Ocena:
Książka otrzymała zarówno pozytywne, jak i negatywne recenzje. Wielu czytelników docenia jej dokładne wyjaśnienia i podejście do nauczania pojęć programistycznych przy użyciu Pythona. Niektórzy recenzenci krytykują jednak jej przestarzałą zawartość, styl kodowania i problemy z wydaniami międzynarodowymi.
Zalety:Płynne wyjaśnienia i wiele interesujących przykładów, doskonałe do nauki informatyki za pomocą Pythona, odpowiednie dla początkujących zainteresowanych podejściem algorytmicznym, wysoka jakość edukacyjna, jasny i przemyślany tekst oraz strona internetowa z dodatkowymi zasobami i ćwiczeniami.
Wady:Przestarzała treść odnosząca się do Pythona 2 zamiast obecnego Pythona 3, styl kodowania uważany za „niepythonowski”, problemy z nieautoryzowaną sprzedażą międzynarodową oraz przypadki złego stanu otrzymanych używanych książek.
(na podstawie 20 opinii czytelników)
Introduction to Programming in Python - An Interdisciplinary Approach
Obecnie każdy, kto zajmuje się naukami ścisłymi lub technicznymi, potrzebuje umiejętności programowania. Python jest idealnym pierwszym językiem programowania, a "Wprowadzenie do programowania w Pythonie" jest najlepszym przewodnikiem do jego nauki.
Robert Sedgewick, Kevin Wayne i Robert Dondero z Uniwersytetu Princeton stworzyli przystępne, interdyscyplinarne wprowadzenie do programowania w Pythonie, które kładzie nacisk na ważne i angażujące aplikacje, a nie problemy-zabawki. Autorzy dostarczają studentom narzędzi potrzebnych do nauczenia się, że programowanie jest naturalnym, satysfakcjonującym i kreatywnym doświadczeniem. Ten oparty na przykładach przewodnik koncentruje się na najbardziej przydatnych funkcjach Pythona i ożywia programowanie dla każdego studenta nauk ścisłych, inżynierii i informatyki.
Podstawowe elementy programowania: zmienne, instrukcje przypisania, wbudowane typy danych, instrukcje warunkowe, pętle, tablice i wejścia/wyjścia, w tym grafika i dźwięk Funkcje, moduły i biblioteki: organizowanie programów w komponenty, które można niezależnie debugować, utrzymywać i ponownie wykorzystywać Programowanie obiektowe i abstrakcja danych: obiekty, modułowość, hermetyzacja i inne Algorytmy i struktury danych: algorytmy sortowania/wyszukiwania, stosy, kolejki i tablice symboli Przykłady z matematyki stosowanej, fizyki, chemii, biologii i informatyki, wszystkie kompatybilne z Pythonem 2 i 3 Opierając się na swoim bogatym doświadczeniu w klasie, autorzy zapewniają pytania i odpowiedzi, ćwiczenia i możliwości kreatywnej praktyki. Obszerna ilość informacji uzupełniających jest dostępna na stronie introcs.
cs. princeton.edu/python.
Wraz z kodem źródłowym, bibliotekami I/O, rozwiązaniami wybranych ćwiczeń i wieloma innymi informacjami, ta towarzysząca strona internetowa umożliwia ludziom korzystanie z własnych komputerów do nauczania i uczenia się materiału".
