Python編程項目實戰（微課版）
吳雪飛
商品描述
本書系統闡述Python編程基礎及其相關知識的應用，基於網頁版缺陷檢測數據統計分析與可視化項目，構建完整的知識體系和能力培養框架。本書遵循學科邏輯性和學習者的認知規律，以項目化方式統領全文，共8個項目，各項目既相對獨立又相互關聯，難易程度遞進，形成有機整體。項目1介紹Python相關知識以及Python開發環境的搭建（含VS Code配置與虛擬環境管理）；項目2～項目5涵蓋Python基礎語法，包括數據類型、控制結構及異常處理、組合數據類型（列表、字典、元組、集合、字符串）、函數定義與調用；項目6深入講解文件基本操作與面向對象程序設計，以及JSON數據序列化；項目7、項目8通過pandas庫與Matplotlib庫等實現工業缺陷數據統計分析及可視化，最終構建Flask+ECharts動態數據看板。每個項目均包含項目實現、拓展知識與課後練習，強調“學練結合”。
本書適用於職業院校計算機類、自動化類、智能制造類等相關專業學生，以及工業數據分析等相關領域從業人員。通過對本書的學習，讀者將能夠系統掌握Python在工業數據處理與分析中的應用，提升解決實際問題的能力，為未來的職業發展奠定堅實基礎。
作者簡介
吳雪飛 深圳職業技術大學人工智能本科學院，教授，博士。研究方向：復雜網絡同步控制；人工智能數據分析。人工智能專業職稱評審專家；深圳市政府采購評審專家；先後主持2項國家級教研課題、1項省級教改項目、2項市科創委基礎研究項目。參與多項市、校級課題。指導學生參加各類大賽，多次榮獲國家級二等獎、省一等獎、二等獎、三等獎。發表論文14篇，其中SCI期刊論文8篇（JCR-1區1篇），EI期刊6篇。曾獲校級教學工作特別獎；聘期考核優秀；獲省級教學成果二等獎1項、三等獎多項，入選廣東省校級“千百十工程”培養對象。獲廣東省第四屆高等學校青年教師教學大賽一等獎。 以前出版的教材： 1.《大學計算機基礎》 2.《Python語言及其應用》，ISBN 978-7-113-27120-6，中國鐵道出版社，2020年8月。
目錄大綱
項目1 搭建基礎開發環境 1
1.1 項目引入 1
1.2 項目描述 1
1.3 相關知識 2
1.3.1 Python的誕生與發展 2
1.3.2 Python的特點與優勢 2
1.4 項目實現 4
1.4.1 項目拆解 4
1.4.2 任務1：Python環境的構建 4
1.4.3 任務2：VS Code的安裝配置和第 1個Python程序的開發 7
1.5 拓展知識 14
1.5.1 Python解釋器 14
1.5.2 Python開發工具 15
1.5.3 包管理工具 15
1.6 課後練習 15
1.7 項目小結 16
項目2 展示數據可視化看板 17
2.1 項目引入 17
2.2 項目描述 17
2.3 相關知識 18
2.3.1 變量與數據類型 18
2.3.2 註釋 19
2.3.3 變量的輸入與輸出 19
2.3.4 運算符、表達式與優先級 22
2.4 項目實現 25
2.4.1 項目拆解 25
2.4.2 任務1：工業數據的網頁展示 25
2.4.3 任務2：不斷變化的工業數據 28
2.5 拓展知識 29
2.5.1 百分比表示法的應用 29
2.5.2 科學記數法的應用 30
2.6 課後練習 30
2.6.1 計算三角形面積 30
2.6.2 計算正五邊形的周長和面積 31
2.7 項目小結 31
項目3 處理工業溫度數據 32
3.1 項目引入 32
3.2 項目描述 32
3.3 相關知識 33
3.3.1 順序結構 33
3.3.2 分支結構 33
3.3.3 循環結構 39
3.3.4 跳轉結構 43
3.3.5 異常處理 45
3.4 項目實現 48
3.4.1 項目拆解 48
3.4.2 任務1：溫度異常值的統計 49
3.4.3 任務2：工業溫度數據的統計 50
3.5 拓展知識 52
