺服器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等;國外的Google、Dropbox等。
②系統網路運維
在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。
③3D游戲開發
Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等，對於想要進軍游戲行業的同學們，Python也是一個不錯的選擇。
4、2018IEEE Spectrum編程語言排行榜，Python徹底甩掉java，位居48種編程語言之首
Python不但雄踞第一，在綜合指數、用戶增速、就業優勢和開源語言單項中，全都霸佔榜首。開發人工智慧的人不一定都是非常專業的程序員，很多學術界和從事數據分析的人並不熟悉編程。如果說要選擇一門語言來入門編程，Python絕對是首選。
精簡了很多不必要的符號，便於閱讀理解，盡可能的接近自然語言，編程簡單直接，適合初學編程者。即使是非計算機專業的0基礎小白也可以分分鍾入門。這就是為什麼Python可以被這么多人選擇和喜愛的理由。
5、Python作為大中小教育編程語言首先入門語言，可謂上可直通人工智慧，下則對接初高中編程入門
Python作為一門編程語言，今年以來熱度和影響力持續上升，已經上升到了國家戰略的層面上。山東省在最新出版的小學信息技術六年級教材中加入了Python的內容；編程界也一直有傳言浙江省將對中學信息技術教材進行改動，VB已死，Python當立。
國家相關教育部門對於「人工智慧普及」格外重視，不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統教育體系中，並藉此為未來國家和社會發展奠定了人工智慧的人才培養基礎，逐步由底層向高層推動「全民學Python」，從而進一步實現人工智慧技術的推動和社會人才結構的更迭。
㈧ 豆瓣為什麼用python
python語言更靈活，更適合處理分析強大的數據。
㈨ 怎樣才能學好python語言
第一：道——明確目標
其實很多人在學習Python之前很少想這個，因為很多人說：現在Python很火呀，所以我么需要學。這個其實跟你自己沒有什麼關系，例如：你曾經想做一個網站不會開發，現在可以做了，現在Python很火並且你也要學來找工作，未來Python很火，我具備了Python的技能會不錯。
在一生中，我們或多或少總會卡到目標上。在一些我們擅長的領域，我們會有明確的目標，並且積極指導別人：親！幹事之前，你要先定目標啊！
王健林的小目標，大家在朋友圈也都看過了，他會定先掙它一個億。
第二：法——做好你學習Python的系統規劃
1.目前市場需求主流的崗位里，你得選擇一個其中你目前看來可以學，並且最敢興趣學習的方向；
2.在方向選擇好後，對照招聘網站：拉勾、智聯、Boss直聘等網站的崗位要求，進行學習內容的統計與大概的記錄；
3.分模塊的計劃你學習這個模塊的時間和完成的大概目標；
4.列出你可能出現的學習誤差與為之准備的應對方案；
好了，你發現沒有，其實任何學習重要的不是有什麼資料，核心是如何學，學多久，有沒有時間限制，遇到過自己多次學習某個內容或者其他人學習某個內容，最關鍵的一點是在起步階段，開始屬於激情期，激情在前面釋放越多，後面的持續力就很弱，好了這就是關於學習計劃。
廢話說多了，那我們來看看一個普適性的學習Python的流程;
1天——下載並安裝好學習環境：到www.python.org網站上下載一個python3.0以上的版本。我建議初學者，不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。
4周——下載一些python的學習文檔，比如《簡明Python教程》，《笨辦法學Python》等等。通過學習語法，掌握python中的關鍵字語法，函數語法，數學表達式、變數、數據結構、語法等等等
1. 了解Python是什麼，都能做些什麼？
2. 知道什麼是變數、演算法、解釋器
3. Python基本數據類型
4. 列表和元組的操作方法
5. 字元串操作方法
6. 基本的字典操作方法
7.任何知識它的基礎知識都是有些枯燥的，現在我們就可以動手來做一些邏輯層面的東西了。掌握 if、else、elif、while、for、continue、break和列表推導式等這些語句的使用，還有程序中的異常處理。
2周——看完基礎後，就是做一些小項目鞏固基礎，python具備很好的交互學習模式，對於書本上的例子我們可以通過交互平台進行操練，通過練習加深印象，達到學習掌握的目的。
2周——通過以上三個步驟的學習後，我們大致掌握了python的常用方法、關鍵字用法以及函數語法等。接下去的學習上，我們就可以著手學習常用模塊的使用， 比如os,os.path,sys,string模塊等。我們可以在交互環境中先熟悉使用其中的函數，如果遇到函數的使用上的問題，可以參考python 安裝後的自帶chm幫助文件。
2周——為了更好得掌握python，我們的學習不能只是停留在學習一些語法或者api階段。在此階段中，我們可以嘗試用python解決我們項目中遇到的一 些問題，如果項目不是用python開發的，那我們可以想想能不能用python製作一些項目組可以使用的一些工具（utility），通過這些工具簡化 項目組成員的任務，提高我們的工作效率。如果沒有項目，我們也可以自己找些題目來自己練習練習。
2周——Python庫是Python的精華所在，可以說Python庫組成並且造就了Python，Python庫是Python開發者的利器，所以學習Python庫就顯得尤為重要：
2周——經過以上鍛煉後，我們的python知識水平肯定是越來越高。接下去的學習，我們就要更上一層樓。為了學以致用，真正能應用於項目開發或產品開發，我 們還必須學習企業應用開發中必須要掌握的網路和資料庫的知識。在此的學習就不光是python語言本身的學習了，如果之前沒有學習和掌握很網路和資料庫知 識，在此階段我們可以藉此機會補習一把。
3周——到此階段，我們已經是真正入門了。在接下去的工作中，就是要快速地通過我們的所學來服務項目了。在此階段，我們除了掌握python自帶的模塊外，我 們最好在掌握一些業界廣泛使用的開源框架，比如twisted、peak、django、xml等。通過熟練使用它們，達到閃電開發，大大節省項目寶貴時間。
《Python 核心編程》，介紹了 Python 的一些具體領域的開發方法；
《Python 網路數據採集》，很簡單的爬蟲入門書；
《利用 Python 進行數據分析》，介紹了 Pandas 和 NumPy 的用法；
《Flask Web 開發》，如何用 Flask 寫一個博客。
第三：術——你具體的學習手段
1.每天你計劃學習多少時間？例如一天必須學2小時，每天堅持；
2.每個階段的計劃拖延時間不能高於多少時間？
3.如果一個階段不順利如何調整？
其實很多時候，並不是資料不夠多，而是本身的學習思路和計劃出現了問題，那麼其實最後學習Python的結果會變成：懂得了很多道理，收集了很多資料，依然學不好Python。
下面我們推薦6本高分書籍給大家，希望大家學習愉快：
1.Python編程：從入門到實踐
豆瓣評分：9.5
內容簡介：本書由奮戰在Python開發一線近20年的Luciano Ramalho執筆，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖擔綱技術審稿人，從語言設計層面剖析編程細節，兼顧Python 3和Python 2，告訴你Python中不親自動手實踐就無法理解的語言陷阱成因和解決之道，教你寫出風格地道的Python代碼。