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何敏煌 著

图书标签:

• Python
• 编程入门
• 程序设计
• 实战
• 案例
• 零基础
• 教程
• 代码
• 开发
• 学习

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302455967

版次：1

商品编码：12088576

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：402

字数：666000

内容简介

　　Python语言是目前市面上*受欢迎的程序设计语言之一，除了功能强大之外，还有快速上手、随时可扩充、社群支持等特性。本书以16章的篇幅快速介绍Python语言的精要，包括程序设计的重要性以及由来、Python语言的基础知识、程序设计环境的安装与设置、软件包管理与在线资源、jupyter的使用、数据类型、表达式、函数、程序控制流程、与数据库的操作、提取网页数据、Firebase数据库、FacebookGraphAPI、Matplotlib、pillow、Django、云端开发Cloud9以及Git版本控制技巧等内容。
　　本书的结构与叙述风格更加“亲民”，以精选的日常问题为主线，让读者分析和学习这些日常问题的解决方法，既适合想学习Python程序设计的初学者自学，也适合使用Python语言开发网络应用的专业人员参考，同时还可作为大专院校和培训机构的教材。

作者简介

　　何敏煌，中国台湾交通大学信息科学所博士。平时除了研究KVM虚拟机云端容错技术之外，也利用闲暇时间致力于信息科技的中文化和普及化。他主要的专长为Linux虚拟主机的管理与维护、WordPress网站的构建、电子商务应用、网站后端技术的开发与应用以及程序设计。

