Python基础与大数据应用

本书特色

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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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内容简介

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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。

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作者简介

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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。

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目录

第 1章Python环境搭建　11.1　Python版本概述及下载Python安装文件　11.1.1　Python版本概述　11.1.2　下载Python安装文件　21.2　安装Python　51.2.1　解压下载的文件　51.2.2　运行Python安装文件　51.3　Python交互模式　61.4　iPython 3和PyCharm概述　71.4.1　iPython 3概述　71.4.2　PyCharm概述　91.5　项目训练：Python的安装与使用　131.6　本章小结　151.7　练习　151.8　拓展训练项目　16第　2章Python编程基础　172.1　变量　172.2　数值　192.2.1　整型　192.2.2　浮点型　192.2.3　复数型　202.2.4　布尔型　202.3　字符串　212.3.1　转义字符　212.3.2　字符串运算　212.3.3　字符串操作方法　222.4　列表　232.4.1　列表的创建与删除　232.4.2　列表操作方法　242.4.3　列表切片操作　252.5　元组　272.6　字典　282.6.1　字典的创建与访问　282.6.2　字典元素的修改　282.6.3　字典操作方法　292.7　运算符　302.7.1　算术运算符　302.7.2　位运算符　312.7.3　逻辑运算符　312.7.4　比较运算符　322.7.5　赋值运算符　322.7.6　其他运算符　332.8　Python代码编写规范　342.9　控制流　352.9.1　顺序结构程序　352.9.2　分支结构程序　402.9.3　循环结构程序　452.10　项目训练：个人所得税计算　532.11　本章小结　562.12　练习　562.13　拓展训练项目　582.13.1　Python数值型变量的定义与赋值　582.13.2　Python控制流和运算符　592.13.3　列表的基本操作　592.13.4　元组的基本操作　592.13.5　字典的基本操作　592.13.6　字符串的基本操作　60第3章函数　613.1　自定义函数　613.1.1　函数定义格式　613.1.2　函数的设计　623.1.3　lambda表达式　623.2　函数调用　633.3　函数参数　643.3.1　位置参数　643.3.2　默认参数　643.3.3　关键参数　653.3.4　可变长度参数　663.4　变量作用域　683.4.1　局部变量　683.4.2　全局变量　693.5　异常　703.5.1　Python标准异常类　703.5.2　异常处理　713.6　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　753.7　本章小结　763.8　练习　773.9　拓展训练项目　783.9.1　用函数实现乘法口诀　783.9.2　Python函数参数　783.9.3　Python局部变量和全局变量　783.9.4　Python异常捕获与处理　78第4章面向对象编程基础　794.1　类和对象　794.1.1　类　794.1.2　对象　804.2　属性与方法　804.2.1　属性　804.2.2　方法　834.3　继承　844.4　多态　864.5　项目训练：简单学生成绩管理系统　884.6　本章小结　914.7　练习　924.8　拓展训练项目　934.8.1　Python类与对象　934.8.2　类方法、实例方法和静态方法　934.8.3　类继承、组合　944.8.4　类的多重继承　94第5章模块　955.1　模块的创建和命名空间　955.1.1　模块的创建　955.1.2　命名空间　965.2　模块的导入和路径　975.2.1　模块的导入　975.2.2　模块的路径　985.3　包　1005.4　Python内置模块　1005.4.1　math模块　1005.4.2　random模块　1015.4.3　time模块　1015.4.4　datetime模块　1035.4.5　calendar模块　1045.4.6　sys模块　1055.4.7　zipfile模块　1065.5　项目训练：日历　1085.6　本章小结　1105.7　练习　1115.8　拓展训练项目　1115.8.1　Python模块导入　1115.8.2　zipfile模块的使用　1125.8.3　Python模块的属性　1125.8.4　Python模块内置函数　112第6章Python文件和数据库　1136.1　文件的基本操作　1136.1.1　内置函数open()　1136.1.2　