目  录

第1章　Python 基础　　　001

1.1　Python语言概述　　　002

1.1.1　Python的发展　　　002

1.1.2　Python的特点　　　002

1.1.3　Python的应用领域　　　003

1.2　Python集成开发环境　　　004

1.2.1　Python自带的集成开发环境　　　004

1.2.2　PyCharm集成开发环境　　　007

1.2.3　Anaconda集成开发环境　　　010

1.3　Python语言编码总规范　　　014

1.4　习题与实验　　　015

第2章　编程基础　　　017

2.1　基本语法　　　018

2.1.1　代码风格基础　　　018

2.1.2　注释　　　019

2.1.3　标识符　　　020

2.1.4　关键字　　　021

2.1.5　输入与输出　　　022

2.2　常量与变量　　　024

2.2.1　常量　　　024

2.2.2　变量　　　025

2.3　基本数据类型　　　027

2.3.1　数字类型　　　027

2.3.2　字符串类型　　　029

2.3.3　布尔类型　　　038

2.4　运算符与表达式　　　039

2.4.1　算术运算符　　　039

2.4.2　赋值运算符　　　042

2.4.3　比较运算符　　　043

2.4.4　逻辑运算符　　　045

2.4.5　位运算符　　　046

2.4.6　成员运算符　　　047

2.4.7　一致性运算符　　　048

2.4.8　运算符的优先级　　　048

2.5　常用的内置函数　　　049

2.5.1　类型检查与转换函数　　　049

2.5.2　eval(.)函数　　　052

2.5.3　range(.)函数　　　054

2.5.4　zip(.)函数　　　056

2.6　模块与包　　　059

2.6.1　模块　　　059

2.6.2　包　　　060

2.7　标准模块sys和os的使用　　　061

2.7.1　sys模块　　　061

2.7.2　os模块　　　064

2.8　习题与实验　　　067

第3章　程序控制结构　　　070

3.1　顺序结构　　　071

3.2　分支结构　　　071

3.2.1　单分支结构　　　072

3.2.2　双分支结构　　　073

3.2.3　多分支结构　　　074

3.2.4　分支嵌套　　　077

3.2.5　match-case多分支语句　　　078

3.3　循环结构　　　080

3.3.1　循环算法　　　080

3.3.2　while循环结构　　　081

3.3.3　for循环结构　　　086

3.3.4　break与continue语句　　　087

3.3.5　pass语句　　　090

3.3.6　循环嵌套　　　090

3.4　标准模块math的使用　　　095

3.4.1　math模块数学常数　　　095

3.4.2　math模块常用函数　　　096

3.5　习题与实验　　　097

第4章　组合数据类型　　　100

4.1　列表　　　101

4.1.1　列表的创建　　　101

4.1.2　列表的基本操作　　　104

4.1.3　列表的常用方法　　　105

4.1.4　列表的常用函数　　　108

4.1.5　列表推导　　　109

4.2　元组　　　110

4.2.1　元组的创建　　　110

4.2.2　元组的基本操作　　　112

4.2.3　元组与列表的转换　　　112

4.3　字典　　　112

4.3.1　字典的创建　　　112

4.3.2　字典的基本操作　　　113

4.3.3　字典的常用方法　　　114

4.3.4　字典的常用函数　　　115

4.3.5　字典推导　　　116

4.3.6　字典与列表的转换　　　117

4.4　集合　　　118

4.4.1　集合的创建　　　118

4.4.2　集合的基本操作　　　119

4.4.3　集合的常用方法　　　119

4.4.4　集合的常用函数　　　120

4.5　多重赋值　　　121

4.5.1　利用赋值号　　　121

4.5.2　利用组合数据类型　　　121

4.6　标准模块random的使用　　　122

4.7　习题与实验　　　125

第5章　函数　　　128

5.1　函数的定义与调用　　　129

5.1.1　函数的定义　　　129

5.1.2　函数的调用　　　130

5.2　函数的参数　　　131

5.2.1　参数的概念和作用　　　131

5.2.2　位置参数　　　133

5.2.3　关键字参数　　　134

5.2.4　默认值参数　　　135

5.2.5　不定长参数　　　136

5.3　函数的返回值　　　138

5.3.1　基本用法　　　138

5.3.2　多值返回　　　138

5.3.3　无返回值　　　139

5.4　变量的作用域　　　139

5.4.1　局部变量　　　140

5.4.2　全局变量　　　141

5.5　匿名函数lambda　　　142

5.5.1　lambda函数的语法　　　142

5.5.2　lambda函数的主要特点　　　143

5.5.3　lambda函数的常用场景　　　143

5.5.4　关于lambda的使用建议　　　144

5.6　函数的嵌套与递归　　　145

5.6.1　函数的嵌套　　　145

5.6.2　函数的递归　　　146

5.7　将函数组织成模块　　　150

