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**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。

**部分 Python基础知识
第1章 Python概述 1
1.1 Python的诞生和特点 2
1.1.1 Python的诞生 2
1.1.2 Python的特点 2
1.2 Python的功能 3
1.2.1 Python常规应用 3
1.2.2 Python在大数据时代下的应用 3
1.3 Python的安装 4
1.4 常用的Python第三方编辑器 6
1.5 **个Python程序 7
小结 11
习题 11
第2章 Python语言基础 12
2.1 标准输入/输出 12
2.1.1 标准输入函数input( ) 12
2.1.2 标准输出函数print( )
与格式化输出 13
2.2 Python数据类型 17
2.2.1 数值类型 17
2.2.2 字符串 17
2.2.3 布尔类型 20
2.2.4 空值None 20
2.2.5 数据类型的转换 20
2.3 常量、变量、运算符与表达式 21
2.3.1 常量与变量 21
2.3.2 运算符与表达式 23
2.3.3 常用内置函数 25
2.4 案例精选 28
小结 32
习题 32
第3章 程序控制结构 35
3.1 条件表达式 35
3.2 选择结构 36
3.2.1 if语句 36
3.2.2 if…else语句 37
3.2.3 if…elif…else语句 39
3.2.4 选择结构的嵌套 40
3.3 循环结构 42
3.3.1 while语句 42
3.3.2 for语句 45
3.3.3 continue和break语句 49
3.3.4 循环嵌套 51
3.4 案例精选 55
小结 61
习题 61
第4章 Python序列 63
4.1 列表与列表推导式 63
4.1.1 列表创建与删除 63
4.1.2 列表常用方法 65
4.1.3 列表推导式 67
4.1.4 切片 68
4.2 元组与生成器推导式 69
4.2.1 元组 69
4.2.2 生成器推导式 71
4.3 字典 72
4.3.1 创建字典和添加、修改与删除
元素 72
4.3.2 访问字典对象的数据 75
4.4 集合 76
4.4.1 集合基础知识 76
4.4.2 集合操作与运算 77
4.4.3 列表、元组、字典、集合的
区别和相互转换 81
4.5 序列解包 82
4.6 案例精选 85
小结 87
习题 88
第5章 函数设计与使用 90
5.1 函数的定义与调用 91
5.1.1 函数的定义 91
5.1.2 函数调用 92
5.1.3 函数的返回值 93
5.1.4 匿名函数 94
5.2 函数的参数传递 96
5.2.1 默认值参数与关键参数 96
5.2.2 可变长度参数 98
5.2.3 参数传递时的序列解包 98
5.3 变量作用域 100
5.4 闭包 103
5.5 递归函数 104
5.6 模块化程序设计 108
5.6.1 模块及其引用 108
5.6.2 编写自己的模块和包 110
5.7 案例精选 111
小结 113
习题 113
第6章 面向对象编程 114
6.1 类的定义与使用 115
6.2 数据成员与成员方法 116
6.2.1 私有成员与公有成员 116
6.2.2 数据成员 117
6.2.3 方法 118
6.2.4 属性 120
6.3 继承、多态 125
6.3.1 继承 125
6.3.2 多态 129
6.4 特殊方法与运算符重载 130
6.5 案例精选 132
小结 140
习题 140
第7章 文件操作 142
7.1 文件对象 142
7.2 文本文件操作 144
7.3 二进制文件操作 146
7.3.1 使用pickle模块 146
7.3.2 使用struct模块 147
7.4 对Excel数据的读/写操作 148
7.5 文件与文件夹操作 151
7.5.1 os与os.path模块 151
7.5.2 shutil模块 153
7.6 文件目录 154
7.6.1 文件目录函数 154
7.6.2 文件目录操作 155
7.7 案例精选 156
小结 161
习题 162
第二部分 Python**应用
第8章 数据库操作 163
8.1 使用Python操作SQLite
数据库 163
8.1.1 Connection对象 164
8.1.2 Cursor对象 165
8.1.3 Row对象 168
8.2 使用Python操作其他关系型
数据库 169
8.2.1 操作Access数据库 169
8.2.2 操作MS SQL Server数据库 169
8.2.3 操作MySQL数据库 170
8.3 操作MongoDB数据库 171
8.4 案例精选 173
小结 181
习题 182
第9章 网络爬虫 183
9.1 网络爬虫概述 183
9.1.1 网络爬虫及其应用 183
9.1.2 网络爬虫结构 185
9.2 Python第三方库 185
9.2.1 Python第三方库的概念 185
9.2.2 Python第三方库的安装
方法 186
9.2.3 Python第三方库的使用
方法 187
9.3 爬虫基本库 187
9.3.1 Requests库 187
9.3.2 BeautifulSoup库 189
9.4 案例精选 192
9.4.1 抓取泉州地区短租房信息 192
9.4.2 抓取酷狗TOP500的数据 196
小结 198
习题 198
第10章 NumPy 201
10.1 ndarray多维数组 201
10.1.1 ndarray数组的创建 201
10.1.2 ndarray对象的属性 203
10.1.3 ndarray数据类型 204
10.1.4 数组变换 204
10.1.5 NumPy的随机数函数 206
10.2 数组的索引和切片 208
10.2.1 数组的索引 208
10.2.2 数组的切片 209
10.2.3 布尔型索引 210
10.2.4 花式索引 211
10.3 数组的运算 211
10.3.1 数组的元素级运算 211
10.3.2 通用函数 212
10.3.3 条件逻辑运算 213
10.3.4 统计运算 214
10.3.5 排序 215
10.3.6 集合运算 215
10.4 案例精选 216
小结 217
习题 217
第11章 pandas数据处理与分析 219
11.1 pandas简介 219
11.2 数据准备 219
11.2.1 pandas的数据结构 219
11.2.2 数据导入 222
11.2.3 数据导出 225
11.3 数据预处理 227
11.3.1 数据清洗 227
11.3.2 数据抽取 230
11.3.3 插入记录 235
11.3.4 修改记录 236
11.3.5 排名索引 237
11.3.6 数据合并 240
11.3.7 数据计算 244
11.3.8 数据分组 246
11.3.9 日期处理 247
11.4 数据分析 249
11.4.1 基本统计分析 249
11.4.2 分组分析 250
11.4.3 分布分析 251
11.4.4 交叉分析 252
11.4.5 结构分析 253
11.4.6 相关分析 254
11.5 案例精选 255
11.5.1 数据来源 255
11.5.2 数据清洗 256
11.5.3 数据探索 257
小结 259
习题 260
第12章 Matplotlib数据可视化
基础 262
12.1 绘图基础语法 262
12.1.1 pyplot基础语法 262
12.1.2 设置动态参数 265
12.2 分析特征间的关系 267
12.2.1 散点图 267
12.2.2 折线图 268
12.2.3 案例精选 270
12.3 分析特征内部关系 273
12.3.1 直方图 273
12.3.2 饼图 275
12.3.3 箱线图 275
12.3.4 案例精选 276
小结 281
习题 281
第13章 综合应用案例 282
13.1 网站日志分析 282
13.1.1 网站日志解析 282
13.1.2 日志数据清洗 284
13.1.3 日志数据分析 286
13.2 旅游** 293
13.2.1 按性价比给用户**旅游
产品 293
13.2.2 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

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**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。