【正版新书】Python语言
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作者刘鹏、李肖俊、钟涛
出版社清华大学出版社
ISBN9787302609841
出版时间2022-07
装帧其他
开本其他
定价79元
货号L9787302609841
上书时间2024-06-03
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商品简介
本书以在 Windows 10 中用 Python 3.6.5 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 7 个典型的项目实战案例。全书以理论引导、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 1 部分以 Python 语言的基础知识普及为主，内容包括 Python 3 概述、
基本语法、基本数据类型、流程控制、字符串与正则表达式、函数、模块、对象和类、异常、文件操作；
第 2 部分以项目实战为核心，以学以致用为导向，以贴近生活的案例为依托，分别介绍爬虫程序、数据可
视化、数据分析、Django 开发、机器学习、自然语言处理和推荐系统项目实战。
本书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，力争做到以理论知识为
基础、以案例实战为手段、以解决问题为根本初衷，让读者最大限度地从书中汲取所需要的编程知识和实
战体验。
本书既可作为高等学校，尤其是高职院校各专业的 Python 语言启蒙教材，也可作为广大 Python 语言
爱好者自学的参考书
作者简介:
刘鹏，清华大学博士毕业，现任南京云创大数据科技股份有限公司总经理，兼任中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、中国信息协会教育分会人工智能专家委员会主任、全国普通高校毕业生就业创业指导委员会委员、第45届世界技能大赛中国区云计算选拔赛裁判长/专家指导组组长、2019年全国大学生数据建模比赛命题人、工信部云计算研究中心专家。
李肖俊，管理学博士，软件工程师，CCF专业会员，参与国家自然基金3项，陕西省自然基金1项。近两年发表研究论文3篇，主编教材2部。《计算机学报》，《系统工程理论与实践》审稿专家。
目录:
第1章 Python 3 概述
11 Python 简介 2
111 Python 的前世今生 2
112 Python 的应用场合 2
113 Python 的特性 3
114 Python 的版本 4
12 Python 开发环境 5
121 在Windows 系统中安装Python 3 5
122 在Linux 系统中安装Python 3 7
123 在mac OS 系统中安装Python 3 7
13 第一个程序——Hello World! · 8
131 代码示例 8
132 代码解析 9
133 注释 9
134 IDLE 简介与代码调试 10
135 输入/输出函数 · 16
14 实验 18
141 好用的集成开发工具 · 18
142 PyCharm 的安装 · 19
143 示例：绘制桃心 · 21
144 示例简析 22
15 小结 23
16 习题 23
第2章 基本语法
21 代码格式 25
211 编码 25
212 注释 26
213 缩进 27
214 行宽 27
215 空行 27
216 空格 28
22 Python 语言构成要素 29
221 标识符 · 29
XII Python 语言（第2 版）
222 关键字 · 29
223 变量 29
224 函数和方法 · 30
225 属性和类 30
226 模块和包 30
227 规定 31
23 变量与数据类型 · 32
231 变量 32
232 变量命名规则 32
233 数据类型 32
234 查看数据类型 34
235 数据类型的转换 · 34
24 运算符 · 35
241 算术运算符 · 35
242 比较运算符 · 35
243 复合赋值运算符 · 36
244 位运算符 36
245 逻辑运算符 · 37
246 成员运算符 · 37
247 身份运算符 · 37
248 运算符优先级 38
25 实验 38
251 常量和变量的使用 38
252 运算符和表达式的使用 39
253 type()函数的使用 39
254 help()函数的使用 40
26 小结 41
27 习题 41
第3章 基本数据类型
31 数字 42
311 数字的表示 · 42
312 数字类型的转换 · 43
313 数字的运算 · 43
314 数字相关函数 43
32 元组 45
321 创建元组 45
322 使用元组 45
323 删除元组 46
324 元组的内置函数 · 47
33 列表 47
331 创建列表 47
332 使用列表 48
333 删除元素和列表 · 49
334 列表的内置函数与其他方法 49
34 字典 50
341 创建字典 50
342 使用字典 51
343 删除元素和字典 · 52
344 字典的内置函数和方法 52
35 集合 53
351 创建集合 53
352 使用集合 54
353 删除元素和集合 · 55
354 集合的方法 · 56
36 数据类型转换 57
361 六大数据类型之间的转换 · 57
362 类型转换的使用场景 · 58
37 实验 58
371 不可变类型的使用 58
372 可变类型的使用 · 59
38 小结 61
39 习题 61
第4章 流程控制
41 流程图 · 62
411 流程图符号 · 62
412 流程图示例 · 63
42 顺序结构 64
421 输入、处理和输出 64
422 顺序程序示例 67
43 选择结构 68
