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| 編輯推薦： |
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本书提供教学课件、教学大纲、习题答案、在线题库等配套教学资源。
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| 內容簡介： |
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本书共9章，以财经类高校为背景，以培养财经类专业学生的编程能力为目标，通过大量实例系统讲解Python语言的基本语法元素、基本数据类型、程序流程控制结构、函数、组合数据类型、文件输入/输出等操作，并介绍多个Python第三方库的基本使用方法。本书围绕金融数据分析，介绍从基本数据处理到文件处理，从数据分析到数据可视化的基本数据分析流程。本书每章后均给出了配套练习题，以帮助读者巩固所学知识。 本书适合作为财经类高校学生的Python语言入门教材，也适合初学Python语言的读者使用。
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| 目錄：
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第1章Python语言概述1
1.1Python语言简介1
1.1.1程序设计语言概述1
1.1.2Python发展简史3
1.1.3Python语言特点4
1.2Python开发环境配置5
1.2.1Windows环境下Python的安装5
1.2.2Python集成开发环境简介8
1.2.3其他Python集成开发环境10
1.3第一个Python程序12
1.4程序设计方法13
1.4.1面向过程的程序设计13
1.4.2面向对象的程序设计14
1.4.3IPO编程模式14
1.4.4用计算机解决问题的一般步骤15
1.5Python在金融领域的应用及前景16
1.6我国软件产业的现状和发展17
1.6.1软件产业的地位和发展17
1.6.2国家对于软件产业的支持与规划18
1.6.3软件产业人才培养18
本章小结18
本章习题19
第2章Python基本语法元素22
2.1数据类型概述22
2.1.1数值类型23
2.1.2字符串类型232.1.3组合数据类型23
2.2变量23
2.2.1变量的概念24
2.2.2变量的命名规则24
2.3基本赋值语句与输入/输出函数24
2.3.1赋值语句24
2.3.2input()函数与eval()函数25
2.3.3print()函数27
2.4程序流程结构概述27
2.4.1顺序结构27
2.4.2选择结构28
2.4.3循环结构28
2.5Python程序格式规范29
2.5.1注释29
2.5.2缩进30
2.5.3续行30
2.6Python标准库和第三方库概述30
2.6.1import引入31
2.6.2第三方库的安装31
2.6.3turtle库的使用32
本章小结35
本章习题36
◆Python程序设计基础(第2版)——面向金融数据分析目录第3章基本数据类型38
3.1数值类型38
3.1.1整数类型、浮点数类型和复数类型38
3.1.2数值运算符39
3.1.3增强赋值运算符41
3.1.4数值运算函数41
3.2字符串类型43
3.2.1字符串与字符串运算符43
3.2.2字符串索引与切片44
3.2.3字符串的遍历操作46
3.2.4字符串处理函数46
3.2.5字符串对象47
3.2.6字符串处理方法48
3.2.7字符串格式化52
3.3布尔型数据54
3.3.1布尔型常量54
3.3.2比较运算符54
3.3.3逻辑运算符55
3.4运算符的优先级57
3.5math库和random库的使用57
3.5.1math库的使用57
3.5.2random库的使用59
本章小结60
本章习题60
第4章程序流程控制结构63
4.1算法63
4.1.1算法的概念63
4.1.2流程图63
4.2顺序结构64
4.3分支结构65
4.3.1单分支结构65
4.3.2二分支结构66
4.3.3多分支结构67
4.4循环结构68
4.4.1遍历循环68
4.4.2条件循环73
4.4.3break和continue保留字74
4.4.4嵌套循环75
4.5异常处理结构77
4.5.1tryexcept78
4.5.2tryexceptelse79
4.5.3tryexceptelsefinally80
4.6综合实例——个人所得税的计算81
本章小结85
本章习题85
第5章函数90
5.1函数入门90
5.1.1函数的概念90
5.1.2定义函数92
5.1.3调用函数92
5.2函数的参数98
5.2.1位置参数和关键字参数98
5.2.2参数默认值99
5.2.3可变数量参数101
5.3递归函数101
5.4变量的作用域105
5.4.1局部变量105
5.4.2全局变量105
5.5lambda函数107
5.6Python内置函数108
5.7综合实例——家庭理财计划109
本章小结111
本章习题111
第6章组合数据类型115
6.1序列类型概述115
6.1.1操作符115
6.1.2索引116
6.1.3切片117
6.1.4序列的内置函数118
6.2列表120
6.2.1列表的创建与删除121
6.2.2列表元素的访问122
6.2.3列表常用操作方法122
6.2.4列表推导式128
6.2.5实例129
6.3元组131
6.3.1元组的创建与删除132
6.3.2元组元素的访问和操作132
6.3.3实例133
6.4集合134
6.4.1集合的创建与删除134
6.4.2集合的操作与运算134
6.4.3实例137
6.5映射类型——字典138
6.5.1字典的创建与删除138
6.5.2字典元素的访问139
6.5.3字典常用操作方法140
6.5.4实例143
6.6序列的封包与解包146
本章小结147
本章习题147
第7章文件输入/输出152
7.1文件的基本操作152
7.1.1文件类型152
7.1.2文件的打开与关闭153
7.1.3文件的读写155
7.1.4os和os.path模块159
7.1.5中文词频统计实例——jieba库的使用163
7.2Excel文件操作165
7.2.1第三方库openpyxl165
7.2.2读取Excel文件167