内页插图

目录

第1章 程序设计所需要的基础知识 1
1-1 什么是程序设计语言 2
1-2 程序设计的重要性 4
1-3 最受欢迎的程序设计语言 5
1-4 学习程序设计需要知道的逻辑概念 6
1-5 本书的结构及内容说明 9
第2章 快速了解Python程序设计语言 11
2-1 Python简介 12
2-1-1 Python的历史沿革 12
2-1-2 深受欢迎的Python程序设计语言 12
2-1-3 Python程序设计基本元素 13
2-1-4 Python程序易用性示范 17
2-2 学习Python的重要性 19
2-3 Python 2 和 Python 3 的差异 20
2-4 Python的应用领域 21
2-5 习 题 22
第3章 Python程序设计环境的安装与设置 23
3-1 马上使用Python编写程序 24
3-1-1 Windows用户 24
3-1-2 Mac OS 及 Linux 用户 24
3-1-3 在交互式界面中测试你的Python 25
3-2 安装Python 3.x窗口环境 27
3-2-1 Windows的IDLE窗口环境 27
3-2-2 Microsoft Python Tools for Visual Studio 32
3-2-3 Mac OS的IDLE窗口环境 34
3-3 简单且易上手的iPython Notebook以及jupyter 38
3-3-1 安装jupyter 38
3-3-2 在命令提示符中执行iPython 40
3-3-3 执行浏览器版本的iPython Notebook 42
3-4 程序代码编辑器的介绍 46
3-4-1 Notepad++的安装与应用 46
3-4-2 TextWrangler的安装与应用 50
3-5 在Linux虚拟机中运行Python 52
3-5-1 安装VMWare Workstation Player 52
3-5-2 创建Ubuntu 14 Workstation 虚拟机 54
3-5-3 在Ubuntu 16 Workstation中运行Python 60
3-6 习 题 62
第4章 Python软件包管理与在线资源 63
4-1 Python软件包管理工具 64
4-1-1 easy_install的安装与使用 64
4-1-2 pip安装与使用 65
4-2 Python虚拟环境的设置 66
4-2-1 在Mac OS中安装Virtualenv 66
4-2-2 在Windows中安装Virtualenv 67
4-3 高级软件包安装实践 68
4-3-1 Anaconda软件包介绍 68
4-3-2 在Windows中安装Anaconda、NumPy以及Matplotlib 69
4-3-3 在Mac OS中安装Anaconda、NumPy以及Matplotlib 72
4-3-4 使用Matplotlib绘制精美数学图形 75
4-4 Python的在线资源与支持 77
4-4-1 PyPI网站介绍 77
4-4-2 在PyPI中寻找可以用来产生数独题目的软件包 79
4-4-3 运用找到的软件包设计程序 81
4-5 习 题 81
第5章 开始设计Python程序 82
5-1 jupyter的介绍与使用 83
5-1-1 iPython运行环境的介绍 83
5-1-2 Python 2中文编码的设置 84
5-1-3 iPython Notebook的介绍与使用 86
5-2 程序的构想与实现 89
5-2-1 理清问题的需求 89
5-2-2 定义要存储的数据及其相关类型 90
5-2-3 设计算法与绘制流程图 91
5-2-4 动手编写程序 92
5-2-5 简易调试方法 95
5-3 猜数字游戏 95
5-3-1 问题需求 95
5-3-2 定义要存储的数据及其相关的类型 95
5-3-3 设计算法与绘制流程图 96
5-3-4 完成程序 97
5-4 习 题 98
第6章 Python程序设计语言速览 99
6-1 常数、变量和数据类型 100
6-1-1 常数和变量的差异 100
6-1-2 变量的命名原则 102
6-1-3 程序设计语言的保留字 103
6-1-4 基本数据类型 103
6-2 Python表达式 106
6-2-1 算术表达式 106
6-2-2 关系表达式 107
6-2-3 逻辑表达式 108
6-3 列表list、元组tuple、字典dict与集合set类型 109
6-3-1 list列表与tuple元组 109
6-3-2 list的操作应用 111
