Python基礎與大數據應用(第2版)(微課版)

丁輝,陳永

  • 出版商: 人民郵電
  • 出版日期: 2025-06-01
  • 售價: $419
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7115663912
  • ISBN-13: 9787115663917
  • 相關分類: 大數據 Big-data
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Python基礎與大數據應用(第2版)(微課版)-preview-1

商品描述

本書內容安排遵循學生的認知規律,結合Python的特點,將教學內容分為Python基礎與數據分析兩大部分。全書分為11個單元,前6個單元詳細地講解Python基本語法和基本應用,後5個單元系統地講解使用Python爬取數據、處理數據、分析數據的方法與過程。除了豐富的實例,每個單元還設計了來源於實踐的項目實戰及拓展訓練項目,引導學生學以致用。

本書可以作為高校計算機類及相關專業的教材,也可作為Python愛好者的自學用書。

作者簡介

丁輝教授,長期從事教學工作,主講過C語言程序設計、Python程序設計、數據結構、數據分析與挖掘等課程。主持省級教改課題1項,市級2項;主編教材3部,其中“十四五”職業教育國家規劃教材1部;發表論文10多篇;主持橫向課題多項;指導學生“藍橋杯”程序設計競賽獲多個省一等獎,大數據技術與應用省賽三等獎;獲省“青藍工程”骨幹教師稱號;常州市優秀共產黨員;教師教學能力大賽省二等獎。