3.5.1 復雜分支結構優化技巧 52
3.5.2 循環結構的性能優化 53
3.6 課後練習 54
3.6.1 合格螺絲判定 54
3.6.2 車輛預算匹配 54
3.6.3 產品等級及數量統計 55
3.6.4 自定義輸出乘法表 55
3.7 項目小結 56
項目4 監控實驗室場地數據 57
4.1 項目引入 57
4.2 項目描述 57
4.3 相關知識 58
4.3.1 組合數據類型 58
4.3.2 列表 58
4.3.3 集合 64
4.3.4 元組 66
4.3.5 字典 69
4.3.6 字符串 74
4.4 項目實現 80
4.4.1 項目拆解 80
4.4.2 任務1：溫度、濕度數據狀態監控 81
4.4.3 任務2：復雜溫度、濕度數據狀態的統計 82
4.5 拓展知識 85
4.5.1 正則表達式 85
4.5.2 re模塊及其應用 86
4.6 課後練習 87
4.6.1 列表操作 87
4.6.2 商品字典操作 87
4.6.3 產品信息統計 87
4.6.4 學生成績管理 88
4.7 項目小結 89
項目5 升級實驗室監控系統 90
5.1 項目引入 90
5.2 項目描述 90
5.3 相關知識 91
5.3.1 函數定義與調用 91
5.3.2 參數傳遞 92
5.3.3 返回值與作用域 95
5.3.4 高階函數 96
5.3.5 遞歸函數 98
5.3.6 庫的使用 101
5.4 項目實現 102
5.4.1 項目拆解 102
5.4.2 代碼實現 103
5.5 拓展知識 106
5.5.1 閉包 106
5.5.2 裝飾器 107
5.6 課後練習 108
5.6.1 買書系統 108
5.6.2 工人及生產數據統計系統 110
5.6.3 股票市場模擬程序 111
5.6.4 醫院掛號系統 113
5.7 項目小結 114
項目6 存儲檢測數據到雲端 115
6.1 項目引入 115
6.2 項目描述 115
6.3 相關知識 116
6.3.1 文件基本操作 116
6.3.2 文件編碼 118
6.3.3 面向對象程序設計 121
6.4 項目實現 127
6.4.1 項目拆解 127
6.4.2 代碼實現 128
6.5 拓展知識 133
6.5.1 os庫常用方法和屬性 133
6.5.2 os.path模塊常用方法 133
6.5.3 json模塊 134
6.6 課後練習 135
6.6.1 基礎文件讀寫與字符串處理 135
6.6.2 文件備份與異常處理 135
6.6.3 學生成績管理系統 136
6.7 項目小結 137
項目7 生成檢測數據統計看板 138
7.1 項目引入 138
7.2 項目描述 138
7.3 相關知識 139
7.3.1 NumPy庫 139
7.3.2 pandas庫 142
7.3.3 Matplotlib庫 151
7.4 項目實現 166
7.4.1 項目拆解 166
7.4.2 代碼實現 167
7.5 拓展知識 169
7.5.1 seaborn庫 169
7.5.2 用seaborn實現檢測數據統計看板 170
7.6 課後練習 171
7.7 項目小結 172
項目8 實現檢測數據動態看板 174
8.1 項目引入 174
8.2 項目描述 174
8.3 相關知識 175
8.3.1 路由 176
8.3.2 請求對象 179
8.3.3 模板 182
8.3.4 靜態文件 185
8.3.5 ECharts圖表 186
8.4 項目實現 191
8.4.1 項目拆解 191
8.4.2 代碼實現 191
8.5 拓展知識 197
8.5.1 AI輔助編程簡介 197
8.5.2 AI輔助編程在不同流程的常見提示詞 197
8.6 課後練習 199
8.6.1 簡易庫存管理系統（Flask版） 199
8.6.2 Flask+ECharts動態散點圖應用 199
8.7 項目小結 200
