✍ Scribed by 张雪萍
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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.
扉页
版权页
总 序
前 言
目 录
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docx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 面向对象程序技术的基本概念
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 人工智能与大数据实验环境
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