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Python基礎與大數據應用(配件另行下載)
 叢書名稱: 產教融合信息技術類十三五規劃教材
 作  者: 丁輝/商俊燕/伍轉華/林雪綱
 出版單位: 人民郵電
 出版日期: 2020.01
 進貨日期: 2020/1/16
 ISBN: 9787115517388
 開  本: 16 開    
 定  價: 449
 售  價: 359
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編輯推薦:

(1)本教材所選教學案例,均來自實際應用領域。通過為學生提供豐富、有意義的真實情境呈現,實現知識與技能、經驗、素養的綜合提升,使學生做到知行合一。

(2)語言精練,實踐性強。全書語言精練,與Python語言簡潔優雅的特點相匹配,同時所有的命令和案例全部是可操作的,學習者完全可以自己通過實踐來體驗,在實踐中掌握Python的語法規則和數據分析方法。

(3)內容豐富,代碼完整。全書11章,前6章為Python基礎及基本應用部分;後5章為數據分析部分。Python基礎及基本應用部分內容全面,數據分析部分可根據教學目標,靈活選擇。全書代碼完整,實踐性強,並且每個訓練項目有完整的微課講解。


內容簡介:

本書內容安排遵循學生的認知規律,結合Python的特點,將教學內容分為Python基礎及數據分析兩大部分。全書分為11章,前6章講解了Python基本語法和基本應用,後5章系統地講解了用Python爬取數據、處理數據、分析數據的方法與過程。每章除了豐富的實例外,還設計了來源於實踐的項目訓練及拓展訓練項目,引導讀者學以致用。 本書可以作為高校計算機類專業和相關專業的教材,也可作為Python愛好者的自學用書。


作者簡介:

丁輝,長期從事程序設計教學工作,主講過C語言程序設計、Python程序設計、數據結構等課程。主持省級教改課題1項,市級2項;主編教材一部,參編多部;發表論文10多篇;主持橫向課題多項;指導學生“藍橋杯”程序設計競賽獲多個省一等獎,大數據技術與應用省賽三等獎;獲省“青藍工程”骨乾教師稱號。


圖書目錄:

