Think Python

第二版，基于 Python3

原作者 Allen B. Downey

翻译 CycleUser

• 在线阅读

译者的话

这是一本很经典的 Python 入门教材，也是一本很适合初学者的编程入门书籍。网上有过一些翻译，不过我觉得都还是自己动手来尝试一下，这样更有利于深入了解和体验，所以就再造轮子了。

作者的话

这是 Think Python 这本书的第二版，本次使用的是 Python3，与 Python2 有很多不同，这些不同之处会有标注。如果你用 Python2 的话，还是建议你去阅读上一个版本。

读者可以到亚马逊购买本书；或者下载 Think Python 2e PDF 格式的电子版.；也可以在线阅读 Think Python 2e HTML 网页版本（推荐这个，都是文字格式，更方便）.

样例代码以及其他问题的解决可以到这里找(具体样例的链接在书中就有)。

简要介绍

Think Python 这本书是面向初学者介绍 Python 编程。

首先介绍的是一些编程的基本内容，给出概念和解释，然后循序渐进地深入讲解每个概念。

复杂的部分，比如递归以及面向对象编程，这些都分成一个个小块，以多个章节的方式来逐步介绍。

第二版的更新

• 开始用 Python3：书里面所有样例都用 Python3 来实现，参考代码也都做了升级，用 Python2 或者 3 都能运行。

• 去掉了一些比较难的内容：基于读者反馈，我们认识到大家存在某些困难，所以就调整或者去掉了一些难点。

• 浏览器内能 Python 编程了：初学者遇到的第一个困难就是安装 Python。另外有的读者可能不想去直接就安装 Python，我们就提供了一个用浏览器来运行 Python 的简介：使用 PythonAnywhere，一个免费的在线 Python 编程环境。（译者注：中国用户以考虑试试 fenby.com，也有类似的实现，还有视频的介绍。）

• 引入了更多的 Python 特性：单独加了一章来介绍一些第一版中没有提及的 Python 功能，比如列表解析和附加的数据结构。

这本书是一本自由的书，遵循创作共用署名-非商业性使用-第三版协议，这意味着你可以自由地复制、分发和修改他，只要你有所贡献，并且不用于商业目的，就可以。

如果你有一些评论、修正或者建议，可以发邮件给 feedback@thinkpython.com。

其他由 Allen Downey 编写的自-和谐-由书籍都可以在Green Tea Press找到.

英文原版下载

• 编译好的 PDF 版本在这里下载：PDF。

• LaTeX 代码在 GitHub 这里可以下载：this GitHub repository.

过往历史

第一版在这里，是由剑桥大学出版社出版的，标题是 Python for Software Design. 可以到亚马逊去买到。 本书的原始版本由 Green Tea Press 出版，标题为 How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python. 这个版本可以从Lulu.com这个网站找到。其他由 Allen Downey 编写的自由书籍都可以在 Green Tea Press 找到.

前言

本书的奇幻历史

在 1999 年 1 月的时候呢，我正准备教一门 Java 的入门编程课。我当时已经教过三次了，受挫感很强。班上挂科率特别高，而且即使那些没挂科的学生编程的整体水平也特别低。

当时有很多问题，首先我就发现教材不太好用。那些教材都特别大部头，有很多关于 Java 的细节，特别琐碎又并不重要，而且也没有足够的关于如何编程的高层次指导（译者注：就是缺乏战略性指导，没有告诉学生编程的心法）。这些教材总有一些『陷阱门效应』：开头他们都却是挺简单，然后逐步提升，接着突然在某个地方，比如第五章，出现很坑很复杂的陷阱。学生们要突然一下子应对太多新东西，甚至措手不及，而我作为教师就得花费整个后半个学期来一点点给学生们补上。

