摘要： 本书以Anaconda为主要开发工具，旨在帮助读者从入门到掌握Python程序设计和数据分析的基础知识。本书共包含11章，涵盖了Python的核心概念、基本数据类型、程序控制结构、函数、组合数据类型、面向对象编程、文件和数据格式化、异常处理、网络爬虫、科学计算库NumPy以及数据分析与可视化等主题。无论对于初学者还是有一定经验的开发者，本书都提供了详细而系统的指导，帮助读者建立坚实的Python程序设计和数据分析基础。每章都包含理论讲解、示例代码和习题，以帮助读者巩固所学知识。除此之外，在每章的学习内容中穿插课程思政的案例。这种结合课程思政的案例设计，旨在帮助学生将所学知识与思政内容相结合，通过学科教育引导学生形成正确的世界观、人生观和价值观，培养他们的思辨能力、社会责任感和创新精神。通过这样的设计，读者在学习Python程序设计和数据分析的过程中，不仅能够获取技术知识，还能够更深入地理解技术应用的社会影响和伦理考量。这将有助于培养读者的思辨能力，使他们能够客观分析问题、综合思考并做出明智的决策。
简介：
第1章Python概述1
1.1Python的特点、发展史和应用领域2
1.2安装及环境配置5
1.3Python基本运行10
1.4初识Python程序14
第2章Python基本数据类型18
2.1标识符与关键字19
2.2数据类型20
2.3常量与变量23
2.4运算符和表达式23
2.5内置函数30
2.6Python库31
第3章程序控制结构34
3.1布尔表达式35
3.2赋值语句35
3.3选择结构36
3.4循环语句41
第4章函数54
4.1函数定义55
4.2函数调用56
4.3函数参数60
4.4函数参数传递61
4.5lambda表达式62
4.6函数的递归调用66
4.7常用内置函数68
第5章组合数据类型74
5.1序列类型75
5.2列表78
5.3元组94
5.4字符串98
5.5字典109
5.6集合114
第6章面向对象120
6.1面向对象概述121
6.2类与对象122
6.3继承129
6.4面向对象实例135
第7章文件和数据格式化139
7.1文件概述140
7.2文件的打开与关闭141
7.3文件的读写142
7.4文件的目录操作147
7.5一维数据、二维数据的格式化150
7.6高维数据的格式化154
第8章异常156
8.1什么是异常157
8.2常见异常158
8.3捕获和处理异常158
8.4触发异常164
第9章网络爬虫168
9.1初识网络爬虫169
9.2requests库170
9.3BeautifulSoup173
9.4Scrapy框架177
第10章科学计算库—NumPy190
10.1NumPy数组对象ndarray191
10.2数组的访问和修改197
10.3数组的运算200
10.4NumPy通用函数202
10.5利用NumPy数组进行数据处理205
10.6随机数random模块208
10.7NumPy线性代数210
第11章数据分析与可视化213
11.1数据分析与可视化概述214
11.2pandas214
11.3Matplotlib绘制图表224
参考文献241
课 件