5.7.1　模块与函数组织　　　150

5.7.2　创建与使用自定义模块　　　150

5.7.3　模块的维护与管理　　　151

5.8　标准模块datetime的使用　　　152

5.8.1　模块概述　　　153

5.8.2　日期与时间对象的创建与操作　　　153

5.8.3　时间格式化与解析　　　155

5.9　习题与实验　　　156

第6章　文件　　　159

6.1　文件概述　　　160

6.1.1　文件的概念　　　160

6.1.2　文件的路径　　　160

6.1.3　文件的类型　　　161

6.2　文件操作　　　161

6.2.1　打开文件　　　161

6.2.2　关闭文件　　　162

6.2.3　读写文件　　　163

6.2.4　定位文件指针　　　165

6.2.5　文件基本操作　　　166

6.3　标准模块turtle的使用　　　168

6.3.1　画布　　　169

6.3.2　画笔　　　169

6.3.3　turtle模块使用实例　　　174

6.4　习题与实验　　　176

第7章　异常处理　　　179

7.1　异常概述　　　180

7.1.1　异常的概念　　　180

7.1.2　异常的类型　　　180

7.2　异常捕捉与处理　　　180

7.2.1　try-except语句　　　181

7.2.2　as子句　　　184

7.2.3　else子句　　　184

7.2.4　finally子句　　　185

7.3　触发异常　　　186

7.3.1　raise语句　　　186

7.3.2　assert语句　　　187

7.4　习题与实验　　　188

第8章　常见第三方库　　　191

8.1　第三方库安装命令　　　192

8.1.1　第三方库概述　　　192

8.1.2　Python包管理工具　　　192

8.1.3　pip的基本使用方法　　　194

8.1.4　常见问题及解决方法　　　196

8.2　中文分词库jieba　　　197

8.2.1　中文分词的概念与意义　　　197

8.2.2　jieba库简介　　　198

8.2.3　jieba库的安装　　　199

8.2.4　jieba库的基本用法　　　200

8.2.5　jieba库的高级功能　　　204

8.3　词云生成库wordcloud　　　208

8.3.1　词云的概念与应用　　　208

8.3.2　wordcloud库简介　　　209

8.3.3　wordcloud库的安装　　　209

8.3.4　wordcloud库的用法　　　210

8.4　打包工具PyInstaller　　　215

8.4.1　程序打包的概念　　　215

8.4.2　PyInstaller简介　　　215

8.4.3　PyInstaller的安装　　　215

8.4.4　PyInstaller的基本用法　　　216

8.5　习题与实验　　　218

第9章　数据分析入门　　　221

9.1　数据分析概述　　　222

9.1.1　数据分析的意义、基本概念和应用　　　222

9.1.2　数据分析的基本流程　　　223

9.2　高性能科学计算库NumPy　　　225

9.2.1　NumPy的核心特性　　　225

9.2.2　NumPy的安装与环境配置　　　225

9.2.3　NumPy核心数据结构ndarray　　　226

9.2.4　数组的常用操作　　　227

9.2.5　数组运算与广播机制　　　235

9.3　Pandas库的使用　　　236

9.3.1　Pandas的核心特性　　　237

9.3.2　Pandas的安装与环境配置　　　237

9.3.3　Pandas核心数据结构Series与DataFrame　　　238

9.3.4　Series与DataFrame的创建、索引和排序　　　240

9.3.5　统计计算与统计描述　　　250

9.4　数据可视化与绘图库Matplotlib　　　252

9.4.1　Matplotlib的核心功能　　　252

9.4.2　Matplotlib的安装与环境配置　　　252

9.4.3　Matplotlib的基本使用方法　　　253

9.4.4　Matplotlib绘制图表　　　256

9.5　数据分析案例　　　261

9.5.1　零售企业销售数据分析案例　　　262

9.5.2　物流公司运输路线优化案例　　　265

9.5.3　教育领域学生学习数据分析案例　　　267

9.6　习题与实验　　　268

第10章　Python 实例　　　271

实例1　pm2.5空气质量提醒　　　272

实例2　身体质量指数BMI　　　272

实例3　科赫雪花绘制　　　272

实例4　双色球与random　　　272

实例5　石头剪刀布　　　273

实例6　累加求和　　　273

实例7　计算圆周率　　　273

实例8　游戏——猜100以内的数字　　　274

实例9　冒泡排序法　　　274

实例10　母亲节的礼物：画心、画太阳花、画玫瑰　　　274

实例11　天天向上　　　274

实例12　骰子六面随机性的统计程序及优化　　　275

实例13　分组求和——Python与Pandas运算速度比较　　　275

实例14　绘制商品季度报表与柱盒图　　　275

实例15　五虎上将的成绩统计　　　276

实例16　机器学习——鸢尾花实例　　　276

参考文献　　　277