第 1章

Python環境搭建 1

1.1 Python版本概述及下載Python安裝文件 1

1.1.1 Python版本概述 1

1.1.2 下載Python安裝文件 2

1.2 安裝Python 5

1.2.1 解壓下載的文件 5

1.2.2 運行Python安裝文件 5

1.3 Python交互模式 6

1.4 iPython 3和PyCharm概述 7

1.4.1 iPython 3概述 7

1.4.2 PyCharm概述 9

1.5 項目訓練:Python的安裝與使用 13

1.6 本章小結 15

1.7 練習 15

1.8 拓展訓練項目 16



第 2章

Python編程基礎 17

2.1 變量 17

2.2 數值 19

2.2.1 整型 19

2.2.2 浮點型 19

2.2.3 複數型 20

2.2.4 布爾型 20

2.3 字符串 21

2.3.1 轉義字符 21

2.3.2 字符串運算 21

2.3.3 字符串操作方法 22

2.4 列表 23

2.4.1 列表的創建與刪除 23

2.4.2 列表操作方法 24

2.4.3 列表切片操作 25

2.5 元組 27

2.6 字典 28

2.6.1 字典的創建與訪問 28

2.6.2 字典元素的修改 28

2.6.3 字典操作方法 29

2.7 運算符 30

2.7.1 算術運算符 30

2.7.2 位運算符 31

2.7.3 邏輯運算符 31

2.7.4 比較運算符 32

2.7.5 賦值運算符 32

2.7.6 其他運算符 33

2.8 Python代碼編寫規範 34

2.9 控制流 35

2.9.1 順序結構程序 35

2.9.2 分支結構程序 40

2.9.3 循環結構程序 45

2.10 項目訓練:個人所得稅計算 53

2.11 本章小結 56

2.12 練習 56

2.13 拓展訓練項目 58

2.13.1 Python數值型變量的定義與賦值 58

2.13.2 Python控制流和運算符 59

2.13.3 列表的基本操作 59

2.13.4 元組的基本操作 59

2.13.5 字典的基本操作 59

2.13.6 字符串的基本操作 60



第3章

函數 61

3.1 自定義函數 61

3.1.1 函數定義格式 61

3.1.2 函數的設計 62

3.1.3 lambda表達式 62

3.2 函數調用 63

3.3 函數參數 64

3.3.1 位置參數 64

3.3.2 默認參數 64

3.3.3 關鍵參數 65

3.3.4 可變長度參數 66

3.4 變量作用域 68

3.4.1 局部變量 68

3.4.2 全局變量 69

3.5 異常 70

3.5.1 Python標準異常類 70

3.5.2 異常處理 71

3.6 項目訓練:哥德巴赫狂想——任何大於2的偶數總可以分解成兩個素數的和 75

3.7 本章小結 76

3.8 練習 77

3.9 拓展訓練項目 78

3.9.1 用函數實現乘法口訣 78

3.9.2 Python函數參數 78

3.9.3 Python局部變量和全局變量 78

3.9.4 Python異常捕獲與處理 78



第4章

面向對象編程基礎 79

4.1 類和對象 79

4.1.1 類 79

4.1.2 對象 80

4.2 屬性與方法 80

4.2.1 屬性 80

4.2.2 方法 83

4.3 繼承 84

4.4 多態 86

4.5 項目訓練:簡單學生成績管理系統 88

4.6 本章小結 91

4.7 練習 92

4.8 拓展訓練項目 93

4.8.1 Python類與對象 93

4.8.2 類方法、實例方法和靜態方法 93

4.8.3 類繼承、組合 94

4.8.4 類的多重繼承 94



第5章

模塊 95

5.1 模塊的創建和命名空間 95

5.1.1 模塊的創建 95

5.1.2 命名空間 96

5.2 模塊的導入和路徑 97

5.2.1 模塊的導入 97

5.2.2 模塊的路徑 98

5.3 包 100

5.4 Python內置模塊 100

5.4.1 math模塊 100

5.4.2 random模塊 101

5.4.3 time模塊 101

5.4.4 datetime模塊 103

5.4.5 calendar模塊 104

5.4.6 sys模塊 105

5.4.7 zipfile模塊 106

5.5 項目訓練:日曆 108

5.6 本章小結 110

5.7 練習 111

5.8 拓展訓練項目 111

5.8.1 Python模塊導入 111

5.8.2 zipfile模塊的使用 112

5.8.3 Python模塊的屬性 112

5.8.4 Python模塊內置函數 112



第6章

Python文件和數據庫 113

6.1 文件的基本操作 113

6.1.1 內置函數open() 113

6.1.2 文件對象常用的屬性和方法 114

6.1.3 文件操作案例 116

6.2 文件系統的基本操作 119

6.3 MySQL數據庫 121

6.3.1 MySQL簡介 121

6.3.2 安裝MySQL 122

6.3.3 使用Python連接MySQL數據庫 126

6.3.4 MySQL的基本操作 127

6.4 項目訓練:使用Python完成課程表和學生信息表的創建 128

6.5 本章小結 131

