《Python基础教程》是一本由Magnus Lie Hetland著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：69.00元，页数：471，文章吧小编精心整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

《Python基础教程》读后感(一)：入门级教程 Python的入门级教程，内容编排上还可以。看完可以基本了解和使用Python进行编程。10个项目个人体验下来有点鸡肋，因为很多都是不实用的功能。

网上的入门教材其实也不错

Python中文入门指南http://www.pythondoc.com/pythontutorial27/index.html

Python标准库官方英文https://docs.python.org/2/library/index.html

《Python基础教程》读后感(二)：初学python所记 前言：

一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。

第一章 基础知识

相比C++，有点不同的是输入原始字符，不需要使用转义斜杆，只需要在字符最前面输入r，譬如：r"xxx"。

第二章 列表与元组

list也有一系列的函数，跟C++的stl类似，了解后再慢慢的熟悉，代码写起来很方便。list在操作上既像是数组，又像是堆栈，仿佛把所有用起来舒服的操作都给借鉴过来了。list从设计上就考虑到要融合数组、堆栈的功能。reversed、sorted返回list。

list调用sort函数的时候，可以使用自定义的比较函数。

第三章 使用字符串

“如果使用list或者其它序列代替tuple，那么序列就会被解释为一个值。只有tuple和dictionary可以格式化一个以上的值。”

不要出现跟python导出类型同名的文件，譬如把文件名名为string就不行，因为python代码：from string import Template，会错误的导入你自己写的string.py文件，而不是系统提供的文件。

在python3.0中，字符串都是以unicode存储的。

join，把某个字符串加入到一串序列中，把序列中的元素连接起来。

strip函数，可以去除输入字符串两端的特定字符。譬如data.strip(‘ */<’)，去除那些注释信息。

第四章 字典

类似于STL的map，数据格式上可扩展性更强，数据的组织就是json格式，字典数据可以转换为元组+列表。

第五章 条件、循环和其他语句

for后面支持跟着else，当for循环不是通过break跳出时，就会执行else中的内容。

第六章 抽象

python函数的参数有非常多的支持，杂七杂八的，要记住都麻烦，还是简单最好，用的时候再查查手册。基本用法跟C、C++没多大差别。函数声明上，使用def关键字。

第七章 更加抽象

python也支持多继承，如：class subclass(base_a, base_b):...

第八章 异常

可以定义自己的异常，异常可以捕获。跟windows的try except类似。

第九章 魔法方法、属性和迭代器

相比C++多了一个叫做类函数的东西。类函数默认会给予一个cls参数，表明类信息，实例可以调用类函数。静态函数也是类、类实例也可以调用。

生成器上个有趣的知识，可以这样子理解：使用yield的函数返回一个迭代器，外界通过迭代器访问数据，数据在需要的时候才去产生，一旦产生一个可以返回的数据了，就暂停执行保存执行环境，下一次访问再继续执行。yield是2.4才加入的功能。实际上生成器（也就是包含有yield关键字的函数）返回的是一个迭代器，数据在需要的时候再去继续生成。

使用yield来处理多路径的算法极其方便。1、迭代器效果：每产生一条合适路径就返回，等这条路径输出后，继续往下执行，所以我们函数内部不需要自己去写临时合法路径存储；2、回退功能，寻找合法路径时，不需要自己去做回退逻辑，有效数据必须是能执行到yield关键之所在语句的，没有执行到不用处理（使用C、C++写，则需要做回退处理）；3、无须存储临时半成品路径：yield内部的实现可能就包含了存储半成品路径的逻辑，使这个半成品路径在下次回溯的时候用上。对8皇后问题，只需要写很少的代码就可以解决。

yield可以使得数据在需要的时候再产生，也就是lazy evaluation，要lazy，所以内部必须有存储执行环境的逻辑，所以半成品数据由yield负责存储也就顺理成章了。

lazy evaluation可以用来解决一次性干会占用太多内存空间的问题。

yield的lazy思想，其实可以由程序员自己来实现，但是由python实现，则可以降低程序员的难度，方便了程序员，很多功能python已经给我们实现了，难怪pythoner说“人生苦短，我用python”。GOOD！

