Python程式學習進階：50款創意遊戲掌握必備的Python技巧，零基礎也可以輕鬆上手程式設計基本語法與原理概念！ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： Adrienne B. Tacke

圖書標籤:

• Python
• 遊戲開發
• 編程入門
• 零基礎
• 進階
• 創意遊戲
• Python技巧
• 程式設計
• 學習
• 教程

　　◆ Amazon兒童程式設計類銷售第一名
　　◆ Amazon讀者與Goodreads書評網站4.5顆星好評推薦
　　◆ 戴誌洋（資深黑客、PTT水球發明人），專序推薦
　　◆ 鬍崇偉（颱灣Python年會前任總召），專業審訂
　　◆ 吳鬱芬、洪旭亮、賴以威、賴嶽林、魏瑋誌（澤爸）、蘇文鈺，好玩推薦

　　人人Coding的時代已經來臨，「自學程式」浪潮襲來，而學習Python是步入程式設計領域的絕佳途徑，也是人工智慧（AI）時代必學的基礎工具！

　　學習寫程式就像運動或演奏樂器，沒有什麼特彆的──你隻需要付諸行動！但是，關於Python語言的學習書籍大多乏味無趣，讀起來像傳統教科書沒什麼兩樣，無法引起太大的學習興趣。透過本書，將確保你的學習過程輕鬆且富趣味。

　　★ 好玩有趣的Python語言入門書
　　本書旨在讓你以好玩又簡單的方式，從程式碼的基礎架構開始，無負擔地學習全球當今最熱門的Python語言，並打造齣50個屬於你的創意遊戲！在編寫本書50種遊戲的同時，你將學習到程式設計技能，有效強化邏輯思考力與創意思維。

　　完全沒有程式設計基礎的讀者也可以！作者以直白、幽默的敘述；清楚、簡單的指示，引領你認識程式設計的基礎概念，隨著基礎逐漸纍積，再帶入Python語言的特色和功能，學習必備的基礎函數、編寫程式區塊及使用海龜繪圖創作齣各種遊戲程式。

　　★ 培養108年新課綱資訊科技的「運算思維」能力
　　全體高中生最新必修「程式設計」，此舉主要是著眼於培養學生利用運算思維與資訊科技解決問題之能力。
　　透由本書，你將學會Python語言必備的基礎函數與模組，並利用習得的知識設計齣指定的遊戲。在過程中，以程式碼推理、解決問題，將強化「運算思維」能力，培養新課綱必備的邏輯思考、係統化思考等運算思維，並激發學生深入探索科技知識、增進對科技之興趣，發展未來生涯所需之科技專業知能。

　　★ 本書能夠帶來什麼幫助？
　　◎ 學習最基本也最重要的程式設計基礎概念。
　　◎ 透過有趣的範例學習Python語言的基礎函數和模組。
　　◎ 實作練習難度分為基礎與進階，鼓勵你多方嘗試與挑戰。
　　◎ 建立50種可以實際與朋友玩的遊戲。
　　◎ 培養108年新課綱資訊科技課程的運算思維素養。

本書特色

　　【特色1】遊戲式學習Game-based Learning
　　藉由投入50個創新的遊戲專題，熟悉程式設計觀念與技巧。

　　【特色2】創意專題Creative Projects
　　藉由獨創性的遊戲專題，培養邏輯思考力與創意思維。

　　【特色3】輕易上手的指示Easy-to-follow Guidance
　　以簡單且清晰的解說方式，帶你逐步熟悉Python程式語言。

專序推薦

　　戴誌洋｜資深黑客、PTT水球發明人

好玩推薦

　　吳鬱芬｜ACTC亞洲兒童程式教育協會祕書長
　　洪旭亮｜教育噗浪客共同創辦人
　　賴以威｜颱師大電機係助理教授數感實驗室
　　賴嶽林｜橘子蘋果兒童程式學苑創辦人、董事長
　　魏瑋誌（澤爸）｜親職教育講師
　　蘇文鈺｜成大資工係教授、PTWA發起人
　　（依姓氏筆畫排序）

各界好評

　　「非相關科係畢業的我，也是以自學方式學習Swift，在初學Swift時，我深刻體會，有一本架構詳細、內容係統化、活潑有趣且具挑戰性習題的書，可以很快引導讀者進入自己與電腦的對話，並設計齣自己的程式，對於程式學習有很大的幫助。自學程式非難事，隻要有適當的工具。誠摯推薦您這套書籍，做為踏入程式領域的第一步。」──吳鬱芬／ACTC亞洲兒童程式教育協會祕書長

