کتاب برنامهنویسی پایتون برای مهندسان و دانشمندان (مجموعه درسی MindTap)) منبع آموزشی جامع و کاربردی برای دانشجویان سال اول مهندسی و رشتههای STEM است که میخواهند پایتون را به عنوان ابزاری قدرتمند برای حل مسائل واقعی یاد بگیرند.
در ادامه مقدمهای از کتاب Python Programming for Engineers and Scientists را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمهای بر کتاب Python Programming for Engineers and Scientists:
کتاب Python Programming for Engineers and Scientists درسی و دورهٔ برنامهنویسی به زبان پایتون، اقتباسی از کتاب موفق انتشارات Cengage با عنوان Fundamentals of Python: First Programs, ویرایش سوم (© ۲۰۲۴) نوشتهٔ کنت لمبرت است. در این نسخه، در هر فصل یک بخش جدید به نام «فعالیتهای آزمایشگاهی» (Lab Activities) اضافه شده تا دانشجویان مهندسی و علوم بتوانند فعالیتهای برنامهنویسی پایتون مرتبط با مطالعات آیندهشان را انجام دهند.
کتاب Python Programming for Engineers and Scientists و دوره برای درس مقدماتی برنامهنویسی به زبان پایتون و حل مسئله طراحی شده است. کتاب Python Programming for Engineers and Scientists پنج جنبهٔ اصلی محاسبات را پوشش میدهد:
۱. مبانی برنامهنویسی — انواع داده، ساختارهای کنترلی، توسعهٔ الگوریتم و طراحی برنامه با استفاده از توابع؛ مفاهیم پایهای هستند که برای حل مسائل با کامپیوتر باید بر آنها مسلط شوید. کتاب Python Programming for Engineers and Scientists این موضوعات اصلی را با جزئیات بررسی میکند و تمرینهای متنوعی برای بهکارگیری آنها در حل مسائل گوناگون ارائه میدهد.
۲. برنامهنویسی شیءگرا (OOP) — برنامهنویسی شیءگرا، پارادایم غالب برای توسعهٔ سیستمهای نرمافزاری بزرگ است. کتاب Python Programming for Engineers and Scientists اصول اساسی OOP را معرفی کرده و شما را قادر میسازد تا آنها را با موفقیت بهکار ببرید.
۳. پردازش داده و اطلاعات — اکثر برنامههای مفید به ساختارهای داده وابستهاند. این ساختارها شامل رشتهها، آرایهها، فایلها، لیستها و دیکشنریها میشوند. کتاب Python Programming for Engineers and Scientists ساختارهای دادهٔ رایج را معرفی میکند و مثالهایی ارائه میدهد که معیارهای انتخاب ساختار مناسب برای مسائل مختلف را نشان میدهند.
۴. چرخهٔ حیات توسعهٔ نرمافزار — به جای محدود کردن تکنیکهای توسعهٔ نرمافزار به یک یا دو فصل، کتاب Python Programming for Engineers and Scientists آنها را در طول متن و در چارچوب مطالعات موردی متعدد بررسی میکند. از جمله خواهید آموخت که کدنویسی اغلب دشوارترین یا چالشبرانگیزترین بخش حل مسئله و توسعهٔ نرمافزار نیست.
۵. کاربردهای معاصر محاسبات — بهترین راه یادگیری برنامهنویسی و حل مسئله، ساخت برنامههای جالب با کاربردهای واقعی است. در کتاب Python Programming for Engineers and Scientists ابتدا با برنامههایی شروع میکنید که مسائل عددی و پردازش متن را شامل میشوند؛ برای مثال، مبانی تکنیکهای رمزنگاری (مانند آنچه برای امنسازی شماره کارت اعتباری در اینترنت استفاده میشود) را خواهید آموخت.
اما برخلاف بسیاری از کتابهای مقدماتی دیگر، کتاب Python Programming for Engineers and Scientists خود را به مسائل عددی و متنی محدود نمیکند. اکثر کاربردهای امروزی شامل رابطهای کاربری گرافیکی (GUI)، برنامهنویسی مبتنی بر رویداد، گرافیک، دستکاری تصویر، ارتباطات شبکهای و تحلیل داده هستند. این موضوعات پس از تسلط بر مبانی، به طور عمیق بررسی میشوند و به حاشیه رانده نمیشوند.