性能问题，python提供的这种支持，性能比较差。

python的基础知识已经看完了。

第十章 充电时刻

exec函数可以用来执行python脚本。

shelve支持了内存文件存储，代码中以字典格式存储，实际的磁盘文件是python自定义的格式。使用shelve存储的时候会产生3个文件。

正则表达式的支持（re模块），非常强大，是利器。

第十一章 文件和素材

这是专门讲解用于文件操作的方法。在之前的章节里还谈到了其他方法，如：fileinput可以读取文件、shelve可以用来做程序运行数据库，这两种方法都是有局限的，fileinput只能读取文件，shelve只能写入、读取python自定义格式的文件，从设计上来说这shelve是用于制造数据库的。

第十二章 图形用户界面

wxWidgets是一个开源的跨平台的C++构架库（framework）。wxWidgets的主体是C++构建的，但可以通过多种语言使用。wxPython就是wxWidgets的python使用入口。

使用python，可以28行代码写一个简单的文本编辑器，有GUI界面的。

后缀修改为pyw运行的时候会隐藏python dos窗口，看起来就像pyw就是一个exe，实际上当然不是了，是需要依赖python、wxPython的。

第十三章 数据库支持

python有标准化的支持，没看懂。python如何使用SQLite比较简单，看得懂，对于我来说，关键是如何熟悉SQL语句。

第十四章 网络编程

socket编程有socket模块支持，几行代码搞定一个demo。

urllib可以方便的实现很多http协议相关的操作。

Twisted是一个很好的网络库。书中介绍，来自Twisted Matrix实验室的Twisted是一个事件驱动的Python网络框架，原来是为网络游戏开发的，现在被所有类型的网络软件使用。在Twisted中，需要实现事件处理程序，这很像在GUI工具包中做的那样。

使用：安装Twisted、zope。

第十五章 Python和万维网

‘屏幕抓取’，这里说的是使用工具把网页的内容下载下来。简单的屏幕抓取程序是这样子：使用urllib库下载url，然后使用正在表达式库re解析网页，得到关键数据。

Tidy库，用于修复不规范且随意的HTML的工具。需要下载Tidy的DLL封装版本mxTidy，或者下载Tidy的exe版本，然后通过exe调用得到解析后的正确html。

HTMLParse是一个封装了html解析的库。

CGI模块可以很方便的实现CGI。

mod_python无法安装使用，看起来已经是过时的产物了。把官网上下载到的mod_python.dll加入到httpd.conf的加载模块中，会导致Apache无法启动，怀疑必须使用.os文件才能加载。.os文件找不到，可能需要自己去编译产生。所以mod_python无法实验如何使用，估计python脚本代码不需要修改，只是用来加快后台的处理速度。

stackoverflow有人说，mod_python是被淘汰了：http://stackoverflow.com/questions/3225498/mod-python-for-python-2-7“Support for mod_python has been deprecated, and will be removed in Django 1.5. If you are configuring a new deployment, you are strongly encouraged to consider using mod_wsgi or any of the other supported servers.”更好的是使用wsgi。

之后的内容主要是以知识链接为主，没有编码内容，暂不细看。

第十六章 测试

讲解测试驱动开发在python上如何实践，没必要看。

第十七章 扩展Python

Python可以使用del，但删除的可能仅仅是它自己，而无法删除它所引用的对象。譬如：y = ['a']; x = y; del x; 这时候，y所指向的列表还是存在的，因为x还指向了该对象，可以理解为：引用计数不是0所以没有回收对象。

使用SWIG架起python跟C++的桥梁，非常方便。

第十八章 程序打包

Distutils是个不错的打包工具，可以把自己写的python库打包成安装包。py2exe是一个Python Distutils模块的扩展，能够将python脚本转换为windows下的exe，exe使用者无需安装python，也可以运行。一个简单的HelloWorld脚本使用py2exe工具之后，未压缩总共有5MB大小。python的工具使用起来非常简单，如没有定制化的要求，那也够用了。

