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| 編輯推薦： |
1.本书主要针对高等职业院校学生的特点，突出素质教育，以培养学生的能力为本位，以提高学生的就业技能为导向。
2.全书内容简洁、结构严谨、逻辑分明、条理清晰，在内容和形式上都有创新。
3.教材的编写由浅入深，即使没有接触过机器学习的学生也能很快上手。
4.本教材注重理论与实践的结合，使学生能通过实践深化对理论的理解，学会并掌握理论知识的实际应用。能更好的培养学生的专业技能和实践能力，学生在学完本书后能学以致用。
5.本书采用“任务驱动”“案例教学”“启发式教学”等教学方法，充分激发学生的学习兴趣，发挥学生学习的主动性，变常规的被动学习和填鸭式教学为积极主动学习。
6.参与本书编写工作的人员都是长期从事Python编程及相关课程教学的一线教师和长期从事开发工作的工程师，具有丰富的教学经验和实践经验。
7. 本教材资料齐全：配有电子教案、案例、习题、试卷、实训教程等。
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| 內容簡介： |
本书根据高等院校应用技术型人才培养的目标编写，适合案例学习和模块化教学相结合的教学方式。本书以真实企业开发案例和典型工作任务为载体组织教学单元，较为全面地介绍了Python的基础知识、高级知识和常用科学计算库。全书共8个模块，分别为初识Python、Python数据类型、Python流程控制、Python函数与模块、Python文件处理、Python面向对象、Python高级知识和Python科学计算库。
本书可以作为高等院校计算机及相关专业Python编程等课程的教材，也可以作为广大计算机爱好者或Python相关从业人员的参考书。
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| 關於作者： |
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王健，女，博士，副教授，深圳信息职业技术学院信息与通信学院专任教师，致力于物联网应用技术、大数据分析、信号处理等领域的研究，获得华为HCIE_big data认证。主持完成国家自然科学基金项目1项，在国内外刊物发表SCI/EI/CSDN/ISTP学术论文20多篇，参编教材1部。获得“深圳市高层次(后备级)人才”、深圳市“青年教师标兵”等称号。参加教师教学能力比赛，获得全国三等奖1次，省一等奖1次，省三等奖1次。指导学生参加技能大赛，获得全国一等奖1次、省级奖励多次。
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| 目錄：
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目录
模块1 初识Python 1
学习目标 1
情景引入 1
知识准备 1
1.1 Python概述 2
1.1.1 了解Python 2
1.1.2 Python发展历史 2
1.1.3 Python环境搭建 3
1.2 Python常用开发工具介绍 7
1.2.1 IDLE 7
1.2.2 Anaconda 10
1.2.3 PyCharm 13
1.3 Python基础语法 15
1.3.1 Python语法特点 15
1.3.2 Python编程规范 16
1.3.3 Python基本输入输出函数 17
1.3.4 运算符 19
技能实训 25
实训1.1 安装Jupyter Notebook 25
实训1.2 输出古诗 28
实训1.3 换算学习时间 29
模块小结 30
拓展知识 31
知识巩固 31
综合实训 31
模块2 Python数据类型 33
学习目标 33
情景引入 33
知识准备 33
2.1 数字数据类型 33
2.1.1 整型 34
2.1.2 浮点型 34
2.1.3 布尔类型和复数类型 36
2.2 序列数据类型 36
2.2.1 字符串 37
2.2.2 集合 38
2.2.3 列表 39
2.2.4 元组 41
2.2.5 字典 42
技能实训 43
实训2.1 计算三角形面积 43
实训2.2 模拟水果店的电子菜单 44
模块小结 46
拓展知识 47
知识巩固 47
综合实训 47
模块3 Python流程控制 49
学习目标 49
情景引入 49
知识准备 49
