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289千字 字数
2019-04-01 发行日期
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主编推荐语

本书是一本从入门到实践的Python编程教程，

内容简介

本书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。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。

目录

  • 版权信息
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 总序
  • 前言
  • 第1章 Python基础
  • 1.1 Python简介
  • 1.2 Python的安装与运行
  • 1.3 Python版本的选择
  • 1.4 程序控制
  • 1.4.1 Python赋值语句
  • 1.4.2 顺序结构
  • 1.4.3 选择结构
  • 1.4.4 循环结构
  • 1.5 绘图
  • 1.5.1 创建turtle对象
  • 1.5.2 turtle绘图的基础知识
  • 1.5.3 利用turtle库提供的方法绘制图形
  • 1.6 函数
  • 1.6.1 函数的定义
  • 1.6.2 函数的调用
  • 1.6.3 lambda函数
  • 习题
  • 参考文献
  • 第2章 数据类型
  • 2.1 核心内置数据类型概述
  • 2.2 数字类型声明及基本运算
  • 2.2.1 整型
  • 2.2.2 浮点型
  • 2.2.3 复数类型
  • 2.2.4 数字运算符
  • 2.2.5 数字类型的常用函数及math库
  • 2.2.6 数字类型转换函数
  • 2.2.7 浮点型精度处理
  • 2.3 列表
  • 2.3.1 列表基本特征
  • 2.3.2 序列通用操作
  • 2.3.3 可变序列及列表通用操作（一）
  • 2.3.4 可变序列及列表通用操作（二）
  • 2.4 元组
  • 2.5 range
  • 2.6 哈希运算
  • 2.7 字典
  • 2.7.1 字典概述及声明
  • 2.7.2 字典元素的访问
  • 2.7.3 字典常用方法
  • 2.8 字符串
  • 2.8.1 字符串的声明
  • 2.8.2 转义字符
  • 2.8.3 字符串序列通用操作
  • 2.8.4 字符串常用内置方法
  • 习题
  • 参考文献
  • 第3章 文件
  • 3.1 读写文件
  • 3.1.1 文件对象声明与基本操作
  • 3.1.2 编码问题
  • 3.1.3 文件写入操作
  • 3.1.4 列表推导式
  • 3.1.5 关闭文件
  • 3.1.6 上下文语法
  • 3.1.7 生成器
  • 3.2 遍历目录树
  • 3.3 处理Word文件
  • 3.3.1 Python-docx库
  • 3.3.2 利用Python-docx库读Word文件
  • 3.3.3 利用Python-docx库创建Word文件
  • 3.4 处理.pdf文件
  • 3.5 处理压缩文件
  • 习题
  • 参考文献
  • 第4章 程序调试
  • 4.1 异常
  • 4.2 断言
  • 4.3 日志
  • 4.4 调试器
  • 习题
  • 参考文献
  • 第5章 面向对象程序设计
  • 5.1 面向对象程序设计基本概念
  • 5.2 类的定义和对象
  • 5.3 构造函数和析构函数
  • 5.4 类属性和实例属性
  • 5.5 类的方法
  • 5.5.1 类方法
  • 5.5.2 实例方法
  • 5.5.3 静态方法
  • 5.5.4 类的特殊方法
  • 5.6 类的继承性
  • 5.6.1 单一继承
  • 5.6.2 多重继承
  • 5.7 类的多态性
  • 习题
  • 参考文献
  • 第6章 连接数据源
  • 6.1 导入CSV数据
  • 6.1.1 CSV数据的格式
  • 6.1.2 Python读取CSV文件
  • 6.1.3 Python写CSV文件
  • 6.2 导入Excel数据
  • 6.2.1 Python读取Excel文件
  • 6.2.2 Python写Excel文件
  • 6.3 导入JSON数据
  • 6.3.1 JSON数据的格式
  • 6.3.2 Python解码JSON数据
  • 6.3.3 Python编码JSON数据
  • 6.3.4 Python处理JSON数据文件
  • 6.4 访问数据库
  • 6.4.1 数据库的查询操作
  • 6.4.2 数据库的插入操作
  • 6.4.3 数据库的删除操作
  • 6.4.4 数据库的修改操作
  • 习题
  • 参考文献
  • 第7章 网络爬虫
  • 7.1 网络爬虫工作的基本原理
  • 7.1.1 网页的概念
  • 7.1.2 网络爬虫的工作流程
  • 7.1.3 Python与网络爬虫