第十九章 好玩的编程

讲述一些简单的设计思想：可配置、日志、自动化测试。

第二十章 项目1：即时标记

讲述如何使用python对字符串做处理，添加标记，譬如：纯文本转为HTML格式文本。

第二十一章 项目2：画幅好画

reportlab模块、PIL模块。

第二十二章 项目3：万能的XML

xml模块解析xml文本生成html文本。

第二十三章 项目4： 新闻聚合

使用nntplib、urllib模块获取新闻服务器、网页，并做解析输出为自定义的html网页。

第二十四章 项目5：虚拟茶话会

asyncore、asynchat模块。这两个模块是对socket模块的封装，可用于实现异步。

在局域网下做了测试，没有问题。如果要对外网开放，这需要有一个对外网的IP和端口。

书中的例子有设计的味道，server--session--room(loginroomlogoutroommainroom)，挺好的。

第二十五章 项目6：使用CGI进行远程编辑

注意python里用print返回的字符串不能随便删除换行，譬如在Content-type: text/html后面的换行就不能随便的删除掉它。

apache的配置、html的知识、python的知识，搞定。

第二十七章 项目8： 使用XML-RPC进行文件共享

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入门书籍，后面当作工具书籍来查看。要多写、多读python代码，才不会忘记语法。

《Python基础教程》读后感(三)：这本“基础教程”真的不怎么“基础” 这本书是我看完《python核心编程》，《python网络编程基础》后再看的。感觉本书虽然顶着“基础教程”这四个字，但内容却不算基础，不太适合新手，尤其是非计算机专业的新手看。关于单元测试、设计模式这些在真正生产环境才会注重的知识，很多入门向书籍都不会提到的，但是本书都详细描述了。本书后面章节的实例也经常用工厂模式等方式来把代码封装，这也是代码相对有点难懂的原因，但是真实生产环境就是应该这样写代码的。另外本书还提及不少计算机原理方面的知识，例如在测试章节用停机原理来说明无法编写出一个测试程序来测试另一个程序会不会无限循环，看到这里时我不禁感叹作者不愧是计算机的phd，计算机原理方面的知识果然深厚。总的来说，假如不是我在看本书之前已经对python有一定了解的话，本书部分高度抽象封装的代码，加上不怎么样的翻译，会看的很头痛，推荐对python有一定了解，或者有一定编程基础的朋友阅读。这本“基础教程”真的不怎么“基础”。

《Python基础教程》读后感(四)：杂谈Python入门和书

Update：关心新书推荐的，直接看文末。 学Python，我很久前就有这个念头了，Python入门恐怕才是最近的事情。同样，这本书也是两年前买的，最近才看完。 用了这么长时间才学会这么简洁有趣的一门语言实在是不可思议，无奈这个过程被各种事情打断。所以推荐初学者集中时间，快速入门。之后，写小程序看中级书，Python会越来越顺手。 在我看来入门书是非常重要，直接影响到学习效率和理解语言风格。一本入门书要薄，少量的内容就勾勒出这门语言的重要特征。还要介绍惯用法，潜移默化语言风格，这里称之为Pythonic。 先说说书，Python入门书知名的有这么几本。 《Learning Python》（Python学习手册），作者还有一本高级教程做为该书的延续，《Programming Python》。可惜的是，书写的太厚了，极不容易作为入门书来看。估计还没看出Python的轮廓，已经放弃了。 《Core Python Programming》（Python核心编程 2nd），我认为与本书不分上下，书写的不错，比这本略深略厚一些，我几年前最开始看的就是这本，可惜没看一点就学其他的事情去了。和本书相比，看完要花的时间要更多些，我是在入门后翻过一遍的。这书的三版拆成了两本书，也是一基础一高级，但反而不适合入门了。另外，这书的二版网上有中文的文字版PDF。 《Python Tutorial》，官方教程，简洁明快，很不错。对于有编程基础的人，看一个星期就可以写简单代码。作为简明教程合适，作为入门书，教育性不够。入门书需要给读者提一些小问题，来提高读书时的思维活跃度，否则很难记住必要的语法点。 《A Byte of Python》（简明Python教程），适合有编程经验的，想快速了解Python语法的人。 如果你希望看个几天并同时完成一个简单程序，这个手册还是不错的，我有几个同事就是用这个入门。英文版网上持续更新，中文版好像是很老的一个版本。 《Learn Python the hard way》，章节分割的有点多，不能短期看到Python轮廓概貌，适合时间多，有耐心的人。对于已经有一门语言基础的人来说，略繁琐不够流畅，不合我个人口味。 《Dive Into Python》，书是不错但根本不是入门书，适合有Python经验的人看。不知道多少年前，谁把它当入门书给推荐了，有点坑人。 《Python基础教程》，这么多书里，这本让我入门也是缘分。内容适度，一半是语法介绍，一半是小项目做演示。随便吐槽两点吧，第一，介绍yield语法时，那个八皇后解题真不算是好例子，应该选个更简单易懂的例子，当时我看了很久，一度怀疑自己的智商，因为之前例子都很简单，以为这个例子的理解难度也和之前差不多一致。第二，后面部分项目的顺序安排不是特别合理，没有做到由易到难，web编程那部分也有点落伍了。 语言的入门显然不是把书看完就可以。看完书后，正好有机会在工作中写了几个小程序，log文本分析，用echo方式测试丢包率，用Tkinter库写了个telnet界面。终于有入门的感觉了。 期间还做过部分Python challenge的题目，推荐一下，值得花些时间。

