了得網計算機/網絡_Python即學即用

編輯推薦

Python是當前非常熱門的編程語言和大數據處理工具。本書全面介紹了Python應用的各個方面，覆蓋了當前Python的主流應用。各章獨立性較強，讀者可從本書的任何一章開始閱讀，並且立即將所學知識應用到工作實踐中。

內容簡介

Python是一門強大、快捷的編程語言。本書采用了即學即用的方式講解Python.全書主要包含Python語言知識以及大數據使用的numpy、pandas、pytables；Web編程框架web.py；操作postgresql數據庫。讀者在學完一章的基礎知識之後，可繼續研讀本章的高級話題，從而達到立即應用的目的。本書特別適合軟件開發人員和數據分析工程師閱讀，也可用於高等院校計算機教學。

出版說明前言第 1 章緒論 11.1 Python 的特點 11.1.1 為何適應各種用戶需求 21.1.2 膠水特點 21.1.3 語言特點 21.1.4 語法風格 31.1.5 多平臺 51.1.6 豐富的支持 51.2 Python 版本與集成包 51.3 Python 的下載與安裝 61.3.1 下載 Python 61.3.2 Python 在 Windows 下的安裝 61.3.3 Anaconda 81.4 python 的 IDE 91.4.1 IDLE 91.4.2 PyCharm 91.4.3 Spyder 101.4.4 其他 IDE 111.5 軟件包的安裝方法 111.5.1 easy_install 121.5.2 pip 121.6 高級話題：Matplotlib 131.6.1 Matplotlib 特點 131.6.2 Matplotlib 繪圖 131.6.3 用 Matplotlib 繪制股票歷史 K 線圖 151.7 小結 17第 2 章數據類型 182.1 數字數據類型 182.1.1 布爾型 bool 192.1.2 基本整型 int 202.1.3 長整型 202.1.4 雙精度浮點型 float 212.1.5 十進制浮點型 Decimal 212.1.6 復數 Complex 222.1.7 數字運算符 232.1.8 數字類型函數 242.2 序列 262.2.1 字符串 282.2.2 列表 392.2組 452.3 字典 482.3.1 字典創建 482.3.2 字典訪問 492.3.3 字典相關函數 512.4 高級話題：NumPy 542.4.1 NumPy 數組與 Python 列表的區別 542.4.2 NumPy 數據類型 552.5 小結 57第 3 章控制流程與運算 583.1 選擇結構 583.1.1 單分支結構 583.1.2 雙分支結構 593.1.3 多分支結構 603.1.4 條件表達式 623.2 循環結構 623.2.1 while 語句 623.2.2 for 語句 653.3 高級話題：NumPy 的數組操作 703.3.1 創建數組 703.3.2 索引和切片 713.3.3 數組對像的屬性 723.3.4 數組和標量之間的運算 733.3.5 數組的轉置 743.3.6 通用函數 743.3.7 統計方法 753.3.8 集合運算 763.3.9 隨機數 763.3.10 排序 773.3.11 線性代數 783.3.12 訪問文件 783.4 小結 79第 4 章函數與函數式編程 804.1 函數 804.1.1 定義函數 804.1.2 函數調用 824.1.3 內部/內嵌函數 824.2 函數參數 834.2.1 標準化參數 834.2.2 可變數量的參數 864.2.3 函數傳遞 894.3 裝飾器 904.3.1 無參數裝飾器 904.3.2 帶參數裝飾器 934.4 函數式編程 944.4.1 lambda 表達式 944.4.2 內建函數 map、filter 、reduce 964.4.3 偏函數應用 984.5 變量作用域 994.5.1 全局變量和局部變量 994.5.2 global 語句 1004.5.3 閉包與外部作用域 1014.6 遞歸 1024.7 生成器 1024.8 高級話題：SciPy 1044.8.1 傅裡葉變換 1054.8.2 濾波 1074.9 小結 109第 5 章文件 1105.1 磁盤文件 1105.1.1 打開、關閉磁盤文件 1105.1.2 寫文件 1125.1.3 讀文件 1145.1.4 文件指針操作 1165.2 StringIO 類文件 1165.3 文件繫統操作 1205.3.1 os 模塊 1205.3.2 os.path 模塊 1245.3.3 shutil 模塊 1275.4 高級話題：Python 讀寫 Excel 文件 1305.4.1 xlwt 庫 1305.4.2 xlrd 庫 1335.4.3 xlutils 庫 1345.4 小結 135第 6 章模塊包 1366.1 模塊 1366.1.1 搜索路徑 1366.1.2 導入模塊 1376.1.3 導入指定的模塊屬性 1376.1.4 加載模塊 1386.1.5 名稱空間 1386.1.6 “編譯的”Python 文件 1396.1.7 自動導入模塊 1396.1.8 循環導入 1396.2 包 1416.3 高級話題：程序打包 1426.3.1 Distutils 1426.3.2 py2exe 1446.4 小結 144第 7 章類 1457.1 基本概念 1457.2 類定義 1467.3 實例 1487.3.1 創建實例 1487.3.2 初始化 1497.3.3 _dict_屬性 1517.3.4 特殊方法 1527.4 繼承 1557.5 多態 1587.6 可見性 1597.7 python 類中的屬性 1607.8 高級話題：抽像基類 1637.9 小結 166第 8 章數據庫 1678.1 DB-API2.0 1678.2 Psycopg 2 1708.3 MySQL 1738.4 高級話題：ORM 1758.5 小結 178第 9 章網絡編程 1799.1 網絡基礎 1799.2 CGI 1829.2.1 CGI 模塊 1829.2.2 WSGI 1839.3 高級話題：Flask 1849.3.1 Flask 簡介 1849.3.2 Flask-SQLAlchemy 1859.3.3 Flask-WTF 1869.3.4 Jinja2 1879.3.5 用 Matplotlib 與 Flask 顯示動態圖片 1899.3.6 Flask-Script 1909.3.7 Flask 程序運行 1919.4 小結 192第 10 章正則表達式 19310.1 Python 的正則表達式語法 19310.2 re 模塊 19510.2.1 Python 正則表達式用法 19510.2.2 編譯一個模式 19710.2.3 模式替換 19810.3 高級話題：Beautiful Soup 19810.4 小結 202第 11 章圖形用戶界面編程 20311.1 Tkinter 20311.1.1 Tkinter 組件 20311.1.2 Tkinter 回調、綁定 20611.1.3 Matplotlib 應用於 Tkinter 20811.2 高級話題：PyQt 21011.2.1 PyQt 介紹 21011.2.2 PyQt 的事件 21411.2.3 PyQt 的 ToDo 實例 21511.3 小結 219第 12 章大數據的利器 22012.1 JSON 22012.1.1 JSON 格式定義 22012.1.2 simplejson 庫 22112.1.3 通過 JSON 讀取彙率 22612.2 XML 22712.2.1 XML 基本定義 22712.2.2 LXML 庫使用 22812.2.3 通過 XML 讀取新浪和人民網的 RSS 22912.3 HDF5 22912.3.1 HDF5 格式定義 22912.3.2 PyTables 使用 23012.4 pandas 23212.4.1 pandas 介紹 23212.4.2 pandas 的 Series 23212.4.3 DataFrame 的創建 23414.4.4 DataFrame 的索引訪問 23512.4.5 DataFrame 的數據賦值 23912.4.6 DataFrame 的基本運算 23912.4.7 pandas 的 IO 操作 24012.4.8 pandas 讀取 EIA 的原油價格 24112.5 小結 243附錄 244附錄 A Python 編譯安裝 244附錄 B Virtualenv Python 虛擬環境 246附錄 C Python 2 還是 Python 3 248附錄 D 科學家的 Python 252附錄 E 無處不在的 Python 253

