《Python程式設計》是電子工業出版社2019年出版的圖書，作者是張雪萍。
基本介紹
- 書名：Python程式設計
- 作者：張雪萍
- ISBN：9787121360732
- 頁數：400頁
- 定價：￥88.0
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2019年4月
- 開本：16開
- 千 字 數：600
- 版次：01-01
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書是中國信息協會大數據分會副會長劉鵬教授組織編撰的“高級大數據人才培養叢書”之一。本書是一本全面的、從入門到實踐的Python編程教程，從帶領讀者快速掌握基本的Python編程知識開始，循序漸進、層層深入地引導讀者利用新學到的知識開發功能豐富的項目。本書首先介紹了Python基礎；接著介紹了數據類型、檔案、程式調試、面向對象程式設計、連線數據源等基本知識；然後結合網路爬蟲、數據挖掘、自然語言處理、數據可視化、Web和移動套用等工具，以案例為依託進行項目實戰；最後介紹了國內各種雲服務平台，以及如何運用Python實現訪問。本書的全部實驗均可在大數據實驗平台上遠程開展，也可在高校部署的BDRack大數據實驗一體機上本地開展
圖書目錄
第1章 Python基礎 1
1.1 Python簡介 1
1.2 Python的安裝與運行 3
1.3 Python版本的選擇 8
1.4 程式控制 11
1.4.1 Python賦值語句 11
1.4.2 順序結構 18
1.4.3 選擇結構 19
1.4.4 循環結構 22
1.5 繪圖 27
1.5.1 創建turtle對象 27
1.5.2 turtle繪圖的基礎知識 29
1.5.3 利用turtle庫提供的方法繪製圖形 31
1.6 函式 37
1.6.1 函式的定義 37
1.6.2 函式的調用 39
1.6.3 lambda函式 42
習題 42
參考文獻 43
第2章 數據類型 44
2.1 核心內置數據類型概述 44
2.2 數字類型聲明及基本運算 47
2.2.1 整型 47
2.2.2 浮點型 47
2.2.3 複數類型 47
2.2.4 數字運算符 48
2.2.5 數字類型的常用函式及math庫 49
2.2.6 數字類型轉換函式 51
2.2.7 浮點型精度處理 52
2.3 列表 53
2.3.1 列表基本特徵 53
2.3.2 序列通用操作 55
2.3.3 可變序列及列表通用操作（一） 58
2.3.4 可變序列及列表通用操作（二） 59
2.4 元組 62
2.5 range 64
2.6 哈希運算 66
2.7 字典 67
2.7.1 字典概述及聲明 67
2.7.2 字典元素的訪問 71
2.7.3 字典常用方法 71
2.8 字元串 74
2.8.1 字元串的聲明 74
2.8.2 轉義字元 76
2.8.3 字元串序列通用操作 77
2.8.4 字元串常用內置方法 78
習題 82
參考文獻 83
第3章 檔案 84
3.1 讀寫檔案 84
3.1.1 檔案對象聲明與基本操作 84
3.1.2 編碼問題 89
3.1.3 檔案寫入操作 90
3.1.4 列表推導式 92
3.1.5 關閉檔案 94
3.1.6 上下文語法 94
3.1.7 生成器 95
3.2 遍歷目錄樹 97
3.3 處理Word檔案 102
3.3.1 Python-docx庫 102
3.3.2 利用Python-docx庫讀Word檔案 102
3.3.3 利用docx創建Word檔案 104
3.4 處理.pdf檔案 105
3.5 處理壓縮檔案 107
習題 111
參考文獻 112
第4章 程式調試 113
4.1 異常 113
4.2 斷言 127
4.3 日誌 131
4.4 調試器 138
習題 144
參考文獻 144
第5章 面向對象程式設計 146
5.1 面向對象程式技術的基本概念 146
5.2 類的定義和對象 148
5.3 構造函式和析構函式 150
5.4 類屬性和實例屬性 151
5.5 類的方法 152
5.5.1 類方法 152
5.5.2 實例方法 152
5.5.3 靜態方法 152
5.5.4 類的特殊方法 154
5.6 類的繼承性 160
5.6.1 單一繼承 160
5.6.2 多重繼承 162
5.7 類的多態性 164
習題 164
參考文獻 165
第6章 連線數據源 166
6.1 導入CSV數據 166
6.1.1 CSV數據的格式 166
6.1.2 Python讀取CSV檔案 167
6.1.3 Python寫CSV檔案 169
6.2 導入Excel數據 170
6.2.1 Python讀取Excel檔案 171
6.2.2 Python寫Excel檔案 171
6.3 導入JSON數據 172
6.3.1 JSON數據的格式 172