Pythonic在语法掌握后可以有意培养一下，Code Like a Pythonista这篇文章和其文末列出的引用文章，非常不错。 Python里Web框架众多，Web.py是蔚为大观的轻框架中著名一员，可以花几天时间看看，官网有中文教程。 至此，Python可以入门了。 Update: 最开始写本文的时候是2013年，那时候合我口味的，寥寥无几。短短几年，Python学习已经处于好时代，入门书籍中上乘之选已经很多。

《Python基础教程》读后感(五)：一天入门Python 苦逼少年虚度了无数岁月之后，面对毕业，终于要学点儿能快速出活的技术了。所以，Python来一发。

关于这本书，看了评论，清一色的喷翻译。就我实际读下来的感觉，部分语句确实比较生硬。想来，译者水平应该是有点问题的。读的过程中，有些章节有点儿不知所云，还是得靠google。不过，不知道有没有人认真看前言，从前言看，作者是大一下接触的Python，然后应该过不了多久就开始接触这本书的英文版，估计在大二上开始翻译，然后一年多，直到出版。由此可以判断，译者其实就是个热爱折腾的本科大学生而已，译者本就不属于什么牛人，翻译的问题其实也情有可原了。不过，嗯，翻译该喷还得喷。翻译确实不咋地。

至于这本书整体的内容，对初学者来说很棒了。就像我始终觉得，老谭的书对于什么基础的初学者用来入门来说其实没什么不好的，那些乱喷的多是半桶水，或者就是真无知在那跟风。至于书上的各种错误（还有位大哥太闲了对着书一处一处的找错误，最后出了本书），我的理解是首先那书肯定该更新了，再出一版。另外，为了能通俗的为初学者讲解某些概念，牺牲一些准确度其实是完全可以理解的。那些错误的危害其实远没有多数人说的那么夸张。真要学的人哪个会只看那一本书？也没有谁会因为书上代码例子和习题的错误而就此误了什么，网上随便搜下就有一堆的解释了。连变量名都不用换。所以，这本书虽然讲的内容很有限，都只是简单提到一下而已。但对于初学者写几行代码自己看看，输出个三角形，读写个文件什么的完全够用了。而且书上各个方面都提到了，自己要写点儿什么的时候就有个大致的方向，找相关的资料也容易了许多。

综上，这本书拿来入门还不错，内容也很全面，翻译方面还有所欠缺。遇到明显语句生硬的，该跳过就跳过，该google的google。

《Python基础教程》读后感(六)：真本书真的不怎么样 看了有同学看了这本书，豆瓣/亚马逊/京东上面评价都还不错，于是就在图书馆就在图书馆借了一本。本想用于用此书入门python。可是发现这本书，很难让我坚持看下去。理由如下：1，此书翻译水平，我确实不敢恭维，有些句子感觉很难理解，有时候，看中文版看不懂的地方，会查看一下英文版的电子书，竟然很容易就懂了，竟然英文原版比中文版还好懂，由此可见翻译质量；2， 本书内容安排不够合理，书中所用例子也有待考究，在看书的前半部分时，无数的‘请参见后面的章节’， 我就不能明白为什么不能利用已经学过的东西举一些通俗易懂的例子，而非要用到后面的知识；3，本书对于一些概念讲的过于肤浅，不够深入，有些知识点讲的不够清晰。4， 书中错别字过多。

