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前言
第1章 Python概述 1
1.1 初识Python 1
1.2 安装配置Python 3开发环境 2
1.2.1 Windows系统下安装Python 3 3
1.2.2 Mac系统下安装Python 3 5
1.3 安装配置Anaconda 6
1.3.1 Windows系统下安装Anaconda 7
1.3.2 Mac系统下安装Anaconda 9
1.4 安装PyCharm开发工具 10
1.4.1 Windows系统下安装PyCharm 11
1.4.2 Mac系统下安装PyCharm 13
1.4.3 配置PyCharm开发环境 13
第2章 Python基础 15
2.1 注释 15
2.1.1 单行注释 15
2.1.2 多行注释 16
2.2 关键字与标识符 16
2.2.1 关键字 16
2.2.2 标识符 17
2.3 变量 17
2.4 数据类型 18
2.4.1 数字类型 18
2.4.2 类型转换函数 19
2.4.3 布尔类型 20
2.5 输入（input）与输出（print） 21
2.5.1 输入函数（input） 21
2.5.2 输出函数（print） 21
2.6 运算符 23
2.6.1 算术运算符 23
2.6.2 比较运算符 24
2.6.3 赋值运算符 24
2.6.4 逻辑运算符 25
2.6.5 运算符优先级 25
2.7 字符串 26
2.7.1 字符串定义 26
2.7.2 字符串格式化 26
2.7.3 字符串内置方法 28
2.8 if条件判断 32
2.8.1 语法格式 32
2.8.2 条件判断与逻辑运算符 33
2.8.3 if嵌套 34
2.9 while循环 35
2.9.1 语法格式 35
2.9.2 while循环嵌套 36
2.9.3 break跳出整个while循环 37
2.9.4 continue跳出当次while循环 38
2.10 for循环 38
2.10.1 语法格式 39
2.10.2 break跳出整个for循环 40
2.10.3 continue跳出当次for循环 40
第3章 容器 41
3.1 列表 41
3.1.1 列表的定义 41
3.1.2 查询列表中元素 42
3.1.3 嵌套列表 44
3.1.4 向列表中添加元素 44
3.1.5 修改列表中元素值 46
3.1.6 删除列表中元素 46
3.1.7 列表切片 47
3.1.8 列表元素排序 48
3.2 元组 48
3.2.1 元组的定义 48
3.2.2 查询元组中的元素 49
3.3 字典 50
3.3.1 字典的定义 50
3.3.2 查询字典中键值对 50
3.3.3 向字典中添加键值对 51
3.3.4 修改字典中键的值 51
3.3.5 删除字典中的键值对 52
3.3.6 循环遍历字典 52
3.4 集合 54
3.4.1 集合的定义 55
3.4.2 成员运算符在集合中的应用 56
3.4.3 向集合中添加元素 56
3.4.4 删除集合中的元素 58
3.4.5 集合常用操作 59
第4章 函数 61
4.1 函数定义与调用 61
4.2 函数参数 62
4.2.1 带参函数 62
4.2.2 缺省参数 63
4.2.3 命名参数 64
4.2.4 不定长参数 64
4.3 函数返回值 67
4.4 变量作用域 68
4.4.1 局部变量 68
4.4.2 全局变量 69
4.5 递归函数 71
4.6 匿名函数 72
4.7 闭包 73
4.8 装饰器 76
4.8.1 初识装饰器 77
4.8.2 装饰器进阶 78
第5章 包和模块 82
5.1 包 82
5.2 模块 83
5.3 __init__.py模块 85
5.4 __name__变量 85
第6章 面向对象 89
6.1 面向对象编程 89
6.2 类和对象 89
6.2.1 类 90
6.2.2 对象 91
6.3 __init__构造方法 93
6.4 访问权限 95
6.5 继承 97
6.5.1 单继承 97
6.5.2 super函数 99
6.5.3 重写 101
6.5.4 多继承 102
第7章 异常处理 105
7.1 捕获异常 105
7.2 捕获多个异常 106
7.3 捕获全部异常 107
7.4 异常中的finally语句 108
7.5 异常传递 109
