编辑推荐

　　《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》以“任务驱动，实战为王”为出发点，详细介绍了Python语言的基础知识，同时，书中详细剖析了3个典型的切近生活的实战案例，以培养读者解决问题的能力。项目实战案例包括Python爬虫项目实战、Python数据可视化项目实战和Python数据分析项目实战。另外，《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》以“理论和实践两手抓，两手都要硬”为根本，在每章的理论学习之后，都有与之匹配的上机实验和课堂练习。将理论和实践融为一体，让读者真正地将理论和实战合二为一，做到学以致用。

内容简介

　　《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》以WIN10和Python3.6.5搭建Python开发基础平台为起点，重点阐述Python语言的基础知识和3个典型的项目实战案例。《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》以理论引导、案例驱动、上机实战为理念打造Python语言学习的新模式。具体内容分为两大部分：第一部分以Python编程语言基础知识普及为主，分别介绍了Python3概述、基本语法、流程控制、组合数据类型、字符串与正则式、函数、模块、类和对象、异常、文件操作；第二部分以项目实战为核心，以学以致用为导向，以切近生活的案例为依托，分别介绍Python爬虫项目实战、Python数据可视化项目实战、Python数据分析项目实战。
　　《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》以作者十多年的计算机专业课程教学经验及相应的项目实战心得为依托，力争做以到理论知识为基础、以案例实战为手段、以解决问题为根本的初衷。让读者最大限度地从书中汲取他们所需要的编程知识和实战体验。
　　《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》可作为高等学校尤其是高职院校各专业的Python语言启蒙教材，同时也可作为广大Python语言爱好者自学的参考书。