چرا پایتون؟
فناوری کامپیوتر و کاربردهای آن در سه دههٔ گذشته پیچیدهتر شده و برنامه درسی علوم کامپیوتر – بهویژه در سطح مقدماتی – نیز همینطور. امروزه دانشجویان کمی برنامهنویسی و حل مسئله میآموزند و سپس انتظار میرود سریع به موضوعاتی مانند توسعهٔ نرمافزار، تحلیل پیچیدگی و ساختارهای داده بپردازند که ۳۵ سال پیش به دورههای پیشرفته موکول میشد.
همچنین، برتری برنامهنویسی شیءگرا باعث شده مربیان و نویسندگان کتابهای درسی، زبانهای قدرتمند صنعتی مانند C++ و Java را از همان ابتدا وارد برنامهٔ درسی کنند. در نتیجه، دانشجویان مبتدی اغلب به جای لذت بردن از حل مسائل با کامپیوتر، زیر بار تسلط همزمان بر مفاهیم پیشرفته و نحو زبان برنامهنویسی، غرق میشوند.
کتاب Python Programming for Engineers and Scientists از زبان پایتون استفاده میکند تا سال اول مطالعهٔ برنامهنویسی کامپیوتری را برای دانشجویان و مدرسان قابل مدیریتتر و جذابتر کند. مزایای آموزشی پایتون عبارتند از:
- نحو ساده و متعارف: دستورات پایتون بسیار نزدیک به الگوریتمهای شبهکد هستند و عبارات آن از نمادهای رایج جبر پیروی میکنند؛ بنابراین دانشجویان زمان کمتری صرف یادگیری نحو میکنند و بیشتر روی حل مسائل جالب تمرکز میکنند.
- معناشناسی ایمن: هر عبارت یا دستوری که معنای آن با تعریف زبان مغایرت داشته باشد، پیام خطا تولید میکند.
- مقیاسپذیری خوب: نوشتن برنامههای ساده برای مبتدیان بسیار آسان است، اما پایتون تمام ویژگیهای پیشرفتهٔ یک زبان مدرن (مانند پشتیبانی از ساختارهای داده و توسعهٔ شیءگرا) را نیز دارد.
- تعاملی بالا: میتوانید عبارات و دستورات را مستقیماً در مفسر وارد کنید، کد آزمایشی را امتحان کنید و بازخورد فوری بگیرید.
- همهمنظوره: در زمینهٔ امروز، پایتون ابزارهایی برای کاربردهای معاصر مانند پردازش رسانه و شبکه دارد.
- رایگان و پرکاربرد در صنعت: دانشجویان میتوانند پایتون را روی دستگاههای مختلف دانلود کنند؛ جامعهٔ بزرگی از کاربران دارد و تسلط بر آن ارزش بالایی در رزومه ایجاد میکند.
به طور خلاصه، پایتون وسیلهای راحت و انعطافپذیر برای بیان ایدههای محاسباتی است – هم برای مبتدیان و هم متخصصان. اگر دانشجویان این ایدهها را در درس اول خوب بیاموزند، انتقال به زبانهای دیگر در دورههای بعدی آسان خواهد بود. مهمتر از همه، دانشجویان کمتر وقت خود را صرف خیره شدن به صفحهٔ نمایش میکنند و بیشتر به فکر حل مسائل جالب میپردازند.
ساختار کتاب Python Programming for Engineers and Scientists:
رویکرد کتاب Python Programming for Engineers and Scientists آسانگیرانه است و هر مفهوم جدید تنها زمانی معرفی میشود که لازم باشد. فصل ۱ با تمرکز بر الگوریتم و پردازش اطلاعات، برنامهنویسی کامپیوتری را معرفی میکند و مروری بر سختافزار و نرمافزار و تاریخچهٔ محاسبات ارائه میدهد.
فصلهای ۲ و ۳ مبانی حل مسئله و توسعهٔ الگوریتم با ساختارهای کنترلی استاندارد (ارزیابی عبارت، توالی، منطق بولی، انتخاب و تکرار) و انواع دادهٔ عددی پایه را پوشش میدهند. تأکید بر حل مسئلهٔ سیستماتیک و تجربی، طراحی الگوریتم، آزمون و مستندسازی است.