6-3-3 dict字典 113
6-3-4 set集合 115
6-3-5 查看两个变量是否为同一个内存地址 115
6-4 内建函数和自定义函数 117
6-4-1 内建函数 117
6-4-2 自定义函数 119
6-4-3 import与自定义模块 122
6-5 单词出现频率的统计程序 123
6-6 习 题 124
第7章 程序控制流程 125
7-1 判断语句的应用 126
7-1-1 if/elif/else 126
7-1-2 嵌套if/elif/else 127
7-1-3 单行的if/else语句 128
7-2 循环语句 128
7-2-1 基本循环语句 128
7-2-2 嵌套循环 130
7-2-3 break和continue的运用 131
7-2-4 迭代器 132
7-3 例外处理 134
7-3-1 例外处理的基本概念 134
7-3-2 try/except 135
7-3-3 处理不同的例外种类 136
7-4 程序流程控制的应用 137
7-5 习 题 142
第8章 文件、数据文件与数据库的操作 143
8-1 文件与目录的操作 144
8-1-1 os.path 144
8-1-2 glob 145
8-1-3 os.walk 146
8-1-4 os.system和shutil 148
8-2 数据文件的操作 149
8-2-1 文本文件的读取与写入 149
8-2-2 文本文件的应用 154
8-2-3 读取JSON格式的数据 158
8-3 Python与数据库 161
8-3-1 安装Firefox的SQLite Manager附加组件 162
8-3-2 创建简易数据库 164
8-3-3 Python存取数据库的方法 167
8-4 数据库应用程序 168
8-5 习 题 173
第9章 Python提取网站数据——基础篇 174
9-1 因特网程序设计基础 175
9-1-1 因特网与URL 175
9-1-2 解析网址 178
9-1-3 提取网页数据 182
9-1-4 使用正则表达式提取网页内的电子邮件账号 183
9-2 网页分析与应用 186
9-2-1 HTML网页格式简介 186
9-2-2 安装BeautifulSoup 190
9-2-3 使用BeautifulSoup提取信息 192
9-2-4 进一步分析网页的内容 195
9-3 网络应用程序 198
9-3-1 将数据存储为文件 198
9-3-2 以网页的形式整理数据 200
9-3-3 在本地建立网页应用 203
9-4 习 题 205
第10章 Python网页数据提取的实践 206
10-1 把网页数据存储到数据库中 207
10-1-1 网页数据的运用模式 207
10-1-2 把数据存储到SQLite 208
10-1-3 把数据导入到网络MySQL数据库中 213
10-1-4 编写本地程序读取网络MySQL数据库中的数据 217
10-1-5 使用PHP建立信息提供网站 219
10-2 自动提取数据 221
10-2-1 检测网页内容是否曾经更新 222
10-2-2 Windows自动化设置 226
10-2-3 Mac OS自动化设置 230
10-3 通过Python操作浏览器 230
10-3-1 安装Selenium 231
10-3-2 使用Selenium操作Firefox 233
10-3-3 通过Selenium读取网页信息 235
10-3-4 登录会员网站的方法 237
10-4 习 题 240
第11章 Firebase在线实时数据库操作实践 241
11-1 Firebase数据库简介 242
11-1-1 NoSQL数据库概念 242
11-1-2 注册Firebase账号 242
11-1-3 连接Firebase和Python 245
11-2 Python存取Firebase数据库的实例 247
11-2-1 Firebase网络数据库的操作 247
11-2-2 使用Python写入Firebase数据库 249
11-2-3 使用Python读取Firebase数据库 252
11-2-4 整合范例 254
11-3 网页连接Firebase数据库 258
11-3-1 Firebase Hosting免费主机空间的设置 258
11-3-2 使用JavaScript读取Firebase数据库 261
11-3-3 Firebase网页设计 262
11-4 Firebase数据库的安全验证 265
11-4-1 Firebase安全性的设置 265