作者简介

　　李肖俊，CCF专业会员，西安建筑科技大学博士，参与国家自然基金3项，陕西省自然基金1项。

目录

第1章Python3概述
1.1Python简介2
1.1.1Python的前世今生2
1.1.2Python的应用场合2
1.1.3Python的特性3
1.1.4选择Python的版本4
1.1.5如何学习Python5
1.2Python环境构建5
1.2.1在Windows系统中安装Python35
1.2.2在Linux系统中安装Python38
1.2.3在MacOS系统中安装Python39
1.3第一个程序HelloWorld!10
1.3.1程序简析11
1.3.2print()函数11
1.3.3input()函数12
1.3.4注释12
1.3.5IDLE使用简介13
1.4实验17
1.4.1PyCharm的安装18
1.4.2实例：节日贺卡23
1.4.3程序剖析24
1.5小结25
习题25
参考文献26
第2章基本语法
2.1PEP8风格指南27
2.1.1变量27
2.1.2函数和方法28
2.1.3属性和类29
2.1.4模块和包29
2.1.5规定29
2.2变量与数据类型29
2.2.1变量30
2.2.2变量命名规则30
2.2.3数据类型30
2.2.4type()函数32
2.2.5数据类型的转换32
2.3表达式34
2.3.1算术运算符34
2.3.2比较运算符34
2.3.3逻辑运算符34
2.3.4复合赋值运算符35
2.3.5运算符优先级35
2.4实验36
2.4.1用常量和变量36
2.4.2用运算符和表达式37
2.4.3type()函数的使用37
2.4.4help()函数的使用38
2.5小结39
习题39
参考文献39
第3章流程控制
3.1条件语句41
3.2条件流程控制42
3.2.1单向条件（if...）43
3.2.2双向条件语句（if...else）43
3.2.3多向条件语句（if...elif...else）44
3.2.4条件嵌套45
3.3循环流程控制45
3.3.1for循环46
3.3.2for循环嵌套47
3.3.3break及continue语句48
3.3.4for...if...else循环48
3.3.5while循环49
3.4实验50
3.4.1使用条件语句50
3.4.2使用for语句51
3.4.3使用while语句52
3.4.4使用break语句52
3.4.5使用continue语句53
3.5小结54
习题54
参考文献55
第4章组合数据类型
4.1列表56
4.1.1创建列表56
4.1.2使用列表57
4.1.3删除列表元素58
4.1.4列表的内置函数与其他方法59
4.2元组60
4.2.1创建元组60
4.2.2使用元组61
4.2.3删除元组62
4.2.4元组的内置函数62
4.3字典63
4.3.1创建字典63
4.3.2使用字典63
4.3.3删除元素和字典64
4.3.4字典的内置函数和方法65
4.4集合66
4.4.1创建集合66
4.4.2使用集合67
4.4.3删除元素和集合68
4.4.4集合的方法69
4.5实验70
4.5.1元组的使用70
4.5.2集合的使用70
4.6小结71
习题71
参考文献72
第5章字符串与正则表达式
5.1字符串基础73
5.1.1字符串的基本操作74
5.1.2字符串格式化77
5.1.3字符串格式化符号77
5.1.4字符串格式化元组78
5.2字符串方法78
5.3正则表达式83
5.3.1认识正则表达式83
5.3.2re模块85
5.3.3re.match()方法85
5.3.4re.search()方法85
5.3.5re.match()与re.search()的区别86
5.4实验86
5.4.1使用字符串处理函数86
5.4.2正则表达式的使用87
5.4.3使用re模块87
5.5小结88
习题88
参考文献89
第6章函数
6.1函数的概述90
6.1.1函数的定义90
6.1.2全局变量91
6.1.3局部变量93
6.2函数的参数和返回值93
6.2.1参数传递的方式94
6.2.2位置参数和关键字参数95
6.2.3默认值参数96
6.2.4可变参数96
6.2.5函数的返回值98
6.3函数的调用99
6.3.1函数的调用方法99
6.3.2嵌套调用99
6.3.3使用闭包100
6.3.4递归调用101
6.4实验102
6.4.1声明和调用函数102
6.4.2在调试窗口中查看变量的值102
6.4.3使用函数参数和返回值105
6.4.4使用闭包和递归函数107
6.4.5使用Python的内置函数108
6.5小结108
习题109
参考文献109
第7章模块
7.1模块的概述110
7.1.1模块与程序110
7.1.2命名空间111
7.1.3模块导入方法112
7.1.4自定义模块和包113
7.2安装第三方模块115
7.3模块应用实例118
7.3.1日期时间相关：datetime模块118
7.3.2读写JSON数据：json模块122
7.3.3系统相关：sys模块124
7.3.4数学：math模块125
7.3.5随机数：random模块127
7.4在Python中调用R语言129
7.4.1安装rpy2模块129
7.4.2安装R语言工具129
7.4.3测试安装131
7.4.4调用R示例132
7.5实验133
7.5.1使用datetime模块133
7.5.2使用sys模块134
7.5.3使用与数学有关的模块135
7.5.4自定义和使用模块135
7.6小结136
习题136
参考文献137
第8章类和对象
8.1理解面向对象138
8.1.1面向对象编程的概念138
8.1.2面向对象术语简介138
8.2类的定义与使用139
8.2.1类的定义139
8.2.2类的使用140
8.2.3类的构造方法及专有方法140
8.2.4类的访问权限141
8.2.5获取对象信息143
8.3类的特点144
8.3.1封装144
8.3.2多态144
8.3.3继承145
8.3.4多重继承149
8.4实验150
8.4.1声明类150
8.4.2类的继承和多态151
8.4.3复制对象152
8.5小结153
习题154
参考文献154
第9章异常
9.1异常概述155
9.1.1认识异常155
9.1.2处理异常155
9.1.3抛出异常160
9.2异常处理流程161
9.3自定义异常161
9.4实验162
9.4.1利用try-except处理除数为零的异常162
9.4.2自定义异常的使用163
9.4.3raise关键字的使用164
9.4.4内置异常处理语句的使用164
9.5小结165
习题165
参考文献165
第10章文件操作
10.1打开文件166
10.1.1文件模式167
10.1.2文件缓冲区168
10.2基本的文件方法168
10.2.1读和写168
10.2.2读取行169
10.2.3关闭文件170
10.2.4文件重命名170
10.2.5删除文件171
10.3StringI/O函数171
10.3.1输出到屏幕171
10.3.2读取键盘输入171
10.4基本的目录方法172
10.4.1创建目录172
10.4.2显示当前工作目录172
10.4.3改变目录173
10.4.4删除目录173
10.5实验173
10.5.1文件操作173
10.5.2目录操作174
10.5.3I/O函数的使用175
10.6小结176
习题176
参考文献176
第11章项目实战：爬虫程序
11.1爬虫概述178
11.1.1准备工作179
11.1.2爬虫类型179
11.1.3爬虫原理180
11.2爬虫三大库181
11.2.1Requests库181
11.2.2BeautifulSoup库187
11.2.3Lxml库193
11.3案例剖析：酷狗TOP500数据爬取198
11.3.1思路简析198
11.3.2代码实现199
11.3.3代码分析199
11.4Scrapy框架201
11.4.1Scrapy爬虫框架201
11.4.2Scrapy的安装202
11.4.3Scrapy的使用204
11.5实验209
参考文献210
第12章项目实战：数据可视化
12.1Matplotlib简介212
12.1.1Pyplot模块介绍212
12.1.2plot()函数215
12.1.3绘制子图216
12.1.4添加标注218
12.1.5Pylab模块应用219
12.2Artist模块介绍220
12.2.1Artist模块概述220
12.2.2Artist的属性221
12.3Pandas绘图222
12.4案例剖析：词云图225
12.4.1思路简析226
12.4.2代码实现227
12.4.3代码分析228
12.5实验229
参考文献230
第13章项目实战：数据分析
13.1数据清洗231
13.1.1编码问题231
13.1.2缺失值分析232
13.1.3去除异常值233
13.1.4去除重复值与冗余信息233
13.2数据存取234
13.2.1CSV文件存取234
13.2.2JSON文件的存取236
13.2.3XLSX文件的存取237
13.2.4MySQL数据库文件的存取239
13.3NumPy245
13.3.1NumPy简介245
13.3.2NumPy基础246
13.4案例剖析：房天下西安二手房数据分析251
13.4.1思路简析251
13.4.2代码实现252
13.4.3代码分析252
13.5实验258
参考文献259
附录APython代码风格指南：PEP8260
附录BIPython指南263
附录CPycharm指南267