6.3.2 Python解碼JSON數據 172
6.3.3 Python編碼JSON數據 173
6.3.4 Python處理JSON數據檔案 174
6.4 訪問資料庫 175
6.4.1 資料庫的查詢操作 177
6.4.2 資料庫的插入操作 178
6.4.3 資料庫的刪除操作 178
6.4.4 資料庫的修改操作 179
習題 179
參考文獻 180
第7章 網路爬蟲 181
7.1 網路爬蟲工作的基本原理 181
7.1.1 網頁的概念 181
7.1.2 網路爬蟲的工作流程 182
7.1.3 Python與網路爬蟲 183
7.2 網頁內容獲取——requests庫 183
7.2.1 requests對象 184
7.2.2 response對象 184
7.3 網頁內容解析——BeautifulSoup 庫 185
7.3.1 BeautifulSoup 庫概述 185
7.3.2 beautifulsoup4 庫常用方法和Tag節點 187
7.4 正則表達式 188
7.4.1 正則表達式概念 188
7.4.2 正則表達式元字元介紹 190
7.4.3 正則表達式的常用函式介紹 194
7.5 實戰：熱門電影搜尋 195
7.6 實戰：大數據相關論文文章標題採集 196
7.7 實戰：全國空氣品質爬取 198
習題 199
參考文獻 200
第8章 數據挖掘 201
8.1 Python常用數據分析工具 201
8.1.1 Numpy 201
8.1.2 Scipy 202
8.1.3 pandas 202
8.1.4 Scikit-Learn 203
8.2 數據預處理 204
8.2.1 數據清理 204
8.2.2 數據集成 205
8.2.3 數據變換 206
8.2.4 Python數據預處理 206
8.3 分類與預測 210
8.3.1 特徵選擇 210
8.3.2 性能評估 210
8.3.3 實現過程 212
8.3.4 分類與預測的常用方法 213
8.4 聚類分析 235
8.4.1 聚類分析定義 235
8.4.2 聚類分析評價標準 235
8.4.3 數據相似度度量 236
8.4.4 聚類分析的常用方法 237
8.5 實戰：信用評估 247
8.5.1 數據載入及說明 247
8.5.2 數據預處理 248
8.5.3 劃分數據集 249
8.5.4 模型建立及參數調優 250
8.5.5 模型測試及分析 252
8.6 實戰：影片推薦系統 255
8.6.1 推薦系統 255
8.6.2 python-recsys簡介 256
8.6.3 影片推薦 256
習題 258
參考文獻 258
第9章 自然語言處理 260
9.1 Python 常用自然語言處理工具 260
9.1.1 Python自然語言處理工具包NLTK 260
9.1.2 Python中文處理工具jieba 260
9.1.3 Python語法解析器PLY 261
9.2 文本處理 261
9.2.1 文本獲取 261
9.2.2 文本表示 262
9.2.3 文本特徵詞提取 263
9.3 詞法分析 268
9.3.1 分詞 268
9.3.2 詞性標註 270
9.3.3 命名實體識別 271
9.3.4 去停用詞 272
9.3.5 中文分詞實戰 275
9.4 語法分析 277
9.4.1 語法分析簡介 277
9.4.2 語法樹 277
9.4.3 語法分析算法 278
9.4.4 語法分析示例 280
9.5 實戰：搜尋引擎 282
習題 290
參考文獻 291
第10章 數據可視化 292
10.1 用Pillow操作圖像 292
10.1.1 圖像的基本知識 292
10.1.2 圖像處理中常用的模組和函式 293
10.1.3 案例介紹 296
10.2 用Matplotlib繪圖 298
10.2.1 Matplotlib常用函式介紹 299
10.2.2 折線圖的函式定義及屬性說明 299
10.2.3 案例介紹 300
10.3 調用Echarts 308
習題 310
參考文獻 310
第11章 Web和移動套用 311
11.1 Web框架Django 311
11.1.1 Django簡介 311
11.1.2 Web框架 311
11.1.3 MVC和MTV模式 312
11.1.4 Django的安裝 313
11.2 Python Web開發 314
11.2.1 創建項目 314
11.2.2 Django 模板 316
11.2.3 Django 模型 318
11.2.4 Django Admin管理工具 323
11.2.5 Django Nginx+uwsgi 安裝配置 330
11.3 Python移動套用開發 333
11.3.1 Python Kivy 333
11.3.2 Python 移動套用開發 334
11.3.3 基於Python開發2048遊戲 335
習題 340
