Python基础与办公自动化应用(微课版)

基础篇
项目一 Python入门 1
项目场景 2
任务1．1 搭建Python开发环境 2
1．1．1 下载Python安装包 3
1．1．2 安装Python 4
1．1．3 验证Python是否安装成功 5
任务1．2 在IDLE中打开Python 6
任务1．3 编写你的第 一行代码 7
任务1．4 了解Python的两个特点 8
任务1．5 编写真正意义上的Python
程序 9
1．5．1 创建Python代码文件 9
1．5．2 运行Python程序 10
项目小结 11
项目习题 12
项目二 解决简单的数学问题——
Python运算符与表达式 13
项目场景 14
任务2．1 计算梯形和等腰直角三角形
面积 14
2．1．1 求梯形面积 15
2．1．2 使用公式计算等腰直角三角形
面积 15
2．1．3 利用长方形面积和梯形面积计算
等腰直角三角形面积 16
2．1．4 变量 17
2．1．5 代码注释 18
课后练习 20
任务2．2 编写人民币与越南盾兑换程序 20
2．2．1 编写能与用户交互的程序 21
2．2．2 根据用户输入的数据进行计算 22
2．2．3 运行时错误 22
2．2．4 数据类型 23
2．2．5 整除 23
2．2．6 取余 24
2．2．7 print()函数与逗号 24
课后练习 25
项目小结 25
项目习题 26
项目三 重复的事情交给计算机——
Python循环与判断 27
项目场景 28
任务3．1 编写程序计算从1加到
100的值 28
3．1．1 while循环 29
3．1．2 求出1到100的和 30
3．1．3 缩进 30
课后练习 31
任务3．2 输出直角三角形 32
3．2．1 嵌套循环 33
3．2．2 for循环 34
3．2．3 列表 35
3．2．4 range()函数 35
3．2．5 使用for循环输出直角三角形 36
课后练习 37
任务3．3 小明什么时候能买到无人机 37
3．3．1 if语句 38
3．3．2 关系运算符与布尔类型 38
3．3．3 elif语句判断结果为假 40
3．3．4 逻辑运算符 40
3．3．5 计算小明买到无人机的时间 41
课后练习 41
任务3．4 使用Python编写文字冒险
游戏 42
3．4．1 break关键字 44
3．4．2 continue关键字 44
3．4．3 无限循环 45
3．4．4 完成文字冒险游戏代码编写 45
课后练习 47
项目小结 47
项目习题 48
项目四 处理身边的数据——Python
数据类型 49
项目场景 50
任务4．1 统计成绩信息 50
4．1．1 创建列表 51
4．1．2 获取列表中的元素 51
4．1．3 获取列表中的多个元素 52
4．1．4 向列表添加/删除元素 52
4．1．5 录入学生成绩 53
4．1．6 计算平均分 53
4．1．7 计算优选分 54
4．1．8 对成绩排序 54
课后练习 54
任务4．2 调整补考通过的学生成绩 55
4．2．1 创建二维列表 55
4．2．2 修改二维列表的值 56
4．2．3 遍历二维列表 56
4．2．4 调整补考通过的学生成绩 57
课后练习 58
任务4．3 学生成绩排序 58
4．3．1 创建字典 58
4．3．2 添加数据 59
4．3．3 删除数据 59
4．3．4 字典排序 59
4．3．5 出现了圆括号——元组 60
4．3．6 掌握3个函数 60
4．3．7 完成成绩排序 61
课后练习 62
任务4．4 歌词词频统计 62
4．4．1 字符串 63
4．4．2 字符串常用操作 63
4．4．3 字典与字符串 65
4．4．4 编写词频统计程序 65
课后练习 66
项目小结 66
项目习题 67
项目五 代码复用让代码更精简——
Python函数与模块 69
项目场景 70
任务5．1 “双11”券后价格计算程序 70
5．1．1 定义函数 71
5．1．2 调用函数 71
5．1．3 编写“双11”券后价格计算
程序 72
课后练习 72
任务5．2 找出成绩优选的学生 72
5．2．1 通过增加参数来减少重复劳动 73
5．2．2 有返回值的函数——利用return
关键字 74
5．2．3 使用return返回多个值 75
5．2．4 代码复用 75
课后练习 76
任务5．3 解决今天吃什么的问题 76
5．3．1 random模块 77
5．3．2 编写“今天吃啥”程序 77
5．3．3 模块的使用方法 77
5．3．4 再谈代码复用 78
课后练习 78
项目小结 78
项目习题 79
办公自动化应用篇
项目六 重要信息的提取——Python
正则表达式与爬虫 80
项目场景 81
任务6．1 使用正则表达式提取手机号 81
6．1．1 search()函数 82
6．1．2 获取多个匹配的数据 82
6．1．3 字符组 82
6．1．4 区间 83
6．1．5 取反 84

