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Python语言程序设计

中国水利水电出版社
    【作 者】张双狮 【I S B N 】978-7-5170-9203-2 【责任编辑】石永峰 【适用读者群】本专通用 【出版时间】2020-12-23 【开 本】16开 【装帧信息】平装(光膜) 【版 次】第1版第1次印刷 【页 数】348 【千字数】548 【印 张】21.75 【定 价】56 【丛 书】普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材 【备注信息】
图书详情

    本书围绕数据的表示、存取、计算、分析和可视化等内容分两部分详细介绍Python语言程序设计:Python程序设计基础部分(第1章至第6章、第10章)主要介绍Python作为一门高级编程语言所涉及的语法知识、控制结构、函数与模块、类和对象、图形界面设计,并穿插了计数、累加、连乘等数值计算常用算法内容;Python数据管理与分析部分(第7章至第9章、第11章)主要介绍数据文件操作、数据库操作、数据分析和数据可视化等知识。

    本书按照首先论道、继而论理、然后操作的顺序,从哲学视角看程序设计,使读者在认识物质世界规律的过程中了解计算机的特点、程序设计的特点和人机交互的规律,在认识世界、解释世界和改造世界的实践中掌握Python编程特点、技术和技巧,学会结构化程序设计、面向对象程序设计、人机交互界面设计和数据分析等方面的编程技术。

    本书可供大数据专业学生学习程序设计使用,也可作为高等院校“Python程序设计”课程教材,还可供数据分析人员参考。

    内容实用——理论与实践结合,重点突出应用

    体系完善——构建完整的大数据专业解决方案

    产教融合——高校企业共参与,对标行业标准

    资源丰富——微课、课件、教案、源码、答案

    随着国家大数据战略的深入实施,各行业智慧化建设急需数据分析人才和智能应用人才。智慧化简单来说是一个以机器替换人力的过程,而机器的“灵魂”是程序。Python已经成为公认的驱动大数据智能应用的主流编程语言。Python程序设计的书籍已经琳琅满目,每一本书都凝聚了作者对Python的理解和对程序设计的认识,都是作者编程开发和教学经验的总结,都折射出作者的专业背景。由于大数据专业学生对程序设计的要求不是很高,但又需要具备一定的计算思维能力,熟悉用程序进行数据分析的一般流程,因此程序设计教材要言不甚深、文不甚俗,既要覆盖相关技术,又不能面面俱到,注重对问题的分析和解释,用程序表达算法。鉴于此,我们编写了本书。

    本书每一章的标题都以Python开头,凸显Python在各个部分都有其独特的编程理念和方法。与其他高级编程语言如C、C++和Java等相比,Python在数据的表示、处理和可视化方面都有绝对的优势。有编程基础的学习者在学习Python时最好能忘掉以往程序设计语言的语法,彻底转变观念,以全新的姿态融入到Python的编程特点和规律之中。如变量定义、数据类型、数据结构、控制结构、类和对象、文件访问、数据分析和可视化,每一部分都有其特别之处,都值得我们重新认识,重新使用,重新熟悉。每一章开始的思维导图都是对本章技术脉络的梳理,开门见山地给学习者展示本章的知识和技术体系,以便学习者在学习过程中始终能保持思路清晰和整体把握。每一章开头的本章导读都是编者多年来程序开发与设计教学经验的提炼与升华,都是对程序设计的理解和感悟,值得学习者深入领会。每一章开头的本章要点都是要求学习者深入理解的重要知识和熟练掌握的关键技术。每一章的小结都是对本章要点的具体解释,供学习者复习查询。

    本书为河北省高等教育教学改革研究与实践项目“新工科背景下警务大数据应用专业人才培养模式与教学实践研究”(编号:2018GJJG450)的阶段性成果。

    下面是本书的体系结构图。

    第1章Python编程初步。学习本章,要了解Python作为一种计算机程序设计脚本语言,结合了解释性、编译性和互动性的特点;了解在Linux和Windows中安装Python的方法;了解IDLE、PyCharm和Jupyter三种常用Python程序编辑环境。工欲善其事,必先利其器,通过对本章的学习,学习者可拥有一个强大的编程工具,从此开启数据分析编程之旅。

    第2章Python语言基础。Python作为一门与计算机交流的编程语言,有着跟自然语言相似的特点:字、词、句、段落、篇章,以及相应的行文语法规则。学习本章,要理解程序行文的字词句,主要包括基本数据类型、常量和变量、运算符和表达式;理解程序的段落和篇章,主要包括常用内置函数、库函数和系统函数的使用;掌握程序的语法规则,主要包括常用的变量定义和标识符命名规则、语句组织成文编码规则等。这些都是程序设计的基础,学习者只有对此熟练掌握后,才能在后续的学习中得心应手。

