PYTHON程序设计 电子工业出版社
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北京朝阳
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作者张雪萍 著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121360732
出版时间2019-04
装帧平装
开本其他
页数400页
定价88元
货号1201869304
上书时间2023-10-21
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商品详情
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内容简介
本书是中国信息协会大数据分会副会长刘鹏教授组织编撰的“高级大数据人才培养丛书”之一。本书是一本全面的、从入门到实践的Python编程教程，从带领读者快速掌握基本的Python编程知识开始，循序渐进、层层深入地引导读者利用新学到的知识开发功能丰富的项目。本书首先介绍了Python基础；接着介绍了数据类型、文件、程序调试、面向对象程序设计、连接数据源等基本知识；然后结合网络爬虫、数据挖掘、自然语言处理、数据可视化、Web和移动应用等工具，以案例为依托进行项目实战；最后介绍了国内各种云服务平台，以及如何运用Python实现访问。本书的全部实验均可在大数据实验平台（https://bd.cstor.cn/login）上远程开展，也可在高校部署的BDRack大数据实验一体机上本地开展
作者简介
张雪萍，女，博士，教授，教育部新世纪优秀人才支持计划入选者，河南省高校科技创新人才支持计划入选者，河南省高校优秀青年骨干教师，河南省教育厅学术技术带头人，全国高等学校计算机教育研究会理事。主要研究方向包括空间数据挖掘与信息共享、智能信息处理技术、数据库版权保护、软件测试等。近年来，主持承担并完成河南省自然科学基金研究项目、河南省科技攻关研究项目等8项，参与完成国家“八五”、“十五”科技攻关项目2 项，参与完成省级鉴定项目6项。目前主持承担教育部新世纪优秀人才计划、教育部空间数据挖掘与信息共享重点实验室开放基金、河南省高校科技创新人才计划等在研项目5项。
目录
第1章 Python基础 1 1.1 Python简介 1 1.2 Python的安装与运行 3 1.3 Python版本的选择 8 1.4 程序控制 11 1.4.1 Python赋值语句 11 1.4.2 顺序结构 18 1.4.3 选择结构 19 1.4.4 循环结构 22 1.5 绘图 27 1.5.1 创建turtle对象 27 1.5.2 turtle绘图的基础知识 29 1.5.3 利用turtle库提供的方法绘制图形 31 1.6 函数 37 1.6.1 函数的定义 37 1.6.2 函数的调用 39 1.6.3 lambda函数 42 习题 42 参考文献 43 第2章 数据类型 44 2.1 核心内置数据类型概述 44 2.2 数字类型声明及基本运算 47 2.2.1 整型 47 2.2.2 浮点型 47 2.2.3 复数类型 47 2.2.4 数字运算符 48 2.2.5 数字类型的常用函数及math库 49 2.2.6 数字类型转换函数 51 2.2.7 浮点型精度处理 52 2.3 列表 53 2.3.1 列表基本特征 53 2.3.2 序列通用操作 55 2.3.3 可变序列及列表通用操作（一） 58 2.3.4 可变序列及列表通用操作（二） 59 2.4 元组 62 2.5 range 64 2.6 哈希运算 66 2.7 字典 67 2.7.1 字典概述及声明 67 2.7.2 字典元素的访问 71 2.7.3 字典常用方法 71 2.8 字符串 74 2.8.1 字符串的声明 74 2.8.2 转义字符 76 2.8.3 字符串序列通用操作 77 2.8.4 字符串常用内置方法 78 习题 82 参考文献 83 第3章 文件 84 3.1 读写文件 84 3.1.1 文件对象声明与基本操作 84 3.1.2 编码问题 89 3.1.3 文件写入操作 90 3.1.4 列表推导式 92 3.1.5 关闭文件 94 3.1.6 上下文语法 94 3.1.7 生成器 95 3.2 遍历目录树 97 3.3 处理Word文件 102 3.3.1 Python-docx库 102 3.3.2 利用Python-docx库读Word文件 102 3.3.3 利用docx创建Word文件 104 3.4 处理.pdf文件 105 3.5 处理压缩文件 107 习题 111 参考文献 112 第4章 程序调试 113 4.1 异常 113 4.2 断言 127 4.3 日志 131 4.4 调试器 138 习题 144 参考文献 144 第5章 面向对象程序设计 146 5.1 面向对象程序技术的基本概念 146 5.2 类的定义和对象 148 5.3 构造函数和析构函数 150 5.4 类属性和实例属性 151 5.5 类的方法 152 5.5.1 类方法 152 5.5.2 实例方法 152 5.5.3 静态方法 152 5.5.4 类的特殊方法 154 5.6 类的继承性 160 5.6.1 单一继承 160 5.6.2 多重继承 162 5.7 类的多态性 164 习题 164 参考文献 165 第6章 连接数据源 166 6.1 导入CSV数据 166 6.1.1 CSV数据的格式 166 6.1.2 Python读取CSV文件 167 6.1.3 Python写CSV文件 169 6.2 导入Excel数据 170 6.2.1 Python读取Excel文件 171 