《免費》Think Python 像電腦科學家一樣思考

本書除了紙本書和電子書外,佛心作者(Olin 學院榮譽教授和 PyMC 實驗室的首席資料科學家)也提供 免費線上閱讀,最下方的參考資料有更多資訊。

最新版本(第三版)在去年7月上市,評論數還不多,但我們可以參考 第二版的讀者評論(609 人平均評分 4.6)。

我只閱讀了 Amazon 預設出現數量的評論(沒有點擊 載入更多),我覺得這次 Claude 的評論蠻中肯,主要意見都已涵蓋。

我感興趣的是這個作者自述:每章都包含使用 ChatGPT 等 AI 工具加速學習的指導,找時間來研究看看。


Claude 一開始寫的很籠統,給它新的 prompt(如下),重寫後就有根據的多了。

你的評論雖然寫的很漂亮,但換一本書名也同樣適用。

我需要知道,你這樣寫的理由。

請在你撰寫的每一項後面,加上撰寫該敘述的原因和出處。

以下是 Claude 寫的評論。

目標族群(TA)

完全沒有程式設計經驗的初學者

  • 依據:官網明確寫著:「Think Python 是為那些從未程式設計過的人所寫的 Python 入門書(Think Python is an introduction to Python for people who have never programmed before)」
  • 來源:Think Python — Think Python

曾經嘗試學程式但遇到困難的人

  • 依據:官網繼續說明:「或是為那些曾經嘗試過但遇到困難的人(or for people who have tried and had a hard time)」
  • 來源:Think Python — Think Python

大學生作為課程教材

  • 依據:Open Textbook Library 明確指出:「這本教科書已在 Bard College、Olin College of Engineering、University of California Santa Barbara、University of Maine、University of Northern Colorado 等學校的課程中使用(This textbook has been used in classes at Bard College, Olin College of Engineering, University of California, Santa Barbara, University of Maine, University of Northern Colorado)」
  • 來源:Think Python: How to Think Like a Computer Scientist - 2e - Open Textbook Library

這本書好在哪裡?

循序漸進的學習設計

困難概念分解教學

  • 依據:同樣來源:「一些學生覺得最具挑戰性的概念,如遞迴和物件導向程式設計,被分解成一系列較小的步驟,並在幾個章節的過程中介紹(Some of the ideas students find most challenging, like recursion and object-oriented programming, are divided into a sequence of smaller steps and introduced over the course of several chapters)」
  • 來源:Think Python: How to Think Like a Computer Scientist - 2e - Open Textbook Library

第三版採用 Jupyter notebook 格式

  • 依據:官網說明:「這本書現在完全採用 Jupyter notebooks 格式,所以你可以在同一個地方閱讀文字、執行程式碼和練習習題(The book is now entirely in Jupyter notebooks, so you can read the text, run the code, and work on the exercises – all in one place)」
  • 來源:Think Python — Think Python

免費且開源

為什麼好?具體理由

作者教學資歷深厚

  • 依據:Allen B. Downey 是「Olin College of Engineering 的電腦科學副教授(Associate Professor of Computer Science at the Olin College of Engineering)」且有多年教學經驗
  • 來源:Amazon 書籍描述頁面和多個評價

經過實際教學驗證

學習者評價正面

  • 依據:Amazon 評價中提到「非常適合自學(very well suited to independent study)」和「我是退休的大學電腦科學教授,這是我會選擇作為課堂教材的書(retired university professor of computer science. This is a book I would have chosen as a class text)」
  • 來源:Amazon 顧客評價

平衡報導:批評

  • 依據:Goodreads 評價提到:「章末練習題通常涉及解決多變數微積分等問題(End-of-chapter exercises often involve things like solving multi-variate calculus)」,對數學基礎要求較高
  • 來源:https://www.goodreads.com/book/show/14514306-think-python

▌參考資料

》免費線上閱讀

》GitHub

書中程式和習題解答。

》購買紙本書或電子書

https://bookshop.org/a/98697/9781098155438

2個讚