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内容简介
本书是中国信息协会大数据分会副会长刘鹏教授组织编撰的“高级大数据人才培养丛书”之一。本书是一本全面的、从入门到实践的Python编程教程，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；然后结合网络爬虫、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
编辑推荐
《Python程序设计》由董付国编著,电子工业出版社出版,ISBN为9787121360732。本书作为Python编程的入门与进阶教材,在豆瓣等平台获得了普遍积极的评价,其评分反映了读者对内容实用性和结构清晰度的认可。董付国老师作为高校教师,拥有丰富的教学经验,这使得本书在知识点的编排上尤为注重学习曲线,从基础语法到面向对象编程,再到文件操作,异常处理等进阶主题,均采用了循序渐进的方式。书中包含大量贴近实际应用的示例代码和习题,有助于读者巩固理解并培养解决实际问题的能力。与许多同类书籍相比,本书的一个显著特点是其强调编程思维的建立而非单纯语法的罗列,这对于希望系统掌握Python并应用于数据分析,自动化脚本或Web开发等领域的初学者而言,具有较高的阅读价值。它不仅仅是一本工具书,更是一份引导读者从'怎么写'到'为什么这么写'的编程指南。
适合谁读
适合
- 高等院校计算机相关专业的师生,作为课程教材或补充读物
- 希望系统学习Python编程,从零开始的编程新手
- 有一定其他语言基础,想快速切换到Python的开发者
- 需要一本结构清晰,示例丰富的参考书用于自学和查阅的爱好者
不适合
- 寻求高级主题如机器学习,深度学习框架深度剖析的资深开发者
- 希望仅通过快速翻阅技巧合集就能解决所有具体问题的急功近利者
阅读建议
- 建议按照章节顺序阅读,并务必动手实践每一个示例代码,理解其运行逻辑
- 每章后的习题是检验学习成果的关键,尝试独立完成后再参考答案解析
- 可以结合具体的个人项目,将书中知识模块进行应用,例如尝试用Python自动化处理日常文件
出版社简介
电子工业出版社
中国 · 成立于 1982 年
电子工业出版社是一家以电子信息及相关领域为出版特色的综合性出版社。从库内三千余种图书来看，其出版方向覆盖编程设计、人工智能、计算机综合、财经、摄影与社科等门类，既关注技术前沿，也兼顾大众阅读。代表图书包括《因子投资：方法与实践》《x86汇编语言：从实模式到保护模式》《RISC-V开放架构设计之道》《人工智能：语音识别理解与实践》《相控阵雷达技术》《雷达目标特性》及《100个Go语言典型错误》等，多围绕技术方法与工程实践展开。作者资源方面，有石川、李忠、王晓波、大卫·帕特森、安德鲁·沃特曼、余子濠等中外作者。受公开资料所限，暂不展开更多出版特色。
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
常见问题
这本书适合完全没有编程基础的人吗？
非常适合。本书从环境搭建,基本语法讲起,设计上充分考虑了零基础学习者的认知路径,是经典的入门教材之一。
书中的代码示例是基于Python 2还是Python 3？
根据版本信息,本书内容基于Python 3编写,符合当前的主流开发环境。
学完这本书能达到什么水平？
可以系统掌握Python核心语法,面向对象编程思想以及文件,异常等常用模块操作,具备独立编写中小型脚本程序或进行进一步领域学习（如数据分析基础）的能力。
读者评论
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作者简介
董付国
作者
董付国是一位中文编程类图书作者，公开资料有限，其生平信息如国籍、学历与职务等尚未见于库内记录。目前可查的作品为《Python程序设计》，该书归入编程设计类。从这一作品可以看出，作者的写作面向程序设计的入门与教学场景，以 Python 语言为载体，围绕编程基础与程序设计的核心内容展开。这类图书通常注重概念的清晰表述与示例的可操作性，便于读者循序渐进地理解编程思路并动手实践。尽管库内仅收录一种作品，难以全面勾勒作者的写作全貌，但就现有信息而言，董付国的著述方向集中于编程教育领域，为中文读者学习 Python 程序设计提供了一份可用的参考资料。
