Python语言程序设计教程2019.3-赵璐pdf下载

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本书共11章,分别介绍了程序设计和Python语言的基础知识;Python语言编程进阶,包括列表、字典、函数、文件和异常;以及中文文本分析、科学计算、数据分析和展示、网络爬虫的具体应用等内容。
本书可作为各类高等院校开设Python语言程序设计课程的教材,也可作为自学者学习Python语言程序设计的参考书。
随着人工智能的迅速发展,Python语言开始得到越来越广泛的普及和应用。其简单易学、资源丰富、开发生态链完整等特点使得各个行业的智能化改造都有可能以较小的成本完成。因此,在“新工科”建设的过程中,Python语言成为许多专业编程教学语言。
虽然Python语言简单易学,但是要在有限的学时里让学生了解编程思想、掌握Python语言的特点并将所学付诸应用、完成简单的应用开发,并非易事。Python语言教学的意义在于短周期内可见应用开发能力的达成,但是实际的应用开发还涉及很多其他细碎的外延知识帮助初学者达到这样的学习目标对教师的教学设计和实施都提出了很高的要求。因此我们萌发了编写一本教材的想法,希望通过一本结构紧凑、内容合理、自成体系的教材更好地助力教学,帮助学生理解、掌握Python语言编程的基本思想,并最终完成基本应用开发能力的培养。
编写之初,经过反复讨论,我们将本书的编写宗旨定位为“零起点友好”。本书面向没有编程基础的初学者,摒弃深奥、艰涩的理论,不用繁复、晦涩的例题;坚持用浅显易懂的语言描述概念,用贴近应用的例题综合理论。本书所有的例题均给出了源码,读者可以从网上获取,网址:https://share.weiyun.com/5CIStIo。
本书第1、10、11章由蔡源老师编写,第2、3、6、8章由孙冰老师编写,第4、5、7章由赵璐老师编写,第9章由陈东老师编写。在本书的编写过程中,我们始终秉持初心、兢兢业业,每一章都反复讨论、审议,希望通俗中不失精准,浅显处彰显用心。其中的反复与纠结历历在目,最终的成稿,凝聚了每一位编写者的辛勤付出。
教材的出版源于教学的需要,感谢南京工业大学教学事务部和计算机科学与技术学院对Python语言程序设计教学改革的大力支持;感谢张进明教授的鼓励和引导;感谢所有参编教师的家人给予的理解和支持。
由于编者水平有限,书中存在的疏漏之处,敬请广大读者批评指正。
本书的编者多为“70后”,出于对青春的纪念,书中引用了一些金庸先生武侠小说中的人物。而编写过程中惊闻金老先生驾鹤仙逝,谨以此书致敬金庸先生和他所创造的江湖!
最后也希望读者能以Python为“剑”,以此书为籍,勤学苦练,笑傲江湖!

目录

第1章 计算机基础及Python简介 1
1.1 计算机基础概述 1
1.2 Python语言的发展及现状 4
1.3 Python语言的特性与应用 5
1.4 开发环境的安装及配置 8
本章小结 11
课后习题 12

第2章 编写简单的程序 14
2.1 示例程序:求两个整数的和与平均值 14
2.2 标识符及命名规则 15
2.3 变量与赋值语句 16
2.4 数据的输入与输出 19
2.5 数值 21
2.6 字符串 26
2.7 混合运算和类型转换 34
本章小结 35
课后习题 35

第3章 程序流程控制 37
3.1 条件表达式 37
3.2 选择结构 38
3.3 循环结构 45
3.4 random库的基本应用 55
3.5 程序流程控制应用实例 57
本章小结 60
课后习题 60

第4章 列表与元组 61
4.1 列表介绍与元素访问 61
4.2 操作列表元素 63
4.3 操作列表 68
4.4 数值列表 78
4.5 元组 81
4.6 转换函数 84
4.7 列表与元组应用实例 85
本章小结 92
课后习题 93

第5章 字典与集合 94
5.1 字典的创建与访问 94
5.2 字典的基本操作 97
5.3 字典的整体操作 102
5.4 集合 108
5.5 字典与集合应用实例 113
本章小结 118
课后习题 118

第6章 函数 120
6.1 函数的基本概念 120
6.2 函数的使用 121
6.3 lambda()函数 130
6.4 变量的作用域 132
6.5 递归函数 134
6.6 函数应用实例 136
本章小结 139
课后习题 139

第7章 文件与异常 141
7.1 文件基础知识 141
7.2 文件操作 143
7.3 CSV文件操作 148
7.4 异常和异常处理 151
7.5 文件与异常应用实例 153
本章小结 157
课后习题 157

第8章 中文文本分析基础 158
8.1 中文文本分析相关库 158
8.2 中文文本分析应用实例 167
本章小结 180
课后习题 181

第9章 科学计算基础:numpy库 和matplotlib库的应用 182
9.1 numpy的使用 182
9.2 数组对象的常见操作 186
9.3 numpy库的专门应用 192
9.4 数组的文件输入与输出 196
9.5 matplotlib库的使用 200
9.6 科学计算相关库应用实例 213
本章小结 216
课后习题 216

第10章 数据分析利器: pandas库的应用 218
10.1 pandas库简介 218
10.2 Series对象的应用 219
10.3 DataFrame对象的应用 222
10.4 数据分析相关库应用实例 233
本章小结 236
课后习题 237

第11章 网络爬虫技术的应用 239
11.1 计算机网络基础知识 240
11.2 requests库的使用 246
11.3 BeautifulSoup库的使用 252
11.4 网络爬虫技术应用实例 259
本章小结 263
课后习题 263

参考文献 265

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