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translations/zh/README.md

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+# Python 编程思维第三版
+
+> 来源：[`allendowney.github.io/ThinkPython/`](https://allendowney.github.io/ThinkPython/)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)

translations/zh/SUMMARY.md

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++   [Python 编程思维第三版](README.md)
++   [Think Python](tnkpy3e_01.md)
++   [前言](tnkpy3e_02.md)
++   [1\. 编程作为一种思维方式](tnkpy3e_03.md)
++   [2\. 变量与语句](tnkpy3e_04.md)
++   [3. 函数](tnkpy3e_05.md)
++   [4\. 函数与接口](tnkpy3e_06.md)
++   [5. 条件语句与递归](tnkpy3e_07.md)
++   [6. 返回值](tnkpy3e_08.md)
++   [7\. 迭代与搜索](tnkpy3e_09.md)
++   [8\. 字符串和正则表达式](tnkpy3e_10.md)
++   [9\. 列表](tnkpy3e_11.md)
++   [10\. 字典](tnkpy3e_12.md)
++   [11\. 元组](tnkpy3e_13.md)
++   [12\. 文本分析与生成](tnkpy3e_14.md)
++   [13\. 文件与数据库](tnkpy3e_15.md)
++   [14\. 类和函数](tnkpy3e_16.md)
++   [15\. 类与方法](tnkpy3e_17.md)
++   [16\. 类和对象](tnkpy3e_18.md)
++   [17. 继承](tnkpy3e_19.md)
++   [18\. Python 附加功能](tnkpy3e_20.md)
++   [19. 最后的思考](tnkpy3e_21.md)
++   [空白笔记本](tnkpy3e_22.md)

translations/zh/tnkpy3e_01.md

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+# Think Python
+
+> 原文：[`allendowney.github.io/ThinkPython/`](https://allendowney.github.io/ThinkPython/)
+
+*Think Python* 是一本为没有编程经验的人（或者曾经尝试过但觉得困难的人）介绍 Python 的书。你可以在 [Bookshop.org](https://bookshop.org/a/98697/9781098155438) 和 [Amazon](https://www.amazon.com/_/dp/1098155432?smid=ATVPDKIKX0DER&_encoding=UTF8&tag=oreilly20-20&_encoding=UTF8&tag=greenteapre01-20&linkCode=ur2&linkId=e2a529f94920295d27ec8a06e757dc7c&camp=1789&creative=9325) 购买第三版的纸质书和电子书。
+
+![`raw.githubusercontent.com/AllenDowney/ThinkPython/v3/think_python_3e.jpg`](https://raw.githubusercontent.com/AllenDowney/ThinkPython/v3/think_python_3e.jpg)
+
+[这是本书在 Green Tea Press 的主页](https://greenteapress.com/wp/think-python-3rd-edition/)。
+
+第三版的主要变化有：
+
++   本书现在完全使用 Jupyter 笔记本格式，你可以在同一个地方阅读文本、运行代码并完成练习。通过下面的链接，你可以在 Colab 上运行这些笔记本，所以你无需安装任何东西即可开始。
+
++   这本书的内容经过了大量修订，部分章节顺序有所调整。现在有更多的练习，我认为许多练习都更好。
+
++   每一章的结尾都有一些建议，推荐使用像 ChatGPT 和 Colab AI 这样的工具来深入学习并帮助完成练习。
+
+## 这些笔记本
+
+**第一章：将编程作为一种思维方式**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第一章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap01.ipynb)
+
+**第二章：变量与语句**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第二章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap02.ipynb)
+
+**第三章：函数**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第三章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap03.ipynb)
+
+**第四章：函数与接口**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第四章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap04.ipynb)
