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| 編輯推薦： |
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1.本书有Python数据分析部分介绍，并结合案例2.本书结合实际教学经验，比较适合应用型本科层次高校的编程入门教材3.本书结合应用实例，有很好的实用性。
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| 內容簡介： |
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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。为了方便教学，本书还配有电子课件等资料，任课教师可以发邮件至husttujian@163.com索取。无论是学习Python的基础知识，还是希望在数据科学领域深入应用Python，本书都能满足您的需求，并成为您编程与数据科学之路的得力伴侣。
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| 關於作者： |
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潘韵，男，南京邮电大学软件工程方向硕士，现任池州学院大数据与人工智能学院讲师、安徽计算机教育研究会会员。主持或参与省、市和校级科研项目10余项；主持产学研协同育人项目2项，发表10多篇学术论文。指导学生竞赛获省级一等奖、省三等奖。
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| 目錄：
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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
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| 內容試閱：
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Python编程语言凭借其简洁、易学和强大的功能，成了数据科学领域的重要工具。而Anaconda作为一套集成了Python和各种数据科学库的开发环境，为我们提供了便捷的工具和丰富的资源。本书以Anaconda为主要开发工具，通过每章的理论讲解、示例代码和习题，引导学生逐步掌握Python编程和数据科学的关键概念和技能。我们特别加入了课程思政的案例，将Python程序设计和数据分析与课程思政的题材相结合。这样的设计旨在帮助读者将所学的Python编程技能和数据分析方法与思政内容紧密联系起来。这种综合性的教学方法旨在超越单一的技术层面，将编程和数据分析置于更广阔的社会背景中。我们希望读者能够通过这样的学习体验，意识到自身作为技术从业者的责任和影响力，并积极参与社会发展，为解决现实问题做出贡献。第1章Python概述：为读者介绍了Python编程语言的特点、发展史和应用领域，为后续章节打下基础。第2章Python基本数据类型：深入讨论了Python中的数字、字符串、列表、元组和字典等基本数据类型，以及它们的操作和常见用法。第3章程序控制结构：引导读者学习如何使用条件语句、循环语句和迭代语句来控制程序的执行流程，实现更复杂的逻辑控制。第4章函数：探讨了Python函数的定义、参数传递、作用域和递归等概念，帮助读者编写可重用的代码。第5章组合数据类型：介绍了列表、元组和字典等组合数据类型的高级操作，以及如何使用它们来组织和处理数据。第6章面向对象：引导读者理解面向对象编程的概念，学习如何定义类、创建对象和使用继承等面向对象的编程技巧。第7章数据存储：教授读者如何读写文件、处理CSV和JSON等常见数据格式，以及如何进行数据的输入和输出操作。第8章异常：介绍了异常处理的概念和技巧，帮助读者编写健壮的程序，处理可能出现的错误和异常情况。第9章网络爬虫：引导读者学习如何使用Python编写简单的网络爬虫，抓取网页数据并进行处理和分析。第10章科学计算库——NumPy：深入介绍了NumPy库，探讨了其在数组操作、数值计算和线性代数等领域的应用。第11章数据分析与可视化：介绍了常用的数据分析和可视化工具，包括pandas和Matplotlib等，帮助读者进行数据处理和展示。我们深知学习编程和数据分析的过程中可能会遇到挑战和困惑，但请相信，您不是孤单的。我们编写本书的初衷就是帮助您克服困难，获得成功。在阅读本书的过程中，您将拥有一位身经百战的导师，引领您逐步攀登编程和数据分析的高峰。*后，我们真诚希望本书能够成为您编程与数据科学之路的得力伴侣。让我们一起踏上这个令人兴奋的学习旅程，开启Python程序设计和数据分析的奇妙世界！感谢池州学院为本书提供的支持，也感谢池州学院大数据与人工智能学院的院部领导为本书提供的宝贵意见。由于编者水平有限，书中不足之处请广大专家、读者批评指正。
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