Python基础与大数据应用

图书标准信息

• 作者 丁辉
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2020-01
• 版次 1
• ISBN 9787115517388
• 定价 59.80元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 316页
• 字数 1千字

【内容简介】

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基础及数据分析两大部分。全书分为11章，前6章讲解了Python基本语法和基本应用，后5章系统地讲解了用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。每章除了丰富的实例外，还设计了来源于实践的项目训练及拓展训练项目，引导读者学以致用。 本书可以作为高校计算机类专业和相关专业的教材，也可作为Python爱好者的自学用书。

【作者简介】

丁辉，长期从事程序设计教学工作，主讲过C语言程序设计、Python程序设计、数据结构等课程。主持省级教改课题1项，市级2项；主编教材一部，参编多部；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。

【目录】

第 1章

Python环境搭建　1

1.1　Python版本概述及下载Python安装文件　1

1.1.1　Python版本概述　1

1.1.2　下载Python安装文件　2

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　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　项目训练：Python的安装与使用　13

1.6　本章小结　15

1.7　练习　15

1.8　拓展训练项目　16

第　2章

Python编程基础　17

2.1　变量　17

2.2　数值　19

2.2.1　整型　19

2.2.2　浮点型　19

2.2.3　复数型　20

2.2.4　布尔型　20

2.3　字符串　21

2.3.1　转义字符　21

2.3.2　字符串运算　21

2.3.3　字符串操作方法　22

2.4　列表　23

2.4.1　列表的创建与删除　23

2.4.2　列表操作方法　24

2.4.3　列表切片操作　25

2.5　元组　27

2.6　字典　28

2.6.1　字典的创建与访问　28

2.6.2　字典元素的修改　28

2.6.3　字典操作方法　29

2.7　运算符　30

2.7.1　算术运算符　30

2.7.2　位运算符　31

2.7.3　逻辑运算符　31

2.7.4　比较运算符　32

2.7.5　赋值运算符　32

2.7.6　其他运算符　33

2.8　Python代码编写规范　34

2.9　控制流　35

2.9.1　顺序结构程序　35

2.9.2　分支结构程序　40

2.9.3　循环结构程序　45

2.10　项目训练：个人所得税计算　53

2.11　本章小结　56

2.12　练习　56

2.13　拓展训练项目　58

2.13.1　Python数值型变量的定义与赋值　58

2.13.2　Python控制流和运算符　59

2.13.3　列表的基本操作　59

2.13.4　元组的基本操作　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

函数　61

3.1　自定义函数　61

3.1.1　函数定义格式　61

3.1.2　函数的设计　62

3.1.3　lambda表达式　62

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　64

3.3.3　关键参数　65

3.3.4　可变长度参数　66

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

3.6　项目训练：哥德巴赫狂想——任何大于2的偶数总可以分解成两个素数的和　75

3.7　本章小结　76

3.8　练习　77

3.9　拓展训练项目　78

3.9.1　用函数实现乘法口诀　78

3.9.2　Python函数参数　78

3.9.3　Python局部变量和全局变量　78

3.9.4　Python异常捕获与处理　78

第4章

面向对象编程基础　79

4.1　类和对象　79

4.1.1　类　79

4.1.2　对象　80

4.2　属性与方法　80

4.2.1　属性　80

4.2.2　方法　83

4.3　继承　84

4.4　多态　86

4.5　项目训练：简单学生成绩管理系统　88

4.6　本章小结　91

4.7　练习　92

4.8　拓展训练项目　93

4.8.1　Python类与对象　93

4.8.2　类方法、实例方法和静态方法　93

4.8.3　类继承、组合　94

4.8.4　类的多重继承　94

第5章

模块　95

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　97

5.2.1　模块的导入　97

5.2.2　模块的路径　98

5.3　包　100

5.4　Python内置模块　100

5.4.1　math模块　100

5.4.2　random模块　101

5.4.3　time模块　101

5.4.4　datetime模块　103

5.4.5　calendar模块　104

5.4.6　sys模块　105

5.4.7　zipfile模块　106

5.5　项目训练：日历　108

5.6　本章小结　110

5.7　练习　111

5.8　拓展训练项目　111

5.8.1　Python模块导入　111

5.8.2　zipfile模块的使用　112

5.8.3　Python模块的属性　112