11-4-2 Email/Password机制 266
11-4-3 Python端的设置 268
11-4-4 将具有用户验证功能的数据写入程序 269
11-5 习 题 271
第12章 Python应用实例 272
12-1 Facebook Graph API的介绍与使用 273
12-1-1 安装facebook-sdk 273
12-1-2 Facebook Graph简介 273
12-1-3 Python程序存取Facebook设置 279
12-1-4 通过Python“发表”文章 281
12-1-5 使用程序帮忙“点赞” 283
12-1-6 下载在Facebook中的照片 283
12-2 照片文件的管理 285
12-2-1 照片文件的分析 285
12-2-2 找出重复的照片文件 287
12-2-3 将照片文件重新编号 290
12-3 找出网络中最常被使用的中文词 291
12-3-1 搜集新闻文章 291
12-3-2 安装中文分词模块jieba 292
12-3-3 找出文章中最常被使用的词汇 292
12-4 习 题 294
第13章 Python绘图与图像处理 295
13-1 Matplotlib的安装与使用 296
13-1-1 Matplotlib介绍 296
13-1-2 使用Matplotlib画图 297
13-1-3 统计图的绘制 300
13-1-4 数学函数图形的绘制 306
13-2 pillow的安装与使用 309
13-2-1 pillow简介 310
13-2-2 读取图像文件的信息 310
13-2-3 简易图像文件处理 311
13-3 批量处理图像文件 314
13-3-1 为自己的照片加上专属标志以及批量调整照片尺寸 314
13-3-2 中文字体的处理与应用 316
13-3-3 为图像文件加入水印功能 319
13-4 习 题 321
第14章 用Python打造特色网站 322
14-1 使用Python编写一个网站程序 323
14-1-1 网站原理 323
14-1-2 网站程序的输入与输出 324
14-1-3 使用Python编写的网站框架 325
14-2 Django简介 328
14-2-1 下载与安装Django 328
14-2-2 Django目录及重要配置文件解说 330
14-2-3 前端与后端的搭配 332
14-2-4 建立你的第一个Django网站 333
14-3 认识Django Framework的架构 334
14-3-1 Django的MTV架构 334
14-3-2 URL的对应方法详解 335
14-3-3 模板的使用 336
14-3-4 使用静态文件夹存取文件 339
14-4 Django与数据库 340
14-4-1 在Django中使用数据库 341
14-4-2 建立模型 342
14-4-3 admin后台管理 343
14-4-4 读取数据库中的数据 345
14-4-5 短网址转址网站模板的内容 347
14-5 习 题 350
第15章 程序设计所需要的基础知识 351
15-1 网站的测试与调整 352
15-1-1 上线前的前置工作 352
15-1-2 网站的部署策略 353
15-1-3 网址的购买和选用 353
15-2 网站开发环境的部署 354
15-2-1 利用ngrok随时连线你的网站 354
15-2-2 申请Cloud9 IDE账号 356
15-2-3 建立Cloud9开发环境 357
15-2-4 测试与执行Django网站 361
15-3 云虚拟机部署方法 365
15-3-1 DigitalOcean简介 365
15-3-2 创建Ubuntu虚拟机 369
15-3-3 安装、设置Apache服务器和Django Framework 373
15-3-4 上传文件和网站上线 374
15-4 习 题 378
第16章 提升Python能力的下一步 379
16-1 程序代码的版本控制 380
16-1-1 Git简介 380
16-1-2 Git实践操作 382
16-1-3 BitBucket的申请使用 387
16-1-4 整合BitBucket和Cloud9 390
16-2 云APP主机的部署 392
16-2-1 Heroku简介 392
16-2-2 创建Heroku账号 393
16-2-3 整合Cloud9和Heroku 395
16-2-4 在Heroku上部署Django网站 396
16-3 提升学习的下一步 402

