第1章  Python概述 1

1.1  Python简介 2

1.1.1  Python的起源与发展 2

1.1.2  Python的特点 2

1.1.3  Python的应用领域 4

1.2  Python环境搭建 5

1.2.1  Python的开发工具 5

1.2.2  IDLE的安装 5

1.2.3  IDLE的使用 7

1.3  Python初体验：实例引领入门 11

1.4  Python的编写规范 13

1.4.1  代码格式规范 13

1.4.2  命名规范 15

1.4.3  注释 16

1.5  IPO程序编写方法 17

1.5.1  输入阶段 17

1.5.2  处理阶段 18

1.5.3  输出阶段 19

1.6  标准库与扩展库 21

本章小结 23

习题 23

第2章  Python编程基础 25

2.1  数据类型 26

2.1.1  Python常用数据类型 26

2.1.2  数据类型的判断与转换 31

2.2  对象与变量 33

2.2.1  对象的基本特征 33

2.2.2  变量的本质 34

2.2.3  变量的可变性 35

2.2.4  变量的赋值 36

2.2.5  变量的命名规则 37

2.3  数据的输入与输出 38

2.3.1  输出函数print() 38

2.3.2  格式化输出 40

2.3.3  输入函数input() 46

2.3.4  输入输出应用实例 48

2.4  运算符 49

2.4.1  算术运算符 50

2.4.2  关系运算符 50

2.4.3  逻辑运算符 52

2.4.4  成员运算符 54

2.4.5  身份运算符 55

2.4.6  位运算符 56

2.4.7  复合赋值运算符 58

2.4.8  运算符优先级 58

2.5  math库 59

2.6  Python的关键字 62

2.7  Python常用内置函数 64

2.8  综合应用实例：编写学生成绩

计算器 67

本章小结 68

习题 69

第3章  程序的控制结构 73

3.1  程序控制结构概述 74

3.1.1  算法 74

3.1.2  三种程序结构介绍 75

3.2  顺序结构 76

3.3  分支结构 77

3.3.1  单分支结构 77

3.3.2  双分支结构 78

3.3.3  多分支结构 79

3.3.4  分支嵌套 81

3.3.5  结构化模式匹配语句

match...case 83

3.4  循环结构 87

3.4.1  for循环 87

3.4.2  while循环 94

3.4.3  循环嵌套 97

3.4.4  break语句和continue语句 98

3.4.5  else子句 100

3.5  random库 101

3.6  异常处理 104

3.6.1  异常概述 104

3.6.2  异常处理 105

3.7  综合应用实例1：制作个人所得税

计算器 110

3.8  综合应用实例2：模拟某单位年会

连续抽奖游戏 112

本章小结 114

习题 114

第4章  函数 117

4.1  函数概述 118

4.2  函数的定义、调用及返回值 119

4.2.1  函数的定义 119

4.2.2  函数的调用 119

4.2.3  函数的返回值 120

4.3  函数的参数传递 122

4.3.1  位置传递 122

4.3.2  名称传递 123

4.3.3  默认值传递 124

4.3.4  可变数量参数传递 125

4.4  变量的作用域 127

4.4.1  局部变量 127

4.4.2  全局变量 128

4.4.3  global关键字 128

4.5  函数的递归调用 129

4.6  lambda函数 130

4.6.1  lambda函数定义 130

4.6.2  lambda函数的常见用法 131

4.7  模块化程序设计 132

4.7.1  模块的创建与导入 133

4.7.2  模块的__name__属性 134

4.8  综合应用实例：计算器模拟程序 135

本章小结 137

习题 137

第5章  字符串 141

5.1  序列通用操作 142

5.1.1  索引 142

5.1.2  切片 143

5.1.3  序列长度 144

5.1.4  序列拼接与重复 145

5.1.5  序列查找与统计 147

5.1.6  成员检测 149

5.1.7  最小值和最大值 149

5.2  字符串及其操作 150

5.2.1  字符串的创建 150

5.2.2  常用字符串处理方法 152

5.2.3  字符串格式化 160

5.2.4  转义字符 160

5.3  综合应用实例1：图书信息检索 161

5.4  综合应用实例2：快递邮寄信息

检索 162

本章小结 163

习题 163

第6章  元组与列表 167

6.1  元组 168

6.1.1  元组的创建 168

6.1.2  元组的操作 169

6.2  列表 170

6.2.1  列表的创建 170

6.2.2  列表的赋值与复制 173

6.2.3  列表的更新 178

6.2.4  列表的排序 185

6.2.5  与列表操作相关的常用内置

函数 188

6.3  综合应用实例1：查询课程信息 192

6.4  综合应用实例2：处理电影信息 193

本章小结 194

习题 194

第7章  集合与字典 199

7.1  集合 200

7.1.1  集合的定义与特点 200

7.1.2  集合的创建 200

7.1.3  集合的操作 202

7.1.4  集合的运算 205

7.2  字典 206

7.2.1  字典的创建 207

7.2.2  字典的操作 208

7.2.3  字典排序 212

7.3  综合应用实例1：编程实现垃圾

分类 213

7.4  综合应用实例2：编程实现学生

课程注册系统 215

本章小结 217

习题 217

第8章  文件 221

8.1  文件操作 222

8.1.1  文件的打开与关闭 222

8.1.2  读文件 224

8.1.3  写文件 227

8.1.4  定位文件 229

8.2  CSV文件读写 231

8.2.1  CSV文件的读取 232

8.2.2  CSV文件的写入 233

8.3  JSON文件读写 234

8.3.1  JSON文件的读取 235

8.3.2  JSON文件的写入 236

8.4  综合应用实例1：统计文件报告中                

出现次数较多的单词 238

8.5  综合应用实例2：通过运动员收入

排行榜分析其收入情况 240

8.6  综合应用实例3：获取电影信息及

相关评分 241

本章小结 243

习题 243

第9章  数据分析和人工智能 247

9.1  数据分析与人工智能综述 248

9.2  数据分析——NumPy库 248

9.2.1  创建NumPy数组 249

9.2.2  数组的索引和切片 250

9.2.3  数组的常用操作 251

9.2.4  数组的常用计算 251

9.2.5  数组常用的统计分析函数 252

9.2.6  NumPy对文件的读写操作 253

9.3  数据分析——Pandas库 256

9.3.1  读取并查看数据 256

9.3.2  数据处理 258

9.3.3  数据清洗和转换 262

9.4  数据分析——Matplotlib库 266

9.4.1  Matplotlib绘图基础 267

9.4.2  绘制线图 268

9.4.3  绘制饼图 279

9.4.4  绘制条形图 281

9.4.5  绘制散点图 283

9.5  人工智能——Scikit-Learn库 285

9.5.1  Scikit-Learn的基本概念 285

9.5.2  Scikit-Learn实现流程 286

9.5.3  常用机器学习任务及对应的

Scikit-Learn模块 287

9.6  综合应用实例1：分析产品销售数据             

与客户反馈的关联 291

9.7  综合应用实例2：使用Scikit-Learn库             

对数据集展开分类任务分析 293

本章小结 296

习题 296

参考文献 298