　　【美國亞馬遜讀者5顆星好評】
　　「書中的指示明確，可以非常輕易地操作，豐富的插畫也讓本書更生動。」
　　「一本優秀的Python入門書籍。」
　　「提供有趣且簡單的方法讓我們一頭栽入Python的世界。」
　　「我在學校的程式設計社團中使用這本書教學，孩子們都超愛！」
　　「本書不僅適閤孩子閱讀，即使成年人眼睛也會為之一亮。」


 

精通數據科學與機器學習的實戰指南 深度挖掘數據的潛力，構建下一代智能應用 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動創新的核心資産。本書旨在為渴望在數據科學和機器學習領域建立堅實基礎，並將其應用於實際問題的讀者提供一條清晰、深入的學習路徑。我們不會停留於基礎語法的羅列，而是聚焦於如何利用先進的工具和算法，從海量數據中提取有價值的洞察，並構建齣具有實際預測和決策能力的智能係統。 本書覆蓋瞭數據科學與機器學習流程的完整生命周期，從數據采集、預處理，到模型選擇、訓練、評估，最終到部署和監控。我們假定讀者已具備一定的編程基礎（但不限於特定的語言），並希望快速掌握專業領域的核心技術棧。 第一部分：數據科學基礎與高效數據處理 本部分將帶領讀者深入理解現代數據科學工作的基石——高效的數據處理與探索性分析（EDA）。我們將重點關注如何駕馭行業標準庫，實現數據的快速清洗與轉換。 1. 現代數據棧解析與環境搭建： 我們首先會詳細介紹Python生態係統中，處理大規模數據集的關鍵工具鏈，包括高性能數組計算庫NumPy的底層機製，以及靈活高效的數據結構Pandas的內部工作原理。重點講解Series和DataFrame的矢量化操作如何顯著提升計算效率，並探討內存管理和大數據集加載策略。 2. 精準的數據清洗與特徵工程： 真實世界的數據充滿瞭噪聲、缺失值和異常點。本章將係統講解處理這些問題的專業技術： 缺失值處理策略： 不僅僅是簡單的均值或中位數填充，我們將深入探討基於模型預測的插補方法（如MICE）以及如何評估不同插補方法對下遊模型性能的影響。 異常值檢測與處理： 介紹基於統計學（如Z分數、IQR）和基於隔離森林（Isolation Forest）等機器學習方法的異常值識彆，並討論如何權衡移除異常值與數據保留的利弊。 特徵工程的藝術與科學： 深入剖析特徵構造的核心技巧。這包括時間序列特徵的提取（如滯後特徵、滾動窗口統計量）、文本數據的特徵化（如TF-IDF的高級應用、詞嵌入的初步概念），以及如何利用領域知識創造齣具有高區分度的特徵。 3. 探索性數據分析（EDA）的深度洞察： EDA是連接原始數據與模型構建的橋梁。我們將超越基礎的直方圖和散點圖，轉嚮更具洞察力的可視化技術： 多變量關係分析： 掌握如何使用Pair Plots、熱力圖（Heatmaps）有效地展示特徵間的相關性矩陣，並利用Facet Grids等工具對不同子群體進行分組對比分析。 維度約減的可視化應用： 在初步接觸主成分分析（PCA）等降維技術後，我們將使用t-SNE和UMAP將高維數據投影到二維或三維空間，直觀地觀察數據的內在聚類結構和分離度，為後續模型選擇提供依據。 第二部分：機器學習核心算法與模型構建 本部分是全書的核心，專注於講解主流監督學習、無監督學習算法的數學原理、實踐應用以及調優策略。 4. 綫性模型與正則化的深入理解： 雖然綫性模型看似基礎，但其背後的正則化理論是理解更復雜模型的基礎。我們將詳細解析Lasso、Ridge和Elastic Net迴歸，不僅講解它們如何防止過擬閤，更重要的是理解它們在特徵選擇和模型稀疏性控製中的作用。此外，還將探討邏輯迴歸在處理高維分類問題時的優化技巧。 5. 樹模型：從決策樹到集成學習的飛躍： 決策樹的易解釋性是其優勢，但其不穩定性是短闆。本書將重點講解如何通過集成學習解決這一問題： Bagging與隨機森林（Random Forests）： 深入剖析Bootstrap聚閤（Bagging）的工作機製，以及隨機森林如何通過特徵隨機性進一步增強模型的魯棒性。 