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    Python即学即用 PDF 超清版

    Python编程电子书
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    给大家带来的一篇关于Python编程相关的电子书资源,介绍了关于Python、Python学习方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小99 MB,张燕妮编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.9,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书Python电子书Python视频、等栏目。

  • Python即学即用 PDF 下载
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  • Python即学即用 PDF

    Python是当今十分受欢迎的计算机语言和大数据处理专用工具。这书全方位详细介绍了Python运用的各个领域,遮盖了当今Python的流行运用。各章自觉性较强,用户可从这书的一切章节开始阅读,而且马上将所教专业知识运用到工作中实践活动中。Python是这门强劲、便捷的计算机语言。这书选用了即学即用的方法解读Python.全书关键包括Python語言专业知识及其互联网大数据应用的numpy、pandas、pytables;Web程序编写架构web.py;实际操作postgresql数据库查询。用户学习完章节的基本知识以后,可再次细读这章的高級话题讨论,进而超过马上运用的目地。这书非常合适手机软件开发者和数据统计分析技术工程师阅读文章,也可用以高等学校计算机教学。

    目录

    • 第 1 章 绪论 1
    • 1.1 Python 的特点 1
    • 1.1.1 为何适应各种用户需求 2
    • 1.1.2 胶水特点 2
    • 1.1.3 语言特点 2
    • 1.1.4 语法风格 3
    • 1.1.5 多平台 5
    • 1.1.6 丰富的支持 5
    • 1.2 Python 版本与集成包 5
    • 1.3 Python 的下载与安装 6
    • 1.3.1 下载 Python 6
    • 1.3.2 Python 在 Windows 下的安装 6
    • 1.3.3 Anaconda 8
    • 1.4 python 的 IDE 9
    • 1.4.1 IDLE 9
    • 1.4.2 PyCharm 9
    • 1.4.3 Spyder 10
    • 1.4.4 其他 IDE 11
    • 1.5 软件包的安装方法 11
    • 1.5.1 easy_install 12
    • 1.5.2 pip 12
    • 1.6 高级话题:Matplotlib 13
    • 1.6.1 Matplotlib 特点 13
    • 1.6.2 Matplotlib 绘图 13
    • 1.6.3 用 Matplotlib 绘制股票历史 K 线图 15
    • 1.7 小结 17
    • 第 2 章 数据类型 18
    • 2.1 数字数据类型 18
    • 2.1.1 布尔型 bool 19
    • 2.1.2 基本整型 int 20
    • 2.1.3 长整型 20
    • 2.1.4 双精度浮点型 float 21
    • 2.1.5 十进制浮点型 Decimal 21
    • 2.1.6 复数 Complex 22
    • 2.1.7 数字运算符 23
    • 2.1.8 数字类型函数 24
    • 2.2 序列 26
    • 2.2.1 字符串 28
    • 2.2.2 列表 39
    • 2.2.3 元组 45
    • 2.3 字典 48
    • 2.3.1 字典创建 48
    • 2.3.2 字典访问 49
    • 2.3.3 字典相关函数 51
    • 2.4 高级话题:NumPy 54
    • 2.4.1 NumPy 数组与 Python 列表的区别 54
    • 2.4.2 NumPy 数据类型 55
    • 2.5 小结 57
    • 第 3 章 控制流程与运算 58
    • 3.1 选择结构 58
    • 3.1.1 单分支结构 58
    • 3.1.2 双分支结构 59
    • 3.1.3 多分支结构 60
    • 3.1.4 条件表达式 62
    • 3.2 循环结构 62
    • 3.2.1 while 语句 62
    • 3.2.2 for 语句 65
    • 3.3 高级话题:NumPy 的数组操作 70
    • 3.3.1 创建数组 70
    • 3.3.2 索引和切片 71
    • 3.3.3 数组对象的属性 72
    • 3.3.4 数组和标量之间的运算 73
    • 3.3.5 数组的转置 74
    • 3.3.6 通用函数 74
    • 3.3.7 统计方法 75
    • 3.3.8 集合运算 76
    • 3.3.9 随机数 76
    • 3.3.10 排序 77
    • 3.3.11 线性代数 78
    • 3.3.12 访问文件 78
    • 3.4 小结 79
    • 第 4 章 函数与函数式编程 80
    • 4.1 函数 80
    • 4.1.1 定义函数 80
    • 4.1.2 函数调用 82
    • 4.1.3 内部/内嵌函数 82
    • 4.2 函数参数 83
    • 4.2.1 标准化参数 83
    • 4.2.2 可变数量的参数 86
    • 4.2.3 函数传递 89
    • 4.3 装饰器 90
    • 4.3.1 无参数装饰器 90
    • 4.3.2 带参数装饰器 93
    • 4.4 函数式编程 94
    • 4.4.1 lambda 表达式 94
    • 4.4.2 内建函数 map、filter 、reduce 96
    • 4.4.3 偏函数应用 98
    • 4.5 变量作用域 99
    • 4.5.1 全局变量和局部变量 99
    • 4.5.2 global 语句 100
    • 4.5.3 闭包与外部作用域 101
    • 4.6 递归 102