前言/序言

　　Python从入门到活用的16章讲解
　　笔者从中学时的Apple II时代就开始写BASIC以及汇编程序，在大学毕业后如愿进入高职的数据处理科教学生BASIC程序设计，到现在过了快20年的光阴了。从中学一直到大学信息管理系，从Quick BASIC、汇编语言、C/C++一路教到Java语言，教过的学生只有少部分能够真正了解到程序设计的乐趣，并能够灵活地运用程序来解决学业以及工作上所遇到的难题。
　　其中的一部分原因当然是这些无趣的程序语言所造成的，但是，也有大部分原因是学习者缺乏对“程序设计”的热情。不像笔者在大三的时候，受到启蒙恩师——师大戴建耘教授及何宏发教授的影响，初学Turbo C，就开始设计计算机辅助教学软件以及计算机象棋程序，让我对开拓计算机的潜能深深着迷，也才会一直走在信息科学研究这一条道路上。然而，这些动辄上万行的程序代码项目，对于非信息本科系的学习者来说，就算是有再大的动机与热情，也只能望程序代码而兴叹。
　　幸运的是，随着因特网科技的进步，改变了许多信息科技的生态，而程序语言也产生了质变，以Python为代表的新时代程序语言，挟着网络的威力，具有快速上手、随时可扩充、社群支持等特性，让写程序的人往往只要短短的几行程序代码，就可以完成许多传统程序语言要上千行程序代码才能搞定的工作，交谈式的接口也让初学者可以更容易通过试误法加深对语言的了解。“容易学习，好上手，不用写一大堆程序代码，就可以马上解决应用问题”是Python的重要特性，也是本书写作的原则。
　　笔者认为，要学会程序设计，最重要的是动机，因此本书不以传统学习程序语言的方式在一开始就全面学习无趣的语法细节，让学习者在语法还没学完就先打瞌睡。相反，我们一开始并不着重于Python语言介绍的完整性，而是强调其易用以及实用性。以各种程序应用实例贯穿全书，小心地避开需要想比较久的高深技巧（尽管它可以发挥程序更大的能力，但是对于日后不一定要以程序设计为业的初学者其实是不必要的），着重于马上可执行并看到有趣成果的程序学习，让读者可以保持高度学习动机，运用“做中学”理论学完全书的内容。
　　因此，本书在第1章了解程序设计的重要性以及由来之后，我们在第2章就开始写计算生日的小程序，第3章安装可以执行的开发环境，第4章就可以使用Python撰写绘制SIN函数图形的程序了。第5章让读者对于如何开始写一个比较正式程序的基本程序有一个充分的了解和练习，这时候就可以在第6章对于Python语言做一个比较完整的介绍。因为已经实际练习过一些有趣的程序实例，在学习语法的时候会更有感觉。
　　第7章介绍控制程序的方法，一个非常实用的成绩计算程序也就可以毫不费力地完成了。接下来在第8章教读者如何把输入的数据存在档案和数据库中，第9章开始学习如何到网站上去提取数据并加以应用，第10章把提取下来的数据储存到数据库，并学习如何让计算机自动化地执行工作，甚至还可以利用Python程序来控制Firefox浏览器。
　　在第11章我们会介绍如何以Python程序来建立目前最流行的在线实时数据库Firebase的相关应用，第12章则以Facebook操作和处理照片档案以及中文字词处理当作应用实例，强化学习的成果。第13章则是很多朋友感兴趣的绘图与图像文件处理的介绍。在这一章中，还会有一个批量为图形调整尺寸以及上文字水印的应用程序，非常实用。
　　第14、15以及16这三章，以如何利用Python开发网站为主线，让读者学习云端开发Cloud9以及Git版本控制技巧，另外，如何把自己开发的网站部署到云端主机（DigitalOcean以及Heroku）也有非常详细的介绍。在这三章中，会让读者开发一个实用的网络数据库应用的短网址转址服务网站，部署上云端主机并立即可用。
　　全书以实际应用为主线，程序设计内容以实用、易理解为主，并不强调程序设计技巧的运用（所以有些程序片段看起来会比较平铺直述），尽量让学习者能够在看完程序和解说之后马上动手执行，甚至修改以及新增各种功能。
　　让初学者能够立刻上手，并能体会程序设计的应用，进而对程序设计产生热情和学习动力是本书写作的主要目的。谁说程序设计一定是计算机工程师的工作？Python应该是每一个现代人手上最好的工具才对！
　　编 者