目錄大綱

目錄

單元1 Python環境搭建 / 1

1.1 Python版本概述與Python安裝文件的下載 / 2

1.1.1 Python版本概述 / 2

1.1.2 下載Python安裝文件 / 3

1.2 安裝Python / 5

1.2.1 解壓下載的文件 / 5

1.2.2 運行Python安裝文件 / 6

1.3 Python交互模式 / 8

1.4 IPython 3和PyCharm概述 / 9

1.4.1 IPython 3概述 / 9

1.4.2 PyCharm概述 / 10

【項目實戰】Python開發環境的安裝與使用 / 14

【單元小結】 / 17

【練習】 / 17

【拓展訓練項目】PyCharm集成開發環境的使用 / 17

單元2 Python編程基礎 / 18

2.1 變量 / 20

2.2 數值 / 21

2.2.1 整型 / 21

2.2.2 浮點型 / 22

2.2.3 復數型 / 22

2.2.4 布爾型 / 22

2.3 字符串 / 22

2.3.1 轉義字符 / 23

2.3.2 字符串運算 / 23

2.3.3 字符串操作方法 / 23

2.4 列表 / 25

2.4.1 列表的創建與刪除 / 25

2.4.2 列表操作方法 / 25

2.4.3 列表切片操作 / 26

2.5 元組 / 28

2.6 字典 / 29

2.6.1 字典的創建與訪問 / 29

2.6.2 字典元素的修改 / 29

2.6.3 字典操作方法 / 30

2.7 運算符 / 31

2.7.1 算術運算符 / 31

2.7.2 位運算符 / 31

2.7.3 邏輯運算符 / 32

2.7.4 比較運算符 / 32

2.7.5 賦值運算符 / 33

2.7.6 其他運算符 / 33

2.8 Python代碼編寫規範 / 34

2.9 控制流 / 36

2.9.1 順序結構程序 / 36

2.9.2 分支結構程序 / 40

2.9.3 循環結構程序 / 45

【項目實戰】個人所得稅年度匯算計算器 / 52

【單元小結】 / 55

【練習】 / 56

【拓展訓練項目】驗證哥德巴赫猜想 / 58

單元3 函數與異常 / 61

3.1 自定義函數 / 62

3.1.1 函數定義格式 / 62

3.1.2 函數設計 / 63

3.1.3 lambda表達式 / 63

3.2 函數調用 / 63

3.3 函數參數 / 64

3.3.1 位置參數 / 64

3.3.2 默認參數 / 65

3.3.3 可變長度參數 / 66

3.3.4 關鍵參數 / 68

3.4 變量作用域 / 68

3.4.1 局部變量 / 68

3.4.2 全局變量 / 69

3.5 異常 / 70

3.5.1 Python標準異常類 / 70

3.5.2 異常處理 / 71

【項目實戰】用函數實現哥德巴赫猜想 / 74

【單元小結】 / 76

【練習】 / 76

【拓展訓練項目】猜數遊戲 / 77

單元4 面向對象編程基礎 / 79

4.1 類和對象 / 80

4.1.1 類 / 80

4.1.2 對象 / 80

4.2 屬性與方法 / 81

4.2.1 屬性 / 81

4.2.2 方法 / 83

4.3 繼承 / 84

4.4 多態 / 85

【項目實戰】簡單學生成績管理系統 / 87

【單元小結】 / 90

【練習】 / 91

【拓展訓練項目】銀行存取款系統 / 92

單元5 模塊與包 / 94

5.1 模塊的創建和命名空間 / 95

5.1.1 模塊的創建 / 95

5.1.2 命名空間 / 96

5.2 模塊的導入和路徑 / 96

5.2.1 模塊的導入 / 96

5.2.2 模塊的路徑 / 97

5.3 包 / 99

5.4 Python內置模塊 / 100

5.4.1 math模塊 / 100

5.4.2 random模塊 / 100

5.4.3 time模塊 / 101

5.4.4 datetime模塊 / 102

5.4.5 calendar模塊 / 103

5.4.6 sys模塊 / 104

5.4.7 zipfile模塊 / 105

【項目實戰】日歷 / 107

【單元小結】 / 109

【練習】 / 109

【拓展訓練項目】查看模塊的屬性與內置函數(方法) / 110

單元6 Python文件和數據庫 / 112

6.1 文件的基本操作 / 113

6.1.1 內置函數open() / 113

6.1.2 文件對象常用的屬性和方法 / 114

6.1.3 文件操作案例 / 116

6.2 文件系統的基本操作 / 118

6.3 MySQL數據庫的使用 / 120

6.3.1 MySQL簡介 / 120

6.3.2 安裝MySQL / 121

6.3.3 使用Python連接MySQL數據庫 / 127

6.3.4 MySQL的基本操作 / 127

【項目實戰】使用Python編程完成課程表和學生信息表的創建 / 129

【單元小結】 / 131

【練習】 / 132

【拓展訓練項目】安裝MySQL數據庫和Python連接數據庫 / 133

單元7 Python爬蟲基礎 / 134

7.1 網絡爬蟲概述及其結構 / 135

7.1.1 網絡爬蟲概述 / 135

7.1.2 網絡爬蟲結構 / 136

7.1.3 使用八爪魚工具爬取網頁信息 / 137

7.2 urllib庫 / 142

7.2.1 urllib.request模塊 / 142

7.2.2 urllib.parse模塊 / 143

7.2.3 urllib.error模塊 / 145

7.2.4 robots.txt文件 / 146

7.3 使用urllib爬取網頁 / 148

7.4 瀏覽器的模擬與實戰 / 148

7.5 正則表達式 / 150

7.6 圖片爬蟲實戰 / 153

7.7 使用requests庫爬取數據 / 155

7.8 lxml和XPath解析庫 / 158

【項目實戰】爬取“人郵教育社區”→“圖書”板塊的網頁內容 / 161

【單元小結】 / 164

【練習】 / 165

【拓展訓練項目】使用urllib庫爬取新華網 / 165

單元8 Python爬蟲框架 / 166

8.1 常見爬蟲框架簡介 / 167

8.2 Scrapy爬蟲框架的安裝 / 168

8.3 Scrapy爬蟲框架簡介 / 170

8.4 Scrapy常用工具命令 / 171

8.4.1 創建一個Scrapy項目 / 171

8.4.2 Scrapy全局命令 / 172

8.4.3 Scrapy項目命令 / 173

8.5 Scrapy爬蟲實戰 / 175

【項目實戰】用Scrapy爬取古詩詞網站“名句”網頁信息 / 179

【單元小結】 / 184

【練習】 / 184

【拓展訓練項目】在PyCharm環境中使用Scrapy框架爬取數據 / 184

單元9 數據分析基礎 / 186

9.1 numpy庫 / 188

9.1.1 ndarray類型數組 / 188

9.1.2 matrix類型矩陣 / 195

9.1.3 matrix類型和array類型的區別 / 196

9.2 pandas庫 / 196

9.2.1 pandas庫基礎 / 197

9.2.2 pandas數據清洗 / 200

9.2.3 pandas數據預處理 / 204

9.2.4 pandas數據提取 / 210

9.2.5 pandas數據匯總 / 213

9.2.6 pandas數據統計 / 214

9.2.7 pandas綜合應用示例 / 216

【項目實戰】水果數據分析 / 220

【單元小結】 / 228

【練習】 / 228

【拓展訓練項目】患者中風風險預警 / 230

單元10 pandas數據分析 / 232

10.1 pandas文件讀寫基礎 / 233

10.1.1 CSV文件的讀寫 / 233

10.1.2 Excel文件的讀寫 / 236

10.2 pandas與MySQL數據庫的交互 / 238

10.2.1 pandas與MySQL連接的步驟 / 238

10.2.2 pandas與MySQL交互 / 239

10.3 pandas字符串處理 / 240

10.4 pandas數據分組與聚合 / 246

10.4.1 使用內置的聚合函數進行聚合運算 / 246

10.4.2 分組與聚合過程 / 247

10.4.3 agg()和apply()聚合函數 / 247

【項目實戰】電影數據統計 / 250

【單元小結】 / 253

【練習】 / 253

【拓展訓練項目】某地房屋銷售信息分析 / 253

單元11 Python可視化與可視化工具 / 256

11.1 Python可視化與可視化工具介紹 / 257

11.2 pandas基本圖形繪制 / 259

11.2.1 折線圖 / 259

11.2.2 柱形圖 / 263

11.2.3 直方圖 / 265

11.2.4 散點圖 / 266

11.2.5 面積圖 / 267

11.2.6 餅圖 / 268

11.2.7 密度圖 / 270

11.3 matplotlib繪圖 / 271

11.3.1 matplotlib繪圖基礎 / 271

11.3.2 matplotlib交互繪圖 / 271

11.4 matplotlib.pyplot的使用 / 274

11.4.1 pyplot繪圖基礎 / 274

11.4.2 多種類型圖的繪制 / 276

【項目實戰】電影數據分析 / 285

【單元小結】 / 288

【練習】 / 289

【拓展訓練項目】就業人員信息分析 / 289

參考文獻 / 294