Python基礎教程與項目實踐

目 錄
第1章　Python初探 1
1.1　關於Python 1
1.1.1 Python的起源 1
1.1.2 Python的發展史 1
1.1.3 Python的特點 2
1.1.4 為什麽要學習Python 3
1.2　Python環境搭建 3
1.2.1 使用Python安裝包搭建編程環境 3
1.2.2 使用Anaconda集成包搭建編程環境 6
1.2.3 Python編程工具IDE 7
1.3　編寫並運行第一個Python程序 8
1.3.1 利用Jupyter編寫並運行Hello World程序 8
1.3.2 從終端運行Python程序 9
1.3.3 在Python命令窗口中運行程序 10
1.4　Python註釋 10
1.4.1 單行註釋 11
1.4.2 多行註釋 11
1.5　本章小結 11
第2章　基礎語法 12
2.1　標識符與關鍵字 12
2.1.1 標識符 12
2.1.2 關鍵字 13
2.2　變量與賦值 13
2.3　語句 15
2.4　數據類型 16
2.4.1 數值型 16
2.4.2 字符串 18
2.4.3 空值None 23
2.5　輸入與輸出 23
2.5.1 input()函數 23
2.5.2 print()函數 24
2.5.3 eval()函數 25
2.6　運算符與表達式 26
2.6.1 算術運算符 26
2.6.2 比較運算符 27
2.6.3 邏輯運算符 29
2.6.4 成員運算符 32
2.6.5 表達式 32
2.7 數據類型轉換 34
2.7.1 自動轉換 34
2.7.2 顯式轉換 34
2.8 擴展賦值 35
2.9　案例分析 36
2.10　本章小結 37
動手編程 38
第3章　Python控制流 39
3.1　選擇結構 39
3.1.1 if語句 39
3.1.2 if…else語句 41
3.1.3 if…elif…else語句 42
3.2　簡單循環結構 43
3.2.1 while循環 44
3.2.2 for循環 45
3.2.3 break語句 47
3.2.4 continue語句 48
3.3　復雜循環結構 49
3.3.1 for-for循環嵌套結構 50
3.3.2 while-while循環嵌套結構 51
3.3.3 while-for循環嵌套結構 52
3.3.4 循環中的else語句 52
3.4　案例分析 53
3.5　本章小結 57
動手編程 57
第4章　字符串處理 59
4.1　字符串的長度與比較 59
4.2　字符串索引 59
4.3　字符串切片 61
4.3.1 簡單切片 61
4.3.2 有步長的切片 62
4.4　字符串遍歷 63
4.4.1 for循環遍歷 63
4.4.2 結合range()函數的for循環遍歷 63
4.4.3 內置函數enumerate()遍歷 64
4.4.4 內置函數iter()遍歷 64
4.5　常用的字符串函數 65
4.5.1 index()函數 65
4.5.2 replace()函數 66
4.5.3 join()函數 67
4.5.4 split()函數 67
4.5.5 strip()、lstrip()和rstrip()函數 68
4.5.6 find()函數 69
4.5.7 lower()和upper()函數 70
4.5.8 startswith()和endswith()函數 72
4.6　案例分析 72
4.7　本章小結 74
動手編程 75
第5章　列表與元組 76
5.1　認識列表 76
5.1.1 定義列表 76
5.1.2 創建列表 76
5.1.3 查看列表長度 77
5.1.4 訪問列表 77
5.2　列表操作 78
5.2.1 列表遍歷 78
5.2.2 列表切片 81
5.2.3 列表解析 82
5.2.4 列表數值計算 84
5.3 列表中元素的添加、刪除與修改 85
5.3.1 向列表中添加元素 85
5.3.2 刪除列表中的元素 86
5.3.3 修改列表中的元素 89
5.4　列表的組織 90
5.4.1 列表排序 90
5.4.2 列表反轉 92
5.4.3 列表的復制：淺復制與深復制 93
5.5　元組 95
5.5.1 創建元組 95
5.5.2 使用元組 96
5.5.3 修改元組 96
5.6　案例分析 97
5.7　本章小結 100
動手編程 100
第6章　集合與字典 102
6.1　集合 102
6.1.1 集合構造 102
6.1.2 集合修改 103
6.1.3 集合遍歷 105
6.1.4 集合操作 105
6.1.5 集合運算 106
6.2　字典的定義 106
6.2.1 構造字典 107
6.2.2 字典訪問 107
6.3　字典操作 108
6.3.1 向字典中添加元素 108
6.3.2 修改字典中的值 109
6.3.3 刪除字典中的值 109
6.3.4 字典遍歷 109
6.4 字典嵌套 110
6.4.1 列表中嵌套字典 111
6.4.2 字典中嵌套列表 111
6.4.3 字典中嵌套字典 112
6.5　案例分析 113
6.6 本章小結 114
動手編程 115
第7章　函數與模塊 117
7.1　函數定義 117
7.1.1 不帶參數的函數 118
7.1.2 帶參數的函數 118