6.6 練習 132

6.7 拓展訓練項目 133

6.7.1 安裝MySQL數據庫和Python連接數據庫 133

6.7.2 使用Python實現MySQL增查改刪 133

6.7.3 Python文件的基本操作 133

6.7.4 Python文件目錄的基本操作 134



第7章

Python爬蟲基礎 135

7.1 網絡爬蟲概述及其結構 135

7.1.1 網絡爬蟲概述 135

7.1.2 網絡爬蟲結構 136

7.2 urllib庫 137

7.2.1 urllib.request模塊 137

7.2.2 urllib.parse模塊 138

7.2.3 urllib.error模塊 140

7.3 使用urllib爬取網頁 141

7.4 瀏覽器的模擬與實戰 142

7.5 正則表達式 143

7.6 圖片爬蟲實戰 147

7.7 項目訓練:用urllib庫爬取百度貼吧 148

7.8 本章小結 152

7.9 練習 152

7.10 拓展訓練項目 153

7.10.1 urllib庫的使用 153

7.10.2 百度貼吧網頁爬蟲 153

7.10.3 淘寶網站圖片爬蟲 153



第8章

Python爬蟲框架 154

8.1 常見爬蟲框架 154

8.2 Scrapy爬蟲框架的安裝 155

8.3 Scrapy爬蟲框架簡介 156

8.4 Scrapy常用工具命令 157

8.4.1 創建一個Scrapy項目 157

8.4.2 Scrapy全局命令 158

8.4.3 Scrapy項目命令 160

8.5 Scrapy爬蟲實戰 161

8.6 項目訓練:用Scrapy爬取豆瓣圖書 167

8.7 本章小結 171

8.8 練習 171

8.9 拓展訓練項目 171

8.9.1 Scrapy框架的安裝及使用 171

8.9.2 Scrapy命令行工具 172



第9章

數據分析基礎 173

9.1 numpy模塊 173

9.1.1 ndarray類型數組 174

9.1.2 matrix類型矩陣 182

9.1.3 matrix類型和array類型的區別 189

9.2 pandas模塊 193

9.2.1 pandas模塊基礎 193

9.2.2 pandas模塊數據清洗 199

9.2.3 pandas模塊數據預處理 221

9.2.4 pandas模塊數據提取 230

9.2.5 pandas模塊數據篩選 234

9.2.6 pandas模塊數據匯總 235

9.2.7 pandas模塊數據統計 237

9.2.8 pandas模塊綜合應用示例 239

9.3 項目訓練:清洗和預處理8.6節中爬取的doubanread. csv文件 245

9.4 本章小結 247

9.5 練習 247

9.6 拓展訓練項目 249

9.6.1 pandas基本功能實驗 249

9.6.2 pandas匯總和計算實驗 249

9.6.3 pandas缺失數據處理 249

9.6.4 pandas構建層次化索引 249



第 10章

pandas數據分析 251

10.1 pandas文件讀寫基礎 251

10.1.1 CSV文件的讀寫 251

10.1.2 Excel文件的讀寫 254

10.2 pandas與MySQL數據庫的交互 256

10.2.1 pandas與MySQL連接的步驟 256

10.2.2 pandas與MySQL交互 257

10.3 pandas字符串處理 259

10.4 pandas數據分組與聚合 265

10.4.1 使用內置的聚合函數進行聚合運算 265

10.4.2 分組與聚合過程 267

10.4.3 agg()和apply()聚合函數 268

10.5 項目訓練:電影數據統計 271

10.6 本章小結 274

10.7 練習 274

10.8 拓展訓練項目 274

10.8.1 pandas文件讀寫 274

10.8.2 pandas數據庫讀寫 275

10.8.3 pandas數據處理 275

10.8.4 pandas數據聚合和組迭代 275



第 11章

Python可視化與可視化工具 276

11.1 Python可視化與可視化工具介紹 276

11.2 pandas基本圖形繪製 278

11.2.1 折線圖 278

11.2.2 柱狀圖 282

11.2.3 直方圖 285

11.2.4 散點圖 285

11.2.5 面積圖 287

11.2.6 餅圖 287

11.2.7 密度圖 290

11.3 matplotlib繪圖 291

11.3.1 matplotlib繪圖基礎 291

11.3.2 matplotlib交互繪圖 291

11.4 matplotlib.pyplot的使用 294

11.4.1 pyplot繪圖基礎 294

11.4.2 多種類型圖的繪製 297

11.5 項目訓練:電影數據信息分析 306

11.6 本章小結 310

11.7 練習 310

11.8 拓展訓練項目 310

11.8.1 pandas繪圖 310

11.8.2 matplotlib交互式繪圖實踐 310

11.8.3 pyplot繪圖元素的設置 311

11.8.4 子圖的繪製 311



附錄 312



參考文獻 316

 
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