    • 4.7 生成器 102
    • 4.8 高级话题:SciPy 104
    • 4.8.1 傅里叶变换 105
    • 4.8.2 滤波 107
    • 4.9 小结 109
    • 第 5 章 文件 110
    • 5.1 磁盘文件 110
    • 5.1.1 打开、关闭磁盘文件 110
    • 5.1.2 写文件 112
    • 5.1.3 读文件 114
    • 5.1.4 文件指针操作 116
    • 5.2 StringIO 类文件 116
    • 5.3 文件系统操作 120
    • 5.3.1 os 模块 120
    • 5.3.2 os.path 模块 124
    • 5.3.3 shutil 模块 127
    • 5.4 高级话题:Python 读写 Excel 文件 130
    • 5.4.1 xlwt 库 130
    • 5.4.2 xlrd 库 133
    • 5.4.3 xlutils 库 134
    • 5.4 小结 135
    • 第 6 章 模块包 136
    • 6.1 模块 136
    • 6.1.1 搜索路径 136
    • 6.1.2 导入模块 137
    • 6.1.3 导入指定的模块属性 137
    • 6.1.4 加载模块 138
    • 6.1.5 名称空间 138
    • 6.1.6 “编译的”Python 文件 139
    • 6.1.7 自动导入模块 139
    • 6.1.8 循环导入 139
    • 6.2 包 141
    • 6.3 高级话题:程序打包 142
    • 6.3.1 Distutils 142
    • 6.3.2 py2exe 144
    • 6.4 小结 144
    • 第 7 章 类 145
    • 7.1 基本概念 145
    • 7.2 类定义 146
    • 7.3 实例 148
    • 7.3.1 创建实例 148
    • 7.3.2 初始化 149
    • 7.3.3 _dict_属性 151
    • 7.3.4 特殊方法 152
    • 7.4 继承 155
    • 7.5 多态 158
    • 7.6 可见性 159
    • 7.7 python 类中的属性 160
    • 7.8 高级话题:抽象基类 163
    • 7.9 小结 166
    • 第 8 章 数据库 167
    • 8.1 DB-API2.0 167
    • 8.2 Psycopg 2 170
    • 8.3 MySQL 173
    • 8.4 高级话题:ORM 175
    • 8.5 小结 178
    • 第 9 章 网络编程 179
    • 9.1 网络基础 179
    • 9.2 CGI 182
    • 9.2.1 CGI 模块 182
    • 9.2.2 WSGI 183
    • 9.3 高级话题:Flask 184
    • 9.3.1 Flask 简介 184
    • 9.3.2 Flask-SQLAlchemy 185
    • 9.3.3 Flask-WTF 186
    • 9.3.4 Jinja2 187
    • 9.3.5 用 Matplotlib 与 Flask 显示动态图片 189
    • 9.3.6 Flask-Script 190
    • 9.3.7 Flask 程序运行 191
    • 9.4 小结 192
    • 第 10 章 正则表达式 193
    • 10.1 Python 的正则表达式语法 193
    • 10.2 re 模块 195
    • 10.2.1 Python 正则表达式用法 195
    • 10.2.2 编译一个模式 197
    • 10.2.3 模式替换 198
    • 10.3 高级话题:Beautiful Soup 198
    • 10.4 小结 202
    • 第 11 章 图形用户界面编程 203
    • 11.1 Tkinter 203
    • 11.1.1 Tkinter 组件 203
    • 11.1.2 Tkinter 回调、绑定 206
    • 11.1.3 Matplotlib 应用于 Tkinter 208
    • 11.2 高级话题:PyQt 210
    • 11.2.1 PyQt 介绍 210
    • 11.2.2 PyQt 的事件 214
    • 11.2.3 PyQt 的 ToDo 实例 215
    • 11.3 小结 219
    • 第 12 章 大数据的利器 220
    • 12.1 JSON 220
    • 12.1.1 JSON 格式定义 220
    • 12.1.2 simplejson 库 221
    • 12.1.3 通过 JSON 读取汇率 226
    • 12.2 XML 227
    • 12.2.1 XML 基本定义 227
    • 12.2.2 LXML 库使用 228
    • 12.2.3 通过 XML 读取新浪和人民网的 RSS 229
    • 12.3 HDF5 229
    • 12.3.1 HDF5 格式定义 229
    • 12.3.2 PyTables 使用 230
    • 12.4 pandas 232
    • 12.4.1 pandas 介绍 232
    • 12.4.2 pandas 的 Series 232
    • 12.4.3 DataFrame 的创建 234
    • 14.4.4 DataFrame 的索引访问 235
    • 12.4.5 DataFrame 的数据赋值 239
    • 12.4.6 DataFrame 的基本运算 239
    • 12.4.7 pandas 的 IO 操作 240
    • 12.4.8 pandas 读取 EIA 的原油价格 241
    • 12.5 小结 243
    • 附录 244
    • 附录 A Python 编译安装 244
    • 附录 B Virtualenv Python 虚拟环境 246
    • 附录 C Python 2 还是 Python 3 248
    • 附录 D 科学家的 Python 252
    • 附录 E 无处不在的 Python 253 

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