    第3章Python组合数据类型。组合数据类型是Python语言区别于其他高级编程语言的一大特色,通过组合数据类型,省去了其他语言各种复杂数据结构的设计,给编程人员带来了极大的方便,这也是Python流行于数据分析领域的原因之一。学习本章,要熟练掌握Python组合数据类型(列表、元组、字符串、字典、集合)的创建、访问和常见基本操作,以及序列解包功能。

    第4章 Python控制结构。针对物质随时间由简单向复杂、由低级向高级发展的顺序,Python语言有相应的顺序结构语句;针对物质运动发展的条件性,Python语言有相应的选择结构语句;针对物质运动的波浪式前进螺旋式上升规律,Python语言有相应的循环结构语句。学习本章,要从马克思主义自然哲学视角理解Python语言在描述物质运动规律时的表达方式;掌握用Python语言描述常用算法,解决一些基本问题的方式。

    第5章 Python函数与模块。有些经常用到的能实现特定功能的代码块,我们总是不希望每次用到时都重写一遍,甚至不希望复制一遍,但又想重复使用。Python里这些经常重用的代码块以函数(Function)的形式被定义,每一次复用被称为函数调用,计算机依然要执行重用的代码。学习本章,要理解函数的概念,掌握定义函数的方法,深刻理解函数调用中参数的传递(值传递、地址传递),理解变量的作用域(变量的作用范围或变量的生命周期),理解函数集合模块、包等概念,掌握模块和包的创建及使用方法。

    第6章 Python面向对象程序设计。面向过程的程序设计方法难以保证程序的安全性和代码的可重用性,而面向对象的程序设计方法能够更好地提高大型程序的质量和开发效率,增强程序的安全性和提高代码的可重用性。学习本章,重在理解面向对象程序设计思想、类和对象的概念,了解构造函数、析构函数、类的各种属性和方法,还有面向对象程序设计的三大特性,即封装性、继承性和多态性。

    第7章 Python文件操作。当输入输出的数据量较大或需要长期保存时,一般会把数据放到文件中。学习本章,要了解数据在计算机中的表示、文件的组成和分类;熟练掌握程序对不同结构、不同类型文件的读写方法;了解程序对文件的主要系统操作,包括对文件夹的操作和文件的操作,如创建、复制、更名、删除等;了解数据组织和管理的主要内容,一维、二维、三维数据组织;熟练掌握CSV文件、Excel文件和JSON文件的读写方法。

    第8章 Python数据库操作。不论是开发桌面程序还是开发Web程序,都不可避免地要涉及数据库的管理和操作。学习本章,要掌握Python操作数据库的基本概念、方法、工具和流程,熟悉Python操作嵌入式数据库SQLite,常见关系型数据库MySQL、Access和SQL Server,非关系型数据库MengoDB等的方法。

    第9章 Python数据分析初步。在数据分析领域,NumPy和Pandas是应用非常广泛的两个第三方库。学习本章,要了解NumPy的核心数据结构ndarray的创建、复制等基本操作,NumPy的内置操作函数的一些简单使用方法和数值计算操作;了解Pandas库的两种核心数据类型,即Series和DataFrame,熟悉DataFrame的相关操作和Pandas对不同格式文件的读写操作,掌握数据分析的基本思路和流程。

    第10章 Python图形界面编程。学习本章,要掌握用Tkinter进行图形界面程序编写的流程和方法,包括界面布局和控制、界面上图形控件的放置、属性的设置、事件响应的编写;掌握Tkinter库及其子库中常用组件和对象的使用。

    第11章 Python数据可视化。数据可视化是数据探索性分析和分析结果直观解释的重要手段,是大数据专业的重要课程。学习本章,要掌握用Matplotlib进行Python数据可视化的基本方法;掌握数据可视化的实现流程、分析过程,以及创建词云和展示词频等实战技术。

    本书由张双狮任主编(负责统稿和定稿工作),陈蕾、刘晓彬、贾玲、张立红、吴春颖、王娟任副主编,编写分工如下:刘晓彬编写第1章和第11章,贾玲编写第2章和第3章,张双狮编写第4章和第8章,王娟编写第5章,吴春颖编写第6章,陈蕾、张双狮共同编写第7章和第10章,张立红编写第9 章。

