【正版图书】二手正版Python基础与大数据应用 丁辉 人民邮电出版社丁辉 著9787115517388人民邮电出版社2020-01-01
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作者丁辉 著
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115517388
出版时间2020-01
装帧平装
开本16开
定价59.8元
货号9787115517388
上书时间2024-05-21
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导语摘要
（1）本教材所选教学案例，均来自实际应用领域。通过为学生提供丰富、有意义的真实情境呈现，实现知识与技能、经验、素养的综合提升，使学生做到知行合一。
（2）语言精练，实践性强。全书语言精练，与Python语言简洁优雅的特点相匹配，同时所有的命令和案例全部是可操作的，学习者完全可以自己通过实践来体验，在实践中掌握Python的语法规则和数据分析方法。
（3）内容丰富，代码完整。全书11章，前6章为Python基础及基本应用部分；后5章为数据分析部分。Python基础及基本应用部分内容全面，数据分析部分可根据教学目标，灵活选择。全书代码完整，实践性强，并且每个训练项目有完整的微课讲解。
商品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
1.1Python版本概述及下载Python安装文件1
1.1.1Python版本概述1
1.1.2下载Python安装文件2
1.2安装Python5
1.2.1解压下载的文件5
1.2.2运行Python安装文件5
1.3Python交互模式6
1.4iPython3和PyCharm概述7
1.4.1iPython3概述7
1.4.2PyCharm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
2.8Python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
2.13.1Python数值型变量的定义与赋值58
2.13.2Python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
3.1.3lambda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
3.5.1Python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
3.9.2Python函数参数78
3.9.3Python局部变量和全局变量78
3.9.4Python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
4.8.1Python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
5.4Python内置模块100
5.4.1math模块100
5.4.2random模块101
5.4.3time模块101
5.4.4datetime模块103
5.4.5calendar模块104
5.4.6sys模块105
5.4.7zipfile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
5.8.1Python模块导入111
5.8.2zipfile模块的使用112
5.8.3Python模块的属性112
5.8.4Python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
6.3MySQL数据库121
6.3.1MySQL简介121
6.3.2安装MySQL122
6.3.3使用Python连接MySQL数据库126
6.3.4MySQL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
6.7.3Python文件的基本操作133
6.7.4Python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
7.2urllib库137
7.2.1urllib.request模块137
7.2.2urllib.parse模块138
7.2.3urllib.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
7.10.1urllib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
8.2Scrapy爬虫框架的安装155
8.3Scrapy爬虫框架简介156
8.4Scrapy常用工具命令157
8.4.1创建一个Scrapy项目157
8.4.2Scrapy全局命令158
8.4.3Scrapy项目命令160
8.5Scrapy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
8.9.1Scrapy框架的安装及使用171
8.9.2Scrapy命令行工具172
第9章
数据分析基础173
9.1numpy模块173
9.1.1ndarray类型数组174
9.1.2matrix类型矩阵182
9.1.3matrix类型和array类型的区别189
9.2pandas模块193
9.2.1pandas模块基础193
9.2.2pandas模块数据清洗199
9.2.3pandas模块数据预处理221
9.2.4pandas模块数据提取230
9.2.5pandas模块数据筛选234
9.2.6pandas模块数据汇总235
9.2.7pandas模块数据统计237
9.2.8pandas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
9.6.1pandas基本功能实验249
9.6.2pandas汇总和计算实验249
9.6.3pandas缺失数据处理249
9.6.4pandas构建层次化索引249
第10章
pandas数据分析251
10.1pandas文件读写基础251
10.1.1CSV文件的读写251
10.1.2Excel文件的读写254
10.2pandas与MySQL数据库的交互256
10.2.1pandas与MySQL连接的步骤256
10.2.2pandas与MySQL交互257
10.3pandas字符串处理259
10.4pandas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
10.4.3agg()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
10.8.1pandas文件读写274
10.8.2pandas数据库读写275
10.8.3pandas数据处理275
10.8.4pandas数据聚合和组迭代275
第11章
Python可视化与可视化工具276
11.1Python可视化与可视化工具介绍276
11.2pandas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
11.3matplotlib绘图291
11.3.1matplotlib绘图基础291
11.3.2matplotlib交互绘图291
11.4matplotlib.pyplot的使用294
11.4.1pyplot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
11.8.1pandas绘图310
11.8.2matplotlib交互式绘图实践310
11.8.3pyplot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
内容摘要
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。
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