Python程序设计

　　全书以“计算思维”培养为目标，贯穿理解和运用计算生态的 Python 语言教学思想，系统展示了 Python 语言学习路径。本书分为 12 章，主要内容如下：第 1 章讲解 Python 基础知识与概念，以及 Python 的交互式解释器 IDLE；第 2 章讲解 Python 语言语法基础；第 3 章讲解Python 控制语句；第 4 章讲解 Python 数据结构；第 5 章讲解 Python 函数；第 6 章讲解 Python模块和包；第 7 章讲解文件操作；第 8 章讲解面向对象编程；第 9 章讲解异常；第 10 章讲解Python 函数式编程；第 11 章讲解数据分析与可视化；第 12 章讲解机器学习实战。 本书内容覆盖了 Python 语言的大部分知识点，叙述清晰，循序渐进，以大量实例为依托，提供大量学习资料、学习视频、在线实验环境、立体化教学资源。本书适合作为高等院校数据科学与大数据及计算机相关专业的教材，也可作为对 Python 感兴趣读者的自学参考书。

　　甘勇：教授、郑州工程技术学院副校长，长期工作在教学科研一线，承担过物联网导论、计算机网络等主干课程的教学任务，主持的大学计算机和程序设计基础课程被评为河南省精品课程、河南省精品资源共享课，担任教育部计算机课程教学指导委员会委员、河南省计算机类专业和网络空间安全专业教学指导委员会副主任，兼任中国计算机学会理事、河南省计算机学会副理事长、河南省计算机教育研究会副理事长。荣获过优秀教学成果二等奖、2项河南省优秀教学成果特等奖、3项河南省优秀教学成果二等奖。吴怀广：博士、副教授、郑州轻工业大学计算机科学与技术系主任、河南省大数据分析技术国际联合实验室负责人，主要从事软件工程、大数据数据质量以及形式化方法的研究工作。研究方向为计算机软件与理论。