总体来讲，我认为这部书不适合入门者学习，至少不能让初学者系统的学习python知识。以上为个人见解！

《Python基础教程》读后感(七)：关于学习Python的一点想法 之所以把留言放在这里，是因为我觉得这本书很可能是初学者拿起的第一本书。

第一次学习python那还是4年前的事情了，其中也经历也一些周折，

这期间也翻看过一些python的书，我就简单地对这些书说两句。

Hello,World 是一本给小孩子学编程的书，用的语言是Python。我买来看过一遍后，大爱，然后送给侄子学编程了。

How to think like a scientist 是当时导师让我翻译的一本教程，后来整合pudure的cs 190c做成讲义，这是本很好的入门书籍，也非常基础。

Core Python Programming 我边学Python边读完的，值得一读，同时我也读完了Beginning Python: From Novice to Professional，对入门来说，都是不错的。

可爱的Python我认为是你在看完python核心编程之后再看这本书比较适合，里面的主人公虽然叫小白，但是内容还是属于入门之上的。

Programming Python是本很不错的书，共上下两册，从各种具体的应用来介绍Python编程的各个方面，你可以挑有兴趣地看。

Dive Into Python 社区很推荐的一本书，我尝试了好几次，但无疾而终（懒...）。

Foundations of Python Network Programming 新版写得还是蛮有意思的，请不要看07版那本中译本，翻译得有些差强人意。

Python Algorithms 写得很有趣，我特意打印出来，虽然只是介绍了一些基础的算法，但是每章后面都有一个叫做If you are Curious...的小段，如果你喜欢刨根究底，那么它会引导你去看一些课外读物。

Python高级编程 我觉得作为高级读物，第一章居然讲安装啊，想看一些高级特性的使用却讲得不够细，我宁愿去看blog和docs。

再后来，我对nlp感兴趣，开始读宾大的Python自然语言处理和Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook，还做过一些笔记，写在我的博客上，不过后来烂尾了。

Python科学计算 是HYRY牛写的一本介绍使用python的科学计算库的书，我那会看的时候，只有电子版。当时导师要求我给那帮学生写几个project作业，我那会就是靠着这本书学会了matplotlib, NumPy, VPython, networkx等库，后来出书了也没买一本，太惭愧了...

Pytbon for UNIX and linux system administration 工作之后，写了一些linux下的cli，由于一些复杂的逻辑用shell实现不够方便，开始看这本书，许多cli工具都是用py写的，如常用的cluster，iostat。

Python cookbook 我会放在床头，当小技巧锦集，睡前看几个，我记得还有一个老外，每周都会分享一个module的心得，有电子书，还有翻译版，名字一下想不起来了。

再后来开始接触Openstack，纯python实现的iaas软件，参加社区，开始接触一些牛人的代码，看过Deploying OpenStack和Openstack cookbook，不过这两本都是讲应用的，和python没什么关系。

大概就这些，如果还有漏网之鱼，下回来补。后来python书籍越来越多了，随手也翻看过几本，麻木了...其实我觉得看技术书是为了解决问题，等你有需要了就知道应该看哪本书了，并且我建议诸位应该养成只阅读英文文档的习惯。

年初开始学习Ruby，因为手头的工作天天和ruby打交道，Python用的少了，蛮怀念以前学生时代可以抱着python书读上一天的日子。

最后，请尊重一下那些翻译的童靴吧，翻译真的是一件吃力不讨好的工作。

《Python基础教程》读后感(八)：中文python书里为数不多的给真正的初学者写的书 在python2和3交替的时代学python是个很麻烦的事情。因为版本的变化还是挺大的，语法和特性，以及标准库都有较多的改变。因此，很难找本合适的教材，替不喜欢读英文的新手找中文版教材就更难了。Learning Python确实也不错，但最新版的中文版貌似被搞得很囧。其他的入门书籍，说实话，并不完全算得上入门书籍，比如Dive Into Python 3。DIP3其实更适合有经验的programer，因为DIP3中的例子往往带有很多的特性，但介绍的时候，只突出讲解的特性，因此DIP3中的例子在难度上不能说是循序渐进的。但对于从来没有写过代码的新手来说，DIP3中的第一个例子估计就足以让新手放弃学习python的念头了。在简单看完几个python的教程和入门书籍以后，我发现真正把python的语法和特性讲透了的，基本没有。官方的Tutorial是个不错的速成教程，Guido自己写得，但太短，很多东西都没有展开。Learn Python The Hard Way没有中文版。所以这本真的是为数不多的选择。