+
+**第五章：条件语句与递归**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第五章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap05.ipynb)
+
+**第六章：返回值**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第六章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap06.ipynb)
+
+**第七章：迭代与搜索**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第七章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap07.ipynb)
+
+**第八章：字符串与正则表达式**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第八章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap08.ipynb)
+
+**第九章：列表**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第九章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap09.ipynb)
+
+**第十章：字典**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第十章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap10.ipynb)
+
+**第十一章：元组**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第十一章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap11.ipynb)
+
+**第十二章：文本分析与生成**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第十二章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap12.ipynb)
+
+**第十三章：文件与数据库**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第十三章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap13.ipynb)
+
+**第十四章：类与函数**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第十四章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap14.ipynb)
+
+**第十五章：类与方法**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第十五章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap15.ipynb)
+
+**第十六章：类与对象**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第十六章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap16.ipynb)
+
+**第十七章：继承**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第十七章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap17.ipynb)
+
+**第十八章：Python 扩展**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第十八章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap18.ipynb)
+
+**第十九章：总结思考**
+
++   [点击这里在 Colab 上运行第十九章](https://colab.research.google.com/github/AllenDowney/ThinkPython/blob/v3/chapters/chap19.ipynb)
+
+## 教师资源
+
+如果你正在使用这本书进行教学，以下是一些你可能会觉得有用的资源。
+
++   你可以从[这个 GitHub 仓库](https://github.com/AllenDowney/ThinkPythonSolutions/tree/v3/soln)下载包含解答的笔记本。
+
++   每章的测验和整本书的总结性测验可以根据要求提供。
+
++   *使用 Jupyter 进行教学与学习* 是一本在线书籍，提供了在课堂上有效使用 Jupyter 的建议。你可以在[这里阅读这本书](https://jupyter4edu.github.io/jupyter-edu-book)。
+
++   在课堂上使用笔记本的最佳方式之一是现场编程，教师编写代码，学生在自己的笔记本中跟随。要了解现场编程——以及关于教学编程的其他很多宝贵建议——我推荐由 The Carpentries 提供的教师培训，[你可以在这里阅读](https://carpentries.github.io/instructor-training)。
+
++   对于每一章，我创建了一个包含原文的“空白”笔记本，但大部分代码已被删除。这些笔记本对于进行跟随练习非常有用，学习者可以在其中填写空白。[空白笔记本的链接在这里](https://allendowney.github.io/ThinkPython/blank.html)。