5.8.4　Python模块内置函数　112

第6章

Python文件和数据库　113

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　119

6.3　MySQL数据库　121

6.3.1　MySQL简介　121

6.3.2　安装MySQL　122

6.3.3　使用Python连接MySQL数据库　126

6.3.4　MySQL的基本操作　127

6.4　项目训练：使用Python完成课程表和学生信息表的创建　128

6.5　本章小结　131

6.6　练习　132

6.7　拓展训练项目　133

6.7.1　安装MySQL数据库和Python连接数据库　133

6.7.2　使用Python实现MySQL增查改删　133

6.7.3　Python文件的基本操作　133

6.7.4　Python文件目录的基本操作　134

第7章

Python爬虫基础　135

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

7.2　urllib库　137

7.2.1　urllib.request模块　137

7.2.2　urllib.parse模块　138

7.2.3　urllib.error模块　140

7.3　使用urllib爬取网页　141

7.4　浏览器的模拟与实战　142

7.5　正则表达式　143

7.6　图片爬虫实战　147

7.7　项目训练：用urllib库爬取百度贴吧　148

7.8　本章小结　152

7.9　练习　152

7.10　拓展训练项目　153

7.10.1　urllib库的使用　153

7.10.2　百度贴吧网页爬虫　153

7.10.3　淘宝网站图片爬虫　153

第8章

Python爬虫框架　154

8.1　常见爬虫框架　154

8.2　Scrapy爬虫框架的安装　155

8.3　Scrapy爬虫框架简介　156

8.4　Scrapy常用工具命令　157

8.4.1　创建一个Scrapy项目　157

8.4.2　Scrapy全局命令　158

8.4.3　Scrapy项目命令　160

8.5　Scrapy爬虫实战　161

8.6　项目训练：用Scrapy爬取豆瓣图书　167

8.7　本章小结　171

8.8　练习　171

8.9　拓展训练项目　171

8.9.1　Scrapy框架的安装及使用　171

8.9.2　Scrapy命令行工具　172

第9章

数据分析基础　173

9.1　numpy模块　173

9.1.1　ndarray类型数组　174

9.1.2　matrix类型矩阵　182

9.1.3　matrix类型和array类型的区别　189

9.2　pandas模块　193

9.2.1　pandas模块基础　193

9.2.2　pandas模块数据清洗　199

9.2.3　pandas模块数据预处理　221

9.2.4　pandas模块数据提取　230

9.2.5　pandas模块数据筛选　234

9.2.6　pandas模块数据汇总　235

9.2.7　pandas模块数据统计　237

9.2.8　pandas模块综合应用示例　239

9.3　项目训练：清洗和预处理8.6节中爬取的doubanread. csv文件　245

9.4　本章小结　247

9.5　练习　247

9.6　拓展训练项目　249

9.6.1　pandas基本功能实验　249

9.6.2　pandas汇总和计算实验　249

9.6.3　pandas缺失数据处理　249

9.6.4　pandas构建层次化索引　249

第　10章

pandas数据分析　251

10.1　pandas文件读写基础　251

10.1.1　CSV文件的读写　251

10.1.2　Excel文件的读写　254

10.2　pandas与MySQL数据库的交互　256

10.2.1　pandas与MySQL连接的步骤　256

10.2.2　pandas与MySQL交互　257

10.3　pandas字符串处理　259

10.4　pandas数据分组与聚合　265

10.4.1　使用内置的聚合函数进行聚合运算　265

10.4.2　分组与聚合过程　267

10.4.3　agg()和apply()聚合函数　268

10.5　项目训练：电影数据统计　271

10.6　本章小结　274

10.7　练习　274

10.8　拓展训练项目　274

10.8.1　pandas文件读写　274

10.8.2　pandas数据库读写　275

10.8.3　pandas数据处理　275

10.8.4　pandas数据聚合和组迭代　275

第　11章

Python可视化与可视化工具　276

11.1　Python可视化与可视化工具介绍　276

11.2　pandas基本图形绘制　278

11.2.1　折线图　278

11.2.2　柱状图　282

11.2.3　直方图　285

11.2.4　散点图　285

11.2.5　面积图　287

11.2.6　饼图　287

11.2.7　密度图　290

11.3　matplotlib绘图　291

11.3.1　matplotlib绘图基础　291

11.3.2　matplotlib交互绘图　291

11.4　matplotlib.pyplot的使用　294

11.4.1　pyplot绘图基础　294

11.4.2　多种类型图的绘制　297

11.5　项目训练：电影数据信息分析　306

11.6　本章小结　310

11.7　练习　310

11.8　拓展训练项目　310

11.8.1　pandas绘图　310

11.8.2　matplotlib交互式绘图实践　310

11.8.3　pyplot绘图元素的设置　311

11.8.4　子图的绘制　311

附录　312

参考文献　316