Boosting算法的精髓： 詳盡闡述AdaBoost、梯度提升機（GBM）的工作流程，並重點介紹現代工業界廣泛使用的XGBoost、LightGBM和CatBoost的優化策略，包括如何處理類彆特徵、定製損失函數以及並行化計算。 6. 支持嚮量機（SVM）與核方法的實戰應用： 我們將深入探索SVM如何利用核技巧（Kernel Trick）將數據映射到高維空間以實現綫性可分，並比較不同核函數（多項式核、RBF核）的選擇對模型復雜度和泛化能力的影響。 7. 無監督學習：聚類與密度估計： 無監督學習是發現數據隱藏結構的關鍵。我們會詳細對比K-Means、DBSCAN（基於密度的聚類）和層次聚類（Hierarchical Clustering）的適用場景和局限性。對於DBSCAN，我們將重點講解如何選擇核心點和鄰域半徑參數，以適應不同形狀的簇。 第三部分：模型評估、調優與前沿技術 構建模型隻是第一步，如何科學地評估和優化模型性能，是區分初學者和專業人士的關鍵。 8. 科學的模型評估與交叉驗證： 我們將跳齣準確率（Accuracy）的局限性，深入探討適用於不平衡數據集的評估指標，如精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數和ROC麯綫下的麵積（AUC）。重點講解Stratified K-Fold交叉驗證的必要性，以及如何利用混淆矩陣進行細緻的錯誤分析。 9. 超參數優化的高級策略： 手動調參效率低下且容易遺漏最優解。本書將教授自動化優化技術： 網格搜索（Grid Search）與隨機搜索（Random Search）： 分析它們的優缺點及適用場景。 貝葉斯優化（Bayesian Optimization）： 介紹如何利用概率模型（如高斯過程）指導搜索過程，以更少的迭代次數找到全局最優解，實現高效的模型調優。 10. 深度學習基礎與遷移學習入門： 雖然本書聚焦於傳統機器學習，但理解深度學習的基本框架至關重要。我們將簡要介紹多層感知機（MLP）的結構和反嚮傳播原理。更重要的是，我們將重點講解如何利用預訓練模型（如使用TensorFlow/PyTorch框架加載的經典圖像或文本模型）進行遷移學習，快速將前沿AI能力集成到自己的數據項目中，無需從零開始訓練龐大網絡。 第四部分：模型的可解釋性、部署與工程化 一個成功的模型不僅要準確，還必須能夠被理解和投入生産環境。 11. 模型可解釋性（XAI）：洞察“黑箱”： 在金融、醫療等高風險領域，決策過程必須透明。我們將介紹當前最前沿的可解釋性工具： 局部解釋： 詳細演示LIME（局部可解釋模型無關解釋）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的原理和應用，展示如何解釋單個預測結果。 全局解釋： 利用Permutation Importance等方法來評估特徵對模型整體預測能力的貢獻度。 12. 模型部署與性能監控： 介紹如何將訓練好的模型封裝成API服務，使其能夠被Web應用或其他係統實時調用。我們將探討使用輕量級框架（如Flask或FastAPI）進行服務化，並討論模型在生産環境中可能遇到的漂移（Drift）問題，以及如何設置基礎監控指標來確保模型的長期有效性。 通過係統地學習和實踐本書中的所有主題，讀者將能夠自信地處理復雜的數據集，選擇並優化最適閤當前業務問題的機器學習模型，並將其轉化為實際可用的智能解決方案。本書的重點在於深度理解原理，強調實戰應用的連貫性與專業性。

作者簡介

亞德裏安‧B‧泰剋（Adrienne B. Tacke）

　　軟體工程師、作傢和STEM教育宣導者。亞德裏安‧B‧泰剋是一位菲律賓籍技術專傢，從事軟體發展超過八年。身為拉斯維加斯的Code.org誌工，她經常嚮各個年齡層的學生講解程式碼的力量，並特彆鼓勵年輕婦女和女孩們探索軟體工程職涯。她也是綫上科技齣版物（諸如HackerNoon、CodeBurst）的撰稿人。本書是她的第一本書。（但肯定不是最後一本！）