  • 7.2 网页内容获取——requests库
  • 7.2.1 requests对象
  • 7.2.2 response对象
  • 7.3 网页内容解析——BeautifulSoup库
  • 7.3.1 BeautifulSoup库概述
  • 7.3.2 BeautifulSoup库常用方法和Tag节点
  • 7.4 正则表达式
  • 7.4.1 正则表达式概念
  • 7.4.2 正则表达式元字符介绍
  • 7.4.3 正则表达式的常用函数介绍
  • 7.5 实战：热门电影搜索
  • 7.6 实战：大数据相关论文文章标题采集
  • 7.7 实战：全国空气质量数据爬取
  • 习题
  • 参考文献
  • 第8章 数据挖掘
  • 8.1 Python常用数据分析工具
  • 8.1.1 NumPy
  • 8.1.2 Scipy
  • 8.1.3 pandas
  • 8.1.4 Scikit-Learn
  • 8.2 数据预处理
  • 8.2.1 数据清理
  • 8.2.2 数据集成
  • 8.2.3 数据变换
  • 8.2.4 Python数据预处理
  • 8.3 分类与预测
  • 8.3.1 特征选择
  • 8.3.2 性能评估
  • 8.3.3 实现过程
  • 8.3.4 分类与预测的常用方法
  • 8.4 聚类分析
  • 8.4.1 聚类分析定义
  • 8.4.2 聚类分析评价标准
  • 8.4.3 数据相似度度量
  • 8.4.4 聚类分析的常用方法
  • 8.5 实战：信用评估
  • 8.5.1 数据加载及说明
  • 8.5.2 数据预处理
  • 8.5.3 划分数据集
  • 8.5.4 模型建立及参数调优
  • 8.5.5 模型测试及分析
  • 8.6 实战：影片推荐系统
  • 8.6.1 推荐系统
  • 8.6.2 python-recsys库简介
  • 8.6.3 影片推荐
  • 习题
  • 参考文献
  • 第9章 自然语言处理
  • 9.1 Python常用自然语言处理工具
  • 9.1.1 Python自然语言处理工具包NLTK
  • 9.1.2 Python中文处理工具jieba
  • 9.1.3 Python语法解析器PLY
  • 9.2 文本处理
  • 9.2.1 文本获取
  • 9.2.2 文本表示
  • 9.2.3 文本特征词提取
  • 9.3 词法分析
  • 9.3.1 分词
  • 9.3.2 词性标注
  • 9.3.3 命名实体识别
  • 9.3.4 去停用词
  • 9.3.5 中文分词实战
  • 9.4 语法分析
  • 9.4.1 语法分析简介
  • 9.4.2 语法树
  • 9.4.3 语法分析算法
  • 9.4.4 语法分析示例
  • 9.5 实战：搜索引擎
  • 习题
  • 参考文献
  • 第10章 数据可视化
  • 10.1 用Pillow操作图像
  • 10.1.1 图像的基本知识
  • 10.1.2 图像处理中常用的模块和函数
  • 10.1.3 案例介绍
  • 10.2 用Matplotlib绘图
  • 10.2.1 Matplotlib常用函数介绍
  • 10.2.2 折线图的函数定义及属性说明
  • 10.2.3 案例介绍
  • 10.3 调用Echarts
  • 习题
  • 参考文献
  • 第11章 Web和移动应用
  • 11.1 Web框架Django
  • 11.1.1 Django简介
  • 11.1.2 Web框架
  • 11.1.3 MVC和MTV模式
  • 11.1.4 Django的安装
  • 11.2 Python Web开发
  • 11.2.1 创建项目
  • 11.2.2 Django模板
  • 11.2.3 Django模型
  • 11.2.4 Django Admin管理工具
  • 11.2.5 Django Nginx+uwsgi安装配置
  • 11.3 Python移动应用开发
  • 11.3.1 Python Kivy
  • 11.3.2 Python移动应用开发过程
  • 11.3.3 基于Python开发2048游戏
  • 习题
  • 参考文献
  • 第12章 与云结合
  • 12.1 阿里云
  • 12.1.1 阿里云计算体系架构
  • 12.1.2 CLI Python版
  • 12.2 腾讯云
  • 12.2.1 腾讯云总体架构
  • 12.2.2 腾讯云Python访问
  • 12.3 百度云
  • 12.3.1 百度云架构
  • 12.3.2 BAE Python部署
  • 12.4 万物云
  • 12.4.1 功能及应用
  • 12.4.2 数据服务及访问
  • 12.5 环境云
  • 12.5.1 功能服务
  • 12.5.2 应用开发数据接口
  • 习题
  • 参考文献
  • 附录A 人工智能和大数据实验环境
  • 反侵权盗版声明
  • 作者简介
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。