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| 編輯推薦： |
（1）教学案例均来自实际应用领域。丰富的、有意义的真实案例能使读者实现知识、技能、经验、素养等方面的综合提升。
（2）语言精练，实践性强。本书语言精练，技术讲解清晰，所有的命令和案例都是可操作的。读者可以在实践中掌握Python的语法和进行数据分析。
（3）内容翔实，代码完整。本书共11个单元，前6个单元为Python基本语法及基本应用部分，后5个单元为数据分析部分。Python基本语法及基本应用部分知识全面，数据分析部分可根据教学安排灵活选择。本书代码完整，实践性强。
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| 內容簡介： |
本书内容安排遵循学生的认知规律，结合Python的特点，将教学内容分为Python基础与数据分析两大部分。全书分为11个单元，前6个单元详细地讲解Python基本语法和基本应用，后5个单元系统地讲解使用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。除了丰富的实例，每个单元还设计了来源于实践的项目实战及拓展训练项目，引导学生学以致用。來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书可以作为高校计算机类及相关专业的教材，也可作为Python爱好者的自学用书。
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| 關於作者： |
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丁辉教授，长期从事教学工作，主讲过C语言程序设计、Python程序设计、数据结构、数据分析与挖掘等课程。主持省级教改课题1项，市级2项；主编教材3部，其中“十四五”职业教育国家规划教材1部；发表论文10多篇；主持横向课题多项；指导学生“蓝桥杯”程序设计竞赛获多个省一等奖，大数据技术与应用省赛三等奖；获省“青蓝工程”骨干教师称号；常州市优秀共产党员；教师教学能力大赛省二等奖。
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| 目錄：
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目录
单元1 Python环境搭建 / 1
1.1 Python版本概述与Python安装文件的下载 / 2
1.1.1 Python版本概述 / 2
1.1.2 下载Python安装文件 / 3
1.2 安装Python / 5
1.2.1 解压下载的文件 / 5
1.2.2 运行Python安装文件 / 6
1.3 Python交互模式 / 8
1.4 IPython 3和PyCharm概述 / 9
1.4.1 IPython 3概述 / 9
1.4.2 PyCharm概述 / 10
【项目实战】Python开发环境的安装与使用 / 14
【单元小结】 / 17
【练习】 / 17
【拓展训练项目】PyCharm集成开发环境的使用 / 17
单元2 Python编程基础 / 18
2.1 变量 / 20
2.2 数值 / 21
2.2.1 整型 / 21
2.2.2 浮点型 / 22
2.2.3 复数型 / 22
2.2.4 布尔型 / 22
2.3 字符串 / 22
2.3.1 转义字符 / 23
2.3.2 字符串运算 / 23
2.3.3 字符串操作方法 / 23
2.4 列表 / 25
2.4.1 列表的创建与删除 / 25
2.4.2 列表操作方法 / 25
2.4.3 列表切片操作 / 26
2.5 元组 / 28
2.6 字典 / 29
2.6.1 字典的创建与访问 / 29
2.6.2 字典元素的修改 / 29
2.6.3 字典操作方法 / 30
2.7 运算符 / 31
2.7.1 算术运算符 / 31
2.7.2 位运算符 / 31
2.7.3 逻辑运算符 / 32
2.7.4 比较运算符 / 32
2.7.5 赋值运算符 / 33
2.7.6 其他运算符 / 33
2.8 Python代码编写规范 / 34
2.9 控制流 / 36
2.9.1 顺序结构程序 / 36
2.9.2 分支结构程序 / 40
2.9.3 循环结构程序 / 45
【项目实战】个人所得税年度汇算计算器 / 52
【单元小结】 / 55
【练习】 / 56
【拓展训练项目】验证哥德巴赫猜想 / 58
单元3 函数与异常 / 61
3.1 自定义函数 / 62
3.1.1 函数定义格式 / 62
3.1.2 函数设计 / 63
3.1.3 lambda表达式 / 63
3.2 函数调用 / 63
3.3 函数参数 / 64
3.3.1 位置参数 / 64
3.3.2 默认参数 / 65
3.3.3 可变长度参数 / 66
3.3.4 关键参数 / 68
3.4 变量作用域 / 68
3.4.1 局部变量 / 68
3.4.2 全局变量 / 69
3.5 异常 / 70
3.5.1 Python标准异常类 / 70
3.5.2 异常处理 / 71
【项目实战】用函数实现哥德巴赫猜想 / 74
【单元小结】 / 76
【练习】 / 76
【拓展训练项目】猜数游戏 / 77
单元4 面向对象编程基础 / 79
4.1 类和对象 / 80
4.1.1 类 / 80
4.1.2 对象 / 80
4.2 属性与方法 / 81
4.2.1 属性 / 81
4.2.2 方法 / 83
4.3 继承 / 84
4.4 多态 / 85
【项目实战】简单学生成绩管理系统 / 87
【单元小结】 / 90
【练习】 / 91
【拓展训练项目】银行存取款系统 / 92
单元5 模块与包 / 94
5.1 模块的创建和命名空间 / 95
5.1.1 模块的创建 / 95
5.1.2 命名空间 / 96
5.2 模块的导入和路径 / 96