    在本书编写过程中,编者得到了大量帮助:中国人民警察大学刘义祥副校长、数据警务技术专业负责人兰月新老师对本书编写提出良好建议;Python官网、Python数据分析和可视化库官网、CSDN、菜鸟教程、博客园、C语言中文网等网站及其社区热心博主们的精彩且超有参考价值的文章;中国水利水电出版社万水分社杨庆川社长对大数据丛书出版的支持、策划和建议,万水分社石永峰副总编辑的耐心指导和细致校对;河北大数据联盟主席安志远教授的热心组织;大数据联盟兄弟院校老师们对本书编写提出宝贵意见和建议。

    由于作者水平有限,加之时间仓促,书中不妥之处在所难免,恳请读者批评指正。

    编者

    2020年10月

    第1章 Python编程初步 1
    1.1 Python概述 2
    1.1.1 Python的发展历程 3
    1.1.2 Python的特点 6
    1.1.3 Python的应用领域 8
    1.2 Python的安装 9
    1.2.1 在Linux下安装Python 9
    1.2.2 在Windows下安装Python 11
    1.2.3 安装和管理Python扩展包 13
    1.3 Python的开发环境 15
    1.3.1 IDLE 16
    1.3.2 PyCharm 18
    1.3.3 Anaconda 24
    本章小结 34
    习题1 35
    第2章 Python语言基础 38
    2.1 数据类型 39
    2.1.1 数值类型 39
    2.1.2 字符串(string) 41
    2.1.3 数据类型的转换 42
    2.2 变量和常量 43
    2.2.1 变量 43
    2.2.2 常量 46
    2.3 运算符和表达式 46
    2.3.1 算术运算符 46
    2.3.2 关系运算符 47
    2.3.3 逻辑运算符 48
    2.3.4 赋值运算符 48
    2.3.5 位运算符 48
    2.3.6 成员运算符 49
    2.3.7 身份运算符 50
    2.3.8 运算符优先级规则 50
    2.3.9 表达式 51
    2.4 常用系统函数 51
    2.4.1 常用内置函数 51
    2.4.2 常用标准库函数 55
    2.5 代码编写规则 58
    本章小结 59
    习题2 59
    第3章 Python组合数据类型 61
    3.1 组合数据类型简介 62
    3.2 列表 63
    3.2.1 列表的创建 63
    3.2.2 访问列表元素 63
    3.2.3 列表切片 64
    3.2.4 修改列表元素 65
    3.2.5 添加列表元素 65
    3.2.6 删除列表元素 66
    3.2.7 检索列表元素 67
    3.2.8 统计列表元素 67
    3.2.9 列表元素排序 67
    3.2.10 列表常用函数 68
    3.2.11 列表推导式 69
    3.3 元组 71
    3.3.1 元组的创建 71
    3.3.2 访问元组元素 72
    3.3.3 元组的基本操作 72
    3.3.4 生成器推导式 73
    3.4 字符串 74
    3.4.1 字符串的基本操作 74
    3.4.2 字符串的常用方法 75
    3.4.3 字符串的格式化 79
    3.5 字典 80
    3.5.1 字典的创建 81
    3.5.2 访问字典元素 82
    3.5.3 字典元素的添加与修改 83
    3.5.4 字典元素及字典的删除 83
    3.5.5 字典推导式 84
    3.6 集合 85
    3.6.1 集合的创建和删除 85
    3.6.2 访问集合元素 86
    3.6.3 添加集合元素 87
    3.6.4 删除集合元素 87
    3.6.5 集合运算 88
    3.6.6 集合推导式 89
    3.7 序列解包 90
    本章小结 91
    习题3 92
    第4章 Python控制结构 94
    4.1 顺序结构 96
    4.1.1 输入 96
    4.1.2 输出 97
    4.1.3 计算 99
    4.2 选择结构 101
    4.2.1 单分支选择结构 101
    4.2.2 双分支选择结构 103
    4.2.3 多分支选择结构 104
    4.2.4 选择嵌套 106
    4.2.5 判断条件及组合 107
    4.2.6 选择结构程序设计举例 107
    4.3 循环结构 109
    4.3.1 遍历循环for 109
    4.3.2 无限循环 while 113
    4.3.3 无限循环的扩展模式else 116
    4.3.4 循环嵌套 117
    4.3.5 两种循环的比较 118
    4.3.6 循环控制 break和continue 118
    4.4 程序的异常处理 119
    4.5 控制结构应用 120
    4.5.1 打印输出控制 120
    4.5.2 递推计算 122
    本章小结 126
    习题4 127
    第5章 Python函数与模块 128
    5.1 Python函数 129
    5.1.1 函数的定义 129
    5.1.2 函数的调用 130
    5.2 Python函数参数传递 131
    5.2.1 值传递和地址传递 131
    5.2.2 位置参数 132
    5.2.3 关键字参数 133
    5.2.4 默认参数 134
    5.3 Python变量的作用域 135
    5.3.1 局部变量 135
    5.3.2 全局变量 136
    5.4 Python模块和包 137