6．1．6 快捷方式 84
6．1．7 任意字符 85
6．1．8 可选字符 85
6．1．9 重复 85
6．1．10 重复区间 85
6．1．11 开闭区间 86
6．1．12 速写 86
6．1．13 提取手机号 86
课后练习 87
任务6．2 从文本数据中提取年月日
数据 87
6．2．1 分组 87
6．2．2 或者条件 88
6．2．3 分组的回溯引用 88
6．2．4 提取年月日数据 89
课后练习 89
任务6．3 使用爬虫获取豆瓣电影标题 89
6．3．1 理解网页结构 89
6．3．2 查看网页源代码 89
6．3．3 获取网页数据 90
6．3．4 提取关键数据 92
课后练习 92
任务6．4 使用爬虫批量获取微博热搜
数据 93
6．4．1 查看网页的结构 93
6．4．2 提取网页的关键信息 94
6．4．3 批量获取网页数据 95
6．4．4 数据加工 95
6．4．5 数据持久化 95
课后练习 96
项目小结 96
项目习题 97
项目七 让烦琐的工作自动化——使用
Python处理Excel文件 98
项目场景 99
任务7．1 安装openpyxl 99
任务7．2 自动修改空调售价 100
7．2．1 打开Excel文件 100
7．2．2 获取单元格中的数据 101
7．2．3 修改单元格中的数据 101

7．2．4 保存修改结果 101
7．2．5 修改格力空调的价格 101
课后练习 102
任务7．3 自动统计老师的监考劳务费 102
7．3．1 获取所有工作表的名字 103
7．3．2 统计老师监考次数 103
7．3．3 创建新的工作表 104
课后练习 105
任务7．4 多表合一 105
7．4．1 创建新的Excel文件 106
7．4．2 遍历文件夹下所有的文件名 107
7．4．3 合并数据 107
课后练习 108
项目小结 108
项目习题 108
项目八 文件的批量处理——使用
Python处理Word与
PDF文件 109
项目场景 110
任务8．1 批量制作并发送年会邀请函 110
8．1．1 创建Word文件 111
8．1．2 读取客户数据，写入Word
文件 114
8．1．3 使用Python发送邮件 116
课后练习 124
任务8．2 将Word文件批量转换为
加密PDF文件 124
8．2．1 将Word文件转换为PDF
文件 125
8．2．2 批量转换Word文件 126
8．2．3 PDF文件加密 127
课后练习 129
任务8．3 批量提取PDF文件中的文本
数据 129
8．3．1 从PDF文件中提取文本数据 129
8．3．2 批量读取PDF文件中的文本 130
课后练习 131
项目小结 131
项目习题 132

项目九 图像处理——使用Python
处理图像 133
项目场景 134
任务9．1 做好准备工作 134
9．1．1 基础知识 134
9．1．2 安装OpenCV 136
课后练习 136
任务9．2 批量修改图像的饱和度 136
9．2．1 读取照片 137
9．2．2 转换颜色空间 137
9．2．3 提高照片的饱和度 138
9．2．4 保存修改后的照片 138
9．2．5 批量提高照片饱和度 139
课后练习 140
任务9．3 批量加水印 140
9．3．1 准备水印图像 140
9．3．2 添加水印 141
9．3．3 批量添加水印 143
课后练习 143
任务9．4 批量生成学生证 144
9．4．1 读取Excel文件中的图像 145
9．4．2 生成学生证 146
9．4．3 批量生成学生证 148
课后练习 149
项目小结 149
项目习题 150
拓展学习篇
项目十 敲开大数据之门——数据
处理与数据可视化 151
项目场景 152
任务10．1 数据清洗与处理 152
10．1．1 数据清洗 153
10．1．2 工资数据处理 155
课后练习 158
任务10．2 招聘数据可视化 158
10．2．1 使用Pyecharts展示工资
数据 158
10．2．2 可视化展示公司类型和数量 159
课后练习 161
项目小结 161
项目习题 161
项目十一 敲开人工智能之门——使用
机器学习算法对电影分类 162
项目场景 163
任务11．1 电影分类 163
11．1．1 通过对电影分类了解机器
学习 164
11．1．2 使用K近邻算法判断电影
类型 165
11．1．3 计算两部电影之间的相似度 165
11．1．4 K近邻算法实现过程 166
11．1．5 使用K近邻算法实现电影
分类 168
课后练习 169
任务11．2 使用机器学习库scikit-
learn对电影分类 169
11．2．1 scikit-learn的安装与使用 170
11．2．2 使用scikit-learn对电影
分类 170
课后练习 171
任务11．3 机器学习中的重要概念 171
11．3．1 机器学习可以解决的三大
问题 171
11．3．2 常用的机器学习算法 172
11．3．3 机器如何学习 173
课后练习 174
项目小结 174
项目习题 175