本书由Python语言基础、数据分析、数据可视化三部分内容组成。Python语言基础部分系统地介绍了Python的数据类型与运算、程序流控制、函数、面向对象程序设计、文件等知识，总结了它们之间的逻辑关系。通过这部分内容的学习，读者可以系统地掌握Python程序设计的核心内容。数据分析部分：涵盖了网络爬虫、文本和数字数据处理、以及Pandas数据分析等内容。通过这部分内容学习，读者可以学会从数据获取到数据分析的过程。数据可视化部分以Seaborn为工具重点介绍了数据及模型分析可视化的本质和方法，而不是单纯追求酷炫的数据展示效果。通过这部分内容学习，读者可以从深层次掌握通过数据可视化分析和展示相关业务数据的过程。 本书可以作为高校计算机编程入门教材或参考书，也适合各种从业者，包括数据科学家、数据分析师、数据工程师和研究人员等阅读。读者学习本书内容之前，无须任何编程基础。

李鲁群，教授，博士，上海师范大学计算机硕士点学科负责人，从事计算机网络理论与应用、机器学习教学与研究。上海市高校教指委委员、上海市计算机协会物联网分会委员。近年来，完成教育部产学研协同育人项目12项、上海市教委重点项目3项、上海师范大学教学成果一等奖2项、上海市教学成果二等奖1项、上海市科技进步二等奖2项。主编《Python与数据分析及可视化》、《Android应用程序设计》教材2部。

前言 伴随着以数据为驱动的大数据、人工智能技术的发展与普及，Python数据分析技术已经成为各行各业从业人员必备的技能之一。为让读者快速掌握该技能，本书秉承“以探究实践学习模式为驱动”的教学理念，将教学内容分解为Python语言基础、数据分析、数据可视化三部分内容，尝试采用探索与实践方法设计教学内容。通过本书的学习，读者可以掌握Python编程核心基础知识，以及从数据获取、数据分析到数据可视化的全过程。 本书特色如下。  “厚基础”。本书采用基础教学与探究实践结合来设计Python教学内容精髓，本书的Python基础概念知识点清晰，并注重Python风格化编程。例如，设计跟踪变量id方法，探究Python函数调用参数传递是按值还是按变量的引用传递； 在数据可视化内容中重点介绍数据可视化的四类本质与基本方法，而不单纯追求酷炫的可视化效果。读者不但可以学习相关知识点，而且可以掌握这种实践探究学习的方法。  “重实践”。教学案例贴近实际，可以直接应用。本书均采用最新技术方案作为授课内容，读者可以举一反三，解决相关问题需求。例如，教学案例采用Python官方推荐的pathlib模块、第三方RequestsHTML、Seaborn、wordCloud等模块，并非常注重原创的教学案例代码质量，以简洁的代码解决复杂问题。  “配套资源丰富”。所有教学案例、教学工具、数据文件已经打包成Python Education Tools模块，在Python官网发布，成为国内比较少见的能在Python官网上发布配套教学模块的教材，并同时在超星学习通、G...