5.2.1 模块的导入 / 96
5.2.2 模块的路径 / 97
5.3 包 / 99
5.4 Python内置模块 / 100
5.4.1 math模块 / 100
5.4.2 random模块 / 100
5.4.3 time模块 / 101
5.4.4 datetime模块 / 102
5.4.5 calendar模块 / 103
5.4.6 sys模块 / 104
5.4.7 zipfile模块 / 105
【项目实战】日历 / 107
【单元小结】 / 109
【练习】 / 109
【拓展训练项目】查看模块的属性与内置函数（方法） / 110
单元6 Python文件和数据库 / 112
6.1 文件的基本操作 / 113
6.1.1 内置函数open() / 113
6.1.2 文件对象常用的属性和方法 / 114
6.1.3 文件操作案例 / 116
6.2 文件系统的基本操作 / 118
6.3 MySQL数据库的使用 / 120
6.3.1 MySQL简介 / 120
6.3.2 安装MySQL / 121
6.3.3 使用Python连接MySQL数据库 / 127
6.3.4 MySQL的基本操作 / 127
【项目实战】使用Python编程完成课程表和学生信息表的创建 / 129
【单元小结】 / 131
【练习】 / 132
【拓展训练项目】安装MySQL数据库和Python连接数据库 / 133
单元7 Python爬虫基础 / 134
7.1 网络爬虫概述及其结构 / 135
7.1.1 网络爬虫概述 / 135
7.1.2 网络爬虫结构 / 136
7.1.3 使用八爪鱼工具爬取网页信息 / 137
7.2 urllib库 / 142
7.2.1 urllib.request模块 / 142
7.2.2 urllib.parse模块 / 143
7.2.3 urllib.error模块 / 145
7.2.4 robots.txt文件 / 146
7.3 使用urllib爬取网页 / 148
7.4 浏览器的模拟与实战 / 148
7.5 正则表达式 / 150
7.6 图片爬虫实战 / 153
7.7 使用requests库爬取数据 / 155
7.8 lxml和XPath解析库 / 158
【项目实战】爬取“人邮教育社区”→“图书”板块的网页内容 / 161
【单元小结】 / 164
【练习】 / 165
【拓展训练项目】使用urllib库爬取新华网 / 165
单元8 Python爬虫框架 / 166
8.1 常见爬虫框架简介 / 167
8.2 Scrapy爬虫框架的安装 / 168
8.3 Scrapy爬虫框架简介 / 170
8.4 Scrapy常用工具命令 / 171
8.4.1 创建一个Scrapy项目 / 171
8.4.2 Scrapy全局命令 / 172
8.4.3 Scrapy项目命令 / 173
8.5 Scrapy爬虫实战 / 175
【项目实战】用Scrapy爬取古诗词网站“名句”网页信息 / 179
【单元小结】 / 184
【练习】 / 184
【拓展训练项目】在PyCharm环境中使用Scrapy框架爬取数据 / 184
单元9 数据分析基础 / 186
9.1 numpy库 / 188
9.1.1 ndarray类型数组 / 188
9.1.2 matrix类型矩阵 / 195
9.1.3 matrix类型和array类型的区别 / 196
9.2 pandas库 / 196
9.2.1 pandas库基础 / 197
9.2.2 pandas数据清洗 / 200
9.2.3 pandas数据预处理 / 204
9.2.4 pandas数据提取 / 210
9.2.5 pandas数据汇总 / 213
9.2.6 pandas数据统计 / 214
9.2.7 pandas综合应用示例 / 216
【项目实战】水果数据分析 / 220
【单元小结】 / 228
【练习】 / 228
【拓展训练项目】患者中风风险预警 / 230
单元10 pandas数据分析 / 232
10.1 pandas文件读写基础 / 233
10.1.1 CSV文件的读写 / 233
10.1.2 Excel文件的读写 / 236
10.2 pandas与MySQL数据库的交互 / 238
10.2.1 pandas与MySQL连接的步骤 / 238
10.2.2 pandas与MySQL交互 / 239
10.3 pandas字符串处理 / 240
10.4 pandas数据分组与聚合 / 246
10.4.1 使用内置的聚合函数进行聚合运算 / 246
10.4.2 分组与聚合过程 / 247
10.4.3 agg()和apply()聚合函数 / 247
【项目实战】电影数据统计 / 250
【单元小结】 / 253
【练习】 / 253
【拓展训练项目】某地房屋销售信息分析 / 253
单元11 Python可视化与可视化工具 / 256
11.1 Python可视化与可视化工具介绍 / 257
11.2 pandas基本图形绘制 / 259
11.2.1 折线图 / 259
11.2.2 柱形图 / 263
11.2.3 直方图 / 265
11.2.4 散点图 / 266
11.2.5 面积图 / 267
11.2.6 饼图 / 268
11.2.7 密度图 / 270
11.3 matplotlib绘图 / 271
11.3.1 matplotlib绘图基础 / 271
11.3.2 matplotlib交互绘图 / 271
11.4 matplotlib.pyplot的使用 / 274
11.4.1 pyplot绘图基础 / 274
11.4.2 多种类型图的绘制 / 276
【项目实战】电影数据分析 / 285
【单元小结】 / 288
【练习】 / 289
【拓展训练项目】就业人员信息分析 / 289
参考文献 / 294
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