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| 編輯推薦： |
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本书通过案例、课业任务、项目等形式全面介绍了Python语言的相关知识点。为便于教学，本书提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、习题答案、实验报告、教学进度表、在线作业和240分钟的微课视频。
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| 內容簡介： |
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本书通过案例、课业任务、项目等形式全面介绍了Python语言的相关知识点。全书共11章，主要讲解Python语言、开发环境、语法、基本数据类型、程序控制结构、组合数据类型、函数和模块、面向对象和异常处理、文件和数据组织、内置标准库以及第三方库等，最后介绍了一个人工智能相关的语音处理项目。每章都有大量的案例，并设置了课业任务，做到从案例到任务，到最后的项目，层层递进，环环相扣，帮助读者消化知识，提高学习兴趣。 本书可作为高等学校程序设计语言教材，也可作为程序设计爱好者的参考书。
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| 目錄：
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第1章初识Python
1．1Python概述
1．1．1Python的发展
1．1．2Python的特点
1．1．3Python的版本
1．1．4Python 3与Python 2的区别
1．1．5Python的用途
1．2Python开发环境
1．2．1Python的下载和安装
1．2．2Python编程工具介绍
1．3Python程序运行
1．3．1Python程序的运行方式
1．3．2Python程序的可执行文件
1．4课业任务
习题1
第2章Python基本语法
2．1基本语法特点
2．1．1缩进
2．1．2注释
2．1．3续行符
2．1．4分隔符号
2．1．5保留字和关键字
2．2基本输入和输出
2．2．1基本输入
2．2．2基本输出
2．3变量和对象
2．3．1Python中的变量
2．3．2变量命名规则和赋值语句
2．3．3对象的垃圾回收
2．3．4变量的共享引用
2．4课业任务
习题2
第3章基本数据类型
3．1数字类型
3．1．1整数类型
3．1．2浮点数类型
3．1．3复数类型
3．1．4分数类型
3．2数字运算
3．2．1数字运算操作符
3．2．2数字处理函数
3．3字符串类型
3．3．1字符串常量
3．3．2字符串操作符
3．3．3字符串的索引
3．3．4字符串的切片
3．3．5迭代字符串
3．3．6字符串处理函数
3．3．7字符串处理方法
3．3．8字符串的格式化
3．3．9bytes字符串
3．4数据类型操作
3．4．1类型判断
3．4．2类型转换
3．5课业任务
习题3
第4章程序控制结构
4．1程序的基本结构
4．1．1流程控制语句
4．1．2程序结构
4．2分支结构
4．2．1单分支结构
4．2．2双分支结构
4．2．3多分支结构
4．2．4if…else三元表达式
4．3循环结构
4．3．1遍历循环
4．3．2无限循环
4．3．3循环控制
4．3．4循环嵌套
4．4课业任务
习题4
第5章组合数据类型
5．1列表类型
5．1．1列表的特点
5．1．2常用列表方法和操作
5．1．3列表推导式
5．2元组类型
5．2．1元组的特点
5．2．2创建和删除元组
5．2．3元组的访问与操作
5．2．4元组推导式
5．3字典类型
5．3．1字典的定义
5．3．2常用字典方法和操作
5．3．3字典推导式
5．4集合类型
5．4．1创建集合
5．4．2删除集合
5．4．3集合的运算
5．4．4冻结集合
5．4．5列表、元组、字典与集合的区别
5．5迭代
5．5．1迭代器的特点和优势
5．5．2迭代器的常见基本操作
5．6课业任务
习题5
第6章函数和模块
6．1函数
6．1．1定义函数
6．1．2调用函数