    5.4.1 模块化程序设计 137
    5.4.2 模块的导入和使用 138
    5.4.3 Python中的包 140
    本章小结 141
    习题5 142
    第6章 Python面向对象程序设计 143
    6.1 面向对象概述 144
    6.2 类与对象 145
    6.2.1 类与实例化 145
    6.2.2 构造函数与析构函数 147
    6.2.3 类的属性 148
    6.2.4 类的方法 152
    6.3 面向对象的三大特性 155
    6.3.1 继承性 155
    6.3.2 封装性 158
    6.3.3 多态性 158
    6.4 综合应用 160
    本章小结 163
    习题6 163
    第7章 Python文件操作 165
    7.1 文件基础知识 166
    7.1.1 字符的编码方法 166
    7.1.2 文件的类型 167
    7.2 文件读写 168
    7.2.1 文本文件操作 169
    7.2.2 二进制文件操作 171
    7.2.3 文件操作相关函数 172
    7.3 文件的系统操作 175
    7.3.1 os、os.path和shutil模块 175
    7.3.2 目录操作 178
    7.3.3 文件操作 184
    7.4 数据的组织与管理 186
    7.4.1 维度的概念 186
    7.4.2 CSV文件操作 186
    7.4.3 Excel文件操作 188
    7.4.4 JSON文件操作 189
    本章小结 190
    习题7 190
    第8章 Python数据库操作 193
    8.1 Python操作数据库基础 194
    8.1.1 数据库操作基本概念 194
    8.1.2 数据库操作基本内容 196
    8.1.3 数据库编程语言SQL 196
    8.1.4 Python DB API 202
    8.2 Python操作SQLite 204
    8.2.1 SQLite简介 204
    8.2.2 SQLite数据库的创建与连接 205
    8.2.3 SQLite数据操作与处理 205
    8.3 Python操作其他关系型数据库 209
    8.3.1 Python操作MySQL 209
    8.3.2 Python操作Access 212
    8.3.3 Python操作SQL Server 215
    8.4 Python操作非关系型数据库 218
    8.4.1 非关系型数据库基础 219
    8.4.2 Python操作MongoDB 219
    本章小结 222
    习题8 223
    第9章 Python数据分析初步 225
    9.1 NumPy基础 226
    9.1.1 NumPy基本数据结构 226
    9.1.2 ndarray常见操作 231
    9.1.3 内置操作函数 235
    9.2 Pandas基础 240
    9.2.1 Pandas数据结构 241
    9.2.2 Pandas文件操作 243
    9.2.3 DataFrame常见操作 244
    9.3 Pandas数据分析实战 250
    9.3.1 数据集简介 251
    9.3.2 数据集分析 251
    9.4 数据分析法实践 254
    9.4.1 数据分析流程 254
    9.4.2 数据分析案例 255
    本章小结 265
    习题9 265
    第10章 Python图形界面编程 268
    10.1 Python GUI编程概述 269
    10.1.1 Tkinter GUI 269
    10.1.2 其他GUI库简介 269
    10.1.3 GUI设计流程 270
    10.2 Tkinter概述 270
    10.2.1 Tkinter模块的组成 270
    10.2.2 使用Tkinter创建GUI程序的步骤 271
    10.2.3 Tkinter的主窗口 271
    10.3 窗体布局 273
    10.3.1 pack()方法 273
    10.3.2 grid()方法 274
    10.3.3 place()方法 275
    10.3.4 框架类控件 277
    10.4 常用控件 279
    10.4.1 常用控件及其共同属性 279
    10.4.2 文本输入/输出相关控件 280
    10.4.3 按钮 281
    10.4.4 单选按钮和复选框 282
    10.4.5 列表框和组合框 285
    10.4.6 滑块 288
    10.4.7 对话框 290
    10.4.8 菜单 296
    10.5 事件处理 299
    10.5.1 事件 299
    10.5.2 事件绑定 300
    本章小结 302
    习题10 302
    第11章 Python数据可视化 305
    11.1 Matplotlib 306
    11.1.1 绘制函数曲线 307
    11.1.2 绘制散点图 314
    11.1.3 绘制饼状图 317
    11.1.4 绘制带有中文标签和图例的图 318
    11.1.5 绘制图例标签中带有公式的图 320
    11.1.6 多窗体和子窗体 322
    11.1.7 绘制三维参数曲线 325
    11.1.8 绘制三维图形 327
    11.2 创建词云 329
    11.3 可视化案例分析 331
    本章小结 333
    习题11 334
    参考文献 337
    参考资料 338
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