Python程序设计与应用――面向数据分析与可视化

第1章 Python语言概述 1
1．1 程序设计语言简介 1
1．1．1 程序与程序设计语言 1
1．1．2 编译型语言和解释型语言 1
1．1．3 动态语言和静态语言 2
1．1．4 动态类型语言和静态类型语言 3
1．1．5 强类型语言和弱类型语言 3
1．2 结构化程序设计与面向对象程序设计 4
1．2．1 结构化程序设计 4
1．2．2 面向对象程序设计 5
1．3 Python简介 8
1．3．1 Python的特点 8
1．3．2 主要应用领域 10
1．4 Python的工作方式 11
1．4．1 命令行方式 11
1．4．2 脚本方式 12
1．5 Python中的常见文件类型 18
1．5．1 基本文件类型 18
1．5．2 脚本文件中的重要概念 20
1．5．3 脚本文件的基本构成 23
1．5．4 脚本文件的执行过程 24
1．6 理解Python的语言特性 25
习题1 26
第2章 Python语言基础 29
2．1 Python的基本语法规则 29
2．1．1 语句书写格式 29
2．1．2 注释 31
2．2 基本数据类型 31
2．2．1 数值 31
2．2．2 字符串 35
2．2．3 列表 39
2．2．4 元组 44
2．2．5 字典 46
2．2．6 日期和时间 50
2．2．7 集合 56
2．2．8 布尔值 59
2．3 Python中的不可变数据类型和可变数据类型 60
2．3．1 基本概念 60
2．3．2 Python中基本数据类型的可变特性 61
2．4 标识符与变量 63
2．4．1 标识符 63
2．4．2 变量 64
2．5 数据输出与数据输入 65
2．5．1 数据输出 65
2．5．2 数据输入 68
2．6 基本运算 70
2．6．1 运算符与表达式 70
2．6．2 常见运算符及其运算规则 71
2．6．3 运算符的优先级与结合性 76
习题2 78
第3章 程序基本控制结构 85
3．1 基本控制结构简介 85
3．2 顺序结构 85
3．3 选择结构 86
3．3．1 选择控制语句 87
3．3．2 if嵌套 92
3．4 循环结构 93
3．4．1 循环控制语句 93
3．4．2 循环嵌套 102
3．5 程序设计举例 103
3．6 疑难辨析 112
习题3 114
第4章 函数的使用 120
4．1 理解函数 120
4．2 非用户自定义函数的使用 121
4．2．1 Python内置函数的使用 121
4．2．2 Python标准库的使用 122
4．2．3 第三方库的使用 124
4．2．4 模块的使用 126
4．3 自定义函数 127
4．3．1 函数的定义 127
4．3．2 函数的调用 129
4．3．3 匿名函数 138
4．3．4 变量作用域 140
4．4 异常处理 142
4．4．1 程序中的常见错误 142
4．4．2 异常的概念 143
4．4．3 异常的基本处理方法 144
4．5 应用举例 149
习题4 152
第5章 文件读写与管理 157
5．1 文件读写 157
5．1．1 文件的存储格式 157
5．1．2 file对象 158
5．1．3 打开和关闭文件 158
5．1．4 文件的读写 160
5．1．5 文件读写位置定位 164
5．1．6 使用with open打开文件 165
5．1．7 文件读写应用举例 166
5．2 CSV文件操作 167
5．2．1 CSV文件简介 167
5．2．2 CSV模块 167
5．2．3 CSV文件应用举例 172
5．3 文件及目录管理 173
5．3．1 重命名与删除文件 173
5．3．2 目录管理 176
5．4 应用举例 177
习题5 180
第6章 Python面向对象程序设计 183
6．1 面向对象程序设计简介 183
6．1．1 程序设计思想的发展 183
6．1．2 对象和类 184
6．1．3 面向对象程序设计基本特征 185
6．2 创建类 186
6．3 对象的创建与访问 197
6．3．1 创建对象 197
6．3．2 访问属性 198
6．3．3 Python对象销毁（垃圾回收） 200
6．4 继承与多态 201
6．4．1 继承的特点与语法 201
6．4．2 方法重写 203
6．4．3 运算符重载 204
6．5 应用举例 207
习题6 211
第7章 数据分析与可视化处理 216
7．1 数据分析简介 216
7．1．1 数据分析的概念 216
7．1．2 数据分析的基本过程 216
7．1．3 数据分析的应用领域 217
7．1．4 支持数据分析的主要程序设计语言 218
7．2 NumPy模块的简单应用 220
7．2．1 NumPy模块支持的基本数据类型及属性 220
7．2．2 NumPy模块提供的基本方法 222
7．2．3 NumPy模块应用举例 225
7．3 Pandas模块的简单应用 228
7．3．1 Pandas模块简介 228
7．3．2 Pandas模块应用举例 230
7．4 Matplotlib模块的应用 239
7．4．1 Matplotlib模块简介 239
7．4．2 绘制图形举例 240
习题7 245
第8章 Pillow图像处理与Turtle绘图 246
8．1 Pillow图像处理 246
8．1．1 Pillow简介 246
8．1．2 Pillow应用举例 247
8．2 Turtle绘图 251
8．2．1 Turtle简介 251
8．2．2 Turtle应用举例 253
习题8 261
第9章 网页信息获取 262
9．1 Pyecharts数据可视化 262
9．1．1 Pyecharts简介 262
9．1．2 生成图表 263
9．1．3 使用地图 269
9．2 网络爬虫简介 271
9．2．1 B/S架构及其工作原理 271
9．2．2 网络爬虫及其分类 272
9．2．3 网络爬虫的工作原理 273
9．3 bs4模块的使用 276
9．3．1 bs4简介 276
9．3．2 导入包与实例化对象 277
9．3．3 用于数据解析的属性和方法 278
9．3．4 CSS选择器 283
9．3．5 应用举例 286
习题9 293
附录A 常见内置函数及功能 295
附录B Python标准库常见组件 299
附录C 常见的第三方库和外部工具 306
参考文献 312