前言/序言

　　Python作为胶水语言，其粘合力无与伦比。尤其是站在“大数据+”与“人工智能”的风口之上，可谓是如鱼得水，潜力无限。就如同Python语言发明人GuidovanRossum曾说：“lifeisshortyouneedPython.（人生苦短，我用Python。）”当下的Python语言风靡全球，席卷神州大地！Python凭借其得天独厚的优良基因，使用户如雨后春笋一般涌现出来。
　　Python的盛行是时代风口和其内在基因聚合的结果。这是因为Python以其开源性、可扩展性为根本抓住了时代的主旋律。尤其是人工智能领域的再次爆发，世界顶尖公司以Python为母体推出优秀的机器学习框架（如Google的TensorFlow），更是助推Python成为风口上的王者。作者认为用“noPython,nocode（无Python，不代码）”来赞颂Python也不为过。然而，Python的流行过于突然，市场上大部分介绍Python的书籍都是外文著作直接翻译过来的，其写作习惯和风格不太适合中国读者的需求，同时国内介绍Python的书籍也良莠不齐。
　　为了使国内读者能够系统地了解新技术、新方法，南京大数据研究院刘鹏教授顺势而为，周密规划，在大数据应用人才培养课程体系中，专门设立了Python语言课程，并邀请全国上百家高校中从事一线教学和科研的教师一起，编撰大数据应用人才培养系列丛书，《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》即该套丛书之一。
　　《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》以“任务驱动，实战为王”为出发点，详细介绍Python语言的基础知识，同时，书中剖析了3个典型的切近生活的实战案例，以培养读者解决问题的能力。另外，《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》以“理论和实践两手抓，两手都要硬”为根本，在每章的理论学习之后，都有与之匹配的上机实验和课堂练习。将理论和实践融为一体，让读者真正地将理论和实战合二为一，做到学以致用。
　　《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》重点阐述Python语言的基础知识和与之相关的3个典型的项目实战案例。《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》共13章，分为两大部分：第一部分以Python编程语言基础知识普及为主，分别介绍了Python3概述、基本语法、流程控制、组合数据类型、字符串与正则式、函数、模块、类和对象、异常及文件操作；第二部分以项目实战为核心，以学以致用为导向，以切近生活的案例为依托，分别介绍Python爬虫项目实战、Python数据可视化项目实战和Python数据分析项目实战。其中第一部分：第1～5章由钟涛老师编写，第6～10章由刘河和刘娅老师编写；第二部分：第11～13章项目实战由李肖俊老师编写。
　　《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》的编撰，从提纲的确定到内容的把握与斟酌，到最后的审阅与定稿，得到了南京大数据研究院院长刘鹏教授亲力亲为的大力指导，并提出了诸多建设性的意见。同时，清华大学出版社的王莉编辑和南京云创大数据的武郑浩编辑也评阅了《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》书稿，对《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》给予了全面的指导和帮助，在此一并致谢。
　　在此，特别感谢南京大数据研究院院长刘鹏教授，正是由于他洞察时代需求，把握时代脉搏，才有了《Python语言》这《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》的创作需求，才有了我们的创作团队，才有了这本《Python语言》。
　　总之，《Python语言/大数据应用人才培养系列教材》是集体智慧的结晶，在此谨向付出辛勤劳动的各位作者致敬！书中难免会有不当之处，请读者不吝赐教。
　　李肖俊
　　2019年1月

其他推荐