translations/zh/tnkpy3e_02.md

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+# 前言
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+> 原文：[`allendowney.github.io/ThinkPython/chap00.html`](https://allendowney.github.io/ThinkPython/chap00.html)
+
+## 这本书适合谁？
+
+如果你想学习编程，你来对地方了。Python 是初学者最好的编程语言之一，它也是目前最具需求的技能之一。
+
+你也来得正是时候，因为现在学习编程可能比以往任何时候都要容易。借助像 ChatGPT 这样的虚拟助手，你不必孤单学习。在本书中，我将建议你如何使用这些工具加速学习。
+
+本书主要面向从未编程过的人和那些有其他编程语言经验的人。如果你已经有了丰富的 Python 经验，可能会觉得前几章的进度太慢。
+
+学习编程的一个挑战是你必须学习*两*种语言：一种是编程语言本身，另一种是我们用来讨论程序的词汇。如果你只学习编程语言，当你需要解释错误信息、阅读文档、与他人交流或者使用虚拟助手时，你很可能会遇到问题。如果你已经做了一些编程，但没有学会这第二种语言，希望你能从本书中受益。
+
+## 本书目标
+
+在写这本书时，我尽力小心处理词汇。当一个术语首次出现时，我会对其进行定义。在每一章的末尾，还有一个术语表，回顾了本章中出现的术语。
+
+我还尽量简明扼要。读书所需的思维努力越少，你就越能集中精力编程。
+
+但是，你不能仅仅通过读书来学习编程——你必须实践。因此，本书在每一章的末尾都包括了练习，帮助你巩固所学内容。
+
+如果你认真阅读并坚持完成练习，你会取得进展。但我要提醒你——学习编程并不容易，即使对于经验丰富的程序员来说，它也可能是令人沮丧的。随着学习的深入，我会建议一些策略，帮助你编写正确的程序并修复错误的程序。
+
+## 导读
+
+本书的每一章都是建立在前一章的基础上的，因此你应该按顺序阅读，并在继续之前花时间完成练习。
+
+前六章介绍了基本的元素，如算术、条件语句和循环。它们还介绍了编程中最重要的概念——函数，以及使用函数的一种强大方法——递归。
+
+第七章和第八章介绍了字符串——它们可以表示字母、单词和句子——以及与之相关的算法。
+
+第 9 到第十二章介绍了 Python 的核心数据结构——列表、字典和元组——这些是编写高效程序的强大工具。第十二章介绍了分析文本和随机生成新文本的算法。像这样的算法是大型语言模型（LLM）的核心，因此本章将让你了解像 ChatGPT 这样的工具是如何工作的。
+
+第十三章讲解了如何将数据存储到长期存储中——文件和数据库。作为练习，你可以编写一个程序，搜索文件系统并查找重复文件。
+
+第 14 到第十七章介绍了面向对象编程（OOP），这是一种组织程序和它们处理的数据的方式。许多 Python 库是以面向对象的风格编写的，因此这些章节将帮助你理解它们的设计——并定义你自己的对象。
+
+本书的目标不是覆盖整个 Python 语言。而是专注于语言的一个子集，这个子集能够以最少的概念提供最大的能力。尽管如此，Python 仍然有许多功能，可以帮助你高效地解决常见问题。第十八章介绍了其中的一些功能。
+
+最后，第十九章分享了我离别时的想法，并给出了继续编程旅程的建议。
+
+## 第三版有什么新内容？
+
+本版中最大的变化是由两项新技术推动的——Jupyter 笔记本和虚拟助手。
+
+本书的每一章都是一个 Jupyter 笔记本，它是一个包含普通文本和代码的文档。对我而言，这使得编写代码、测试代码并保持与文本一致变得更加容易。对你而言，这意味着你可以在一个地方运行代码、修改代码并完成练习。使用笔记本的说明在第一章中。
+
+另一个大变化是，我增加了有关如何使用像 ChatGPT 这样的虚拟助手的建议，并利用它们加速学习。当本书的上一版在 2016 年出版时，这些工具的前身远不如现在有用，而且大多数人对此一无所知。如今，它们已成为软件工程的标准工具，我认为它们将成为学习编程——以及学习其他许多内容——的变革性工具。
+
+书中的其他变化源于我对第二版的遗憾。
+
+第一个遗憾是我没有强调软件测试。这在 2016 年时就已经是一个遗憾的遗漏，但随着虚拟助手的出现，自动化测试变得更加重要。因此，这一版介绍了 Python 最广泛使用的测试工具——`doctest` 和 `unittest`，并包含了几个练习，你可以在其中练习使用这些工具。
+
+我的另一个遗憾是第二版的练习不够均衡——有些比其他的更有趣，而有些则过于难。转向 Jupyter 笔记本帮助我开发并测试了一个更具吸引力和更有效的练习顺序。
+
+在这次修订中，主题的顺序几乎没有变化，但我重新安排了一些章节，并将两个较短的章节合并为一个。此外，我扩展了字符串的内容，加入了正则表达式。
+
+有些章节使用了海龟图形。在之前的版本中，我使用了 Python 的` turtle`模块，但遗憾的是它在 Jupyter 笔记本中无法工作。所以我用一个新的海龟模块替换了它，应该更易于使用。
+
