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Python大数据基础与实战

Python大数据基础与实战

出版社:西安电子科技大学出版社出版时间:2019-07-01
开本: 26cm 页数: 248页
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Python大数据基础与实战 版权信息

Python大数据基础与实战 本书特色

本书以Python语言为工具,坚持理论与实践相结合、强化应用为原则,提供了大量项目案例。 全书共11章,分为基础知识篇和大数据应用篇,每一章的末尾配有丰富的练习。本书示例生动有趣、内容易读易学,适合高校计算机类专业的教师和学生作为课程教材或参考用书。

Python大数据基础与实战 内容简介

本书以Python 3.7.2为基础, 系统地介绍了Python程序设计的基础知识。全书分为三篇, 共13章。**篇“Python基础知识”, 包含第1-6章 ; 第二篇“Python高级特性”, 包含第7-9章 ; 第三篇“Python数据分析与处理”, 包含第10-13章。其中每个知识点提供了大量的示例代码, 并且重点讲述了数据可视化库Matplotlib和Seaborn、科学计算库Numpy、数据分析和处理库Pandas等的使用以及网络爬虫系统的设计。

Python大数据基础与实战 目录

**篇 Python基础知识 第1章 初识Python 2 1.1 Python的发展历史 2 1.2 Python的特点和应用 3 1.3 Python的安装 4 1.3.1 Windows下安装Python 4 1.3.2 Linux下安装Python 7 1.3.3 Mac OS X下安装Python 8 1.3.4 环境变量的配置 8 1.4 Python程序的运行方式 8 1.5 Python库的使用 10 1.5.1 扩展库的管理 10 1.5.2 模块的导入与使用 10 1.6 程序组成和编码规范 12 1.7 案例实战 13 本章小结 15 课后习题 16 第2章 Python语言基础 17 2.1 标识符与关键字 17 2.1.1 标识符 17 2.1.2 关键字 18 2.2 变量 18 2.2.1 对象和类型 18 2.2.2 变量的创建 19 2.2.3 变量的删除 20 2.3 数据类型 21 2.4 运算符 23 2.4.1 算术运算符 23 2.4.2 逻辑运算符 25 2.4.3 关系运算符 25 2.4.4 位运算符 26 2.4.5 矩阵相乘运算符 27 2.4.6 赋值运算符 27 2.5 表达式 28 2.6 常用函数 28 2.6.1 内置函数 28 2.6.2 模块函数 30 2.7 Python程序基本结构 31 2.7.1 物理行和逻辑行 32 2.7.2 语句分隔 32 2.7.3 缩进 32 2.7.4 注释 33 2.8 基本输入输出 33 2.8.1 input函数 34 2.8.2 print函数 34 2.9 案例实战 35 本章小结 36 课后习题 36 第3章 序列结构 37 3.1 序列概述 37 3.2 列表 38 3.2.1 列表的创建和删除 38 3.2.2 列表的赋值和拷贝 38 3.2.3 列表的常用操作 40 3.3 元组 48 3.3.1 元组的创建和删除 48 3.3.2 元组的基本操作 49 3.3.3 生成器推导式 50 3.4 字典 51 3.4.1 字典的创建和删除 51 3.4.2 字典的赋值和拷贝 52 3.4.3 字典的基本操作 52 3.5 集合 54 3.5.1 集合的创建和删除 54 3.5.2 集合的赋值和拷贝 55 3.5.3 集合的基本操作 55 3.6 元组的封装与序列的拆封 56 3.7 案例实战 57 本章小结 58 课后习题 58 第4章 字符串 59 4.1 字符串的编码方式 59 4.2 字符串的表示形式 60 4.3 字符串的基本操作 61 4.3.1 字符串的访问方式 61 4.3.2 字符串的转义 62 4.3.3 基本操作符 63 4.4 字符串的方法 63 4.5 字符串常量 67 4.6 字符串的格式化 67 4.6.1 格式化表达式 67 4.6.2 format()方法 68 4.7 案例实战 69 本章小结 70 课后习题 70 第5章 流程控制 71 5.1 条件表达式 71 5.2 选择结构 71 5.2.1 单分支选择结构 71 5.2.2 双分支选择结构 72 5.2.3 多分支选择结构 73 5.2.4 选择结构的嵌套 74 5.3 循环结构 75 5.4 break和continue语句 77 5.5 案例实战 77 本章小结 79 课后习题 79 第6章 自定义函数 81 6.1 函数的定义 81 6.2 函数的调用 82 6.3 函数的参数 83 6.3.1 位置参数 84 6.3.2 默认值参数 84 6.3.3 关键字参数 85 6.3.4 可变长度参数 85 6.4 函数的返回值 86 6.5 lambda表达式 86 6.6 生成器 88 6.7 装饰器 88 6.8 变量的作用域 89 6.9 函数的递归 90 6.10 案例实战 92 本章小结 93 课后习题 93 第二篇 Python高级特性 第7章 面向对象编程 96 7.1 类和对象 96 7.2 属性和方法 97 7.2.1 属性 97 7.2.2 方法 98 7.3 构造方法和析构方法 99 7.3.1 构造方法 99 7.3.2 析构方法 100 7.4 封装 101 7.5 继承 102 7.5.1 单继承 102 7.5.2 多继承 103 7.6 多态 104 7.7 案例实战 105 本章小结 108 课后习题 108 第8章 异常处理 110 8.1 错误与异常 110 8.2 异常类 111 8.3 异常处理 111 8.3.1 捕获指定异常 