6．1．3函数的参数
6．1．4函数的嵌套
6．1．5lambda函数
6．1．6递归函数
6．1．7函数列表
6．2变量作用域
6．2．1作用域分类
6．2．2global关键字
6．2．3nonlocal关键字
6．2．4局部变量
6．2．5全局变量
6．3模块
6．3．1模块的定义
6．3．2导入模块
6．3．3导入时执行模块
6．3．4使用import语句还是from语句
6．3．5常见的标准模块
6．3．6模块搜索目录
6．4模块包
6．4．1包的概念
6．4．2包的基本结构
6．4．3创建包和使用包
6．4．4相对导入
6．4．5在__init__．py中添加代码
6．5课业任务
习题6
第7章面向对象和异常处理
7．1理解Python的面向对象
7．1．1面向对象的基本概念
7．1．2Python的类和类型
7．1．3Python中的对象
7．2定义和使用类
7．2．1定义类
7．2．2使用类
7．3对象的属性和方法
7．3．1对象的属性
7．3．2对象的方法
7．3．3类的“伪私有”属性和方法
7．3．4构造函数和析构函数
7．4类的继承
7．4．1简单继承
7．4．2定义子类的属性和方法
7．4．3调用超类的构造函数
7．4．4多重继承
7．5运算符重载
7．5．1运算符重载的实现方法
7．5．2加法运算重载
7．5．3索引和分片重载
7．5．4自定义迭代器对象
7．5．5定制对象的字符串形式
7．6模块中的类
7．6．1模块中的类的概念
7．6．2模块中的类的应用
7．7异常的概述
7．7．1异常的发生背景
7．7．2异常的特点
7．8异常处理基本结构和用法
7．8．1try结构语句
7．8．2except…as语句
7．8．3捕捉所有异常
7．8．4异常处理结构的嵌套
7．9异常处理语句
7．9．1raise语句
7．9．2异常链: 异常引发异常
7．10程序调试
7．10．1使用自带的IDLE调试
7．10．2使用assert语句调试
7．11课业任务
习题7
第8章文件和数据组织
8．1文本文件的读写
8．1．1文件类型
8．1．2数据文件操作
8．1．3读写二进制文件
8．1．4用文件存储对象
8．1．5os模块的目录操作
8．2高级文件操作
8．2．1shutil模块的文件操作
8．2．2os模块的文件操作
8．2．3shutil模块的目录操作
8．3读写CSV文件
8．3．1CSV文件的基本概念
8．3．2将数据写入CSV文件
8．3．3读CSV文件
8．4数据组织的维度
8．4．1基本概念
8．4．2一维数据的处理
8．4．3二维数据的处理
8．4．4数据排序
8．4．5数据查找
8．5课业任务
习题8
第9章标准库
9．1绘图工具turtle库
9．1．1基本概念
9．1．2画笔运动命令
9．1．3画笔控制函数命令
9．1．4其他命令方法
9．2随机数random库
9．2．1基本概念
9．2．2随机数种子函数
9．2．3整数随机数函数
9．2．4浮点随机数函数
9．2．5序列随机数函数
9．3图形界面工具tkinter库
9．3．1基本概念
9．3．2创建tkinter的主窗口
9．3．3常见控件布局方式
9．3．4常见tkinter控件
9．3．5常见对话框
9．4时间工具time库
9．4．1time库概述
9．4．2时间处理函数
9．4．3时间格式化函数
9．4．4计时函数
9．5课业任务
习题9
第10章第三方库
10．1第三方库的安装方法
10．1．1安装第三方库的前提
10．1．2使用pip安装第三方库
10．2文本处理库
10．2．1文本处理库简介
10．2．2常用的文本处理库
10．3用户图形界面库
10．3．1用户图形界面库简介
10．3．2常用的用户图形界面库
10．4数据分析库
10．4．1数据分析库简介
10．4．2常用的数据分析库
10．5数据可视化库
10．5．1数据可视化库简介
10．5．2常用的数据可视化库
10．6网络爬虫库
10．6．1网络爬虫库简介
10．6．2常用的网络爬虫库
10．7PyInstaller打包工具
10．7．1PyInstaller库概述
10．7．2安装PyInstaller库
10．7．3使用PyInstaller库
10．8jieba分词工具
10．8．1jieba库概述
10．8．2安装jieba库
10．8．3使用分词功能
