书籍摘要

一、内容概览

本书是“Python 零基础三册进阶”中的第二部，承接第一册的语法基础，聚焦数据结构、文件操作与模块化编程三大核心主题。全书以“先讲原理、再给实例、最后落地项目”的节奏，帮助读者把零散知识点串成可维护的小工具。

二、章节提炼

Part A 内置数据结构深潜

1. 列表高阶技巧

   • 切片、排序、二分搜索、列表推导式（含多层嵌套与条件组合）
   • 实战：购物车增量更新、库存去重

2. 元组与“不可变”思维

   • 元组拆包、命名元组、嵌套结构、作为 Dict 键
   • 实战：GPS 坐标集合、RGB 色值表、函数多返回值

3. 字典与映射

   • 新增/修改/删除、setdefault、update、三种视图（keys/values/items）
   • 嵌套 Dict 的增删改查、defaultdict 简化层级
   • 实战：用户配置、商品目录、词频统计

4. 三器对比与选型

   • 一张表总结“何时用列表/元组/字典”
   • 时间复杂度、内存占用、语义场景对照

Part B 文件与外部数据

1. 文件读写范式

   • with open 上下文管理、异常链处理
   • 文本三种读取策略：read / readline / readlines
   • 二进制与文本差异、图片复制、压缩包 zipfile

2. 目录操作

   • os / pathlib 创建、遍历、重命名、删除
   • os.walk 递归统计大小、按扩展名筛选

3. CSV 一站式方案

   • csv.reader/writer 自定义分隔符、引用符
   • DictReader/DictWriter 列名映射、大文件迭代、编码容错
   • 实战：电商订单导出、日志聚合

4. JSON 序列化

   • dump/dumps vs load/loads
   • 配置文件的“读-改-写”闭环、Web API 数据交换
   • 常见异常：JSONDecodeError / FileNotFoundError 捕获

5. Excel 自动化

   • pandas.read_excel/to_excel 快速整表读写
   • openpyxl 精修单元格、样式、多工作簿合并
   • 实战：销售月报自动生成、多 Sheet 拆分

Part C 模块化与包管理

1. 模块与包

   • import 搜索路径、__init__.py 作用
   • 相对导入、* 控制、 if __name__ == "__main__" 守护

2. 第三方库安装

   • pip 常用命令、虚拟环境、requirements.txt 锁定依赖
   • 国内镜像加速、离线 wheel 安装

3. 热门库初探

   • NumPy 数组 vs 列表速度对比
   • Pandas 一维/二维数据结构预览
   • Requests 获取网络 CSV/JSON 并落盘

4. 自建与发布

   • 最小模块骨架、README、setup.cfg
   • 本地安装 pip install -e .、上传 TestPyPI 流程

三、写作特色

• “小步快跑”案例：每节 5~10 行代码即可运行，拒绝“一次性 dump 大段脚本”
• 错误先行：先展示 ValueError / KeyError / FileNotFoundError，再给出防御式代码
• 性能提示：列表 vs 元组内存占用、CSV 逐行读取、二进制分块拷贝
• 思维导图：用表格或脑图对比“列表-元组-字典”“write-vs-append”等易混淆点
• 跨平台注意：路径拼接用 os.path.join，Excel 最大行列数差异，换行符 \n vs \r\n

四、适读人群

• 已完成第一册或具备 Python 基础语法、能写 for/while 的初学者
• 需要用 Python 处理“表格+配置文件+小工具”的职场人
• 计划后续学习爬虫、数据分析、自动化运维，需要先把“数据怎么存、怎么读”打通的学习者

五、学习收获

读完本书，你将能够：

1. 根据场景快速选型“列表/元组/字典”，写出更短、更快、更可读的代码
2. 用 with 安全读写文本、二进制、CSV、JSON、Excel，不再担心“文件没关”或“编码炸掉”
3. 把重复性手工表格操作变成一键脚本，为后续 Pandas、OpenPyXL、NumPy 进阶打下扎实底座
4. 独立拆分项目为模块，学会虚拟环境与依赖管理，迈出“工程化”第一步

六、结语

《Python for Beginners: Mastering the Basics of Python Part 2》不是“语法大全”，而是一本**“把 Python 当成瑞士军刀”**的实战手册：
先让你“手中有刀”——熟悉数据结构；
再教你“刀能开罐”——读写各类文件；
最后示范“刀可换头”——模块化解耦。
跟着作者节奏敲完代码，你会惊喜地发现：
曾经让人头大的“表格整理、配置读取、批量改名”，
如今只需几行 Python 就能搞定。