فصلهای ۴ و ۵ رشتهها، فایلهای متنی، لیستها و دیکشنریها را معرفی میکنند و فصل ۵ تعریف سادهٔ توابع را برای سازماندهی کد الگوریتمی میآورد. فصل ۶ انتزاع رویهای با توابع، طراحی از بالا به پایین و پالایش گامبهگام را بررسی میکند. فصل ۷ طراحی بازگشتی و برنامهنویسی تابعی با توابع مرتبه بالاتر را پوشش میدهد.
فصل ۸ استفاده از اشیاء و کلاسهای موجود، رابط برنامهنویسی کاربردی (API) کلاسها و کاربردهای گرافیک و پردازش تصویر را معرفی میکند. فصل ۹ تعریف کلاسهای جدید برای ساخت رابطهای کاربری گرافیکی (GUI)، مدل مبتنی بر رویداد در مقابل مدل مبتنی بر فرآیند، و الگوی مدل/نما را بررسی میکند. فصل ۱۰ ادامهٔ طراحی شیءگرا با تعریف کلاسهای کاملاً جدید و تأکید بر پلیمورفیسم است.
فصل ۱۱ ابزارها و تکنیکهای تحلیل داده (پاکسازی داده، اعمال توابع، تجسم با نمودارها) را پوشش میدهد. فصل ۱۲ موضوعات پیشرفته مانند برنامهنویسی همزمان، شبکه و کاربردهای کلاینت/سرور را معرفی میکند. فصل ۱۳ تحلیل پیچیدگی با نماد big-O و مثالهایی از جستجو و مرتبسازی را ارائه میدهد.
ویژگیهای کتاب Python Programming for Engineers and Scientists:
کتاب Python Programming for Engineers and Scientists مفاهیم را با مثالها و نمودارهای فراوان به دقت توضیح میدهد و سپس در برنامههای کامل به کار میبندد. تأکید مداوم بر عادات نوشتاری خوب و مستندسازی خوانا وجود دارد. ویژگیهای دیگر شامل اهداف فصل، خلاصهٔ فصل، اصطلاحات کلیدی، تمرینها، سؤالات مروری، پروژههای برنامهنویسی، تمرینهای اشکالزدایی، مطالعات موردی، نکات برنامهنویسی ایمن (Fail-Safe)، و فعالیتهای آزمایشگاهی ویژهٔ مهندسی و علوم است.
همچنین، کتاب Python Programming for Engineers and Scientists با دو کیت نرمافزاری منبعباز همراه است: یکی برای پردازش تصویر (فصل ۸) و دیگری برای برنامهنویسی GUI (فصل ۹)، که از سایت www.cengage.com قابل دریافت هستند. پیوستها، واژهنامه و تعهد Cengage به فراگیری و تنوع نیز ذکر شده است.
پلتفرم یادگیری آنلاین MindTap:
پلتفرم پیشرو برای کتاب Python Programming for Engineers and Scientists است که تجربهٔ یادگیری شخصیسازیشده، چالشبرانگیز و جذاب ارائه میدهد. شامل کتاب الکترونیکی، ابزارهای مطالعه، رسانههای تعاملی، ارزیابیهای خودکار، آزمایشگاههای کدنویسی، آزمونهای ویدئویی، فعالیتهای تعاملی، فلشکارتها، IDE آموزشی و تحلیل عملکرد است.
سرفصلهای کتاب Python Programming for Engineers and Scientists:
- Preface
- Chapter 1: Introduction
- Chapter 2: Software Development, Data Types, and Expressions
- Chapter 3: Loops and Selection Statements
- Chapter 4: Strings and Text Files
- Chapter 5: Lists and Dictionaries
- Chapter 6: Design with Functions
- Chapter 7: Design with Recursion
- Chapter 8: Simple Graphics and Image Processing
- Chapter 9: Graphical User Interfaces
- Chapter 10: Design with Classes
- Chapter 11: Data Analysis and Visualization
- Chapter 12: Multithreading, Networks, and Client/Server Programming
- Chapter 13: Searching, Sorting, and Complexity Analysis
- Appendix A: Python Resources
- Appendix B: Installing the Images and breezypythongui Libraries
- Appendix C: The API for Image Processing
- Appendix D: Transition from Python to Java and C++
- Appendix E: Suggestions for Further Reading
- Glossary
- Index
جهت دانلود کتاب Python Programming for Engineers and Scientists میتوانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.