6.2.2 Python写Excel文件 171 6.3 导入JSON数据 172 6.3.1 JSON数据的格式 172 6.3.2 Python解码JSON数据 172 6.3.3 Python编码JSON数据 173 6.3.4 Python处理JSON数据文件 174 6.4 访问数据库 175 6.4.1 数据库的查询操作 177 6.4.2 数据库的插入操作 178 6.4.3 数据库的删除操作 178 6.4.4 数据库的修改操作 179 习题 179 参考文献 180 第7章 网络爬虫 181 7.1 网络爬虫工作的基本原理 181 7.1.1 网页的概念 181 7.1.2 网络爬虫的工作流程 182 7.1.3 Python与网络爬虫 183 7.2 网页内容获取――requests库 183 7.2.1 requests对象 184 7.2.2 response对象 184 7.3 网页内容解析――BeautifulSoup 库 185 7.3.1 BeautifulSoup 库概述 185 7.3.2 beautifulsoup4 库常用方法和Tag节点 187 7.4 正则表达式 188 7.4.1 正则表达式概念 188 7.4.2 正则表达式元字符介绍 190 7.4.3 正则表达式的常用函数介绍 194 7.5 实战：热门电影搜索 195 7.6 实战：大数据相关论文文章标题采集 196 7.7 实战：全国空气质量爬取 198 习题 199 参考文献 200 第8章 数据挖掘 201 8.1 Python常用数据分析工具 201 8.1.1 Numpy 201 8.1.2 Scipy 202 8.1.3 pandas 202 8.1.4 Scikit-Learn 203 8.2 数据预处理 204 8.2.1 数据清理 204 8.2.2 数据集成 205 8.2.3 数据变换 206 8.2.4 Python数据预处理 206 8.3 分类与预测 210 8.3.1 特征选择 210 8.3.2 性能评估 210 8.3.3 实现过程 212 8.3.4 分类与预测的常用方法 213 8.4 聚类分析 235 8.4.1 聚类分析定义 235 8.4.2 聚类分析评价标准 235 8.4.3 数据相似度度量 236 8.4.4 聚类分析的常用方法 237 8.5 实战：信用评估 247 8.5.1 数据加载及说明 247 8.5.2 数据预处理 248 8.5.3 划分数据集 249 8.5.4 模型建立及参数调优 250 8.5.5 模型测试及分析 252 8.6 实战：影片推荐系统 255 8.6.1 推荐系统 255 8.6.2 python-recsys简介 256 8.6.3 影片推荐 256 习题 258 参考文献 258 第9章 自然语言处理 260 9.1 Python 常用自然语言处理工具 260 9.1.1 Python自然语言处理工具包NLTK 260 9.1.2 Python中文处理工具jieba 260 9.1.3 Python语法解析器PLY 261 9.2 文本处理 261 9.2.1 文本获取 261 9.2.2 文本表示 262 9.2.3 文本特征词提取 263 9.3 词法分析 268 9.3.1 分词 268 9.3.2 词性标注 270 9.3.3 命名实体识别 271 9.3.4 去停用词 272 9.3.5 中文分词实战 275 9.4 语法分析 277 9.4.1 语法分析简介 277 9.4.2 语法树 277 9.4.3 语法分析算法 278 9.4.4 语法分析示例 280 9.5 实战：搜索引擎 282 习题 290 参考文献 291 第10章 数据可视化 292 10.1 用Pillow操作图像 292 10.1.1 图像的基本知识 292 10.1.2 图像处理中常用的模块和函数 293 10.1.3 案例介绍 296 10.2 用Matplotlib绘图 298 10.2.1 Matplotlib常用函数介绍 299 10.2.2 折线图的函数定义及属性说明 299 10.2.3 案例介绍 300 10.3 调用Echarts 308 习题 310 参考文献 310 第11章 Web和移动应用 311 11.1 Web框架Django 311 11.1.1 Django简介 311 11.1.2 Web框架 311 11.1.3 MVC和MTV模式 312 11.1.4 Django的安装 313 11.2 Python Web开发 314 11.2.1 创建项目 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 安装配置 330 11.3 Python移动应用开发 333 11.3.1 Python Kivy 333 11.3.2 Python 移动应用开发 334 11.3.3 基于Python开发2048游戏 335 习题 340 参考文献 341 第12章 与云结合 342 12.1 阿里云 342 12.1.1 阿里云架构 342 12.1.2 CLI Python 版 344 12.2 腾讯云 350 12.2.1 腾讯云总体架构 350 12.2.2 腾讯云Python访问 351 12.3 百度云 354 12.3.1 百度云架构 355 12.3.2 BAE Python部署 357 12.4 万物云 359 12.4.1 功能及应用 360 12.4.2 数据服务及访问 360 12.5 环境云 366 12.5.1 功能服务 366 12.5.2 应用开发数据接口 366 习题 369 参考文献 369
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