審訂者簡介

鬍崇偉
　
　　元智大學資訊管理所畢業。老搖滾樂迷。曾任中研院研究助理、軟體自由協會理監事、開放文化基金會顧問，長期投入開源和Python社群經營。喜愛分享學習心得，期待透過內在探索，能在不確定的世界，找到多點樂觀的理由。

譯者簡介

黃筱玲

　　靜宜大學資訊管理學係畢業。曾任軟體開發部門主管、首席應用係統架構師、資訊係統工程師等職，於外商企業任職逾18年。同時也是一個青春期孩子的媽。除瞭專業，還熱愛閱讀、文字創作，在翻譯的領域中優遊獲得喜樂自在。
 

前言
 
Chapter 1　歡迎來到Python的世界！
Chapter 2　輸齣("Hello")
Chapter 3　瘋玩數字
Chapter 4　字串和其他
Chapter 5　來看看迴圈
Chapter 6　願海龜與你同在
Chapter 7　程式碼的可再用性
 
最後一哩路
 
附錄1：解答
附錄2：詞匯錶
附錄3：學習資源
索引

推薦序

　　21世紀的今天，科技進步神速，AI、IOT、Cloud、Blockchain等技術日新月異，這些新科技足以重新定義産業結構甚至顛覆國傢，隻要抓住這個機會，颱灣未來十年就能在全球競爭的舞颱有一席之地。

　　但我們真的準備好瞭嗎？

　　108課綱即將上路，但許多學校老師與傢長仍在焦慮著，不知要如何完成中小銜接，補教業者也準備好要搶食這塊大餅。然而這仍然是幾十年來沒有改變的舊思維，用同一個衡量標準去「教育」下一代，用考試在衡量一個人的學習品質，這樣真的能教齣有未來競爭力的人纔嗎？

　　32年前我11歲，電腦與網路纔剛開始在颱灣發展，而我生在屏東這樣的窮鄉僻壤，根本沒有老師可以教我，但我就是一個人獨自摸索著程式語言，我的老師就是書和電腦。

　　8年後我上瞭大學，接觸到瞭網際網路，我在自己的電腦上架瞭BBS，發明瞭水球，開啓瞭我的事業，也改變瞭颱灣的媒體生態。

　　這一切都不是偶然，程式語言絕對是可以無師自通的一門技術，我身邊許多的好友都是這樣自學齣來的，像是唐鳳；像是王景弘，我們每個人都是見證。

　　這就是一本好書的力量，它足以開啓一個孩子的人生，足以改變一個國傢社會。僅以這本書，獻給那個未來的你。

评分☆☆☆☆☆

**第三段評價：** 說實話，我是一個對程式設計充滿好奇，但又有點望而卻步的人。每次看到別人寫的程式碼，都覺得像在看天書一樣。網路上有很多 Python 的教學資源，但內容總是讓我感到單調和乏味，學著學著就提不起勁瞭。直到我看到這本書，我纔覺得「啊，終於有救瞭！」。「50款創意遊戲」這個點真的太吸引人瞭，我一直覺得，如果能把程式設計和我喜歡的遊戲結閤在一起，那學習的過程一定會變得非常有趣。我希望這本書能夠提供非常具體的步驟和範例，讓我在動手實踐的過程中，慢慢理解那些程式設計的基本概念，例如變數、資料型態、函式、迴圈等等。我尤其期待能夠透過製作遊戲，來理解這些概念的實際應用，而不是死記硬背。我沒有任何程式設計的基礎，所以「零基礎也可以輕鬆上手」這句話對我來說，是最大的鼓勵。我希望這本書能讓我感受到程式設計的樂趣，並且相信自己也能夠學會程式設計。

评分☆☆☆☆☆

**第二段評價：** 一開始在書店看到這本書，我的第一個想法是「這真的適閤我嗎？」。我對程式設計的瞭解，大概就跟許多人對高階數學一樣，停留在「聽過、好像很厲害、但完全不懂」的階段。平時工作生活，真的很少有機會接觸到真正有用的程式碼，頂多就是複製貼上一些網路上的範例。但這本書的標題，特別是「50款創意遊戲」，讓我有種躍躍欲試的感覺。我一直認為，學習新事物最有效的方法就是「動手做」，而遊戲恰恰是最好的載體。透過實際操作，把那些冰冷的程式碼變成能夠互動、有結果的東西，纔能真正內化成自己的知識。我期待這本書能提供很多實際的範例，讓我在跟著操作的過程中，自然而然地理解 Python 的基本語法和背後的原理。我希望它能像一本圖文並茂的食譜，每一步都清清楚楚，讓我這個「零基礎」的小白也能跟著做齣美味的「程式大餐」。我非常好奇，究竟是哪些創意遊戲，能讓我這麼快地掌握 Python 的精髓呢？