431 单分支（if） · 69
432 双分支（ifelse）· 70
433 多分支（ifelifelse） 70
434 分支嵌套 71
44 循环结构 72
441 for 循环（包含range()函数） · 72
442 for 循环嵌套 73
443 forifelse 循环 74
444 break 及continue 语句 75
XIV Python 语言（第2 版）
445 while 循环 · 75
45 迭代器 · 76
451 iter()函数 76
452 next()函数 · 77
453 生成器函数 · 78
46 实验 79
461 使用条件语句 79
462 使用for 语句 · 80
463 使用while 语句 80
464 使用break 语句 81
465 使用continue 语句 82
466 使用迭代器 · 82
47 小结 84
48 习题 84
第5章 字符串与正则表达式
51 字符串 · 86
511 创建字符串 · 86
512 使用字符串 · 87
513 字符串的格式化 · 90
514 字符串的内置函数 91
52 正则表达式 · 95
521 认识正则表达式 · 95
522 re 模块 · 96
53 实验 98
531 使用字符串处理函数 · 98
532 使用正则表达式 · 98
533 使用re 模块 99
54 小结 99
55 习题 99
第6章 函数
61 函数概述 101
611 函数的定义 101
612 全局变量 · 102
613 局部变量 · 103
62 函数的参数和返回值 · 104
621 参数传递的方式 105
622 位置参数和关键字参数 · 105
623 默认值参数 106
624 可变参数 · 107
625 函数的返回值 · 108
63 函数的调用 · 109
631 函数的调用方法 109
632 嵌套调用 · 109
633 使用闭包 · 110
634 递归调用 · 110
64 实验 · 111
641 声明和调用函数 111
642 在调试窗口中查看变量的值 · 112
643 使用函数参数和返回值 · 114
644 使用闭包和递归函数 116
645 使用Python 的内置函数 116
65 小结 · 117
66 习题 · 117
第7章 模块
71 模块概述 · 118
711 模块与程序 118
712 命名空间 · 119
713 模块导入方法 · 120
714 自定义模块和包 121
72 安装第三方模块 · 122
73 模块应用实例 125
731 日期和时间：datetime 模块 125
732 读写JSON 数据：json 模块 128
733 系统相关：sys 模块 130
734 数学：math 模块 · 131
735 随机数：random 模块 · 133
74 在Python 中调用R 语言 135
741 安装rpy2 模块 135
742 安装R 语言工具 135
743 测试安装 · 137
744 调用R 示例 137
75 实验 138
751 使用datetime 模块 · 138
752 使用sys 模块 139
753 使用与数学有关的模块 · 140
754 自定义和使用模块 · 141
76 小结 141
XVI Python 语言（第2 版）
77 习题 142
第8章 对象和类
81 面向对象概述 143
811 什么是面向对象编程 143
812 面向对象术语简介 · 143
82 类的定义与使用 · 144
821 类的定义 · 144
822 类的使用 · 145
823 类的构造方法及专有方法 145
824 类的访问权限 · 146
825 获取对象信息 · 147
83 类的特点 148
831 封装 · 148
832 多态 · 148
833 继承 · 149
834 多重继承 · 153
84 实验 154
841 声明类 154
842 类的继承和多态 155
843 复制对象 · 156
85 小结 157
86 习题 157
第9章 异常
91 异常概述 158
911 认识异常 · 158
912 处理异常 · 158
913 抛出异常 · 163
92 异常处理流程 163
93 自定义异常 · 163
94 实验 165
941 利用try…except 处理除数为0 的异常 · 165
942 自定义异常 165
943 raise 关键字 166
944 内置异常处理语句 · 166
95 小结 167
96 习题 167
第10章 文件操作
101 打开文件 · 168
1011 访问文件的模式 · 169
1012 文件缓冲区 · 169
102 基本的文件方法 170
1021 读和写 · 170
1022 读取行 · 170
1023 关闭文件 171
1024 重命名文件 · 172
1025 删除文件 172
103 输入/输出函数 172
1031 输出到屏幕 · 172
1032 读取键盘输入 173
104 基本的目录方法 173
1041 创建目录 173
1042 显示当前工作目录 173
1043 改变目录 174
1044 删除目录 174
105 实验 · 174
1051 文件操作 174
1052 目录操作 175
1053 I/O 函数 · 176
106 小结 · 176
107 习题 · 177
第11章 项目实战：爬虫程序
111 爬虫概述 · 178
1111 准备工作 179
1112 爬虫类型 179
1113 爬虫原理 180
112 爬虫三大库 180
1121 Requests 库 · 181
1122 BeautifulSoup 库 · 185
1123 lxml 库· 191
113 案例剖析：酷狗TOP500 数据爬取 · 196
1131 思路简析 196
1132 代码实现 196
1133 代码分析 197
