Python 即學即用 Python即学即用

<內容簡介>

Python是一門強大、快捷的編程語言。本書採用了即學即用的方式講解Python.全書主要包含Python語言知識以及大數據使用的numpy、pandas、pytables；Web編程框架web.py；操作postgresql數據庫。讀者在學完一章的基礎知識之後，可繼續研讀本章的高級話題，從而達到立即應用的目的。本書特別適合軟件開發人員和數據分析工程師閱讀，也可用於高等院校計算機教學。

<章節目錄>

出版說明
前言
第1章緒論1
1.1 Python的特點1
1.1.1為何適應各種用戶需求2
1.1.2膠水特點2
1.1.3語言特點2
1.1.4語法風格3
1.1.5多平臺5
1.1.6豐富的支持5
1.2 Python版本與集成包5
1.3 Python的下載與安裝6
1.3.1下載Python 6
1.3.2 Python在Windows下的安裝6
1.3.3 Anaconda 8
1.4 python的IDE 9
1.4.1 IDLE 9
1.4 .2 PyCharm 9
1.4.3 Spyder 10
1.4.4其他IDE 11
1.5軟件包的安裝方法11
1.5.1 easy_install 12
1.5.2 pip 12
1.6高級話題：Matplotlib 13
1.6.1 Matplotlib特點13
1.6.2 Matplotlib繪圖13
1.6.3用Matplotlib繪製股票歷史K線圖15
1.7小結17
第2章數據類型18
2.1數字數據類型18
2.1.1布爾型bool 19
2.1.2基本整型int 20
2.1.3長整型20
2.1. 4雙精度浮點型float 21
2.1.5十進制浮點型Decimal 21
2.1.6複數Complex 22
2.1.7數字運算符23
2.1.8數字類型函數24
2.2序列26
2.2.1字符串28
2.2.2列表39
2.2.3元組45
2.3字典48
2.3.1字典創建48
2.3.2字典訪問49
2.3.3字典相關函數51
2.4高級話題：NumPy 54
2.4.1 NumPy數組與Python列表的區別54
2.4.2 NumPy數據類型55
2.5小結57
第3章控制流程與運算58
3.1選擇結構58
3.1.1單分支結構58
3.1.2雙分支結構59
3.1.3多分支結構60
3.1.4條件表達式62
3.2循環結構62
3.2.1 while語句62
3.2.2 for語句65
3.3高級話題：NumPy的數組操作70
3.3.1創建數組70
3.3.2索引和切片71
3.3.3數組對象的屬性72
3.3.4數組和標量之間的運算73
3.3.5數組的轉置74
3.3.6通用函數74
3.3.7統計方法75
3.3.8集合運算76
3.3.9隨機數76
3.3.10排序77
3.3.11線性代數78
3.3.12訪問文件78
3.4小結79
第4章函數與函數式編程80
4.1函數80
4.1.1定義函數80
4.1.2函數調用82
4.1.3內部/內嵌函數82
4.2函數參數83
4.2.1標準化參數83
4.2. 2可變量量的參數86
4.2.3函數傳遞89
4.3裝飾器90
4.3.1無參數裝飾器90
4.3.2帶參數裝飾器93
4.4函數式編程94
4.4.1 lambda表達式94
4.4.2內建函數map、filter 、reduce 96
4.4.3偏函數應用98
4.5變量作用域99
4.5.1全局變量和局部變量99
4.5.2 global語句100
4.5.3閉包與外部作用域101
4.6遞歸102
4.7生成器102
4.8高級話題：SciPy 104
4.8.1傅里葉變換105
4.8.2濾波107
4.9小結109
第5章文件110
5.1磁盤文件110
5.1.1打開、關閉磁盤文件110
5.1.2寫文件112
5.1.3讀文件114
5.1.4文件指針操作116
5.2 StringIO類文件116
5.3文件系統操作120
5.3.1 os模塊120
5.3.2 os.path模塊124
5.3.3 shutil模塊127
5.4高級話題：Python讀寫Excel文件130
5.4.1 xlwt庫130
5.4.2 xlrd庫133
5.4.3 xlutils庫134
5.4小結135
第6章模塊包136
6.1模塊136
6.1.1搜索路徑136
6.1.2導入模塊137
6.1.3導入指定的模塊屬性137
6.1.4加載模塊138
6.1.5名稱空間138
6.1.6 “編譯的”Python文件139
6.1.7自動導入模塊139
6.1.8循環導入139
6.2包141
6.3高級話題：程序打包142
6.3.1 Distutils 142
6.3.2 py2exe 144
6.4小結144
第7章類145
7.1基本概念145
7.2類定義146
7.3實例148
7.3.1創建實例148
7.3.2初始化149
7.3.3 _dict_屬性151
7.3.4特殊方法152
7.4繼承155
7.5多態158
7.6可見性159
7.7 python類中的屬性160
7.8高級話題：抽象基類163
7.9小結166
第8章數據庫167
8.1 DB-API2.0 167
8.2 Psycopg 2 170
8.3 MySQL 173
8.4高級話題：ORM 175
8.5小結178
第9章網絡編程179
9.1網絡基礎179
9.2 CGI 182
9.2.1 CGI模塊182
9.2.2 WSGI 183
9.3高級話題：Flask 184
9.3.1 Flask簡介184
9.3.2 Flask-SQLAlchemy 185
9.3 .3 Flask-WTF 186
9.3.4 Jinja2 187
9.3.5用Matplotlib與Flask顯示動態圖片189
9.3.6 Flask-Script 190
9.3.7 Flask程序運行191
9.4小結192
第10章正則表達式193
10.1 Python的正則表達式語法193
10.2 re模塊195
10.2.1 Python正則表達式用法195
10.2.2編譯一個模式197
10.2.3模式替換198
10.3高級話題：Beautiful Soup 198
10.4小結202
第11章圖形用戶界面編程203
11.1 Tkinter 203
11.1.1 Tkinter組件203
11.1.2 Tkinter回調、綁定206
11.1.3 Matplotlib應用於Tkinter 208
11.2高級話題：PyQt 210
11.2.1 PyQt介紹210
11.2.2 PyQt的事件214
11.2.3 PyQt的ToDo實例215
11.3小結219
第12章大數據的利器220
12.1 JSON 220
12.1.1 JSON格式定義220
12.1.2 simplejson庫221
12.1.3通過JSON讀取匯率226
12.2 XML 227
12.2.1 XML基本定義227
12.2.2 LXML庫使用228
12.2.3通過XML讀取新浪和人民網的RSS 229
12.3 HDF5 229
12.3.1 HDF5格式定義229
12.3.2 PyTables使用230
12.4 pandas 232
12.4.1 pandas介紹232
12.4.2 pandas的Series 232
12.4.3 DataFrame的創建234
14.4.4 DataFrame的索引訪問235
12.4.5 DataFrame的數據賦值239
12.4.6 DataFrame的基本運算239
12.4.7 pandas的IO操作240
12.4.8 pandas讀取EIA的原油價格241
12.5小結243
附錄244
附錄A Python編譯安裝244
附錄B Virtualenv Python虛擬環境246
附錄C Python 2還是Python 3 248
附錄D科學家的Python 252
附錄E無處不在的Python 253