7.2.3写入Excel文件168
7.2.4Excel文件其他设定169
7.3CSV文件操作171
7.3.1CSV简介171
7.3.2读取CSV文件172
7.3.3写入CSV文件173
7.4文件综合实例175
本章小结176
本章习题176
第8章面向对象程序设计基础180
8.1对象与类180
8.1.1类的定义181
8.1.2构造对象181
8.1.3使用类182
8.1.4UML类图183
8.1.5隐藏数据域184
8.2类的抽象与封装186
8.3类的继承和多态190
8.3.1父类与子类190
8.3.2object类193
8.3.3方法覆盖194
8.3.4多态194
本章小结196
本章习题196
第9章金融数据分析初识199
9.1金融数据分析概述199
9.1.1数据、信息和知识199
9.1.2金融数据分析流程200
9.2金融数据类型和结构202
9.2.1金融数据的获取202
9.2.2金融数据类型和数据结构202
9.3NumPy库简介204
9.3.1NumPy基本概念204
9.3.2多维数组ndarray204
9.3.3数组的访问211
9.3.4排序213
9.3.5统计214
9.3.6综合实例215
9.4Pandas库简介217
9.4.1Pandas数据结构——序列217
9.4.2Pandas数据结构——数据框220
9.4.3Pandas数据分析简介225
9.5金融数据可视化简介230
9.5.1Matplotlib库简介230
9.5.2金融学图表234
9.6金融时间序列分析240
9.6.1金融时间序列分析简介240
9.6.2综合实例240
本章小结242
本章习题242
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| 內容試閱：
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本书第1版于2021年出版，此次改版的主要目的是响应党的二十大提出的科教兴国、人才强国、创新驱动发展战略，适应“新文科”专业建设、培养创新型学习对象的需求，同时根据使用反馈，在原有结构上对内容进行修订。
第2版继续保持重视基础内容的特色，明确使用本教材的课程的主要任务是铺垫非计算机专业后续课程和学生未来工作时需要的必要的程序设计基础知识，着重提高学生的实践能力。根据教学实践中获得的反馈，对第1版部分章节进行增补、删减与修改，进一步满足教材的实用性需求，便于教师教学选材，同时便于读者学习理解。
第2版修改的主要内容包括:
(1) 对第6章内容进行了增减和优化，主要增加和调整了各种数据结构的实例；
(2) 删除了第7章文件操作中的Word文件和SQLite数据库操作部分，突出文件基本操作、Excel文件和CSV文件的操作讲解，并对保留内容进行优化，同时增加和调整了章节实例；
(3) 纠正错误，包括排版和图文错误；
(4) 对习题部分进行调整、删减。
修订工作仍遵循第1版的分工，各位编者协同完成了本次任务。此外，在第1版的使用过程中，各位选用本教材的老师对教材的修改提出了良好的建议，对于所有这些支持与帮助，在此致以由衷的谢意！
限于编者水平，教材中定有不妥之处，诚恳期待使用本教材的广大师生和读者提出宝贵意见和建议，以使本教材的质量不断提高。编者2024年1月于山东财经大学····························································
第1版前言ForewordPython语言于20世纪90年代初由荷兰人吉多·范·罗苏姆首次发布，经过不断改进修正和版本迭代，发展到了现在的Python 3.x版本，已成为深受人们欢迎的程序设计语言之一。
Python之所以如此受欢迎，首先得益于它的简单高效。Python有简洁明了的语法，比其他编程语言更简单易读，易于学习，是极容易入门的编程语言之一;Python有丰富的第三方库，功能强大，利用它可以轻松实现较复杂的软件功能;Python易于扩展，常被人们称为胶水语言，能够把用其他语言编写的各种模块轻松地黏合在一起;Python也是数据科学中极为流行的语言之一，NumPy和SciPy为Python提供了强大的数组和数值运算功能，Pandas、Matplotlib为Python提供了强大的数据分析和可视化工具。由于Python语言的简洁性、灵活性及其良好的编程生态，它在科学计算、图像处理、数据处理、机器学习、人工智能、Web开发等众多领域得到了广泛的应用。
在金融领域，Python更是有着得天独厚的优势，被誉为实现金融科技的第一语言，有着非常广阔的发展前景。随着现代金融和金融科技的发展，越来越多的Python开发人员加入金融产品开发领域，社会对Python编程人才的需求也越来越旺盛。对于财经类高校的经管类、金融类学生而言，有必要学习和掌握Python编程语言，建立运用程序设计解决实际问题的基本理念和方法，为将来的学习和工作奠定金融数据分析的编程基础。
本书就是在此背景下，将Python编程的知识点结合算法实例，特别是结合与金融或者经济管理相关的实例编写而成的。本书第1～4章主要介绍Python的基础知识，第5章介绍模块化编程，第6章介绍Python的组合数据类型，第7章着眼于文件输入/输出和各种类型文件的读写，第8章介绍面向对象的基本知识，第9章以金融行业案例为背景介绍NumPy、Pandas、Matplotlib这三个数据分析常用的第三方库的基本使用方法。本书力图用简练的语言进行编程知识的讲解，对于专业术语的引入和难点的讲解尽量循序渐进、讲解清晰。本书同时具有较强的实践性，每章均给出了大量层次丰富的代码实例，既有配合知识点理解的简单代码段，又有侧重能力运用的综合实例，从而引导学生的理解与实践。本书还提供配套练习，方便学生动手编写代码，在实践中全面理解Python编程。
本书由李静、贾富萍、薛英花和刘理争编写，其中，李静编写第2、3、8章，贾富萍编写第6、7章及第9章的NumPy部分，薛英花编写第1、4、5章，刘理争编写第9章。在本书的编写过程中，山东财经大学计算机科学与技术学院的李红、都艺兵、陆晶和杨晓红给予了编者大力的支持与帮助，在此致以诚挚的谢意。
由于编者水平有限，加之Python语言的发展日新月异，书中难免有不妥之处，敬请广大读者不吝赐教。编者2020年8月于山东财经大学◆Python程序设计基础(第2版)——面向金融数据分析
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