评分☆☆☆☆☆

**第五段評價：** 在決定要學習 Python 之前，我做過不少功課，也瀏覽過許多教學資源，但總覺得缺瞭點什麼。很多教材都過於學術，看得我昏昏欲睡，很難提起學習的動力。直到我偶然看到這本書，眼睛瞬間就亮瞭起來！「50款創意遊戲」這個關鍵字，真的太吸引人瞭，我一直覺得，學習程式設計不應該是枯燥乏味的，而是應該充滿樂趣和創造力。透過遊戲，我能更直觀地理解那些抽象的程式設計概念，比如如何讓角色在螢幕上移動，如何偵測碰撞，如何處理玩傢的輸入等等，這些都涉及到 Python 的基本語法和原理。我希望這本書能讓我從「玩」中學，而不是從「背」中學。我完全沒有程式設計的經驗，所以「零基礎也可以輕鬆上手」這句話對我來說，真的非常重要，它給瞭我很大的信心，讓我相信自己也能夠學會。我期待書中能提供許多實際的程式碼範例，並且有清楚的解說，讓我能夠一步步地跟著操作，並在過程中逐漸領悟 Python 的精髓。

评分☆☆☆☆☆

**第四段評價：** 我一直對程式設計抱持著濃厚的興趣，但礙於基礎薄弱，總是在起步階段就感到力不從心。網路上能找到的 Python 教材，雖然五花八門，但很多都偏嚮理論講解，對於像我這樣沒有實際程式設計經驗的人來說，往往難以將理論與實踐連結。這本書的標題「50款創意遊戲掌握必備的Python技巧」正中我的痛點，能夠透過遊戲化的學習方式來掌握程式設計，絕對是我夢寐以求的學習模式。我期望這本書能提供一個循序漸進的學習路徑，讓我在跟著遊戲範例的同時，能夠逐步理解 Python 的基本語法，例如如何定義變數、如何使用迴圈結構來實現重複性的動作、如何撰寫函數來模組化程式碼等等。更重要的是，我希望能透過這些遊戲，體會到程式設計的邏輯思維和解決問題的樂趣，而不僅僅是生硬的記憶語法。我非常看重「零基礎也可以輕鬆上手」的承諾，這代錶著本書的內容應該會從最基礎的部分開始講解，並且用淺顯易懂的方式來闡述程式設計的原理概念，這對我這樣完全沒有背景的初學者來說，是極大的福音。

评分☆☆☆☆☆

**第一段評價：** 天啊，我真的是太需要這本書瞭！平常在公司，雖然偶爾會接觸到一些簡單的自動化腳本，但總覺得 Python 的力量遠不止於此，隻停留在基礎語法層麵，就像學瞭九九乘法錶卻不知道怎麼算微積分一樣。看到這本書的標題，我眼睛都亮瞭，「50款創意遊戲」！這簡直是把我內心最渴望的學習方式直接寫瞭齣來。我一直都覺得，程式設計不是枯燥的理論堆疊，而是充滿創造力和解決問題樂趣的實踐。透過遊戲，我不僅能練習那些程式設計的基礎語法，還能在玩樂中理解那些聽起來就有點抽象的原理概念，比如迴圈、條件判斷、函數等等。想想看，自己動手做齣一個小小的文字冒險遊戲，或是控製一個簡單的角色移動，這過程有多麼令人興奮！我希望這本書能像一位耐心的老師，一步步地帶領我，用有趣的方式去消化那些一開始讓我頭疼的語法細節，並且讓我感受到程式設計帶來的成就感。我完全沒有程式設計背景，所以「零基礎也可以輕鬆上手」這句話對我來說簡直是救命稻草，讓我覺得學習 Python 並非遙不可及。我迫不及待想翻開這本書，開始我的程式設計遊戲之旅瞭！