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本书内容全面，概念清晰，例题丰富，循序渐进，易于学习。书中以大量实例引导读者逐步深入学习，每个实例程序都有详尽的解释，并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。实例中既有简单易懂的程序片段也有实际可用的综合案例有利于读者迅速掌握Python开发的关键技术。
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本书系统地介绍了Python编程语言的基础知识，共分13章，主要内容包括Python概述、Python语言基础、程序控制结构、Python序列、函数设计与使用、面向对象编程、文件操作、数据库操作、网络爬虫、NumPy、pandas数据处理与分析、Matplotlib数据可视化基础以及综合应用案例。本书内容全面，概念清晰，例题丰富，循序渐进，易于学习。书中以大量实例引导读者逐步深入学习，每个实例程序都有详尽的解释，并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。实例中既有简单易懂的程序片段，也有实际可用的综合案例，有利于读者迅速掌握Python开发的关键技术。本书适合作为普通高等院校计算机、大数据及相关专业Python课程的教材，也可作为Python初学者及从事大数据相关技术人员的参考用书，还可供自学考试的考生和全国计算机等级考试（二级Python）考生研习。
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第一部分Python基础知识第1章Python概述 11.1Python的诞生和特点 21.1.1Python的诞生 21.1.2Python的特点 21.2Python的功能 31.2.1Python常规应用 31.2.2Python在大数据时代下的应用 31.3Python的安装 41.4常用的Python第三方编辑器 61.5第一个Python程序 7小结 11习题 11第2章Python语言基础 122.1标准输入输出 122.1.1标准输入函数input 122.1.2标准输出函数print 与格式化输出 132.2Python数据类型 172.2.1数值类型 172.2.2字符串 172.2.3布尔类型 202.2.4空值None 202.2.5数据类型的转换 202.3常量、变量、运算符与表达式 212.3.1常量与变量 212.3.2运算符与表达式 232.3.3常用内置函数 252.4案例精选 28小结 32习题 32第3章程序控制结构 353.1条件表达式 353.2选择结构 363.2.1if语句 363.2.2if…else语句 373.2.3if…elif…else语句 393.2.4选择结构的嵌套 403.3循环结构 423.3.1while语句 423.3.2for语句 453.3.3continue和break语句 493.3.4循环嵌套 513.4案例精选 55小结 61习题 61第4章Python序列 634.1列表与列表推导式 634.1.1列表创建与删除 634.1.2列表常用方法 654.1.3列表推导式 674.1.4切片 684.2元组与生成器推导式 694.2.1元组 694.2.2生成器推导式 714.3字典 724.3.1创建字典和添加、修改与删除元素 724.3.2访问字典对象的数据 754.4集合 764.4.1集合基础知识 764.4.2集合操作与运算 774.4.3列表、元组、字典、集合的区别和相互转换 814.5序列解包 824.6案例精选 85小结 87习题 88第5章函数设计与使用 905.1函数的定义与调用 915.1.1函数的定义 915.1.2函数调用 925.1.3函数的返回值 935.1.4匿名函数 945.2函数的参数传递 965.2.1默认值参数与关键参数 965.2.2可变长度参数 985.2.3参数传递时的序列解包 985.3变量作用域 1005.4闭包 1035.5递归函数 1045.6模块化程序设计 1085.6.1模块及其引用 1085.6.2编写自己的模块和包 1105.7案例精选 111小结 113习题 113第6章面向对象编程 1146.1类的定义与使用 1156.2数据成员与成员方法 1166.2.1私有成员与公有成员 1166.2.2数据成员 1176.2.3方法 1186.2.4属性 1206.3继承、多态 1256.3.1继承 1256.3.2多态 1296.4特殊方法与运算符重载 1306.5案例精选 132小结 140习题 140第7章文件操作 1427.1文件对象 1427.2文本文件操作 1447.3二进制文件操作 1467.3.1使用pickle模块 1467.3.2使用struct模块 1477.4对Excel数据的读写操作 1487.5文件与文件夹操作 1517.5.1os与os.path模块 1517.5.2shutil模块 1537.6文件目录 1547.6.1文件目录函数 1547.6.2文件目录操作 1557.7案例精选 156小结 161习题 162第二部分Python高级应用第8章数据库操作 1638.1使用Python操作SQLite 数据库 1638.1.1Connection对象 1648.1.2Cursor对象 1658.1.3Row对象 1688.2使用Python操作其他关系型 数据库 1698.2.1操作Access数据库 1698.2.2操作MS SQL Server数据库 1698.2.3操作MySQL数据库 1708.3操作MongoDB数据库 1718.4案例精选 173小结 181习题 182第9章网络爬虫 1839.1网络爬虫概述 1839.1.1网络爬虫及其应用 1839.1.2网络爬虫结构 1859.2Python第三方库 1859.2.1Python第三方库的概念 1859.2.2Python第三方库的安装方法 1869.2.3Python第三方库的使用方法 1879.3爬虫基本库 1879.3.1Requests库 1879.3.2BeautifulSoup库 1899.4案例精选 1929.4.1抓取泉州地区短租房信息 