前言

Python 是一種面向對像、解釋型計算機程序設計語言，其語法簡潔清晰、易於學習，幾乎可以在所有的操作繫統下運行。Python 常被稱為“膠水”語言，因為它能夠把不同語言編寫的各個模塊輕松地組織在一起，從而將眾多的優秀 Fortran 和 C 語言庫集成到 Pyhton 環境下，幫助開發者處理各種工作。Python 的優秀特性決定了其在實際應用中的廣泛性，在很多領域如快速原型開發、網絡服務器腳本、科學計算、文檔處理、數據庫編程、嵌入開發、GUI開發、遊戲開發和移動開發中均有廣泛應用。目前 Python 語言越來越受到重視，並已有大量成功的案例，如 YouTube（視頻分享網站）、豆瓣（社區網站）、OpenStack（雲計算平臺）和Tornado（Web 服務器）等都是基於Python 開發的。本書既介紹了 Python 的基礎知識，也介紹了很多 Python 的高級話題，並附有實例，是一本即學即用的書。本書首先介紹了 Python 的數據類型、編程語法、函數、類和模塊等基礎知識，然後介紹了 Python 在網絡、數據庫、正則表達式和大數據方面的應用。本書每一章的後都介紹了與該章內容相關的高級話題，這些高級話題可直接在數據處理、網站開發和數據庫管理等領域使用，使得讀者每學習一章即可通過該章內容解決工作、科研中的實際問題，充分體現了即學即用特點，突破了以往必須將書讀完纔能用於實戰的思路。高級話題涵蓋了大數據分析用的 NumPy、SciPy、PyTables 和 pandas 等工具，講解了如何采集數據以及如何為調研報告生成漂亮的圖表等內容。書中的案例采用實際項目使用的小測試案例，具有極強的實用性。本書使用 Anaconda Python 作為開發環境。Anaconda 是 Python 的科學技術包的合集，包含了大量的科學計算包，如 NumPy、SicPy 和 Matplotlib 等，並支持 Windows、Linux、OS X環境。相比其他 Python 集成開發環境，Anaconda 不僅支持 Python 2.X，而且支持 Python 3.X的科學計算包。可從 Anaconda 的官網（https://www.continuum.io/downloads）下載相應版本的 Anaconda。如果 Anaconda 未包含書中所用的模塊，可參考第 1 章介紹的 pip 和 easy_install的方法安裝相應模塊。本書的第 6 章由張秀鳳編寫，第 10 章由丁維纔編寫，其餘內容由本人編寫。寫書過程中，經常忽視女兒的好玩天性，沒能很好地陪伴女兒，心有愧疚。謹以此書獻給我的女兒和所有關心支持我的人。張燕妮

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