3.1 分支结构 50
3.1.1 单分支语句 50
3.1.2 双分支语句 50
3.1.3 多分支语句 52
3.1.4 分支嵌套 53
3.2 循环结构 54
3.2.1 for循环 54
3.2.2 while循环 56
3.2.3 循环嵌套 57
3.2.4 流程跳转 58
技能实训 59
实训3.1 菜名查询小程序 59
实训3.2 聊天机器人 61
模块小结 63
拓展知识 63
知识巩固 64
综合实训 64
模块4 Python函数与模块 66
学习目标 66
情景引入 66
知识准备 66
4.1 函数 67
4.1.1 函数的概念和作用 67
4.1.2 函数的定义和调用 67
4.1.3 函数参数 68
4.1.4 变量作用域 71
4.1.5 特殊函数 74
4.2 模块 81
4.2.1 模块、包与库 81
4.2.2 自定义模块 82
4.2.3 time、random、turtle模块的使用 83
技能实训 88
实训4.1 发红包小程序 88
实训4.2 绘制多边形 90
模块小结 91
拓展知识 92
知识巩固 93
综合实训 94
模块5 Python文件处理 95
学习目标 95
情景引入 95
知识准备 95
5.1 文件的基本操作 96
5.1.1 文件函数 96
5.1.2 文本文件操作 98
5.1.3 二进制文件操作 99
5.2 基于模块的文件操作 100
5.2.1 使用os模块操作文件 100
5.2.2 使用shutil模块操作文件 103
5.2.3 使用openpyxl模块操作Excel文件 106
技能实训 108
实训5.1 读写文本文件 108
实训5.2 文件操作练习 110
模块小结 112
拓展知识 112
知识巩固 113
综合实训 113
模块6 Python面向对象 115
学习目标 115
情景引入 115
知识准备 116
6.1 面向对象简介 116
6.1.1 面向过程与面向对象 116
6.1.2 类与对象 116
6.2 类的定义与使用 117
6.2.1 类的定义 117
6.2.2 类的实例化 118
6.2.3 类的属性 119
6.2.4 类的方法 120
6.2.5 属性与实例方法的访问权限 124
6.3 继承 126
6.3.1 继承简介 127
6.3.2 继承的基本语法 127
6.3.3 方法重写 129
技能实训 131
实训6 点和圆 131
模块小结 133
拓展知识 133
知识巩固 134
综合实训 135
模块7 Python高级知识 136
学习目标 136
情景引入 136
知识准备 136
7.1 正则表达式 136
7.1.1 基本概念 137
7.1.2 使用re模块实现正则表达式 140
7.2 多线程 144
7.2.1 多线程相关概念 144
7.2.2 创建线程 145
7.2.3 线程锁 148
技能实训 150
实训7.1 处理学生信息 150
实训7.2 检测空气质量 152
模块小结 154
拓展知识 155
知识巩固 155
综合实训 156
模块8 Python科学计算库 157
学习目标 157
情景引入 157
知识准备 158
8.1 NumPy数值计算库 158
8.1.1 NumPy简介 158
8.1.2 NumPy基本操作 160
8.1.3 NumPy矩阵运算 168
8.1.4 NumPy常用数值计算函数 171
8.2 SciPy科学计算库 173
8.2.1 SciPy简介 173
8.2.2 SciPy的constants模块介绍 174
8.3 pandas数据分析库 175
8.3.1 pandas简介 175
8.3.2 pandas核心数据结构 176
8.3.3 pandas常用数据分析函数 181
8.4 Matplotlib可视化图库 182
8.4.1 数据可视化介绍 182
8.4.2 Matplotlib基础操作 183
8.4.3 Matplotlib常用绘图函数 188
技能实训 190
实训8.1 使用NumPy统计学生成绩 190
实训8.2 使用SciPy实现正态分布 192
实训8.3 使用pandas对三国名将综合能力进行分析 194
实训8.4 使用Matplotlib绘制饼图 202
模块小结 204
拓展知识 205
知识巩固 206
综合实训 207
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