第 1 章　初识 Python / 1
1.1　Python 的起源 / 1
1.2　Python 的发展 / 2
1.3　Python 的特点 / 3
1.4　Python 的应用 / 5
1.5　搭建 Python 开发环境 / 6
1.5.1　在 Windows 平台搭建Python 开发环境 / 6
1.5.2　在 Mac 平台搭建 Python 开发环境 / 10
1.5.3　在 Linux 平台搭建 Python 开发环境 / 10
1.6　Python 开发环境 IDLE 简介 / 11
1.6.1　启动 IDLE / 11
1.6.2　利用IDLE创建Python程序 / 12
1.6.3　运行 Python 程序 / 14
1.6.4　调试 Python 程序 / 15
1.6.5　常用 Python IDE 介绍 / 21
1.7　使用帮助 / 22
1.7.1　使用在线帮助文档 / 22
1.7.2　使用 help( ) 函数 / 22
小　　结 / 24
习　　题 / 24
第 2 章　Python 语法基础 / 25
2.1　Python 语法特点 / 26
2.1.1　缩进分层 / 26
2.1.2　注释规则 / 27
2.1.3　语句换行 / 27
2.1.4　同一行写多个语句 / 28
2.1.5　模块 / 28
2.2　标准输入 /输出 / 28
2.2.1　标准输入函数 / 28
2.2.2　标准输出函数 / 29
2.3　变量和常量 / 30
2.4　标识符与关键字 / 32
2.5　简单数据类型 / 33
2.5.1　数字类型 / 33
2.5.2　字符串类型 / 35
2.6　类型转换 / 39
2.7　运算符与表达式 / 40
2.7.1　算术运算符 / 40
2.7.2　比较运算符 / 41
2.7.3　逻辑运算符 / 43
2.7.4　赋值运算符 / 43
2.7.5　位运算符 / 45
2.7.6　成员运算符 / 47
2.7.7　标识运算符 / 48
2.8　运算符优先级 / 49
小　　结 / 50
习　　题 / 50
第 3 章　Python 控制语句 / 51
3.1　选择语句 / 51
3.1.1　简单 if 语句 / 51
3.1.2　if-else 语句 / 52
3.1.3　if-elif-else 语句 / 53
3.1.4　if 嵌套语句 / 55
3.2　循环语句 / 56
3.2.1　for 循环 / 56
3.2.2　for 循环嵌套 / 58
3.2.3　while 循环 / 58
3.2.4　while 循环嵌套 / 59
3.3　跳转语句 / 60
3.3.1　break 语句 / 60
3.3.2　continue 语句 / 61
3.3.3　pass 语句 / 62
3.3.4　else 语句 / 62
小　　结 / 63
习　　题 / 63
第 4 章　Python 数据结构 / 64
4.1　列　　表 / 64
4.1.1　列表的创建 / 64
4.1.2　列表的基本操作 / 66
4.1.3　列表的相关方法 / 68
4.2　元组 / 72
4.2.1　元组的创建 / 72
4.2.2　元组的基本操作 / 73
4.2.3　元组的相关方法 / 74
4.3　序列及通用操作 / 75
4.3.1　切片操作 / 75
4.3.2　连接和复制 / 77
4.3.3　成员检查 / 78
4.3.4　内置函数 / 79
4.3.5　元组、列表和字符串的相互转换 / 79
4.4　字典 / 80
4.4.1　字典的创建与赋值 / 80
4.4.2　字典的基本操作 / 83
4.4.3　字典的相关方法 / 84
4.5　集合 / 88
4.5.1　集合的创建和赋值 / 89
4.5.2　集合的基本操作 / 90
4.5.3　集合的运算 / 93
4.6　综合案例 / 97
小　　结 / 99
习　　题 / 99
第 5 章　Python 函数 / 101
5.1　函数的定义与调用 / 101
5.1.1　函数的定义 / 101
5.1.2　函数的调用 / 102
5.2　函数返回值 / 102
5.3　参数 / 104
5.3.1　必须参数 / 104
5.3.2　默认参数 / 104
5.3.3　关键字参数 / 105
5.3.4　可变参数 / 105
5.4　变量作用域 / 106
5.4.1　局部变量 / 106
5.4.2　全局变量 / 107
5.5　递归函数 / 108
5.6　综合案例 / 108
小　　结 / 110
习　　题 / 110
第 6 章　Python 模块和包 / 111
6.1　Python 模块 / 112
6.1.1　模块概述 / 112
6.1.2　模块的导入方式 / 113
6.1.3　模块的内建属性和内建函数 / 113
6.1.4　模块的搜索路径 / 116
6.2　包 / 117
6.2.1　包的结构 / 117
6.2.2　包的初始化 / 119
6.2.3　包的导入 / 119
6.3　标准库和第三方库 / 122
6.3.1　Python 标准库简介 / 122
6.3.2　第三方库 / 123
6.3.3　第三方库的安装 / 126
小　　结 / 127
习　　题 / 127
第 7 章　文件操作 / 128
7.1　文件的打开与关闭 / 129
7.2　文件的读取 / 134
7.3　文件的写入 / 136
7.4　OS 模块操作文件和目录 / 137
小　　结 / 140
习　　题 / 141
第 8 章　面向对象编程 / 142
8.1　面向对象程序设计思想 / 143
8.1.1　面向过程思想和面向对象思想 / 143
8.1.2　面向对象方法的特征 / 143
8.2　类和对象 / 145
8.2.1　类的定义 / 146
8.2.2　创建对象 / 146
8.2.3　self 参数 / 147
8.2.4　初始化方法 / 148
8.2.5　析构方法 / 150
8.3　类成员与实例成员 / 150
8.3.1　类属性和实例属性 / 151
8.3.2　类方法和静态方法 / 153
8.4　私有属性和私有方法 / 155
8.5　继　　承 / 156
8.5.1　单一继承 / 157
8.5.2　多重继承 / 160
8.6　多　　态 / 161
小　　结 / 164
习　　题 / 164
第 9 章　异常 / 165
9.1　异常概述 / 165
9.2　捕获异常 / 168
9.2.1　简单的异常捕获 / 169
9.2.2　捕获多种类型的异常 / 169
9.2.3　完整的异常捕获语句 / 170
9.3　异常抛出 / 172
9.4　else 语句 / 173
9.5　with 语句 / 173
小　　结 / 174
习　　题 / 174
第 10 章　Python 函数式编程 / 175
10.1　函数式编程概述 / 175
10.2　匿名函数 / 176
10.3　高阶函数 / 177
10.4　闭包 / 180
10.5　装饰器 / 182
小　　结 / 187
习　　题 / 188
第 11 章　数据分析与可视化 / 189
11.1　numPy 库的使用 / 189
11.1.1　numPy 库概述 / 189
11.1.2　numPy 库安装 / 190
11.1.3　numPy 库解析 / 190
11.2　pandas 库的使用 / 194
11.2.1　pandas 库概述 / 194
11.2.2　pandas 库安装 / 194
11.2.3　pandas 库使用 / 195
11.3　Matplotlib 库的使用 / 196
11.3.1　Matplotlib 库概述 / 196
11.3.2　Matplotlib 库安装 / 197
11.3.3　Matplotlib 库使用 / 197
11.4　泰坦尼克号乘客生存分析 / 198
11.4.1　数据来源 / 199
11.4.2　导入数据 / 199
11.4.3　查看数据 / 199
11.4.4　数据补全 / 201
11.4.5　数据编码 / 202
11.4.6　数据可视化 / 204
小　　结 / 211
第 12 章　机器学习实战 / 212
12.1　KNN / 212
12.1.1　K 近邻算法原理 / 212
12.1.2　KNN 算法实现 / 213
12.1.3　KNN 算法优缺点 / 215
12.2　手写数字识别系统 / 215
12.2.1　实验开始 / 216
12.2.2　测试的步骤 / 217
12.2.3　如何可视化选取 k 值？ / 219
12.3　scikit-learn 库 / 222
12.3.1　scikit-learn 简介　/ 222
12.3.2　scikit-learn 实现手写数字识别 / 223
12.3.3　交叉验证法 / 225
小　　结 / 229
习　　题 / 229
参考文献 / 230