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『簡體書』Python语言基础教程

書城自編碼: 3503389
分類:簡體書→大陸圖書→教材高职高专教材
作者: 王茂发
國際書號(ISBN): 9787303253708
出版社: 北京师范大学出版社
出版日期: 2020-01-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 43.3

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內容簡介:
本书可作为研究型应用型高校本科生的《Python 编程实践》教材,主要内容包括两部分:*部分为基本语法: Python基础入门、变量和简单数据类型、流程控制、元祖、列表、字典、函数、类、Numpy、Pandas等;第二部分为Python实践实例:文件操作,网站爬虫等。
關於作者:
讲授课程:大数据技术基础、深度学习、数据挖掘、神经网络、面向对象程序编程(C++、Java、C#)、Python语言、数据恢复、计算机组成原理。学术成果:主持国家自然基金青年基金项目1项,发表SCI论文多篇。
目錄
第1章Python基础知识1
11Anaconda的安装1
12编译器的选择4
13Python的运行5
14Python中的注释6
15数据类型7
16print函数9
17参数命名11
18获取帮助13
第2章函数和模块15
21函数基础15
22函数的参数17
23函数的返回值18
24参数默认值和可变参数
19
25函数的嵌套调用20
26lambda函数22
27使用模块22
28变量作用域24
第3章数字类型28
31数据类型与运算符28
32运算符及其优先级30
33数学内置函数33
34类型转换内置函数34
35常用数字内置库函数35
第4章字符串39
41字符串的定义39
42字符串的常用方法40
43字符串的切片44
44字符串的其他用法46
第5章组合数据类型55
51概述55
52列表59
53元组66
54集合70
55字典74
第6章流控制84
61条件语句84
62循环语句86
63跳转语句90
64Python的三元运算符92
65enumerate函数的使用
94
66条件语句和循环语句综合实例
94
第7章文件处理97
71输入输出文件97
72读写文件99
73os模块102
74结构化数据的使用105
第8章错误、异常和清理109
81错误109
82异常109
83清理114
第9章时间和日期117
91了解时间117
92time模块117
93datatime模块120
94calendar模块121
第10章正则表达式123
101了解正则表达式123
102re模块123
103简单实例125
第11章面向对象128
111面向对象128
112面向对象技术128
113类对象129
114类的方法131
115继承131
116多重继承133
117方法重载134
118类的私有属性和私有方法
135
第12章数据库应用开发139
121数据库概述139
122MySQL数据库143
123SQLite数据库145
124MongoDB数据库148
第13章网络编程153
131TCPIP协议族153
132Python socket编程155
133编写Python网络爬虫
169
134Python Web框架179
第14章数据分析与可视化187
141基于Python的数据分析与可视化平台187
142numpy库187
143pandas库192
144matplotlib库196
內容試閱
自从20世纪90年代初Python语言诞生至今,它已被逐渐应用于系统管理任务的处理和Web编程。
由于Python语言具有简洁性、易读性及可扩展性的特点,全球用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程,如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口,如计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。Python提供的专用科学计算扩展库也越来越丰富,如NumPy、SciPy、Scikitlearn、Pandas、Matplotlib等,它们提供了快速数组处理、数值运算、机器学习等功能。
随着人工智能的快速发展,Python几乎成为了机器学习、深度学习开发与研究者的标配。例如,TensorFlow、Keras、Pytorch等要么采用Python作为开发语言,要么提供了完全的Python接口。毫不夸张地说,离开Python语言的支持,全世界的深度学习开发者和研究者(包括编者在内)将完全不知所措。本书是为有志于学习Python语言编程的读者而写的,希望通过本书为现在或将来从事网络爬虫、数据分析、深度学习、机器学习的读者提供一条较为容易的入门路径。
本书整体上较为浅显易懂,适合计算机相关专业低年级的学生使用,也可以作为人工智能领域知识自学者的Python入门教材。
本书内容共分14章,其中,第1~7章介绍了Python的基础语法、操作流程、文件操作等基础知识;第8~10章介绍了错误和异常处理、时间和日期处理、正则表达式等进阶知识;第11~14章介绍了面向对象编程、数据库应用开发、网络编程、数据分析与可视化等Python高级编程技术。
在本书的编写过程中,防灾科技学院的陈福明、孙晓叶老师编写并测试了本书中的全部代码,且对本书的架构、章节提出了宝贵的建议,对本书的形成贡献良多;北京信息科技大学的研究生韩定良编写了本书的第12章,并整理和校对了初稿,在此,一并表示衷心的感谢!
本书为2018年北京信息科技大学师资补充支持计划A类项目(项目编号:5111823904)和2018年科研水平提高经费专项(重点培育项目)(项目编号:5221823904)的成果之一。
由于编者水平有限,加之时间仓促,书中疏漏之处在所难免,恳请读者批评指正。

 

 

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