Python 3快速入门与实战

定　价：¥79.00

作　者：	肖冠宇，杨捷著
出版社：	机械工业出版社
丛编项：
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787111634058	出版时间：	2019-09-01	包装：	平装
开本：	16开	页数：	284	字数：

内容简介

　　本书通过理论与实战相结合的方式，结合大量案例系统地介绍了Python编程涉及的知识点，详细介绍了多个应用场景下使用Python开发的实际项目。本书共16章，分为两部分，第一部分（1～12章）主要讲解Python编程基础，第二部分（13～16章）主要讲解Python项目实战，旨在帮助读者系统、快速地掌握Python语法，并能够熟练地应用到实战项目中。全书代码适用于Python 3.6以及更高版本。本书读者对象为Python编程的初学者，或者具有Python编程基础想进一步学习Python的编程爱好者；具有其他编程语言基础，想了解和学习Python的相关技术人员；未来准备从事数据科学、机器学习、人工智能、数据分析、数据采集等方向研究和工作的读者。

作者简介

　　肖冠宇，大数据技术专家，曾就职于小米、人民网等互联网公司的大数据技术团队，拥有多年大数据系统研发经验，曾主导企业级大数据平台建设和多项大数据项目研发，擅长分布式系统架构、数据仓库产品设计与研发、实时计算、机器学习算法等。目前专注于大数据、人工智能领域的技术研究。著有《企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践》一书，参与编著《高可用可伸缩微服务架构：基于Dubbo、Spring Cloud和Service Mesh》一书。杨捷，英国高等统计学研究型硕士，在校期间荣获高学术奖学金，英国The Face3D Research Consortium前成员。参与过多项数据分析科研项目，擅长数据统计建模分析与预测。曾担任英国大不列颠奥林匹克数学竞赛高级组指导老师，曾就职于爱丁堡知名咨询公司担任Consultant Assistant。2016年被邀请作为全球科技峰会苏格兰分会场演讲嘉宾。目前专注于机器学习、人工智能等领域的研究。

