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本書系統(tǒng)地介紹了Python編程語言的基礎知識，共分13章，主要內(nèi)容包括Python概述、Python語言基礎、程序控制結(jié)構(gòu)、Python序列、函數(shù)設計與使用、面向?qū)ο缶幊�、文件操作、�?shù)據(jù)庫操作、網(wǎng)絡爬蟲、NumPy、pandas數(shù)據(jù)處理與分析、Matplotlib數(shù)據(jù)可視化基礎以及綜合應用案例。本書內(nèi)容全面，概念清晰，例題豐富，循序漸進，易于學習。書中以大量實例引導讀者逐步深入學習，每個實例程序都有詳盡的解釋，并都能在本書推薦的運行環(huán)境中正常運行。實例中既有簡單易懂的程序片段，也有實際可用的綜合案例，有利于讀者迅速掌握Python開發(fā)的關鍵技術。本書適合作為普通高等院校計算機、大數(shù)據(jù)及相關專業(yè)Python課程的教材，也可作為Python初學者及從事大數(shù)據(jù)相關技術人員的參考用書，還可供自學考試的考生和全國計算機等級考試（二級Python）考生研習。

Python已經(jīng)成為最受歡迎的程序設計語言之一。自從2004年以后，Python的使用率呈線性增長。Python是解釋型、面向?qū)ο�、動態(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設計語言。早期的Python主要用于UNIX系統(tǒng)，由于其強大功能和各方面的優(yōu)點逐漸為人們認識，到了20世紀80年代，Python開始進入其他操作系統(tǒng)，并很快在各類大、中、小和微型計算機上得到廣泛使用，成為最流行的程序設計語言之一。隨著計算機的普及和發(fā)展，Python在各個領域的應用越來越廣泛，幾乎各類計算機系統(tǒng)都支持Python的開發(fā)環(huán)境，這為Python的普及和應用奠定了強大基礎。在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術飛速發(fā)展的今天，Python有了更加廣闊的用武之地。Python解釋器作為自由軟件，由全世界的Python愛好者維護、擴充著能夠適應各種需求的庫，因此，Python當前仍在不斷快速發(fā)展著。隨著Python的擴展庫不斷豐富，使得Python無論是作為入門編程語言還是在解決大數(shù)據(jù)分析、云計算、科學計算等領域問題都有著得天獨厚的優(yōu)勢。Python作為編程語言本身來說很容易上手，即使從沒接觸過程序開發(fā)的學習者也很容易掌握Python程序的編寫，這就使軟件設計、開發(fā)者不必過分關注程序的語言實現(xiàn)，可以騰出時間去關注優(yōu)化和算法問題。據(jù)TIOBE 編程語言社區(qū)在2019年3月發(fā)布的新編程語言排行榜中，Python再度上升 2.39%，一躍超過 C++語言，排在第三位，前兩位是Java語言和C語言。Python得到越來越多編程愛好者的應用，使得Python語言也順理成章地進入本科教學計算機類知識的課程體系。本書編者通過認真分析和研究Python體系，結(jié)合多年教學實踐，列入大量實例，深入淺出地引導讀者掌握Python程序設計的基本方法，并結(jié)合案例讓讀者能夠?qū)⑺鶎W的知識整合運用，讓讀者能夠在應用層面體驗Python。本書共13章，可分為兩部分：第1章～第７章為第一部分，第8章～第13章為第二部分。第一部分主要介紹Python基礎知識，包括Python概述、語言基礎、程序控制結(jié)構(gòu)、Python序列、函數(shù)設計與使用、面向?qū)ο缶幊獭⑽募僮鞯确矫�。第二部分主要介紹Python高級應用及綜合案例，包括數(shù)據(jù)庫操作、網(wǎng)絡爬蟲、NumPy、pandas數(shù)據(jù)處理與分析、Matplotlib數(shù)據(jù)可視化等應用。本書的特點有：知識點的安排強調(diào)整體性和系統(tǒng)性，知識點的表達強調(diào)層次性和有序性；理論與實際緊密結(jié)合，每章節(jié)內(nèi)容先介紹知識點再通過實例理解知識點，通過相對綜合的實例熟悉知識的具體應用。本書最后一章網(wǎng)站日志分析案例與旅游推薦案例是較復雜的應用，涉及Python中的大部分知識內(nèi)容，能使讀者對Python理解更加深入。本書由閩南理工學院信息管理學院何慶新、解姍姍、王慧主編。本書出版得到2018年福建省本科高校一般教育教學改革研究項目《以校企合作為基礎加強應用型高校計算機類專業(yè)課程建設的研究與實踐》資助，項目批準號：FBJG20180153。本書編寫過程中得到閩南理工學院各級領導的大力支持，同時校企合作企業(yè)泉州尚創(chuàng)網(wǎng)絡科技有限公司提供了大量的技術支持，在此一并表示衷心的感謝！中國鐵道出版社有限公司為本書的出版給予了大力支持，相關編輯出色的工作表現(xiàn)給我們留下了深刻印象，在此也表示感謝！由于本書編者水平有限，書中難免會有疏漏和不足之處，懇請廣大讀者和同行批評指正。編者 2019年5月

第一部分 Python基礎知識第1章 Python概述 11.1 Python的誕生和特點 21.1.1 Python的誕生 21.1.2 Python的特點 21.2 Python的功能 31.2.1 Python常規(guī)應用 31.2.2 Python在大數(shù)據(jù)時代下的應用 31.3 Python的安裝 41.4 常用的Python第三方編輯器 61.5 第一個Python程序 7小結(jié) 11習題 11第2章 Python語言基礎 122.1 標準輸入/輸出 122.1.1 標準輸入函數(shù)input( ) 122.1.2 標準輸出函數(shù)print( )與格式化輸出 132.2 Python數(shù)據(jù)類型 172.2.1 數(shù)值類型 172.2.2 字符串 172.2.3 布爾類型 202.2.4 空值None 202.2.5 數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換 202.3 常量、變量、運算符與表達式 212.3.1 常量與變量 212.3.2 運算符與表達式 232.3.3 常用內(nèi)置函數(shù) 252.4 案例精選 28小結(jié) 32習題 32第3章程序控制結(jié)構(gòu) 353.1 條件表達式 353.2 選擇結(jié)構(gòu) 363.2.1 if語句 363.2.2 if…else語句 373.2.3 if…elif…else語句 393.2.4 選擇結(jié)構(gòu)的嵌套 403.3 循環(huán)結(jié)構(gòu) 423.3.1 while語句 423.3.2 for語句 453.3.3 continue和break語句 493.3.4 循環(huán)嵌套 513.4 案例精選 55小結(jié) 61習題 61第4章 Python序列 634.1 列表與列表推導式 634.1.1 列表創(chuàng)建與刪除 634.1.2 列表常用方法 654.1.3 列表推導式 674.1.4 切片 684.2 元組與生成器推導式 694.2.1 元組 694.2.2 生成器推導式 714.3 字典 724.3.1 創(chuàng)建字典和添加、修改與刪除元素 724.3.2 訪問字典對象的數(shù)據(jù) 754.4 集合 764.4.1 集合基礎知識 764.4.2 集合操作與運算 774.4.3 列表、元組、字典、集合的區(qū)別和相互轉(zhuǎn)換 814.5 序列解包 824.6 案例精選 85小結(jié) 87習題 88第5章函數(shù)設計與使用 905.1 函數(shù)的定義與調(diào)用 915.1.1 函數(shù)的定義 915.1.2 函數(shù)調(diào)用 925.1.3 函數(shù)的返回值 935.1.4 匿名函數(shù) 945.2 函數(shù)的參數(shù)傳遞 965.2.1 默認值參數(shù)與關鍵參數(shù) 965.2.2 可變長度參數(shù) 985.2.3 參數(shù)傳遞時的序列解包 985.3 變量作用域 1005.4 閉包 1035.5 遞歸函數(shù) 1045.6 模塊化程序設計 1085.6.1 模塊及其引用 1085.6.2 編寫自己的模塊和包 1105.7 案例精選 111小結(jié) 113習題 113第6章面向?qū)ο缶幊?1146.1 類的定義與使用 1156.2 數(shù)據(jù)成員與成員方法 1166.2.1 私有成員與公有成員 1166.2.2 數(shù)據(jù)成員 1176.2.3 方法 1186.2.4 屬性 1206.3 繼承、多態(tài) 1256.3.1 繼承 1256.3.2 多態(tài) 1296.4 特殊方法與運算符重載 1306.5 案例精選 132小結(jié) 140習題 140第7章文件操作 1427.1 文件對象 1427.2 文本文件操作 1447.3 二進制文件操作 1467.3.1 使用pickle模塊 1467.3.2 使用struct模塊 1477.4 對Excel數(shù)據(jù)的讀/寫操作 1487.5 文件與文件夾操作 1517.5.1 os與os.path模塊 1517.5.2 shutil模塊 1537.6 文件目錄 1547.6.1 文件目錄函數(shù) 1547.6.2 文件目錄操作 1557.7 案例精選 156小結(jié) 161習題 162第二部分 Python高級應用第8章數(shù)據(jù)庫操作 1638.1 使用Python操作SQLite 