+最后，我重写了大量的文本，澄清了需要澄清的地方，并删减了那些我可以更简洁表达的部分。
+
+我对这个新版本感到非常自豪——希望你会喜欢！
+
+## 入门指南
+
+对于大多数编程语言，包括 Python，你可以使用许多工具来编写和运行程序。这些工具被称为集成开发环境（IDEs）。一般来说，IDE 有两种类型：
+
++   一些 IDE 与包含代码的文件一起工作，因此它们提供了编辑和运行这些文件的工具。
+
++   其他 IDE 主要与笔记本一起使用，笔记本是包含文本和代码的文档。
+
+对于初学者，我推荐从像 Jupyter 这样的笔记本开发环境开始。
+
+本书的笔记本可以从[`allendowney.github.io/ThinkPython`](https://allendowney.github.io/ThinkPython)上的在线仓库获得。
+
+有两种使用方式：
+
++   你可以下载笔记本并在自己的计算机上运行。在这种情况下，你需要安装 Python 和 Jupyter，这并不难，但如果你想学习 Python，花费大量时间安装软件可能会让人感到沮丧。
+
++   另一种选择是通过 Colab 运行笔记本，Colab 是一个在网页浏览器中运行的 Jupyter 环境，因此你无需安装任何东西。Colab 由 Google 运营，且免费使用。
+
+如果你刚开始学习，我强烈建议你从 Colab 开始。
+
+## 教师资源
+
+如果你是用本书进行教学，以下是一些你可能会觉得有用的资源。
+
++   你可以在[`allendowney.github.io/ThinkPython`](https://allendowney.github.io/ThinkPython)找到带有习题解答的笔记本，并附有以下额外资源的链接。
+
++   每章的测验和整本书的总结性测验可以根据请求提供。
+
++   *Jupyter 的教学与学习*是一本在线书籍，提供了在课堂上有效使用 Jupyter 的建议。你可以在[`jupyter4edu.github.io/jupyter-edu-book`](https://jupyter4edu.github.io/jupyter-edu-book)阅读这本书。
+
++   使用笔记本的最佳方式之一是现场编码，教师编写代码，学生在自己的笔记本中跟随。要了解现场编码并获取关于编程教学的其他建议，我推荐 The Carpentries 提供的讲师培训，网址是[`carpentries.github.io/instructor-training`](https://carpentries.github.io/instructor-training)
+
+## 致谢
+
+非常感谢 Jeff Elkner，他将我的 Java 书籍翻译成 Python，从而启动了这个项目，并让我接触到了最终成为我最喜爱的语言。同时感谢 Chris Meyers，他为 *如何像计算机科学家一样思考* 贡献了几个章节。
+
+感谢自由软件基金会开发的 GNU 自由文档许可证，使我能够与 Jeff 和 Chris 合作，也感谢创用 CC 为我目前使用的许可证提供支持。
+
+感谢 Python 语言的开发者和维护者，以及我使用的库，包括 Turtle 图形模块；感谢我开发本书时使用的工具，包括 Jupyter 和 JupyterBook；还要感谢我使用的服务，包括 ChatGPT、Copilot、Colab 和 GitHub。
+
+感谢 Lulu 的编辑，他们参与了 *如何像计算机科学家一样思考* 的编辑工作，感谢 O'Reilly Media 的编辑，他们参与了 *Think Python* 的编辑工作。
+
+特别感谢第二版的技术审阅者 Melissa Lewis 和 Luciano Ramalho，以及第三版的 Sam Lau 和 Luciano Ramalho（再次感谢！）。我还特别感谢 Luciano 开发了我在多个章节中使用的 Turtle 图形模块，名为 `jupyturtle`。
+
+感谢所有曾与本书早期版本合作的学生，以及所有提交了修正和建议的贡献者。在过去的几年里，超过 100 位眼光敏锐、思考周到的读者提供了建议和修正。他们的贡献和对本项目的热情给予了我极大的帮助。
+
+如果你有任何建议或修正，请发送电子邮件至 `feedback@thinkpython.com`。如果你能至少提供出现错误的句子的一部分，这将帮助我更容易地找到问题。页面和章节号也可以，但不如句子直接有用。谢谢！
+
+[Think Python: 第 3 版](https://allendowney.github.io/ThinkPython/index.html)
+
+版权所有 2024 [Allen B. Downey](https://allendowney.com)
+
+代码许可：[MIT 许可证](https://mit-license.org/)
+
+文本许可：[创用 CC 姓名标示-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际版](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)