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本书采用基于案例的学习方法，在不同应用场景下以问题求解为引导讲授Python程序设计，涵盖密码学、图像处理、天文学和生物信息学等领域。第3版更新至Python 3.8，更加强调动手实践，每一章都围绕一个实战项目展开讨论，并包含大量的编程练习题。全书在应用场景中螺旋式引入解决问题所必需的Python语法知识和编程方法，从而通过不断巩固和拓展所学知识，进一步培养读者的问题求解能力。本书适合作为高等院校计算机相关专业学生第yi门程序设计课程的教材或参考书，也可作为Python初学者的入门读物。
布兰德利·N. 米勒（Bradley N. Miller） 路德学院荣休教授，Runestone Interactive的创始人。
大卫·L.拉农（David L. Ranum） 路德学院教授，致力于软件设计和操作系统方面的科研及教学工作。
朱莉·安德森（Julie Anderson） 退休前任教于罗林斯学院。她参与撰写了一系列关于Java和Python语言的大学教材，并曾在计算机书刊出版机构担任撰稿人、编辑和专栏作家。
---译者简介---
江红 华东师范大学副教授，博士。1994年毕业于复旦大学计算机系。曾获得上海市教学成果一等奖、华东师范大学教学成果一等奖、华东师范大学优秀任课教师奖等荣誉。
余青松 华东师范大学高级工程师。1990年毕业于华东师范大学并留校任教。编著计算机相关教材30余本，在国内外学术期刊和学术会议上发表科技论文近百篇。
出版者的话
译者序
前言
第1章 Python导论1
1.1 本章目标1
1.2 什么是计算机科学1
1.3 为什么要学习计算机科学2
1.3.1 计算机科学的日常应用2
1.3.2 计算机科学的重要性3
1.4 问题求解的策略3
1.5 Python概述5
1.5.1 基本元素6
1.5.2 命名对象10
1.5.3 抽象15
1.5.4 循环22
1.6 本章小结28
关键术语28
Python关键字29
编程练习题29
第2章 πthon：估算圆周率的值30
2.1 本章目标30
2.2 圆周率是什么30
2.3 有关math模块的进一步讨论31
2.4 阿基米德方法32
2.4.1 Python实现33
2.4.2开发一个计算圆周率pi的函数34
2.5 累加器估算法36
2.5.1 累加器模式36
2.5.2 项的总和：莱布尼茨公式37
2.5.3 项的乘积：沃利斯公式39
2
6 蒙特卡罗模拟41
2.6.1 布尔表达式43
2.6.2复合布尔表达式和逻辑运算符44
2.6.3 选择语句45
2.6.4 实现模拟48
2.6.5 使用图形可视化结果50
2.7 本章小结53
关键术语53
Python关键字、模块和命令53
编程练习题54
第3章 密码以及其他奥秘55
3.1 本章目标55
3.2 字符串数据类型55
3.2.1 拼接56
3.2.2 重复56
3.2.3 索引57
3.2.4 字符串切片58
3.2.5 字符串搜索59
3.2.6 字符串方法60
3.2.7 字符函数62
3.3 编码消息和解码消息64
3.4 置换加密算法64
3.4.1 使用置换进行加密64
3.4.2 解密置换后的消息66
3.4.3 读取用户输入68
3.5 替换加密算法69
3.6 创建密钥71
3.7 维吉尼亚加密算法76
3.8 本章小结80
关键术语81
Python关键字、函数和常量81
编程练习题82
第4章 Python集合导论83
4.1 本章目标83
4.2 什么是数据83
4.3 存储用于处理的数据83
4.3.1 再论字符串83
4.3.2 列表85
4.4 计算数据的统计量90
4.4.1 简单离散度度量90
4.5 中心趋势度量92
4.5.1 均值92
4.5.2 中值93
4.5.3 众数95
4.6 频率分布100
4.6.1 使用字典计算频率分布表100
4.6.2 不使用字典计算频率分布表101
4.6.3 可视化频率分布103
4.7 离散度：标准差105
4.8 本章小结107
关键术语107
Python关键字、函数和方法107
编程练习题108
第5章 大数据：文件输入和输出109
5.1 本章目标109
5.2 使用文件处理大数据集109
5.2.1 文本文件109
5.2.2 迭代文件中的文本行111
5.2.3 写入文件112
5.2.4 字符串格式化113
5.2.5 其他文件读取方法115
5.3 从互联网上读取数据117
5.3.1 使用CSV文件117
5.3.2使用while循环处理数据118
5.3.3 列表解析121
5.3.4从互联网上读取JSON数据125
5.4 数据相关性128
5.5 本章小结129
关键术语129
Python关键字和函数130
编程练习题130
第6章 图像处理131
6.1 本章目标131
6.2 什么是数字图像处理131
6.2.1 RGB颜色模型131
6.2.2 cImage模块132
6.3 基本图像处理136
6.3.1 图像负片136
6.3.2 灰度图像138
6.3.3一个通用的解决方案：像素映射器140
6.4 参数、参数传递和作用范围143
6.4.1 通过赋值调用的参数传递144
6.4.2 名称空间145
6.4.3 调用函数和查找名称148
6.4.4 模块和名称空间150
6.5 高级图像处理151
6.5.1 图像缩放151
6.5.2 图像拉伸：另一种视角153
6.5.3 翻转图像156
6.5.4 边缘检测158
6.6 本章小结162
关键术语163
Python关键字、函数和变量163
编程练习题163
第7章 数据挖掘：聚类分析164
7.1 本章目标164
7.2 什么是数据挖掘164
7.3 聚类分析：一个简单的示例164
7.4 在简单数据集上实现聚类分析165
7.4.1 两点之间的距离165
7.4.2 聚类和中心点167
7.4.3 K-均值聚类分析算法167
7.4.4 K-均值算法的实现168
7.4.5 K-均值算法的实现（续）172
7.5 实现聚类分析：地震数据176
7.5.1 文件处理176
7.5.2 可视化178
7.6 聚类分析的缺陷及解决方法179
7.7 本章小结180
关键术语180
Python关键字181
编程练习题181
第8章 密码分析学182
8.1 本章目标182
8.2 概述182
8.3 破解围栏加密算法182
8.3.1 使用字典检查结果183
8.3.2 暴力破解法184
8.3.3 一种围栏解密算法186
8.4 破解替换加密算法
相关资源
编程不难（全彩图解 + 微课 + Python编程）（鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习）
2025-12-14