114 Scrapy 框架 · 198
XVIII Python 语言（第2 版）
1141 Scrapy 爬虫框架 · 198
1142 Scrapy 的安装 199
1143 Scrapy 的使用 201
115 实验 · 204
第12章 项目实战：数据可视化
121 matplotlib 简介 · 206
1211 Pyplot 模块介绍 · 206
1212 plot()函数 · 209
1213 绘制子图 210
1214 添加标注 211
1215 pylab 模块应用 213
122 Artist 模块介绍 · 214
1221 Artist 模块概述 214
1222 Artist 的属性 · 215
123 pandas 绘图 216
124 案例剖析：词云图 · 218
1241 思路简析 219
1242 代码实现 220
1243 代码分析 221
125 实验 · 222
第13章 项目实战：数据分析
131 数据清洗 · 223
1311 编码问题 223
1312 缺失值分析 · 224
1313 去除异常值 · 224
1314 去除重复值与冗余信息 225
132 数据存取 · 225
1321 CSV 文件的存取 225
1322 JSON 文件的存取 · 227
1323 XLSX 文件的存取 227
1324 MySQL 数据库文件的存取 · 229
133 NumPy · 234
1331 NumPy 简介 235
1332 NumPy 基础 235
134 案例剖析：房天下西安二手房数据分析 · 239
1341 思路简析 239
1342 代码实现 239
1343 代码分析 240
目 录 XIX
135 实验 · 244
第14章 Django
141 Django 概述 245
1411 基本介绍 245
1412 Django 的安装 · 246
1413 创建第一个项目 · 248
142 Django 框架 250
1421 Django 管理工具 250
1422 Django 模板 251
1423 Django 模块 258
1424 Django 表单 263
1425 Django 视图 268
1426 Django 路由 270
143 Django 开发实战 271
1431 需求分析 271
1432 系统设计 271
1433 编码实现 272
1434 测试与上线 · 292
144 小结 · 293
145 习题 · 293
第15章 项目实战：机器学习
151 机器学习概述 · 295
1511 机器学习的内涵 · 295
1512 机器学习的分类 · 297
1513 典型模型的实现流程 · 299
1514 典型应用场景 302
152 scikit-learn 简介 · 302
1521 scikit-learn 的特点与功能 302
1522 scikit-learn 的安装与测试 303
1523 基于scikit-learn 的模型训练流程 · 305
1524 scikit-learn 应用举例 307
153 Keras 简介 309
1531 Keras 的特点与功能 309
1532 Keras 的安装与测试 310
1533 基于Keras 的模型训练流程 312
1534 Keras 应用举例 314
154 案例剖析：鸢尾花分类 · 317
1541 思路简析 317
XX Python 语言（第2 版）
1542 代码实现 318
1543 代码分析 320
155 实验 · 327
第16章 项目实战：自然语言处理
161 自然语言处理概述 · 328
1611 NLP 的前生今世 328
1612 NLP 的相关概念 330
1613 NLP 的常用工具 331
1614 NLP 的应用领域 333
162 NLTK 简介· 333
1621 NLTK 的特点与功能 · 334
1622 NLTK 的安装与测试 · 335
1623 NLTK 应用举例 · 338
163 gensim 简介 340
1631 gensim 的特点 · 340
1632 gensim 的核心概念 · 340
1633 gensim 的安装与测试 341
1634 gensim 应用举例 343
164 案例剖析：文本情感分析 346
1641 思路简介 346
1642 代码实现 347
1643 代码分析 349
165 实验 · 351
第17章 项目实战：推荐系统
171 推荐系统概述 · 352
1711 推荐系统的发展历程 · 352
1712 推荐系统的技术分类 · 353
1713 推荐结果的评价指标 · 354
1714 推荐系统的典型应用 · 356
172 基于内容的推荐技术简介 357
1721 基于内容的推荐技术的基本思想 357
1722 基于内容的推荐技术的实现流程 357
1723 基于内容的推荐技术的优缺点 · 358
173 协同过滤技术概述 · 359
1731 协同过滤技术简介 359
1732 基于用户的协同过滤 · 360
1733 基于物品的协同过滤 · 361
1734 基于模型的协同过滤 · 361
1735 协同过滤推荐技术的优缺点 362
174 混合推荐技术概述 · 363
1741 混合推荐技术的基本思想 · 363
1742 混合推荐技术的实现原理 · 363
175 案例剖析：电影推荐 367
1751 思路简介 367
1752 代码实现 368
1753 代码分析 371
176 实验 · 376
参考文献 377
附录A Python 代码风格指南：PEP 8 380
附录B IPython 指南 383
附录C PyCharm 指南 387
附录C PyCharm 指南 389
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