简介

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[email protected]。

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.

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[email protected]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。）