本书共106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Office文件操作、数据库操作、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。书中案例代码适用于Python 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10/3.11/3.12/3.13等版本。 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。

Python是一种跨平台、交互式、面向对象、解释型的计算机程序设计语言，它应用广泛，具有丰富和强大的库。 本书构建了模块化的课程结构，将Python程序设计按由易到难、由浅入深的规律分为9个教学单元；构建了理论知识与操作训练的层次化结构，每个模块的理论知识分为3个层次—入门知识、必修知识、拓展知识，每个模块的操作训练也分为3个层次—简单练习、实例训练、任务训练。本书遵循学生的认知规律和技能成长规律，充分考虑教学实施需求，针对引导学生主动学习、高效学习、快乐学习的目标选择教学内容、设置教学任务，以实现学会与会学的教学效果。 本书可以作为中等职业学校各专业Python程序设计课程的教材，也可以作为相关培训机构的培训教材及Python程序设计初学者的自学参考书。

本书是一本关于Python的基础性教材，侧重于建立正确而严谨的Python语法体系。全书共6章，分为三篇: 启蒙篇（章），主要为读者介绍Python的对象和变量的正确概念，随后介绍运算符、模块与函数的基本概念和用法，为后面的学习打下一个良好的基础；核心篇（第2～4章），介绍Python结构化编程（流程控制、函数、命名空间与作用域）、Python函数式编程和Python面向对象编程；扩展篇（第5、6章），介绍Python构造化数据类型的用法以及应用开发方法。 本书以凸显Python最本质化的特色为宗旨，力求结构合理、概念清晰、例题恰当，满足高等学校相关专业教学或自学需求，也可供相关技术人员参考和专业培训使用。

本书系统介绍Python基础知识以及数据采集、分析、可视化的流程与应用，实例丰富，实战性强。全书共14个项目，其中前10个项目以Python基础知识的理解和应用为主，项目11～项目14分别讲解网络爬虫以及NumPy、Pandas和Matplotlib的应用。书中代码适用于Python 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10/3.11以及更高版本。 本书可以作为专科、高职院校程序设计课程的教材，以及Python爱好者的自学用书。

本书是为高等学校非计算机专业学生编写的基础教材。全书共分12章，系统介绍Python程序设计语言及其程序设计的方法与技术。本书结构合理，概念清晰，内容循序渐进，取材得当，书中提供的科学计算与数据分析项目基础及项目案例可为学习者的后续学习和项目开发提供较好的帮助。为便于教学，本书提供了高质量的配套PPT、微视频、扩展阅读、源代码以及习题参考答案和难点解析等教学资源。 本书可作为高等学校非计算机专业“Python程序设计”课程教材，也可作为计算机专业本科生程序设计课程的教材或参考书，还适合于自学者使用。

《Python数据分析与可视化》介绍了数据分析的各主要流程，并引入了6个完整的数据分析案例。 《Python数据分析与可视化》从理论和案例两个角度对数据分析与可视化以及Python的工具进行了介绍，采用理论分析和编程实践相结合的形式，按照数据分析的基本步骤介绍了数据分析的理论知识，并对相应的Python库进行了详细介绍，让读者在了解数据分析的基本理论知识的同时能够快速上手实现数据分析的程序。 《Python数据分析与可视化》适合Python语言初学者、数据分析从业人士以及高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的师生使用。 《Python数据分析与可视化》配有授课电子课件，需要的教师可登录，，或。

本书为1 X职业技能等级证书配套系列教材之一，以《数据应用开发与服务（Python）职业技能等级标准（中、）》为依据，由北京中软国际信息技术组织编写。 本书采用项目化编写模式，共分为5个项目：项目1介绍多源数据采集与存储，主要利用Python语言对不同数据源的数据进行采集；项目2介绍数据处理，从数据探查、数据清洗和转换、数据取样以及数据检验4个方面演练典型的数据处理方法；项目3介绍数据建模与性能评估，在熟悉数据含义并对数据进行预处理的基础上，构建并训练如回归、分类和聚类等机器学习模型，并对未知数据进行预测；项目4介绍特征选取与模型优化，使用Python语言调用sklearn库函数实现特征提取与模型优化；项目5介绍模型应用开发，实现端到端的数据应用开发与服务，并且侧重于将模型集成到一个完整的应用程序中。全书通过构建42个

《计算思维与Python编程》以教授的计算思维为目标。全书共18章。首先介绍了Python编程的基础知识，包括变量和算术计算、集合与函数、循环、字符串、列表、字典、海龟绘图、序列等知识；然后深入介绍了专门的数学知识，包括奇偶校验、计数、概率、向量和矩阵、递归、图、数论和密码学，并且结合Python编程来解决各个领域中的特定问题。附录部分给出了Python编程相关参考资料。 本书适合作为计算机相关专业的Python程序设计和计算思维的课程教材，也适合想要学习计算思维和Python编程的读者包括中学生阅读参考。

本书主要包括揭秘 Python 程序设计之谜、控制程序的结构、优化程序的性能、Python 与办公自动化、Python 数据分析与可视化、Python 与会计、Python 与电子商务七大情景，共 23 个任务。希望通过本书的学习，使学生具备解题的思维方式和程序设计的基本功，并培养学生通过Python 编程来解决实际问题的能力。