开课的两周之前，我最终决定要写个自己的教科书。目标如下：

• 简短。让学生读 10 页就够比让他们读 50 页效果好得多。

• 降低词汇难度。我尽量把术语用量降到最低，并且在首次使用的时候对每一个都进行定义。

• 循序渐进。为了避免『陷阱门效应』，我专门把这些最为复杂的部分抽离成一个个专题，并且都切分成小规模的部分，一步步来进行。

• 专注于编程，而不是编程语言。我只保留了关于 Java 的最小规模内容，没有涉及更多的细节。

我还需要个标题，就突发奇想，选了个标题叫做『如何像计算机科学家一样思考』。

我的第一版教材很粗糙，不过用起来效果还不错。学生真能看得进去，并且理解了我在课上所讲的那些难点和有趣的专题，最重要的是，他们能够根据这本教材来实践。

之后我就以 GNU 自由文档协议来发布了这本书，这一协议允许所有人去复制、修改以及分发这本书。

接下来的事情很有趣了。Jeff Elkner，维吉尼亚的一位高中教师，他很欣赏我这本书，把这本书从 Java 翻译成了 Python 的版本。他发给我一份『译稿』，然后我开启了阅读『自己的书』来学习 Python 的奇妙经历。于是在 2001 年，我通过 Green Tea Press 出版了本书的第一个 Python 版本。

在 2003 年，我开始在奥林商学院教学，并且第一次开始教 Python 了。这和 Java 的对比很鲜明。学生们省力多了，学得也更多了，在有趣的项目上也更努力，整体上都觉得这一学习过程很有乐趣。从那以后，我就继续维护这本书，修正错误，改进样例、附加资料以及练习题。

结果就产生了现在这本书，现在标题简化了很多——Think Python。

主要的改变如下：

• 在每一章的末尾，我加了关于 debug 的部分。这些内容提供了关于 debug 的一些整体策略，比如如何找到和避免 bug，还有就是关于 Python 一些陷阱进行了提醒。

• 我加了更多的练习，从简单的理解方面的测试，到一些比较充足的项目。大多数练习都有解决方案的样本链接。

• 我还添加了一些案例研究，包含练习、解决方案和讨论的更大规模的样例。

• 此外我还扩展了关于程序开发规划和基本设计模式的讨论。

• 关于 debug 和算法分析，还额外加了一些附录。

这本 Think Python 的第二版有如下的新内容：

• 本书内的所有参考代码都升级到 Python3 了。

• 我增加了一部分内容，以及一些关于 web 方面的细节，这是为了帮助初学者能够在浏览器中开始尝试 Python，这样即便你不想安装 Python 也没问题了。

• 在第四章的第一节，我把我自己的一个原来叫做 Swampy 的小乌龟图形包转换撑了一个更标准的 Python 模块，名字叫做 turtle，更好安装，功能也比之前强大了。

• 我还添加了新的一章，叫做『彩蛋』，介绍了一些 Python 的额外功能，严格来说，这些功能并不算必备的，但有时候蛮好用的。

我希望大家能享受学习这本书的过程，也希望这本书能帮助大家学习编程，并且让大家学会像计算机科学家一样思考，哪怕有一点点也好。

本书英文版原作者：Allen B. Downey（艾伦 唐尼）

            Olin College 奥林商学院

致谢

非常感谢 Jeff Elkner，是他把我的 Java 教材翻译成了 Python，才引起了这一项目的开始，并且也把 Python 语言介绍给我，它已经是我最喜欢的编程语言了。 也要感谢 Chris Meyers，他对『如何像计算机科学家一样思考』的一些章节有贡献。 感谢自由软件基金会，是他们提出了 GNU 自由文档协议，在这一协议的帮助下，我和 Jeff 以及 Chris 的合作成为了可能，当然也要感谢我现在使用的知识共享协议。 感谢 Lulu 的编辑们，他们出版了『如何像计算机科学家一样思考』。 感谢 O’Reilly 公司的编辑们，他们出版了这本『Think Python』。

最后还要感谢所有曾对本书早期版本做出过贡献的同学们，以及其他参与改错和提出建议的朋友们（列表如下）。

贡献列表

有几百名读者，他们目光敏锐又思维迅捷，在过去的这些年里提供了各种建议，发现了各种错误。他们贡献和热情都是对本项目的巨大帮助。

如果大家有任何意见建议，请发邮件到 feedback@thinkpython2.com 联系我们。如果基于反馈做出了修改，我会将你添加到贡献列表（当然你不想被添加也可以的）。

希望你能至少把出错句子的一部分提供出来，这都让我更容易去搜索。页码和章节编号也可以，但不太容易找。多谢了！

（译者注：以下贡献列表省略不在此处提供，有兴趣的朋友可以去看英文原版。）