文件对象常用的属性和方法　1146.1.3　文件操作案例　1166.2　文件系统的基本操作　1196.3　MySQL数据库　1216.3.1　MySQL简介　1216.3.2　安装MySQL　1226.3.3　使用Python连接MySQL数据库　1266.3.4　MySQL的基本操作　1276.4　项目训练：使用Python完成课程表和学生信息表的创建　1286.5　本章小结　1316.6　练习　1326.7　拓展训练项目　1336.7.1　安装MySQL数据库和Python连接数据库　1336.7.2　使用Python实现MySQL增查改删　1336.7.3　Python文件的基本操作　1336.7.4　Python文件目录的基本操作　134第7章Python爬虫基础　1357.1　网络爬虫概述及其结构　1357.1.1　网络爬虫概述　1357.1.2　网络爬虫结构　1367.2　urllib库　1377.2.1　urllib.request模块　1377.2.2　urllib.parse模块　1387.2.3　urllib.error模块　1407.3　使用urllib爬取网页　1417.4　浏览器的模拟与实战　1427.5　正则表达式　1437.6　图片爬虫实战　1477.7　项目训练：用urllib库爬取百度贴吧　1487.8　本章小结　1527.9　练习　1527.10　拓展训练项目　1537.10.1　urllib库的使用　1537.10.2　百度贴吧网页爬虫　1537.10.3　淘宝网站图片爬虫　153第8章Python爬虫框架　1548.1　常见爬虫框架　1548.2　Scrapy爬虫框架的安装　1558.3　Scrapy爬虫框架简介　1568.4　Scrapy常用工具命令　1578.4.1　创建一个Scrapy项目　1578.4.2　Scrapy全局命令　1588.4.3　Scrapy项目命令　1608.5　Scrapy爬虫实战　1618.6　项目训练：用Scrapy爬取豆瓣图书　1678.7　本章小结　1718.8　练习　1718.9　拓展训练项目　1718.9.1　Scrapy框架的安装及使用　1718.9.2　Scrapy命令行工具　172第9章数据分析基础　1739.1　numpy模块　1739.1.1　ndarray类型数组　1749.1.2　matrix类型矩阵　1829.1.3　matrix类型和array类型的区别　1899.2　pandas模块　1939.2.1　pandas模块基础　1939.2.2　pandas模块数据清洗　1999.2.3　pandas模块数据预处理　2219.2.4　pandas模块数据提取　2309.2.5　pandas模块数据筛选　2349.2.6　pandas模块数据汇总　2359.2.7　pandas模块数据统计　2379.2.8　pandas模块综合应用示例　2399.3　项目训练：清洗和预处理8.6节中爬取的doubanread. csv文件　2459.4　本章小结　2479.5　练习　2479.6　拓展训练项目　2499.6.1　pandas基本功能实验　2499.6.2　pandas汇总和计算实验　2499.6.3　pandas缺失数据处理　2499.6.4　pandas构建层次化索引　249第　10章pandas数据分析　25110.1　pandas文件读写基础　25110.1.1　CSV文件的读写　25110.1.2　Excel文件的读写　25410.2　pandas与MySQL数据库的交互　25610.2.1　pandas与MySQL连接的步骤　25610.2.2　pandas与MySQL交互　25710.3　pandas字符串处理　25910.4　pandas数据分组与聚合　26510.4.1　使用内置的聚合函数进行聚合运算　26510.4.2　分组与聚合过程　26710.4.3　agg()和apply()聚合函数　26810.5　项目训练：电影数据统计　27110.6　本章小结　27410.7　练习　27410.8　拓展训练项目　27410.8.1　pandas文件读写　27410.8.2　pandas数据库读写　27510.8.3　pandas数据处理　27510.8.4　pandas数据聚合和组迭代　275第　11章Python可视化与可视化工具　27611.1　Python可视化与可视化工具介绍　27611.2　pandas基本图形绘制　27811.2.1　折线图　27811.2.2　柱状图　28211.2.3　直方图　28511.2.4　散点图　28511.2.5　面积图　28711.2.6　饼图　28711.2.7　密度图　29011.3　matplotlib绘图　29111.3.1　matplotlib绘图基础　29111.3.2　matplotlib交互绘图　29111.4　matplotlib.pyplot的使用　29411.4.1　pyplot绘图基础　29411.4.2　多种类型图的绘制　29711.5　项目训练：电影数据信息分析　30611.6　本章小结　31011.7　练习　31011.8　拓展训练项目　31011.8.1　pandas绘图　31011.8.2　matplotlib交互式绘图实践　31011.8.3　pyplot绘图元素的设置　31111.8.4　子图的绘制　311附录　312参考文献　316

封面

书名:Python基础与大数据应用

作者:丁辉主编

页数:315页

定价:¥59.8

出版社:人民邮电出版社

出版日期:2020-01-01

ISBN:9787115517388

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