Python语言作为当今最流行的程序设计语言之一，因为其高效和易于学习的特点，广泛用于Web应用程序、软件开发、数据科学和机器学习。为了使各专业、不同编程基础的读者能够高效地掌握Python语言的应用，本书兼顾专业性和实用性，依托Python语言阐述程序设计的重要概念和基本方法，培养学生程序设计的基本技能，并通过典型案例展示Python语言作为工具如何解决各专业中遇到的实际问题，培养学生深入理解计算思维并动手解决实际问题的能力。本书可以作为数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业本科生的教材，也适合所有希望了解程序设计并应用Python语言解决实际问题的各行业相关人士阅读。孙辉，中国人民大学信息学院副教授。研究方向为高性能数据库、数据分析等，讲授课程包括“程序设计I”“程序设计实践”“Python程序设计”“数据思维”等。承担多项校级教改项目，主讲的“程序设计”获北京高校“优质本科课程”，曾获北京高等学校优质专业课（公共课）主讲教师，中国人民大学课外教学优秀奖、教学优秀奖、教学成果奖等。张金玲，中国人民大学信息学院副教授。主要研究领域包括虚拟现实和网络安全。主持及参与多项国家级、省部级、校级科研和教改项目。在SOFT COMPUTING、IEEE ACCESS、《中国远程教育》《中国大学教学》等期刊发表多篇学术研究和教学改革论文。战疆，中国人民大学信息学院副教授。主要研究领域包括数据库与商务智能、数据挖掘和信息检索。作为主要人员先后主持并参加了国家自然科学基金和北京市重大科技项目以及多个部、局、校级项目；先后在《华中科技大学学报》等专业期刊和DASFAA、WAIM等国际会议上单独或联合公开发表多篇学术研究和教学改革论文。第 1 章?认识 Python?1?1.1?Python 简介?1?1.2?编程环境搭建?2??1.2.1?安装 Anaconda?2??1.2.2?Jupyter Notebook 交互式编程环境?3??1.2.3?VS Code 集成开发环境??5?1.3?后续章节导读?9第 2 章?Python 基础?11?2.1?一切皆对象?11??2.1.1?对象?11??2.1.2?基础数据类型?12?2.2?基础语法?13??2.2.1?变量声明?13??2.2.2?表达式?14??2.2.3?流程控制?17?2.3?常用数据类型的基础操作?23??2.3.1?列表操作?23??2.3.2?集合操作?24??2.3.3?字典操作?25??2.3.4?字符串操作?27?2.4?函?数?30??2.4.1?常用内置函数?30??2.4.2?自定义函数?33??2.4.3?迷你函数：lambda 操作?37?2.5?类?37??2.5.1?类的定义与使用?38??2.5.2?类的继承?40??2.5.3?类的封装??42?2.6?模块与库?43??2.6.1?模块的创建与使用?44??2.6.2?库的创建与使用?45??2.6.3?常用内置模块?45??2.6.4?第三方库安装与管理?47??2.6.5?使用虚拟环境??49?2.7?新手常见错误?50??2.7.1?语法错误?50??2.7.2?逻辑错误?51?本章习题?54第 3 章?数据存储与网上数据抓取?56?3.1?基于 os 模块的文件与目录操作?57??3.1.1?文件系统基础概念?57??3.1.2?基于 os 模块的目录操作?57??3.1.3?基于 os.path 模块的路径操作?58??3.1.4?综合应用示例：遍历目录统计文件信息?59?3.2?常用文件类型的读写操作?60??3.2.1?TXT 纯文本文件?61??3.2.2?结构化文本文件?62??3.2.3?二进制文件?68?3.3?网页数据抓取?78??3.3.1?基础概念?79??3.3.2?使用 requests 抓取单个静态网页?83??3.3.3?网络爬虫与静态网页批量抓取?85??3.3.4?使用 DrissionPage 抓取动态网页?89?本章习题?94第 4 章?数据处理与分析?96?4.1?数据清洗?96??4.1.1?基于 Pandas 的网页数据清洗?96??4.1.2?基于正则表达式的文本清洗?98?4.2?中文文本处理与分析?101??4.2.1?中文字符编码?101??4.2.2?利用 jieba 处理中文文本?102?4.3?基于 NumPy 的数值数据操作与计算?105??4.3.1?认识 ndarray?106??4.3.2?操作 ndarray?107??4.3.3?矩阵与数值计算?109?4.4?基于 Pandas 的表格数据处理与分析?111??4.4.1?使用 Pandas 读取表格化文件?111??4.4.2?Series：带标签的一维数组?112??4.4.3?DataFrame：带标签的二维数组?115??4.4.4?表格拼接与合并?118??4.4.5?表格数据批处理?120??4.4.6?表格数据重组?121??4.4.7?表格数据统计与分析?124?4.5?综合应用：高考志愿填报推荐?125??4.5.1?抓取 2024 年北京市高考数据?125??4.5.2?清洗 2024 年北京市高考数据?126??4.5.3?基于位次的高考志愿填报推荐?128?本章