7.6 raise抛出异常 110
第8章 日期和时间 112
8.1 time模块 112
8.2 datetime模块 116
第9章 文件操作 119
9.1 读写文件 119
9.1.1 打开文件 119
9.1.2 写文件 120
9.1.3 读文件 123
9.2 文件管理 124
9.3 JSON文件操作 126
9.4 CSV文件操作 129
9.4.1 写入CSV文件 129
9.4.2 读取CSV文件 130
第10章 正则表达式 131
10.1 re模块 131
10.2 单字符匹配 132
10.3 数量表示 134
10.4 边界表示 136
10.5 转义字符 138
10.6 匹配分组 140
10.7 内置函数 143
10.8 贪婪与非贪婪模式 146
第11章 Python网络编程 147
11.1 网络编程基础 147
11.2 urllib库 148
11.2.1 urllib.request.urlopen函数 149
11.2.2 urllib.request.Request类 152
11.2.3 urllib.error异常处理模块 154
11.3 requests库 156
11.3.1 安装requests库 156
11.3.2 requests库基本使用方法 157
第12章 Python常用扩展库 162
12.1 Numpy科学计算库 162
12.1.1 创建ndarray数组 163
12.1.2 数组的数据类型 166
12.1.3 数组的索引与切片 168
12.1.4 数学与统计函数调用 174
12.1.5 文件读入和读出 178
12.2 Pandas数据分析库 179
12.2.1 Pandas数据结构 180
12.2.2 数学与统计计算 188
12.2.3 DataFrame的文件操作 190
12.2.4 数据处理 191
第13章 Python数据可视化实战 200
13.1 Matplotlib绘图 200
13.1.1 绘制散点图 200
13.1.2 绘制折线图 204
13.1.3 绘制柱状图 205
13.1.4 绘制箱线图 207
13.2 Pandas绘图 208
13.2.1 绘制Series序列图 208
13.2.2 绘制DataFrame图表 210
13.3 Seaborn绘图 213
13.3.1 绘制条形散点图 214
13.3.2 绘制箱线图 216
13.3.3 绘制琴形图 217
13.3.4 多变量分类绘图 218
第14章 Python爬虫开发实战 224
14.1 爬虫工作流程 224
14.2 爬虫开发环境搭建 225
14.3 项目实战：爬取电商网站商品信息 227
14.3.1 目标网站分析 228
14.3.2 使用Python实现爬虫程序 230
第15章 Python数据分析实战 237
15.1 数据分析概述 237
15.2 项目实战：房屋售价数据分析 238
15.2.1 项目概述 238
15.2.2 数据处理 239
15.2.3 数据分析 246
第16章 Python机器学习实战 256
16.1 机器学习基础 256
16.1.1 什么是机器学习 256
16.1.2 数据集核心概念 257
16.1.3 算法、模型与训练 258
16.1.4 机器学习任务分类 259
16.1.5 有监督学习与无监督学习 260
16.1.6 机器学习开发流程 260
16.1.7 scikit-learn机器学习库 261
16.2 项目实战：k近邻算法实现红酒质量等级预测 262
16.2.1 k近邻算法原理 262
16.2.2 欧式距离公式 263
16.2.3 使用Python实现完整预测过程 263
......
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收起)
0 有用 kayoko 2021-06-17 23:29:43
装饰器讲得比较详细
0 有用 昊天 2020-03-17 13:28:34
Python是机器学习、人工智能、数据分析等领域使用最多的编程语言，所谓“工欲善其事，必先利其器”，Python作为一把利器，可以快速地完成数据处理、数据分析、数据可视化、模型训练等。所以，掌握Python编程是从事机器学习、人工智能、数据分析等领域相关工作必备的技能。
0 有用 冬荣 2021-11-27 19:48:00
挺好的。看完了语法部分