7.2　函數調用 119
7.2.1 形參與實參 120
7.2.2 函數參數傳遞方式 120
7.2.3 參數傳遞機制 123
7.2.4 返回值 125
7.3　匿名函數 126
7.4　全局變量與局部變量 127
7.4.1 變量作用域 127
7.4.2 global語句 130
7.5　函數遞歸 130
7.5.1 函數嵌套調用 130
7.5.2 遞歸的定義 131
7.5.3 函數的遞歸調用 132
7.6　常用的模塊 133
7.6.1 使用模塊 133
7.6.2 math模塊 135
7.6.3 random模塊 135
7.6.4 time模塊 137
7.6.5 sys模塊 138
7.7　案例分析 139
7.8　本章小結 141
動手編程 142
第8章　面向對象 143
8.1　面向對象簡介 143
8.1.1 面向對象編程 143
8.1.2 面向對象的主要特徵 144
8.2　創建與使用類 145
8.2.1 創建類 145
8.2.2 創建實例 146
8.2.3 修改實例屬性的值 147
8.3 類的繼承 149
8.3.1 定義子類 149
8.3.2 子類函數__init__() 150
8.3.3 重寫父類方法 150
8.4　類中的__name__屬性 151
8.5　使用外部類 151
8.6 案例分析 152
8.7　本章小結 155
動手編程 155
第9章　文件與異常 157
9.1　文件與文件路徑 157
9.2　文件的打開與關閉 158
9.2.1 使用open()函數打開文件 158
9.2.2 使用close()函數關閉文件 159
9.2.3 使用with語句打開文件 159
9.3 讀文件 160
9.3.1 使用read()函數讀取指定字符數 160
9.3.2 使用readline()函數讀取整行 160
9.3.3 使用readlines()函數讀取全部行 161
9.4　寫文件 162
9.4.1 寫入單行 162
9.4.2 寫入多行 162
9.4.3 追加內容 162
9.5　讀寫CSV文件 163
9.6　讀寫JSON文件 164
9.6.1 dump()函數 164
9.6.2 load()函數 165
9.7　異常處理 165
9.7.1 Python標準異常 165
9.7.2 try…except語句 166
9.7.3 try…except…else語句 166
9.7.4 帶有多個except語句的異常處理結構 167
9.7.5 try…except…finally語句 168
9.7.6 處理FileNotFoundError異常 169
9.8　案例分析 170
9.9　本章小結 172
動手編程 172
第10章　NumPy科學計算 173
10.1　NumPy數值類型 173
10.2　創建多維數組 174
10.2.1 使用array()函數創建多維數組 174
10.2.2 快速創建數組 175
10.2.3 使用arange()和linspace()函數創建數組 177
10.2.4 重塑數組形狀 178
10.3　數組屬性 178
10.4 數組運算 180
10.4.1 基本算術運算 180
10.4.2 數組廣播 182
10.4.3 統計運算 183
10.5　數組的索引和切片 184
10.5.1 一維數組的索引和切片 184
10.5.2 多維數組的索引和切片 186
10.6 數組形狀操作 188
10.6.1 數組拼接操作 188
10.6.2 數組分裂操作 189
10.7 本章小結 190
動手編程 190
第11章　Python數據可視化 191
11.1　認識Matplotlib 191
11.1.1 繪制簡單圖形 191
11.1.2 繪制子圖 193
11.2 基本二維圖繪制 196
11.2.1 折線圖 196
11.2.2 散點圖 200
11.2.3 條形圖 202
11.2.4 餅圖 204
11.3　本章小結 205
動手編程 205
第12章　Python數據處理 207
12.1　pandas的基本數據結構 207
12.1.1 創建Series 207
12.1.2 創建DataFrame 208
12.2 數據的讀寫與操作 211
12.2.1 使用pandas讀寫文件 211
12.2.2 查看數據 212
12.2.3 數據處理 213
12.3　數據分組與統計分析 214
12.3.1 數據的分組統計 214
12.3.2 數據的統計分析 215
12.4　本章小結 215
動手編程 216
第13章　Python機器學習案例分析 217
13.1　scikit-learn簡介 217
13.1.1 數據集生成器 217
13.1.2 內置數據集 218
13.1.3 數據預處理 219
13.1.4 特徵工程 220
13.1.5 模型選擇與評估 220
13.2　鳶尾花分類 221
13.2.1 邏輯回歸算法 221
13.2.2 數據導入與探索 221
13.2.3 構建邏輯回歸模型 223
13.3　有機分子類別預測 225
13.3.1 數據讀取與探索 225
13.3.2 數據預處理 226
13.3.3 模型構建與評估 228
13.4　本章小結 230
參考文獻 231