当然这本书的缺点是不少，印刷和翻译就不提了，都被人喷出翔来了，我也不好意思再去责难出版社和译者，毕竟翻译时间紧、报酬少，质量不高也容易理解，不过这本书都出版2年了，还是建议译者和出版社都做一下进一步的校对和润色工作。

谈谈内容，整本书的结构安排还是比较明显的。先是基础知识和python的基本数据类型和语言特性介绍，然后是面向对象的编程。之后介绍python的标准库以及相关主题的编程（比如数据库、文件IO、GUI、网络编程），最后是以10个项目来总结对前面知识的综合运用。应该说这个内容编排和传统的编程入门书籍没有太大区别，除了最后的10个练习项目是特色。除此以外，这本书对于基础知识的讲解还是比较到位的，说比较到位，自然是还有缺陷，而且缺陷不小，后面会详谈。但无论如何，新手看完前面，基本能够做点简单的事情，对编程应该有起码的概念了。如果能耐心的敲完书中的示例，并且认真的学习python的标准库的话，初学者应该能够很快的写出一些简单的小工具。如果能够对书中第19章的内容进行深入学习，并认真额完成10个项目的话，基本上可以说半只脚进了软件开发的门。不过如果你以为这样就算学会python了，抱歉，事情没那么简单。

所以这里要好好的谈几点书中的缺陷。时间仓促，我读得很快，所以也只挑我觉得不爽的地方。

1.基础知识中居然没有单独一章讲解python的函数。要知道python的函数还是有不少的特性的。比如python对闭包和lambda表达式的支持。比如装饰器语法等特性。这些都是python中非常重要的特性。尤其是装饰器语法，在软件开发实践中是很有用的。而且我也发现一个特点，大多数python入门书籍很少提及python的装饰器语法，不知为什么。

2.对于python的特殊方法和属性的探讨不够详尽。尽管作者对几个重要的特殊方法和属性做了讲解（第9章），但还是有不少漏网之鱼的。比如作者在书中提到过__call__函数。这个东西也是很好玩的一个函数，在定义类的时候实现这个方法，可以使类实例具有函数一样的特性。可惜作者没有多讲。而且这个函数和python的装饰器语法联系在一起可以弄出很有意思的代码。

3.网络编程缺乏对WSGI标准的介绍。这是个大bug。没想到整个网络编程居然还在讲mod_python这种老玩意。要知道WSGI之于python就如同Servlet API之于Java。如此重要的标准在2003年的PEP333中就提出了，这本书的英文版出版于2008年，不知道为何5年以后作者居然还在讲解非标准的东西。而且python主流的web框架如Django、Tornado等都支持这个标准，所以书中对此完全不提，不得不说是一个很大的缺陷。这与书的副标题from novice to professionnal完全不符。

总的说来，这本书不算好，但也不算差。而python的中文书一直都不是太多，而且更新的速度一直都不太快，这都跟国内的环境有关。目前学习python最好的，还是看python的英文文档，国外的好的英文书籍，以及一些比较重要的项目的源代码，比如Tornado、gevent等，以及基于这些优秀的项目的一些开源应用代码。所以，有志学习python的同学，还是要努力看英文。

《Python基础教程》读后感(九)：Python基础教程 读书笔记(豆友：python培训撰写) Python基础教程 第1页 http://book.douban.com/annotation/28589400/

Python基础教程 第2页 http://book.douban.com/annotation/28589439/

Python基础教程 第3页 http://book.douban.com/annotation/28589481/

Python基础教程 第4页 http://book.douban.com/annotation/28589514/

Python基础教程 第5页 http://book.douban.com/annotation/28589656/

Python基础教程 第6页 http://book.douban.com/annotation/28589673/

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Python基础教程 第8页 http://book.douban.com/annotation/28589795/

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Python基础教程 第19页 http://book.douban.com/annotation/28590910/

Python基础教程 第20页 http://book.douban.com/annotation/28590943/

《Python基础教程》读后感(十)：比较适合初学者但翻译不是很好 有些地方翻译有严重的错误，譬如异常一章最后应该是表达要去习惯使用 try/except，而不是“if/else”。没有怎么讲集合 set 的相关应用，其他的部分还不错（前 10 章还过得去）。类讲得很一般。另外还有些问题见： https://book.douban.com/review/5604726/#comments

不过介绍了一些 Pythonic 的写法，对阅读他人的代码和写好 Python 有一些帮助。关于字符串和异常的一些细节讲得不错。