本书内容共81个Python实验项目，涵盖运算符、内置函数、选择结构与循环结构、函数定义与使用、面向对象编程、字符串与正则表达式等Python基础知识，以及文件操作、数据库操作、Office文档操作、多线程与多进程、Socket编程、tkinter编程、算法分析与设计、数字图像处理、计算机图形学、声音处理、密码学、自动运维、网络爬虫、数据分析、数据可视化和机器学习等领域的应用。书中全部案例代码适用于Python 3.5/3.6/3.7或更高版本。 本书可以作为Python程序设计课程的实验指导书（根据需要选择不同的实验项目）或教师参考用书，也可以作为Python爱好者的自学参考书。
全书共10 章。第1 章介绍Python 开发环境的搭建、简单使用和Python 代码规范；第2 章讲解Python 内置对象与运算符的使用；第3 章讲解列表、元组、列表推导式与生成器表达式以及切片和序列解包的用法；第4 章讲解字典应用；第5 章讲解集合应用；第6 章讲解字符串与正则表达式的应用；第7 章讲解选择结构与循环结构语法和应用；第8 章讲解函数设计与应用；第9 章讲解文本文件操作、二进制文件操作、Office 文档操作以及文件夹操作；第10 章讲解如何使用Python 扩展库numpy 和pandas 处理数据。 本书全部代码适用于Python 3.5/3.6/3.7 以及更新的版本。本书可以作为数据科学与大数据技术专业和计算机、电子信息等其他相关专业的Python 程序设计课程教材，也可以作为相关的工程技术人员学习Python 程序设计时的快速入门参考书。
学编程用不用背知识点，用不用记笔记？哪些知识该记？这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程实际开发的角度出发，融汇了多位开发高手的经验和总结设计了这套《Python数据分析编程魔卡》，将学习Python数据分析时需要背记的内容系统整理出来，让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性，内容包括python数据分析相关模块的函数、方法、属性等开发中常用内容，既适合作Python数据分析初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。
学编程用不用背知识点，用不用记笔记？哪些知识该记？这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程大咖的角度出发，总结大咖们的经验设计了这套《Python编程超级魔卡》，将学习Python时需要背记的内容系统整理出来，让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性，内容包括Python常用内置函数、Python模块、报错机制中英文对照等开发中常用内容，既适合作为Python初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。
Python是近年来十分流行的编程语言。作为脚本语言，Python尽管在速度上比编译语言如C和C 等略有逊色，但其因开放性、跨平台和易学易用的特点获得了众多专业和非专业人士的青睐与支持。然而目前在介绍Python的书目中却难以觅到一本合适的教材，大部分资料为译著，内容过于宽泛，价格也不菲。一本适于初学者，让读者把握Python的核心内容的教材成为我们本次编写的目的。 本书以凝练的风格介绍Python的核心知识，每一章都有明确的学习目标，并配有大量在交互环境下操练的实例和运行结果，以帮助读者理解具体的知识点。本书介绍了Python自带的开发环境以及IPython等其他集成开发环境，且全部实例的代码均在Python 3环境下调试通过。 全书共分9章，按照循序渐进的原则安排，从内置对象类型到语句语法，再到函数和模块，以及面向对象编程和异常处理等，较全面地
本教材为Python数据分析立体教材，以任务为导向，结合大量数据分析案例及教学经验，深入浅出地介绍Python语言在处理Excel格式数据时的重要方法及内容，详尽地介绍了Python第三方库xlrd库、xlwt库、xlwings库、pandas库、matplotlib库、numpy库和pyplot库的基本操作方法。 为读者明确如何利用所学知识解决问题，设置了多个案例，每个案例都配有程序运行源代码，读者可通过二维码链接到网站上下载实际代码，查看运行结果，同时配以作者精心制作的视频讲解，轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据，能够真正地学以致用。 本教材适用于高校计算机公共基础程序设计课程和数据分析课程，也可供需要处理大量Excel数据、工作重复度较高的工作人员使用。
本书从实用的角度出发，采用理论与实践相结合的方式，介绍Python程序设计的基础知识，力求培养读者使用Python语言解决问题的能力。全书内容包括计算机与程序、Python开发环境、Python程序设计初步、循环程序设计、函数和递归、Python数据结构、Python面向对象程序设计、Python多线程程序设计。
数据预处理是数据分析、数据挖掘或人工智能中 的环节，它通过一定的方法将存在诸多问题的低质量数据处理变成高质量数据，在一定程度上提高数据分析或数据挖掘等工作的效率。 本书以Jupyter Notebook为主要开发工具，采用理论与实例相结合的形式，全面地介绍数据预处理的相关知识。全书共8章，其中第1章介绍数据预处理的入门知识；第2～6章介绍科学计算库NumPy和数据分析库pandas，以及通过pandas库实现数据获取、数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的功能；第7章介绍数据清理工具OpenRefine的安装及使用；第8章结合前期的核心知识进行实战演练。除第1章外，其他章均配置了丰富的示例或案例，读者可以一边学习一边练习，巩固所学的知识，并在实践中提升实际开发能力。 本书附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源。为帮助初学者 好地学习
学编程用不用背知识点，用不用记笔记？哪些知识该记？这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程实际开发的角度出发，融汇了多位开发高手的经验和总结设计了这套《Python数据分析编程魔卡》，将学习Python数据分析时需要背记的内容系统整理出来，让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性，内容包括python数据分析相关模块的函数、方法、属性等开发中常用内容，既适合作Python数据分析初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。
使用Python编写网络爬虫程序获取互联网上的大数据是当前的热门专题。本书内容包括三部分：基础部分、进阶部分和项目实践。基础部分（ ~7章）主要介绍爬虫的三个步骤——获取网页、解析网页和存储数据，并通过诸多示例的讲解，让读者能够从基础内容开始系统性地学习爬虫技术，并在实践中提升Python爬虫水平。进阶部分（第8~13章）包括多线程的并发和并行爬虫、分布式爬虫、 换IP等，帮助读者进一步提升爬虫水平。项目实践部分（ 4~17章）使用本书介绍的爬虫技术对几个真实的网站进行抓取，让读者能在读完本书后根据自己的需求写出爬虫程序。