图书目录

目录
前言
第1章 Python概述 1
　　1.1 初识Python 1
　　1.2 安装配置Python 3开发环境 2
　　　　　1.2.1 Windows系统下安装Python 3 3
　　　　　1.2.2 Mac系统下安装Python 3 5
　　1.3 安装配置Anaconda 6
　　　　　1.3.1 Windows系统下安装Anaconda 7
　　　　　1.3.2 Mac系统下安装Anaconda 9
　　1.4 安装PyCharm开发工具 10
　　　　　1.4.1 Windows系统下安装PyCharm 11
　　　　　1.4.2 Mac系统下安装PyCharm 13
　　　　　1.4.3 配置PyCharm开发环境 13
第2章 Python基础 15
　　2.1 注释 15
　　　　　2.1.1 单行注释 15
　　　　　2.1.2 多行注释 16
　　2.2 关键字与标识符 16
　　　　　2.2.1 关键字 16
　　　　　2.2.2 标识符 17
　　2.3 变量 17
　　2.4 数据类型 18
　　　　　2.4.1 数字类型 18
　　　　　2.4.2 类型转换函数 19
　　　　　2.4.3 布尔类型 20
　　2.5 输入（input）与输出（print） 21
　　　　　2.5.1 输入函数（input） 21
　　　　　2.5.2 输出函数（print） 21
　　2.6 运算符 23
　　　　　2.6.1 算术运算符 23
　　　　　2.6.2 比较运算符 24
　　　　　2.6.3 赋值运算符 24
　　　　　2.6.4 逻辑运算符 25
　　　　　2.6.5 运算符优先级 25
　　2.7 字符串 26
　　　　　2.7.1 字符串定义 26
　　　　　2.7.2 字符串格式化 26
　　　　　2.7.3 字符串内置方法 28
　　2.8 if条件判断 32
　　　　　2.8.1 语法格式 32
　　　　　2.8.2 条件判断与逻辑运算符 33
　　　　　2.8.3 if嵌套 34
　　2.9 while循环 35
　　　　　2.9.1 语法格式 35
　　　　　2.9.2 while循环嵌套 36
　　　　　2.9.3 break跳出整个while循环 37
　　　　　2.9.4 continue跳出当次while循环 38
　　2.10 for循环 38
　　　　　2.10.1 语法格式 39
　　　　　2.10.2 break跳出整个for循环 40
　　　　　2.10.3 continue跳出当次for循环 40
第3章容器 41
　　3.1 列表 41
　　　　　3.1.1 列表的定义 41
　　　　　3.1.2 查询列表中元素 42
　　　　　3.1.3 嵌套列表 44
　　　　　3.1.4 向列表中添加元素 44
　　　　　3.1.5 修改列表中元素值 46
　　　　　3.1.6 删除列表中元素 46
　　　　　3.1.7 列表切片 47
　　　　　3.1.8 列表元素排序 48
　　3.2 元组 48
　　　　　3.2.1 元组的定义 48
　　　　　3.2.2 查询元组中的元素 49
　　3.3 字典 50
　　　　　3.3.1 字典的定义 50
　　　　　3.3.2 查询字典中键值对 50
　　　　　3.3.3 向字典中添加键值对 51
　　　　　3.3.4 修改字典中键的值 51
　　　　　3.3.5 删除字典中的键值对 52
　　　　　3.3.6 循环遍历字典 52
　　3.4 集合 54
　　　　　3.4.1 集合的定义 55
　　　　　3.4.2 成员运算符在集合中的应用 56
　　　　　3.4.3 向集合中添加元素 56
　　　　　3.4.4 删除集合中的元素 58
　　　　　3.4.5 集合常用操作 59
第4章函数 61
　　4.1 函数定义与调用 61
　　4.2 函数参数 62
　　　　　4.2.1 带参函数 62
　　　　　4.2.2 缺省参数 63
　　　　　4.2.3 命名参数 64
　　　　　4.2.4 不定长参数 64
　　4.3 函数返回值 67
　　4.4 变量作用域 68
　　　　　4.4.1 局部变量 68
　　　　　4.4.2 全局变量 69
　　4.5 递归函数 71
　　4.6 匿名函数 72
　　4.7 闭包 73
　　4.8 装饰器 76
　　　　　4.8.1 初识装饰器 77
　　　　　4.8.2 装饰器进阶 78
第5章包和模块 82
　　5.1 包 82
　　5.2 模块 83
　　5.3 __init__.py模块 85
　　5.4 __name__变量 85
第6章面向对象 89
　　6.1 面向对象编程 89
　　6.2 类和对象 89
　　　　　6.2.1 类 90
　　　　　6.2.2 对象 91
　　6.3 __init__构造方法 93
　　6.4 访问权限 95
　　6.5 继承 97
　　　　　6.5.1 单继承 97
　　　　　6.5.2 super函数 99
　　　　　6.5.3 重写 101
　　　　　6.5.4 多继承 102
第7章异常处理 105
　　7.1 捕获异常 105
　　7.2 捕获多个异常 106
　　7.3 捕获全部异常 107
　　7.4 异常中的finally语句 108
　　7.5 异常传递 109
　　7.6 raise抛出异常 110
第8章日期和时间 112
　　8.1 time模块 112
　　8.2 datetime模块 116
第9章文件操作 119
　　9.1 读写文件 119
　　　　　9.1.1 打开文件 119
　　　　　9.1.2 写文件 120
　　　　　9.1.3 读文件 123
　　9.2 文件管理 124
　　9.3 JSON文件操作 126
　　9.4 CSV文件操作 129
　　　　　9.4.1 写入CSV文件 129
　　　　　9.4.2 读取CSV文件 130
第10章正则表达式 131
　　10.1 re模块 131
　　10.2 单字符匹配 132
　　10.3 数量表示 134
　　10.4 边界表示 136
　　10.5 转义字符 138
　　10.6 匹配分组 140
　　10.7 内置函数 143
　　10.8 贪婪与非贪婪模式 146
第11章 Python网络编程 147
　　11.1 网络编程基础 147
　　11.2 urllib库 148
　　　　　11.2.1 urllib.request.urlopen函数 149
　　　　　11.2.2 urllib.request.Request类 152
　　　　　11.2.3 urllib.error异常处理模块 154
　　11.3 requests库 156
　　　　　11.3.1 安装requests库 156
　　　　　11.3.2 requests库基本使用方法 157
第12章 Python常用扩展库 162
　　12.1 Numpy科学计算库 162
　　　　　12.1.1 创建ndarray数组 163
　　　　　12.1.2 数组的数据类型 166
　　　　　12.1.3 数组的索引与切片 168
　　　　　12.1.4 数学与统计函数调用 174
　　　　　12.1.5 文件读入和读出 178
　　12.2 Pandas数据分析库 179
　　　　　12.2.1 Pandas数据结构 180
　　　　　12.2.2 数学与统计计算 188
　　　　　12.2.3 DataFrame的文件操作 190
　　　　　12.2.4 数据处理 191
第13章 Python数据可视化实战 200
　　13.1 Matplotlib绘图 200
　　　　　13.1.1 绘制散点图 200
　　　　　13.1.2 绘制折线图 204
　　　　　13.1.3 绘制柱状图 205
　　　　　13.1.4 绘制箱线图 207
　　13.2 Pandas绘图 208
　　　　　13.2.1 绘制Series序列图 208
　　　　　13.2.2 绘制DataFrame图表 210
　　13.3 Seaborn绘图 213
　　　　　13.3.1 绘制条形散点图 214
　　　　　13.3.2 绘制箱线图 216
　　　　　13.3.3 绘制琴形图 217
　　　　　13.3.4 多变量分类绘图 218
第14章 Python爬虫开发实战 224
　　14.1 爬虫工作流程 224
　　14.2 爬虫开发环境搭建 225
　　14.3 项目实战：爬取电商网站商品信息 227
　　　　　14.3.1 目标网站分析 228
　　　　　14.3.2 使用Python实现爬虫程序 230
第15章 Python数据分析实战 237
　　15.1 数据分析概述 237
　　15.2 项目实战：房屋售价数据分析 238
　　　　　15.2.1 项目概述 238
　　　　　15.2.2 数据处理 239
　　　　　15.2.3 数据分析 246
第16章 Python机器学习实战 256
　　16.1 机器学习基础 256
　　　　　16.1.1 什么是机器学习 256
　　　　　16.1.2 数据集核心概念 257
　　　　　16.1.3 算法、模型与训练 258
　　　　　16.1.4 机器学习任务分类 259
　　　　　16.1.5 有监督学习与无监督学习 260
　　　　　16.1.6 机器学习开发流程 260
　　　　　16.1.7 scikit-learn机器学习库 261
　　16.2 项目实战：k近邻算法实现红酒质量等级预测 262
　　　　　16.2.1 k近邻算法原理 262
　　　　　16.2.2 欧式距离公式 263
　　　　　16.2.3 使用Python实现完整预测过程 263
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