ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
How to Think Like a Computer Scientist
در جهانی که پایتون به دلیل سادگی، خوانایی و کاربرد گستردهاش به یکی از بهترین زبانهای برنامهنویسی برای مبتدیان تبدیل شده است، کتاب Think Python: How to Think Like a Computer Scientist, Third Edition منبعی بینظیر برای افرادی است که میخواهند برنامهنویسی را از صفر آغاز کنند و به مهارتهای پیشرفتهای مانند برنامهنویسی شیءگرا، تحلیل داده و کار با مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) دست یابند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵، با بیش از ۴۰۰ صفحه محتوای گامبهگام و مثالمحور، شما را از مفاهیم پایه برنامهنویسی به سمت توابع، ساختارهای داده، بازگشت، کار با فایلها و پایگاههای داده، دیباگینگ و استفاده از LLMs برای کدنویسی هدایت میکند. با بهروزرسانی برای پایتون مدرن و تمرکز بر پرامپتهای مؤثر LLM، این کتاب به شما کمک میکند تا مانند یک دانشمند کامپیوتر فکر کنید. اگر به برنامهنویسی پایتون، تفکر محاسباتی، LLMs یا دیباگینگ علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که هیچ تجربهای در برنامهنویسی ندارید و میخواهید با پایتون پروژههایی مانند تحلیل متن یا ساخت برنامههای شیءگرا را شروع کنید. این کتاب با رویکردی واضح و مبتدیپسند، شما را از تفکر برنامهنویسی شروع میکند و به سراغ متغیرها و دستورات، توابع و رابطها، شرایط و بازگشت، رشتهها و عبارات منظم، لیستها و دیکشنریها، فایلها و پایگاههای داده، کلاسها و وراثت و کار با LLMs میبرد. مثلاً، در فصل تحلیل و تولید متن، نحوه پردازش دادههای متنی با عبارات منظم و LLMs را یاد میگیرید، در حالی که فصل دیباگینگ استراتژیهای رفع خطاهای سینتکسی و معنایی را آموزش میدهد. این کتاب با تمرینهای عملی، مثالهای کدمحور و تمرکز بر تفکر محاسباتی، شما را برای برنامهنویسی حرفهای در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند پایتون، تفکر محاسباتی، LLMs و برنامهنویسی شیءگرا در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
پایتون به دلیل سادگی، انعطافپذیری و جامعه بزرگ توسعهدهندگان، زبان ایدهآلی برای یادگیری برنامهنویسی، تحلیل داده، هوش مصنوعی و توسعه وب است. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۸۵% مبتدیان برنامهنویسی پایتون را بهعنوان اولین زبان خود انتخاب میکنند، اما درک عمیق مفاهیم محاسباتی و ابزارهای مدرن مانند LLMs نیازمند راهنمایی دقیق است. با آموزش گامبهگام و تأکید بر تفکر محاسباتی، این شکاف را پر میکند. این کتاب، که برای مبتدیان بدون تجربه و توسعهدهندگان متوسط نوشته شده، بر ، ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۷/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای یادگیری پایتون – توضیحات بسیار واضحاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/learnpython)، کاربران آن را «منبع ضروری برای مبتدیان و حرفهایها» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش LLMs و دیباگینگ بینظیر است.» این کتاب، با محتوای هماهنگ با فناوریهای برنامهنویسی ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال یادگیری پایتون است، ایدهآل است.
کلمات کلیدی:این کتاب در ۱۹ فصل، با ساختاری منظم از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با مثالهای کدمحور، تمرینهای عملی و توضیحات واضح همراه است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
برنامهنویسی بهعنوان روش تفکر (فصل ۱): معرفی تفکر محاسباتی و الگوریتمی.
متغیرها و دستورات (فصل ۲): کار با متغیرها و سینتکس پایه.
توابع (فصل ۳): تعریف و استفاده از توابع.
توابع و رابطها (فصل ۴): طراحی رابطهای تمیز و کارآمد.
شرایط و بازگشت (فصل ۵): شرطها، حلقهها و بازگشت (Recursion).
مقادیر بازگشتی (فصل ۶): مدیریت خروجی توابع.
تکرار و جستجو (فصل ۷): الگوریتمهای جستجو و تکرار.
رشتهها و عبارات منظم (فصل ８): پردازش متن با عبارات منظم.
لیستها (فصل ۹): کار با لیستها و عملیات مرتبط.
دیکشنریها (فصل ۱۰): مدیریت دادههای کلید-مقدار.
تاپلها (فصل ۱۱): استفاده از تاپلها برای دادههای ثابت.
تحلیل و تولید متن (فصل ۱۲): تحلیل متن و تولید محتوا با LLMs.
فایلها و پایگاههای داده (فصل ۱۳): خواندن و نوشتن دادهها.
کلاسها و توابع (فصل ۱۴): معرفی کلاسها و اصول شیءگرایی.
کلاسها و متدها (فصل ۱۵): متدهای شیءگرا و کاربردها.
کلاسها و اشیاء (فصل ۱۶): مدیریت اشیاء در پایتون.
وراثت (فصل ۱۷): استفاده از وراثت برای کدهای مقیاسپذیر.
افزونههای پایتون (فصل ۱۸): ابزارها و کتابخانههای اضافی مانند NumPy.
نظرات نهایی (فصل ۱۹): جمعبندی، دیباگینگ و نکات پیشرفته.
Think Python: How to Think Like a Computer Scientist, Third Edition با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
مبتدیپسند: آموزش پایتون از صفر با توضیحات ساده و واضح.
مدرن: پوشش LLMs، پرامپتهای مؤثر، تست و دیباگینگ.
جامع: از متغیرها تا شیءگرایی و تحلیل داده.
تمرکز بر تفکر محاسباتی: آموزش نحوه تفکر مانند دانشمند کامپیوتر.
بهروز: هماهنگ با پایتون و فناوریهای ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
مبتدیان برنامهنویسی: برای یادگیری پایتون از پایه.
تحلیلگران داده: برای تحلیل متن و کار با پایگاههای داده.
توسعهدهندگان متوسط: برای تسلط بر شیءگرایی و LLMs.
دانشجویان علوم کامپیوتر: برای یادگیری تفکر محاسباتی.
علاقهمندان به هوش مصنوعی: برای استفاده از LLMs در کدنویسی.
دانش برنامهنویسی: بدون نیاز به تجربه قبلی.
ابزارها: پایتون (ترجیحاً نسخه ۳.۱۰ یا بالاتر) و محیط توسعه مانند VS Code.
سیستم: کامپیوتر با ویندوز، مک یا لینوکس.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای یادگیری پایتون – توضیحات بسیار واضح.» در Reddit: «منبع ضروری برای مبتدیان و حرفهایها.» در Amazon: «LLMs و دیباگینگ بینظیر.»
با مطالعه، شما:
تفکر محاسباتی را برای حل مسائل الگوریتمی توسعه میدهید.
مبانی پایتون را با متغیرها، توابع و حلقهها یاد میگیرید.
ساختارهای داده مانند لیست، دیکشنری و تاپل را به کار میبرید.
برنامهنویسی شیءگرا را با کلاسها و وراثت پیادهسازی میکنید.
تحلیل متن را با عبارات منظم و LLMs انجام میدهید.
دیباگینگ را با استراتژیهای مؤثر برای خطاهای سینتکسی و معنایی مدیریت میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران