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| 編輯推薦： |
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Python是当前非常热门的编程语言和大数据处理工具。本书全面介绍了Python应用的各个方面，覆盖了当前Python的主流应用。各章独立性较强，读者可从本书的任何一章开始阅读，并且立即将所学知识应用到工作实践中。
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| 內容簡介： |
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Python是一门强大、快捷的编程语言。本书采用了即学即用的方式讲解Python.全书主要包含Python语言知识以及大数据使用的numpy、pandas、pytables；Web编程框架web.py；操作postgresql数据库。读者在学完一章的基础知识之后，可继续研读本章的高级话题，从而达到立即应用的目的。本书特别适合软件开发人员和数据分析工程师阅读，也可用于高等院校计算机教学。
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| 目錄：
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出版说明前言第 1 章 绪论11.1 Python 的特点11.1.1 为何适应各种用户需求21.1.2 胶水特点21.1.3 语言特点21.1.4 语法风格31.1.5 多平台51.1.6 丰富的支持51.2 Python 版本与集成包51.3 Python 的下载与安装61.3.1 下载 Python61.3.2 Python 在 Windows 下的安装61.3.3 Anaconda81.4 python 的 IDE91.4.1 IDLE91.4.2 PyCharm91.4.3 Spyder101.4.4 其他 IDE111.5 软件包的安装方法111.5.1 easy_install121.5.2 pip121.6 高级话题：Matplotlib131.6.1 Matplotlib 特点131.6.2 Matplotlib 绘图131.6.3 用 Matplotlib 绘制股票历史 K 线图151.7 小结17第 2 章 数据类型182.1 数字数据类型182.1.1 布尔型 bool192.1.2 基本整型 int202.1.3 长整型202.1.4 双精度浮点型 float212.1.5 十进制浮点型 Decimal212.1.6 复数 Complex222.1.7 数字运算符232.1.8 数字类型函数242.2 序列262.2.1 字符串282.2.2 列表392.2.3 元组452.3 字典482.3.1 字典创建482.3.2 字典访问492.3.3 字典相关函数512.4 高级话题：NumPy542.4.1 NumPy 数组与 Python 列表的区别542.4.2 NumPy 数据类型552.5 小结57第 3 章 控制流程与运算583.1 选择结构583.1.1 单分支结构583.1.2 双分支结构593.1.3 多分支结构603.1.4 条件表达式623.2 循环结构623.2.1 while 语句623.2.2 for 语句653.3 高级话题：NumPy 的数组操作703.3.1 创建数组703.3.2 索引和切片713.3.3 数组对象的属性723.3.4 数组和标量之间的运算733.3.5 数组的转置743.3.6 通用函数743.3.7 统计方法753.3.8 集合运算763.3.9 随机数763.3.10 排序773.3.11 线性代数783.3.12 访问文件783.4 小结79第 4 章 函数与函数式编程804.1 函数804.1.1 定义函数804.1.2 函数调用824.1.3 内部内嵌函数824.2 函数参数834.2.1 标准化参数834.2.2 可变数量的参数864.2.3 函数传递894.3 装饰器904.3.1 无参数装饰器904.3.2 带参数装饰器934.4 函数式编程944.4.1 lambda 表达式944.4.2 内建函数 map、filter 、reduce964.4.3 偏函数应用984.5 变量作用域994.5.1 全局变量和局部变量994.5.2 global 语句1004.5.3 闭包与外部作用域1014.6 递归1024.7 生成器1024.8 高级话题：SciPy1044.8.1 傅里叶变换1054.8.2 滤波1074.9 小结109第 5 章 文件1105.1 磁盘文件1105.1.1 打开、关闭磁盘文件1105.1.2 写文件1125.1.3 读文件1145.1.4 文件指针操作1165.2 StringIO 类文件 1165.3 文件系统操作1205.3.1 os 模块1205.3.2 os.path 模块1245.3.3 shutil 模块1275.4 高级话题：Python 读写 Excel 文件1305.4.1 xlwt 库1305.4.2 xlrd 库1335.4.3 xlutils 库1345.4 小结135第 6 章 模块包1366.1 模块1366.1.1 搜索路径1366.1.2 导入模块1376.1.3 导入指定的模块属性1376.1.4 加载模块1386.1.5 名称空间1386.1.6 编译的Python 文件1396.1.7 自动导入模块1396.1.8 循环导入1396.2 包1416.3 高级话题：程序打包1426.3.1 Distutils1426.3.2 py2exe1446.4 小结144第 7 章 类1457.1 基本概念1457.2 类定义1467.3 实例1487.3.1 创建实例1487.3.2 初始化1497.3.3 _dict_属性1517.3.4 特殊方法1527.4 继承1557.5 多态1587.6 可见性1597.7 python 类中的属性1607.8 高级话题：抽象基类1637.9 小结166第 8 章 数据库1678.1 DB-API2.01678.2 Psycopg 21708.3 MySQL1738.4 高级话题：ORM1758.5 小结178第 9 章 网络编程1799.1 网络基础1799.2 CGI1829.2.1 CGI 模块1829.2.2 WSGI1839.3 高级话题：Flask1849.3.1 Flask 简介1849.3.2 Flask-SQLAlchemy1859.3.3 Flask-WTF1869.3.4 Jinja21879.3.5 用 Matplotlib 与 Flask 显示动态图片1899.3.6 Flask-Script1909.3.7 Flask 程序运行1919.4 小结192第 10 章 正则表达式 19310.1 Python 的正则表达式语法 19310.2 re 模块19510.2.1 Python 正则表达式用法19510.2.2 编译一个模式19710.2.3 模式替换19810.3 高级话题：Beautiful Soup19810.4 小结202第 11 章 图形用户界面编程20311.1 Tkinter20311.1.1 Tkinter 组件20311.1.2 Tkinter 回调、绑定20611.1.3 Matplotlib 应用于 Tkinter20811.2 高级话题：PyQt21011.2.1 PyQt 介绍21011.2.2 PyQt 的事件21411.2.3 PyQt 的 ToDo 实例21511.3 小结219第 12 章 大数据的利器22012.1 JSON22012.1.1 JSON 格式定义22012.1.2 simplejson 库22112.1.3 通过 JSON 读取汇率22612.2 XML22712.2.1 XML 基本定义22712.2.2 LXML 库使用22812.2.3 通过 XML 读取新浪和人民网的 RSS22912.3 HDF522912.3.1 HDF5 格式定义22912.3.2 PyTables 使用23012.4 pandas23212.4.1 pandas 介绍23212.4.2 pandas 的 Series23212.4.3 DataFrame 的创建23414.4.4 DataFrame 的索引访问23512.4.5 DataFrame 的数据赋值23912.4.6 DataFrame 的基本运算23912.4.7 pandas 的 IO 操作24012.4.8 pandas 读取 EIA 的原油价格24112.5 小结243附录244附录 A Python 编译安装244附录 B Virtualenv Python 虚拟环境246附录 C Python 2 还是 Python 3248附录 D 科学家的 Python252附录 E 无处不在的 Python253
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Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，其语法简洁清晰、易于学习，几乎可以在所有的操作系统下运行。Python 常被称为胶水语言，因为它能够把不同语言编写的各个模块轻松地组织在一起，从而将众多的优秀 Fortran 和 C 语言库集成到 Pyhton 环境下，帮助开发者处理各种工作。Python 的优秀特性决定了其在实际应用中的广泛性，在很多领域如快速原型开发、网络服务器脚本、科学计算、文档处理、数据库编程、嵌入开发、GUI开发、游戏开发和移动开发中均有广泛应用。目前 Python 语言越来越受到重视，并已有大量成功的案例，如 YouTube（视频分享网站）、豆瓣（社区网站）、OpenStack（云计算平台）和Tornado（Web 服务器）等都是基于Python 开发的。本书既介绍了 Python 的基础知识，也介绍了很多 Python 的高级话题，并附有实例，是一本即学即用的书。本书首先介绍了 Python 的数据类型、编程语法、函数、类和模块等基础知识，然后介绍了 Python 在网络、数据库、正则表达式和大数据方面的应用。本书每一章的最后都介绍了与该章内容相关的高级话题，这些高级话题可直接在数据处理、网站开发和数据库管理等领域使用，使得读者每学习一章即可通过该章内容解决工作、科研中的实际问题，充分体现了即学即用特点，突破了以往必须将书读完才能用于实战的思路。高级话题涵盖了大数据分析用的 NumPy、SciPy、PyTables 和 pandas 等工具，讲解了如何采集数据以及如何为调研报告生成漂亮的图表等内容。书中的案例采用实际项目使用的小测试案例，具有极强的实用性。本书使用 Anaconda Python 作为开发环境。Anaconda 是 Python 的科学技术包的合集，包含了大量的科学计算包，如 NumPy、SicPy 和 Matplotlib 等，并支持 Windows、Linux、OS X环境。相比其他 Python 集成开发环境，Anaconda 不仅支持 Python 2.X，而且支持 Python 3.X的科学计算包。可从 Anaconda 的官网（https：www.continuum.iodownloads）下载相应版本的 Anaconda。如果 Anaconda 未包含书中所用的模块，可参考第 1 章介绍的 pip 和 easy_install的方法安装相应模块。本书的第 6 章由张秀凤编写，第 10 章由丁维才编写，其余内容由本人编写。写书过程中，经常忽视女儿的好玩天性，没能很好地陪伴女儿，心有愧疚。谨以此书献给我的女儿和所有关心支持我的人。张燕妮
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