數(shù)據(jù)庫 1638.1.1 Connection對象 1648.1.2 Cursor對象 1658.1.3 Row對象 1688.2 使用Python操作其他關系型數(shù)據(jù)庫 1698.2.1 操作Access數(shù)據(jù)庫 1698.2.2 操作MS SQL Server數(shù)據(jù)庫 1698.2.3 操作MySQL數(shù)據(jù)庫 1708.3 操作MongoDB數(shù)據(jù)庫 1718.4 案例精選 173小結(jié) 181習題 182第9章網(wǎng)絡爬蟲 1839.1 網(wǎng)絡爬蟲概述 1839.1.1 網(wǎng)絡爬蟲及其應用 1839.1.2 網(wǎng)絡爬蟲結(jié)構(gòu) 1859.2 Python第三方庫 1859.2.1 Python第三方庫的概念 1859.2.2 Python第三方庫的安裝方法 1869.2.3 Python第三方庫的使用方法 1879.3 爬蟲基本庫 1879.3.1 Requests庫 1879.3.2 BeautifulSoup庫 1899.4 案例精選 1929.4.1 抓取泉州地區(qū)短租房信息 1929.4.2 抓取酷狗TOP500的數(shù)據(jù) 196小結(jié) 198習題 198第10章 NumPy 20110.1 ndarray多維數(shù)組 20110.1.1 ndarray數(shù)組的創(chuàng)建 20110.1.2 ndarray對象的屬性 20310.1.3 ndarray數(shù)據(jù)類型 20410.1.4 數(shù)組變換 20410.1.5 NumPy的隨機數(shù)函數(shù) 20610.2 數(shù)組的索引和切片 20810.2.1 數(shù)組的索引 20810.2.2 數(shù)組的切片 20910.2.3 布爾型索引 21010.2.4 花式索引 21110.3 數(shù)組的運算 21110.3.1 數(shù)組的元素級運算 21110.3.2 通用函數(shù) 21210.3.3 條件邏輯運算 21310.3.4 統(tǒng)計運算 21410.3.5 排序 21510.3.6 集合運算 21510.4 案例精選 216小結(jié) 217習題 217第11章 pandas數(shù)據(jù)處理與分析 21911.1 pandas簡介 21911.2 數(shù)據(jù)準備 21911.2.1 pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 21911.2.2 數(shù)據(jù)導入 22211.2.3 數(shù)據(jù)導出 22511.3 數(shù)據(jù)預處理 22711.3.1 數(shù)據(jù)清洗 22711.3.2 數(shù)據(jù)抽取 23011.3.3 插入記錄 23511.3.4 修改記錄 23611.3.5 排名索引 23711.3.6 數(shù)據(jù)合并 24011.3.7 數(shù)據(jù)計算 24411.3.8 數(shù)據(jù)分組 24611.3.9 日期處理 24711.4 數(shù)據(jù)分析 24911.4.1 基本統(tǒng)計分析 24911.4.2 分組分析 25011.4.3 分布分析 25111.4.4 交叉分析 25211.4.5 結(jié)構(gòu)分析 25311.4.6 相關分析 25411.5 案例精選 25511.5.1 數(shù)據(jù)來源 25511.5.2 數(shù)據(jù)清洗 25611.5.3 數(shù)據(jù)探索 257小結(jié) 259習題 260第12章 Matplotlib數(shù)據(jù)可視化基礎 26212.1 繪圖基礎語法 26212.1.1 pyplot基礎語法 26212.1.2 設置動態(tài)參數(shù) 26512.2 分析特征間的關系 26712.2.1 散點圖 26712.2.2 折線圖 26812.2.3 案例精選 27012.3 分析特征內(nèi)部關系 27312.3.1 直方圖 27312.3.2 餅圖 27512.3.3 箱線圖 27512.3.4 案例精選 276小結(jié) 281習題 281第13章綜合應用案例 28213.1 網(wǎng)站日志分析 28213.1.1 網(wǎng)站日志解析 28213.1.2 日志數(shù)據(jù)清洗 28413.1.3 日志數(shù)據(jù)分析 28613.2 旅游推薦 29313.2.1 按性價比給用戶推薦旅游產(chǎn)品 29313.2.2 通過熱力圖分析為用戶提供出行建議 298小結(jié) 304習題 304參考文獻 304

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