參考文獻 341
第12章 與雲結合 342
12.1 阿里雲 342
12.1.1 阿里雲架構 342
12.1.2 CLI Python 版 344
12.2 騰訊雲 350
12.2.1 騰訊雲總體架構 350
12.2.2 騰訊雲Python訪問 351
12.3 百度雲 354
12.3.1 百度雲架構 355
12.3.2 BAE Python部署 357
12.4 萬物雲 359
12.4.1 功能及套用 360
12.4.2 數據服務及訪問 360
12.5 環境雲 366
12.5.1 功能服務 366
12.5.2 套用開發數據接口 366
習題 369
參考文獻 369
1.1 Python簡介 1
1.2 Python的安裝與運行 3
1.3 Python版本的選擇 8
1.4 程式控制 11
1.4.1 Python賦值語句 11
1.4.2 順序結構 18
1.4.3 選擇結構 19
1.4.4 循環結構 22
1.5 繪圖 27
1.5.1 創建turtle對象 27
1.5.2 turtle繪圖的基礎知識 29
1.5.3 利用turtle庫提供的方法繪製圖形 31
1.6 函式 37
1.6.1 函式的定義 37
1.6.2 函式的調用 39
1.6.3 lambda函式 42
習題 42
參考文獻 43
第2章 數據類型 44
2.1 核心內置數據類型概述 44
2.2 數字類型聲明及基本運算 47
2.2.1 整型 47
2.2.2 浮點型 47
2.2.3 複數類型 47
2.2.4 數字運算符 48
2.2.5 數字類型的常用函式及math庫 49
2.2.6 數字類型轉換函式 51
2.2.7 浮點型精度處理 52
2.3 列表 53
2.3.1 列表基本特徵 53
2.3.2 序列通用操作 55
2.3.3 可變序列及列表通用操作（一） 58
2.3.4 可變序列及列表通用操作（二） 59
2.4 元組 62
2.5 range 64
2.6 哈希運算 66
2.7 字典 67
2.7.1 字典概述及聲明 67
2.7.2 字典元素的訪問 71
2.7.3 字典常用方法 71
2.8 字元串 74
2.8.1 字元串的聲明 74
2.8.2 轉義字元 76
2.8.3 字元串序列通用操作 77
2.8.4 字元串常用內置方法 78
習題 82
參考文獻 83
第3章 檔案 84
3.1 讀寫檔案 84
3.1.1 檔案對象聲明與基本操作 84
3.1.2 編碼問題 89
3.1.3 檔案寫入操作 90
3.1.4 列表推導式 92
3.1.5 關閉檔案 94
3.1.6 上下文語法 94
3.1.7 生成器 95
3.2 遍歷目錄樹 97
3.3 處理Word檔案 102
3.3.1 Python-docx庫 102
3.3.2 利用Python-docx庫讀Word檔案 102
3.3.3 利用docx創建Word檔案 104
3.4 處理.pdf檔案 105
3.5 處理壓縮檔案 107
習題 111
參考文獻 112
第4章 程式調試 113
4.1 異常 113
4.2 斷言 127
4.3 日誌 131
4.4 調試器 138
習題 144
參考文獻 144
第5章 面向對象程式設計 146
5.1 面向對象程式技術的基本概念 146
5.2 類的定義和對象 148
5.3 構造函式和析構函式 150
5.4 類屬性和實例屬性 151
5.5 類的方法 152
5.5.1 類方法 152
5.5.2 實例方法 152
5.5.3 靜態方法 152
5.5.4 類的特殊方法 154
5.6 類的繼承性 160
5.6.1 單一繼承 160
5.6.2 多重繼承 162
5.7 類的多態性 164
習題 164
參考文獻 165
第6章 連線數據源 166
6.1 導入CSV數據 166
6.1.1 CSV數據的格式 166
6.1.2 Python讀取CSV檔案 167
6.1.3 Python寫CSV檔案 169
6.2 導入Excel數據 170
6.2.1 Python讀取Excel檔案 171
6.2.2 Python寫Excel檔案 171
6.3 導入JSON數據 172
6.3.1 JSON數據的格式 172
6.3.2 Python解碼JSON數據 172
6.3.3 Python編碼JSON數據 173
6.3.4 Python處理JSON數據檔案 174
6.4 訪問資料庫 175
6.4.1 資料庫的查詢操作 177
6.4.2 資料庫的插入操作 178
6.4.3 資料庫的刪除操作 178
6.4.4 資料庫的修改操作 179
習題 179
參考文獻 180
第7章 網路爬蟲 181
7.1 網路爬蟲工作的基本原理 181
7.1.1 網頁的概念 181
7.1.2 網路爬蟲的工作流程 182
7.1.3 Python與網路爬蟲 183
7.2 網頁內容獲取——requests庫 183