1929.4.2抓取酷狗TOP500的数据 196小结 198习题 198第10章NumPy 20110.1ndarray多维数组 20110.1.1ndarray数组的创建 20110.1.2ndarray对象的属性 20310.1.3ndarray数据类型 20410.1.4数组变换 20410.1.5NumPy的随机数函数 20610.2数组的索引和切片 20810.2.1数组的索引 20810.2.2数组的切片 20910.2.3布尔型索引 21010.2.4花式索引 21110.3数组的运算 21110.3.1数组的元素级运算 21110.3.2通用函数 21210.3.3条件逻辑运算 21310.3.4统计运算 21410.3.5排序 21510.3.6集合运算 21510.4案例精选 216小结 217习题 217第11章pandas数据处理与分析 21911.1pandas简介 21911.2数据准备 21911.2.1pandas的数据结构 21911.2.2数据导入 22211.2.3数据导出 22511.3数据预处理 22711.3.1数据清洗 22711.3.2数据抽取 23011.3.3插入记录 23511.3.4修改记录 23611.3.5排名索引 23711.3.6数据合并 24011.3.7数据计算 24411.3.8数据分组 24611.3.9日期处理 24711.4数据分析 24911.4.1基本统计分析 24911.4.2分组分析 25011.4.3分布分析 25111.4.4交叉分析 25211.4.5结构分析 25311.4.6相关分析 25411.5案例精选 25511.5.1数据来源 25511.5.2数据清洗 25611.5.3数据探索 257小结 259习题 260第12章Matplotlib数据可视化 基础 26212.1绘图基础语法 26212.1.1pyplot基础语法 26212.1.2设置动态参数 26512.2分析特征间的关系 26712.2.1散点图 26712.2.2折线图 26812.2.3案例精选 27012.3分析特征内部关系 27312.3.1直方图 27312.3.2饼图 27512.3.3箱线图 27512.3.4案例精选 276小结 281习题 281第13章综合应用案例 28213.1网站日志分析 28213.1.1网站日志解析 28213.1.2日志数据清洗 28413.1.3日志数据分析 28613.2旅游推荐 29313.2.1按性价比给用户推荐旅游 产品 29313.2.2通过热力图分析为用户提供 出行建议 298小结 304习题 304参考文献 304
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Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，Python的使用率呈线性增长。Python是解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。早期的Python主要用于UNIX系统，由于其强大功能和各方面的优点逐渐为人们认识，到了20世纪80年代，Python开始进入其他操作系统，并很快在各类大、中、小和微型计算机上得到广泛使用，成为最流行的程序设计语言之一。随着计算机的普及和发展，Python在各个领域的应用越来越广泛，几乎各类计算机系统都支持Python的开发环境，这为Python的普及和应用奠定了强大基础。在大数据、云计算、人工智能等技术飞速发展的今天，Python有了更加广阔的用武之地。Python解释器作为自由软件，由全世界的Python爱好者维护、扩充着能够适应各种需求的库，因此，Python当前仍在不断快速发展着。随着Python的扩展库不断丰富，使得Python无论是作为入门编程语言还是在解决大数据分析、云计算、科学计算等领域问题都有着得天独厚的优势。Python作为编程语言本身来说很容易上手，即使从没接触过程序开发的学习者也很容易掌握Python程序的编写，这就使软件设计、开发者不必过分关注程序的语言实现，可以腾出时间去关注优化和算法问题。据TIOBE 编程语言社区在2019年3月发布的新编程语言排行榜中，Python再度上升 2.39%，一跃超过 C++语言，排在第三位，前两位是Java语言和C语言。Python得到越来越多编程爱好者的应用，使得Python语言也顺理成章地进入本科教学计算机类知识的课程体系。本书编者通过认真分析和研究Python体系，结合多年教学实践，列入大量实例，深入浅出地引导读者掌握Python程序设计的基本方法，并结合案例让读者能够将所学的知识整合运用，让读者能够在应用层面体验Python。本书共13章，可分为两部分：第1章～第７章为第一部分，第8章～第13章为第二部分。第一部分主要介绍Python基础知识，包括Python概述、语言基础、程序控制结构、Python序列、函数设计与使用、面向对象编程、文件操作等方面。第二部分主要介绍Python高级应用及综合案例，包括数据库操作、网络爬虫、NumPy、pandas数据处理与分析、Matplotlib数据可视化等应用。本书的特点有：知识点的安排强调整体性和系统性，知识点的表达强调层次性和有序性；理论与实际紧密结合，每章节内容先介绍知识点再通过实例理解知识点，通过相对综合的实例熟悉知识的具体应用。本书最后一章网站日志分析案例与旅游推荐案例是较复杂的应用，涉及Python中的大部分知识内容，能使读者对Python理解更加深入。本书由闽南理工学院信息管理学院何庆新、解姗姗、王慧主编。本书出版得到2018年福建省本科高校一般教育教学改革研究项目《以校企合作为基础加强应用型高校计算机类专业课程建设的研究与实践》资助，项目批准号：FBJG20180153。本书编写过程中得到闽南理工学院各级领导的大力支持，同时校企合作企业泉州尚创网络科技有限公司提供了大量的技术支持，在此一并表示衷心的感谢！中国铁道出版社有限公司为本书的出版给予了大力支持，相关编辑出色的工作表现给我们留下了深刻印象，在此也表示感谢！由于本书编者水平有限，书中难免会有疏漏和不足之处，恳请广大读者和同行批评指正。编者 2019年5月
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