10．9wordcloud词云工具
10．9．1wordcloud库概述
10．9．2安装wordcloud库
10．9．3wordcloud库函数
10．10课业任务
习题10
第11章智能语音识别与翻译平台
11．1项目背景
11．2开发环境
11．3项目总体结构
11．3．1业务流程图
11．3．2项目的主要构成
11．3．3关键技术介绍
11．4课业任务
11．5相关问题解惑
11．5．1NumPy版本问题
11．5．2文件路径问题
11．5．3虚拟环境的问题
11．5．4识别英文语音不准确的问题
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| 內容試閱：
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Python语言是最接近人工智能的语言。随着近年人工智能、云计算、大数据等产业的发展，Python语言逐渐成为市场占有率最高的语言。Python是一门高级编程语言，它具有简单易学、开源免费、移植性与扩展性强、支持大量的库等特点，得到广大编程者的青睐，被广泛应用在各行各业，从简单的文本处理、Web网站开发、网络爬虫、游戏开发、自动化运维到大数据处理、智能机器人、航天航空等领域，都是Python语言的主阵地。就目前来看，这些行业的前景也非常好。大家如果想在这些行业取得长足发展，就需要把Python语言学好、学精、学透。
本书主要介绍了Python语言的语法、开发环境、基本数据类型、程序控制结构、组合数据类型、函数和模块、面向对象和异常处理、文件和数据组织、内置标准库以及第三方库等。本书内容经过精心编排与组织，适合编程初学者阅读，能让读者在最短时间内掌握Python语言编程的基本技能，为进一步学习人工智能、云计算、大数据技术等知识打下基础。
本书作者长期从事Python程序设计语言教学工作，积累了丰富的教学和实践经验。本书具有以下5个特点。
1． 项目引领
本书在第10章与第11章分别通过人工智能相关项目，如爬取股票行情数据、爬取日线行情数据和智能语音识别与翻译平台等，引领读者学习Python语言，使初学者能循序渐进掌握知识点，后期还可以轻松实践人工智能相关的项目。
2． 任务驱动
本书每章都有相关的课业任务，通过课业任务巩固知识点。每完成一章知识点的学习，就可以完成这一章的课业任务。课业任务完成了，学习的成就感和积极性就得到了提高。
3． 案例强化
本书案例丰富，几乎每个理论都配有一个案例。每章都有数十个案例帮助读者消化、理解相关的知识点。
4． 资源丰富
为便于教学，本书提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、习题答案、实验报告、在线作业、教学进度表和240分钟的微课视频。
资源下载提示
课件等资源： 扫描封底的“课件下载”二维码，在公众号“书圈”下载。
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在线作业： 扫描封底的作业系统二维码，登录网站在线做题及查看答案。
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5． 科教融合
本书得到了广东省2021年度普通高校认定科研项目“人工智能技术在网络入侵防御体系中的应用研究”(2021KTSCX159)和2022年度省级大学生创新创业训练计划项目“基于机器学习的金融数据分析挖掘及应用”(S202212668008)的支持，部分案例为项目的核心功能。
本书由广州理工学院王煜林、王金恒老师，广东机电职业技术学院刘卓华老师，私立华联学院尹菡老师带领广州理工学院天网工作室团队一起完成。全书共11章，其中，第1章由王煜林、冯烨昊共同编写； 第2~4章由王煜林、胡丽颖共同编写； 第6~8章由王金恒、林业坤共同编写； 第5章、第9章、第11章由刘卓华、尹菡、黄海林共同编写； 第10章由尹菡、曾志豪共同编写。
广州理工学院计算机科学与工程学院原峰山院长，天网工作室成员曾志豪、黄夏明对本书进行了审稿，在此表示感谢！
由于作者水平有限，书中难免出现疏漏之处，恳请广大读者批评、指正。
王煜林
2023年3月
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