111 8.3.2 捕获多个异常 112 8.3.3 未捕获到异常 113 8.3.4 try...except...finally语句 114 8.4 自定义异常和抛出异常 114 8.5 断言 115 8.6 案例实战 116 本章小结 117 课后习题 117 第9章 文件操作 119 9.1 文件的打开和关闭 119 9.1.1 文件的打开 119 9.1.2 文件的关闭 120 9.2 文本文件的读写 121 9.2.1 写文件 121 9.2.2 读文件 122 9.3 二进制文件的读写 124 9.4 文件的操作 125 9.5 目录的操作 127 9.6 案例实战 128 本章小结 129 课后习题 129 第三篇 Python数据分析与处理 第10章 数据可视化技术 132 10.1 pyplot基本绘图流程 132 10.2 基于函数的可视化操作 132 10.2.1 常用绘图函数 133 10.2.2 绘制多个子图 135 10.3 基于对象的可视化操作 136 10.4 配置文件 137 10.5 中文显示 138 10.6 分类图 139 10.6.1 对数坐标图 139 10.6.2 极坐标图 140 10.6.3 直方图 141 10.6.4 柱状图 141 10.6.5 饼状图 143 10.6.6 散点图 144 10.6.7 箱线图 144 10.6.8 三维绘图 145 10.7 Seaborn可视化 147 10.7.1 Seaborn样式 147 10.7.2 分类图 148 10.8 案例实战 157 本章小结 160 课后习题 161 第11章 Numpy基础与实战 162 11.1 多维数组对象ndarray 162 11.1.1 创建ndarray对象 162 11.1.2 变换数组的形状 163 11.1.3 数组的组合和分割 164 11.1.4 自动生成数组 166 11.1.5 随机数函数 167 11.1.6 数组索引和切片 168 11.2 数组运算 172 11.2.1 创建Numpy矩阵 172 11.2.2 矩阵运算 173 11.2.3 通用函数 174 11.2.4 统计函数 175 11.2.5 线性代数 176 11.3 数组的存取 176 11.4 案例实战 177 本章小结 178 课后习题 178 第12章 Pandas基础与实战 180 12.1 Pandas数据结构 180 12.1.1 Series 180 12.1.2 DataFrame 181 12.2 Pandas索引操作 182 12.2.1 重新索引 182 12.2.2 更换索引 184 12.3 数据选择 186 12.3.1 索引与切片 186 12.3.2 操作行与列 190 12.4 数据运算 191 12.4.1 算术运算 191 12.4.2 函数应用与映射 193 12.4.3 排序 194 12.4.4 统计信息 195 12.4.5 唯一值与值计数 196 12.5 数据清洗 197 12.5.1 处理缺失值 197 12.5.2 处理重复值 199 12.5.3 替换值 200 12.6 数据分组 201 12.7 聚合运算 204 12.7.1 聚合运算方法 204 12.7.2 多函数应用 206 12.8 数据的读取与存储 207 12.8.1 文本数据的读取与存储 207 12.8.2 Excel数据的读取与存储 210 12.9 案例实战 210 本章小结 214 课后习题 214 第13章 网络爬虫基础与实战 216 13.1 爬虫系统的架构 216 13.2 常用的爬虫技术 216 13.2.1 实现HTTP请求 216 13.2.2 实现网页解析 217 13.2.3 爬虫框架 217 13.3 爬虫基础 217 13.3.1 HTTP请求 217 13.3.2 HTTP响应 219 13.3.3 requests库 219 13.4 网页解析基础 221 13.4.1 HTML简介 221 13.4.2 XPath简介 223 13.4.3 正则表达式 225 13.5 BeautifulSoup库的使用 227 13.5.1 快速开始 228 13.5.2 对象类型 228 13.5.3 遍历文档树 229 13.5.4 搜索文档树 230 13.5.5 爬虫实例 232 13.6 lxml库的使用 235 13.6.1 基本用法 235 13.6.2 高级用法 236 13.6.3 lxml爬虫实例 237 13.7 Scrapy爬虫框架 239 13.7.1 Scrapy的安装 240 13.7.2 Scrapy爬虫步骤 240 13.7.3 Scrapy爬虫实现 242 13.8 案例实战 245 本章小结 247 课后习题 247 参考文献 248
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Python大数据基础与实战 作者简介

1. 简历 1)1996.7---2008.7:西安大唐电信有限公司、中兴通讯股份有限公司从事软件开发、项目管理、网络规划等工作。 2)2008.9---至今:西京学院从事高校教师工作。 2. 教科研工作 1)陕西省教改项目”大数据时代下计算机科学与技术专业应用型人才培养模式改革与实践“,项目编号:17BY118。 2)陕西省教育厅项目”基于指纹的强前向安全高效数字签名新方法研究“,项目编号:16JK2241;” 3)陕西省教育厅项目”高维复杂数据维数约简及其在植物识别中的应用研究“,项目编号:14JK2241。 4)编写书籍4部,中国水利水电出版社”数据结构与算法“、北京邮电大学出版社“C语言程序设计---项目化教程”、科学出版社“Java程序设计案例教程”、北京出版社”Linux操作系统基础与实训教程“。

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