7.2.1 requests對象 184
7.2.2 response對象 184
7.3 網頁內容解析——BeautifulSoup 庫 185
7.3.1 BeautifulSoup 庫概述 185
7.3.2 beautifulsoup4 庫常用方法和Tag節點 187
7.4 正則表達式 188
7.4.1 正則表達式概念 188
7.4.2 正則表達式元字元介紹 190
7.4.3 正則表達式的常用函式介紹 194
7.5 實戰：熱門電影搜尋 195
7.6 實戰：大數據相關論文文章標題採集 196
7.7 實戰：全國空氣品質爬取 198
習題 199
參考文獻 200
第8章 數據挖掘 201
8.1 Python常用數據分析工具 201
8.1.1 Numpy 201
8.1.2 Scipy 202
8.1.3 pandas 202
8.1.4 Scikit-Learn 203
8.2 數據預處理 204
8.2.1 數據清理 204
8.2.2 數據集成 205
8.2.3 數據變換 206
8.2.4 Python數據預處理 206
8.3 分類與預測 210
8.3.1 特徵選擇 210
8.3.2 性能評估 210
8.3.3 實現過程 212
8.3.4 分類與預測的常用方法 213
8.4 聚類分析 235
8.4.1 聚類分析定義 235
8.4.2 聚類分析評價標準 235
8.4.3 數據相似度度量 236
8.4.4 聚類分析的常用方法 237
8.5 實戰：信用評估 247
8.5.1 數據載入及說明 247
8.5.2 數據預處理 248
8.5.3 劃分數據集 249
8.5.4 模型建立及參數調優 250
8.5.5 模型測試及分析 252
8.6 實戰：影片推薦系統 255
8.6.1 推薦系統 255
8.6.2 python-recsys簡介 256
8.6.3 影片推薦 256
習題 258
參考文獻 258
第9章 自然語言處理 260
9.1 Python 常用自然語言處理工具 260
9.1.1 Python自然語言處理工具包NLTK 260
9.1.2 Python中文處理工具jieba 260
9.1.3 Python語法解析器PLY 261
9.2 文本處理 261
9.2.1 文本獲取 261
9.2.2 文本表示 262
9.2.3 文本特徵詞提取 263
9.3 詞法分析 268
9.3.1 分詞 268
9.3.2 詞性標註 270
9.3.3 命名實體識別 271
9.3.4 去停用詞 272
9.3.5 中文分詞實戰 275
9.4 語法分析 277
9.4.1 語法分析簡介 277
9.4.2 語法樹 277
9.4.3 語法分析算法 278
9.4.4 語法分析示例 280
9.5 實戰：搜尋引擎 282
習題 290
參考文獻 291
第10章 數據可視化 292
10.1 用Pillow操作圖像 292
10.1.1 圖像的基本知識 292
10.1.2 圖像處理中常用的模組和函式 293
10.1.3 案例介紹 296
10.2 用Matplotlib繪圖 298
10.2.1 Matplotlib常用函式介紹 299
10.2.2 折線圖的函式定義及屬性說明 299
10.2.3 案例介紹 300
10.3 調用Echarts 308
習題 310
參考文獻 310
第11章 Web和移動套用 311
11.1 Web框架Django 311
11.1.1 Django簡介 311
11.1.2 Web框架 311
11.1.3 MVC和MTV模式 312
11.1.4 Django的安裝 313
11.2 Python Web開發 314
11.2.1 創建項目 314
11.2.2 Django 模板 316
11.2.3 Django 模型 318
11.2.4 Django Admin管理工具 323
11.2.5 Django Nginx+uwsgi 安裝配置 330
11.3 Python移動套用開發 333
11.3.1 Python Kivy 333
11.3.2 Python 移動套用開發 334
11.3.3 基於Python開發2048遊戲 335
習題 340
參考文獻 341
第12章 與雲結合 342
12.1 阿里雲 342
12.1.1 阿里雲架構 342
12.1.2 CLI Python 版 344
12.2 騰訊雲 350
12.2.1 騰訊雲總體架構 350
12.2.2 騰訊雲Python訪問 351
12.3 百度雲 354
12.3.1 百度雲架構 355
12.3.2 BAE Python部署 357
12.4 萬物雲 359
12.4.1 功能及套用 360
12.4.2 數據服務及訪問 360
12.5 環境雲 366
12.5.1 功能服務 366
12.5.2 套用開發數據接口 366
習題 369
參考文獻 369
