Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea a primit un amestec de recenzii pozitive și negative. Mulți cititori apreciază explicațiile sale aprofundate și abordarea predării conceptelor de programare utilizând Python. Cu toate acestea, unii recenzenți critică conținutul său învechit, stilul de codificare și problemele cu edițiile internaționale.
Avantaje:Explicații fluente și multe exemple interesante, excelent pentru învățarea informaticii prin Python, adecvat pentru începătorii interesați de abordările algoritmice, calitate educațională puternică, scriere clară și atentă, și un site web cu resurse și exerciții suplimentare.
Dezavantaje:Conținut învechit cu relevanță pentru Python 2 în loc de actualul Python 3, stil de codificare considerat „non-pythonic”, probleme cu vânzările internaționale neautorizate și cazuri de stare proastă a cărților folosite primite.
(pe baza a 20 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Introduction to Programming in Python - An Interdisciplinary Approach
Conținutul cărții:
Astăzi, oricine lucrează într-o disciplină științifică sau tehnică are nevoie de competențe de programare. Python este un prim limbaj de programare ideal, iar "Introducere în programarea în Python" este cel mai bun ghid pentru a-l învăța.
Robert Sedgewick, Kevin Wayne și Robert Dondero de la Universitatea Princeton au creat o introducere accesibilă și interdisciplinară în programarea în Python, care pune accentul pe aplicații importante și captivante, nu pe probleme de jucărie. Autorii furnizează instrumentele necesare pentru ca studenții să învețe că programarea este o experiență naturală, satisfăcătoare și creativă. Acest ghid bazat pe exemple se concentrează pe cele mai utile caracteristici ale Python și aduce programarea la viață pentru fiecare student în științe, inginerie și informatică.
Acoperirea include Elemente de bază ale programării: variabile, instrucțiuni de atribuire, tipuri de date încorporate, condiționale, bucle, matrici și I/O, inclusiv grafică și sunet Funcții, module și biblioteci: organizarea programelor în componente care pot fi depanate, întreținute și reutilizate independent Programarea orientată pe obiecte și abstractizarea datelor: obiecte, modularitate, încapsulare și multe altele Algoritmi și structuri de date: algoritmi de sortare/cercetare, stive, cozi și tabele de simboluri Exemple din matematică aplicată, fizică, chimie, biologie și informatică, toate compatibile cu Python 2 și 3 Bazându-se pe vasta lor experiență la clasă, autorii oferă întrebări și răspunsuri, exerciții și oportunități pentru practică creativă pe tot parcursul lucrării. O cantitate extinsă de informații suplimentare este disponibilă la introcs.
cs. princeton.edu/python.
Cu cod sursă, biblioteci I/O, soluții la exerciții selectate și multe altele, acest site web însoțitor le permite oamenilor să își folosească propriile computere pentru a preda și învăța materialul.".
