《Python即學即用》是2016年機械工業出版社出版的圖書，作者是張燕妮。
基本介紹
- 中文名：Python即學即用
- 作者：張燕妮
- 出版社：機械工業出版社
- ISBN：9787111539896
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
Python是一門強大、快捷的程式語言。本書採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資料庫。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，從而達到立即套用的目的。本書特別適合軟體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。
圖書目錄
出版說明
前言
第 1 章 緒論 1
1.1 Python 的特點 1
1.1.1 為何適應各種用戶需求 2
1.1.2 膠水特點 2
1.1.3 語言特點 2
1.1.4 語法風格 3
1.1.5 多平台 5
1.1.6 豐富的支持 5
1.2 Python 版本與集成包 5
1.3 Python 的下載與安裝 6
1.3.1 下載 Python 6
1.3.2 Python 在 Windows 下的安裝 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 軟體包的安裝方法 11
1.5.1 easy_install 12
1.5.2 pip 12
1.6 高級話題：Matplotlib 13
1.6.1 Matplotlib 特點 13
1.6.2 Matplotlib 繪圖 13
1.6.3 用 Matplotlib 繪製股票歷史 K 線圖 15
1.7 小結 17
第 2 章 數據類型 18
2.1 數字數據類型 18
2.1.1 布爾型 bool 19
2.1.2 基本整型 int 20
2.1.3 長整型 20
2.1.4 雙精度浮點型 float 21
2.1.5 十進制浮點型 Decimal 21
2.1.6 複數 Complex 22
2.1.7 數字運算符 23
2.1.8 數字類型函式 24
2.2 序列 26
2.2.1 字元串 28
2.2.2 列表 39
2.2.3 元組 45
2.3 字典 48
2.3.1 字典創建 48
2.3.2 字典訪問 49
2.3.3 字典相關函式 51
2.4 高級話題：NumPy 54
2.4.1 NumPy 數組與 Python 列表的區別 54
2.4.2 NumPy 數據類型 55
2.5 小結 57
第 3 章 控制流程與運算 58
3.1 選擇結構 58
3.1.1 單分支結構 58
3.1.2 雙分支結構 59
3.1.3 多分支結構 60
3.1.4 條件表達式 62
3.2 循環結構 62
3.2.1 while 語句 62
3.2.2 for 語句 65
3.3 高級話題：NumPy 的數組操作 70
3.3.1 創建數組 70
3.3.2 索引和切片 71
3.3.3 數組對象的屬性 72
3.3.4 數組和標量之間的運算 73
3.3.5 數組的轉置 74
3.3.6 通用函式 74
3.3.7 統計方法 75
3.3.8 集合運算 76
3.3.9 隨機數 76
3.3.10 排序 77
3.3.11 線性代數 78
3.3.12 訪問檔案 78
3.4 小結 79
第 4 章 函式與函式式編程 80
4.1 函式 80
4.1.1 定義函式 80
4.1.2 函式調用 82
4.1.3 內部/內嵌函式 82
4.2 函式參數 83
4.2.1 標準化參數 83
4.2.2 可變數量的參數 86
4.2.3 函式傳遞 89
4.3 裝飾器 90
4.3.1 無參數裝飾器 90
4.3.2 帶參數裝飾器 93
4.4 函式式編程 94
4.4.1 lambda 表達式 94
4.4.2 內建函式 map、filter 、reduce 96
4.4.3 偏函式套用 98
4.5 變數作用域 99
4.5.1 全局變數和局部變數 99
4.5.2 global 語句 100
4.5.3 閉包與外部作用域 101
4.6 遞歸 102
4.7 生成器 102
4.8 高級話題：SciPy 104
4.8.1 傅立葉變換 105
4.8.2 濾波 107
4.9 小結 109
第 5 章 檔案 110
5.1 磁碟檔案 110
5.1.1 打開、關閉磁碟檔案 110
5.1.2 寫檔案 112
5.1.3 讀檔案 114
5.1.4 檔案指針操作 116
5.2 StringIO 類檔案 116
5.3 檔案系統操作 120
5.3.1 os 模組 120
5.3.2 os.path 模組 124
5.3.3 shutil 模組 127
5.4 高級話題：Python 讀寫 Excel 檔案 130
5.4.1 xlwt 庫 130
5.4.2 xlrd 庫 133
5.4.3 xlutils 庫 134
5.4 小結 135
第 6 章 模組包 136
6.1 模組 136
6.1.1 搜尋路徑 136
6.1.2 導入模組 137
6.1.3 導入指定的模組屬性 137
6.1.4 載入模組 138
6.1.5 名稱空間 138
6.1.6 “編譯的”Python 檔案 139
6.1.7 自動導入模組 139
6.1.8 循環導入 139
6.2 包 141
6.3 高級話題：程式打包 142
6.3.1 Distutils 142
6.3.2 py2exe 144
6.4 小結 144
第 7 章 類 145
7.1 基本概念 145
7.2 類定義 146
7.3 實例 148
7.3.1 創建實例 148
7.3.2 初始化 149
7.3.3 _dict_屬性 151
7.3.4 特殊方法 152
7.4 繼承 155
7.5 多態 158
7.6 可見性 159
7.7 python 類中的屬性 160
7.8 高級話題：抽象基類 163
7.9 小結 166
第 8 章 資料庫 167
8.1 DB-API2.0 167
8.2 Psycopg 2 170
8.3 MySQL 173
8.4 高級話題：ORM 175
8.5 小結 178
第 9 章 網路編程 179
9.1 網路基礎 179
9.2 CGI 182
9.2.1 CGI 模組 182
9.2.2 WSGI 183
9.3 高級話題：Flask 184
9.3.1 Flask 簡介 184
9.3.2 Flask-SQLAlchemy 185
9.3.3 Flask-WTF 186
9.3.4 Jinja2 187
9.3.5 用 Matplotlib 與 Flask 顯示動態圖片 189
9.3.6 Flask-Script 190
9.3.7 Flask 程式運行 191
9.4 小結 192
第 10 章 正則表達式 193
10.1 Python 的正則表達式語法 193
10.2 re 模組 195
10.2.1 Python 正則表達式用法 195
10.2.2 編譯一個模式 197
10.2.3 模式替換 198
10.3 高級話題：Beautiful Soup 198
10.4 小結 202
第 11 章 圖形用戶界面編程 203
11.1 Tkinter 203
11.1.1 Tkinter 組件 203
11.1.2 Tkinter 回調、綁定 206
11.1.3 Matplotlib 套用於 Tkinter 208
11.2 高級話題：PyQt 210
11.2.1 PyQt 介紹 210
11.2.2 PyQt 的事件 214
11.2.3 PyQt 的 ToDo 實例 215
11.3 小結 219
第 12 章 大數據的利器 220
12.1 JSON 220
12.1.1 JSON 格式定義 220
12.1.2 simplejson 庫 221
12.1.3 通過 JSON 讀取匯率 226
12.2 XML 227
12.2.1 XML 基本定義 227
12.2.2 LXML 庫使用 228
12.2.3 通過 XML 讀取新浪和人民網的 RSS 229
12.3 HDF5 229
12.3.1 HDF5 格式定義 229
12.3.2 PyTables 使用 230
12.4 pandas 232
12.4.1 pandas 介紹 232
12.4.2 pandas 的 Series 232
12.4.3 DataFrame 的創建 234
14.4.4 DataFrame 的索引訪問 235
12.4.5 DataFrame 的數據賦值 239
12.4.6 DataFrame 的基本運算 239
12.4.7 pandas 的 IO 操作 240
12.4.8 pandas 讀取 EIA 的原油價格 241
12.5 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
