Python程序设计（新编21世纪数据科学与大数据技术系列教材）

作者：孙辉 张金玲 战疆

书号：353449

定价：￥38 元

字数：386 千字

印次：1-1

开本：16

出版时间：2026-08-01

ISBN：978-7-300-35344-9

包装：平

内容简介

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。

作者介绍

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。

目 录

第一部分 程序设计与Python语言

第1章 Python语言概述

1.1 程序设计基本概念

1.2 Python语言简介

1.3 Python开发环境的安装与配置

1.4 Python语法规范

1.5 Python标准库与扩展库

1.6 Python的版本

1.7 本章小结

1.8 本章习题

第2章 基本数据类型

2.1 数据类型的概念

2.2 Python常用内置数据类型

2.3 运算符与表达式

2.4 常用内置函数

2.5 math库和random库

2.6 最简单的程序

2.7 本章小结

2.8 本章习题

第3章 程序控制结构

3.1 顺序结构

3.2 选择结构

3.3 循环结构

3.4 综合实例

3.5 本章小结

3.6 本章习题

第4章 Python组合数据类型

4.1 字符串类型

4.2 列表类型

4.3 元组类型

4.4 序列函数

4.5 字典类型

4.6 集合类型

4.7 推导式

4.8 本章小结

4.9 本章习题

第5章 自定义函数

5.1 函数的意义

5.2 函数的定义和调用

5.3 函数的参数

5.4 函数的返回值

5.5 变量作用域

5.6 匿名函数———快捷的lambda表达式

5.7 递归函数

5.8 本章小结

5.9 本章习题

第6章 面向对象编程

6.1 面向对象的程序设计基础

6.2 类的定义与使用

6.3 构造方法 init 与初始化

6.4 实例属性与类属性

6.5 数据封装

6.6 继承

6.7 多态 (本节仅作了解)

6.8 特殊方法

6.9 综合案例

6.10 本章小结

6.11 本章习题

第7章 文件和异常处理

7.1 文件

7.2 os模块

7.3 异常处理

7.4 本章小结

7.5 本章习题

第二部分 Python数据分析

第8章 正则表达式

8.1 正则表达式的简介

8.2 正则表达式的使用

8.3 本章小结

8.4 本章习题

第9章 网络数据获取

9.1 概述

9.2 Python网络数据获取库介绍

9.3 使用BeautifulSoup解析网页内容

9.4 网页下载案例 (网页爬取小说内容)

9.5 本章小结

9.6 本章习题

第10章 NumPy模块

10.1 NumPy简介

10.2 NumPy核心数据类型

10.3 数组的基本操作

10.4 数组的运算与广播机制

10.5 聚合运算

10.6 文件操作

10.7 本章小结

10.8 本章习题

第11章 Pandas数据分析与处理

11.1 了解表格数据

11.2 Pandas核心数据结构

11.3 Pandas的基本操作

11.4 数据修改

11.5 数据清洗与预处理

11.6 数据运算与统计分析

11.7 Pandas应用案例:学生成绩分析

11.8 本章小结

11.9 本章习题

第12章 Matplotlib数据可视化

12.1 数据可视化概述

12.2 Matplotlib基础

12.3 Matplotlib的基本用法

12.4 定性数据的可视化

12.5 定量数据的可视化

12.6 Matplotlib的imshow ()方法

12.7 Matplotlib的中文显示

12.8 本章习题

精彩样章

在人工智能与大数据技术深度融合的今天,Python凭借其简洁优雅的语法体系以及 由NumPy、Pandas和 Matplotlib构建的强大数据处理生态,已成为零基础学习者打通编 程逻辑、实现数据驱动决策的最佳桥梁。本书基于编者多年的教学积累,针对零基础爱 好者量身打造,旨在通过简洁、通俗的语言,带领读者跨越编程门槛,实现从基础语法 到专业数据分析的平滑过渡。

本教材具有以下显著特点:

(1)“零起点”与 “学以致用”的高度平衡。本书专为没有任何计算机语言基础的读 者编写。在内容选择上,我们秉承 “删繁就简”的原则,舍弃了很多偏僻且不常用的知 识点,确保每一章节都聚焦于最核心、最实用的开发技能,直击 “学以致用”的最终 目标。

(2)“全链路”的数据分析知识体系。不同于市面上仅侧重语法或仅侧重工具的教 材,本书构建了从基础到实战的完整链路。第一部分 (第1~7章)通过由浅入深的语法 讲解,包括面向对象编程等高级概念,为读者打下坚实的程序设计基础。第二部分 (第 8~12章)则完整覆盖了数据分析的全流程:从通过正则表达式与网络数据获取,到利 用 NumPy与Pandas进行数据分析、清洗与统计,到最后通过 Matplotlib实现高质量的 可视化呈现。

(3)以丰富的实战案例驱动教学。为了让枯燥的逻辑变得生动,本书在各章节中穿 插了大量实战案例,如网页小说下载、学生成绩分析、热力图绘制等综合实例。这些案 例不仅能够加深读者对代码的理解,更能直接转化为解决实际问题的能力。

本书基于Python3.1及以上版本编写。为了辅助教学,我们不仅在每章末设置了针 对性习题,还配套了习题解答,为广大师生提供全方位的支持。