Python即学即用

出版说明前言第 1 章 绪论 11.1 Python 的特点 11.1.1 为何适应各种用户需求 21.1.2 胶水特点 21.1.3 语言特点 21.1.4 语法风格 31.1.5 多平台 51.1.6 丰富的支持 51.2 Python 版本与集成包 51.3 Python 的下载与安装 61.3.1 下载 Python 61.3.2 Python 在 Windows 下的安装 61.3.3 Anaconda 81.4 python 的 IDE 91.4.1 IDLE 91.4.2 PyCharm 91.4.3 Spyder 101.4.4 其他 IDE 111.5 软件包的安装方法 111.5.1 easy_install 121.5.2 pip 121.6 高级话题：Matplotlib 131.6.1 Matplotlib 特点 131.6.2 Matplotlib 绘图 131.6.3 用 Matplotlib 绘制股票历史 K 线图 151.7 小结 17第 2 章 数据类型 182.1 数字数据类型 182.1.1 布尔型 bool 192.1.2 基本整型 int 202.1.3 长整型 202.1.4 双精度浮点型 float 212.1.5 十进制浮点型 Decimal 212.1.6 复数 Complex 222.1.7 数字运算符 232.1.8 数字类型函数 242.2 序列 262.2.1 字符串 282.2.2 列表 392.2.3 元组 452.3 字典 482.3.1 字典创建 482.3.2 字典访问 492.3.3 字典相关函数 512.4 高级话题：NumPy 542.4.1 NumPy 数组与 Python 列表的区别 542.4.2 NumPy 数据类型 552.5 小结 57第 3 章 控制流程与运算 583.1 选择结构 583.1.1 单分支结构 583.1.2 双分支结构 593.1.3 多分支结构 603.1.4 条件表达式 623.2 循环结构 623.2.1 while 语句 623.2.2 for 语句 653.3 高级话题：NumPy 的数组操作 703.3.1 创建数组 703.3.2 索引和切片 713.3.3 数组对象的属性 723.3.4 数组和标量之间的运算 733.3.5 数组的转置 743.3.6 通用函数 743.3.7 统计方法 753.3.8 集合运算 763.3.9 随机数 763.3.10 排序 773.3.11 线性代数 783.3.12 访问文件 783.4 小结 79第 4 章 函数与函数式编程 804.1 函数 804.1.1 定义函数 804.1.2 函数调用 824.1.3 内部/内嵌函数 824.2 函数参数 834.2.1 标准化参数 834.2.2 可变数量的参数 864.2.3 函数传递 894.3 装饰器 904.3.1 无参数装饰器 904.3.2 带参数装饰器 934.4 函数式编程 944.4.1 lambda 表达式 944.4.2 内建函数 map、filter 、reduce 964.4.3 偏函数应用 984.5 变量作用域 994.5.1 全局变量和局部变量 994.5.2 global 语句 1004.5.3 闭包与外部作用域 1014.6 递归 1024.7 生成器 1024.8 高级话题：SciPy 1044.8.1 傅里叶变换 1054.8.2 滤波 1074.9 小结 109第 5 章 文件 1105.1 磁盘文件 1105.1.1 打开、关闭磁盘文件 1105.1.2 写文件 1125.1.3 读文件 1145.1.4 文件指针操作 1165.2 StringIO 类文件 1165.3 文件系统操作 1205.3.1 os 模块 1205.3.2 os.path 模块 1245.3.3 shutil 模块 1275.4 高级话题：Python 读写 Excel 文件 1305.4.1 xlwt 库 1305.4.2 xlrd 库 1335.4.3 xlutils 库 1345.4 小结 135第 6 章 模块包 1366.1 模块 1366.1.1 搜索路径 1366.1.2 导入模块 1376.1.3 导入指定的模块属性 1376.1.4 加载模块 1386.1.5 名称空间 1386.1.6 “编译的”Python 文件 1396.1.7 自动导入模块 1396.1.8 循环导入 1396.2 包 1416.3 高级话题：程序打包 1426.3.1 Distutils 1426.3.2 py2exe 1446.4 小结 144第 7 章 类 1457.1 基本概念 1457.2 类定义 1467.3 实例 1487.3.1 创建实例 1487.3.2 初始化 1497.3.3 _dict_属性 1517.3.4 特殊方法 1527.4 继承 1557.5 多态 1587.6 可见性 1597.7 python 类中的属性 1607.8 高级话题：抽象基类 1637.9 小结 166第 8 章 数据库 1678.1 DB-API2.0 1678.2 Psycopg 2 1708.3 MySQL 1738.4 高级话题：ORM 1758.5 小结 178第 9 章 网络编程 1799.1 网络基础 1799.2 CGI 1829.2.1 CGI 模块 1829.2.2 WSGI 1839.3 高级话题：Flask 1849.3.1 Flask 简介 1849.3.2 Flask-SQLAlchemy 1859.3.3 Flask-WTF 1869.3.4 Jinja2 1879.3.5 用 Matplotlib 与 Flask 显示动态图片 1899.3.6 Flask-Script 1909.3.7 Flask 程序运行 1919.4 小结 192第 10 章 正则表达式 19310.1 Python 的正则表达式语法 19310.2 re 模块 19510.2.1 Python 正则表达式用法 19510.2.2 编译一个模式 19710.2.3 模式替换 19810.3 高级话题：Beautiful Soup 19810.4 小结 202第 11 章 图形用户界面编程 20311.1 Tkinter 20311.1.1 Tkinter 组件 20311.1.2 Tkinter 回调、绑定 20611.1.3 Matplotlib 应用于 Tkinter 20811.2 高级话题：PyQt 21011.2.1 PyQt 介绍 21011.2.2 PyQt 的事件 21411.2.3 PyQt 的 ToDo 实例 21511.3 小结 219第 12 章 大数据的利器 22012.1 JSON 22012.1.1 JSON 格式定义 22012.1.2 simplejson 库 22112.1.3 通过 JSON 读取汇率 22612.2 XML 22712.2.1 XML 基本定义 22712.2.2 LXML 库使用 22812.2.3 通过 XML 读取新浪和人民网的 RSS 22912.3 HDF5 22912.3.1 HDF5 格式定义 22912.3.2 PyTables 使用 23012.4 pandas 23212.4.1 pandas 介绍 23212.4.2 pandas 的 Series 23212.4.3 DataFrame 的创建 23414.4.4 DataFrame 的索引访问 23512.4.5 DataFrame 的数据赋值 23912.4.6 DataFrame 的基本运算 23912.4.7 pandas 的 IO 操作 24012.4.8 pandas 读取 EIA 的原油价格 24112.5 小结 243附录 244附录 A Python 编译安装 244附录 B Virtualenv Python 虚拟环境 246附录 C Python 2 还是 Python 3 248附录 D 科学家的 Python 252附录 E 无处不在的 Python 253信息