探索无限可能：数据分析与可视化实战指南 内容简介： 在这个信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼有价值的洞察，并将这些洞察转化为直观易懂的可视化呈现，已成为一项核心竞争力。本书并非一本讲述编程语言基础语法的教程，而是专注于将强大的数据处理、分析及可视化技术融会贯通，带领读者踏上一段从数据原料到深度解读的实战之旅。我们将深入探索如何利用一系列精选的工具和方法，解决现实世界中面临的各种数据挑战，解锁数据的潜在价值。 本书的定位是为那些希望掌握数据科学核心技能、提升数据驱动决策能力，或者对如何将数据转化为生动故事感兴趣的读者而设计。无论您是市场分析师、产品经理、科研人员，还是对数据领域充满好奇心的初学者，本书都将为您提供一套系统且实用的方法论，助您在数据海洋中游刃有余。 核心内容概述： 第一部分：数据采集与预处理——打牢数据根基 数据的质量直接决定了分析的有效性。本部分将聚焦于如何高效、可靠地获取和清洗数据，为后续的分析奠定坚实基础。 多样化的数据源探索： 我们将介绍从各种常见数据源提取数据的策略，包括： 结构化数据： 学习如何连接和查询关系型数据库（如SQL Server, MySQL, PostgreSQL），理解其查询语言（SQL）的精髓，并掌握使用Python库（如`pandas`）读取和操作CSV、Excel、JSON等格式文件。 半结构化与非结构化数据： 探索如何从Web API获取实时数据，理解RESTful API的工作原理，并实践利用Python库（如`requests`）进行API交互。学习如何爬取网页数据（Web Scraping），并处理HTML、XML等结构，利用`BeautifulSoup`和`Scrapy`等工具。 文本数据： 针对自然语言文本，我们将介绍文本文件的读取、编码处理，以及初步的文本清洗方法。 严谨的数据清洗与转换： 原始数据往往充斥着错误、缺失和不一致。本部分将教授一系列实用的数据清洗技术： 缺失值处理： 探讨多种策略，如删除、填充（均值、中位数、众数、插值法）以及基于模型预测的填充，并根据数据特性选择最佳方案。 异常值检测与处理： 学习使用统计学方法（如Z-score, IQR）和可视化工具（如箱线图）识别异常值，并掌握如何处理异常值（如删除、截断、转换）。 数据格式统一与类型转换： 解决日期时间格式不一致、字符串大小写问题、数值类型错误等常见问题，确保数据的一致性和可用性。 重复数据识别与去除： 编写有效的方法来检测和删除重复的记录，保证数据的唯一性。 数据标准化与归一化： 理解何时需要对数据进行缩放，以及常用的Min-Max标准化、Z-score标准化等方法，为模型训练做好准备。 第二部分：数据探索性分析（EDA）——洞察数据中的模式 在对数据进行清洗后，理解数据的分布、关系和潜在模式至关重要。本部分将引领读者进行深入的探索性数据分析。 统计描述与推断： 描述性统计： 掌握计算均值、中位数、标准差、方差、分位数等基本统计量，全面了解数据的中心趋势、离散程度和分布形状。 相关性分析： 计算变量之间的皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数，理解变量间的线性或单调关系，并可视化相关矩阵。 假设检验基础： 介绍 t 检验、卡方检验等基本假设检验方法，学习如何验证数据中的统计学差异。 可视化驱动的洞察： 基础图表绘制： 熟练运用`Matplotlib`和`Seaborn`等库，绘制出清晰、有信息量的图表，如： 分布图： 直方图、密度图、箱线图，用于观察单个变量的分布情况。 散点图： 探索两个数值型变量之间的关系。 折线图： 展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。 条形图/柱状图： 比较不同类别数据的取值。 饼图/环形图： 展示各部分占总体的比例（谨慎使用）。 高级可视化技巧： 多变量可视化： 通过颜色、大小、形状等维度，在同一张图表中展示多个变量的信息。 热力图： 直观展示相关矩阵或分类变量之间的频率。 地理空间可视化： 结合`Folium`等库，在地图上展示数据点或区域信息。 交互式可视化： 引入`Plotly`等库，创建可以缩放、平移、悬停显示信息的交互式图表，提升用户体验和数据探索的深度。 分组聚合与数据透视： 学习如何按类别对数据进行分组，计算组内统计量，并使用`pandas`的`groupby()`和`pivot_table()`等功能，快速提取关键的聚合信息。 第三部分：高级数据分析技术——挖掘深层价值 在对数据有了初步了解后，我们将深入到更高级的分析技术，以发现更深层次的模式和预测未来趋势。 时间序列分析基础： 时间序列分解： 理解趋势、季节性和残差成分，掌握如何识别和量化这些组成部分。 移动平均与平滑： 应用简单移动平均（SMA）、指数移动平均（EMA）等方法平滑数据，揭示潜在趋势。 时间序列预测模型： 介绍ARIMA（自回归积分滑动平均模型）等经典时间序列预测模型，并实践使用`statsmodels`等库进行建模与预测。 聚类分析——发现隐藏的群体： 无监督学习的核心： 理解聚类分析的目标，即将相似的数据点归为同一组。 K-Means算法： 深入讲解K-Means算法的原理、步骤和参数选择，并实践用`scikit-learn`实现。 层次聚类： 介绍凝聚型和分裂型层次聚类方法，理解其树状图（Dendrogram）的解读。 评估聚类效果： 学习使用轮廓系数（Silhouette Score）等指标评估聚类结果的质量。 关联规则挖掘——揭示商品之间的联系： 购物篮分析： 以经典的购物篮分析为例，介绍Apriori算法等关联规则挖掘方法。 支持度、置信度与提升度： 理解这些关键指标的含义，并学习如何从海量交易数据中发现有价值的关联规则。 数据降维技术——简化复杂数据集： 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的原理，学习如何通过线性变换找到数据方差最大的方向，从而降低数据的维度，同时保留尽可能多的信息。 t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 了解t-SNE在可视化高维数据降维方面的优势，尤其适用于发现局部结构。 文本分析与情感挖掘： 文本预处理进阶： 学习更精细的文本清洗，如去除停用词、词干提取、词形还原（Lemmatization）。 词袋模型（Bag-of-Words）与TF-IDF： 理解如何将文本转化为数值向量，以便进行机器学习。 主题模型（如LDA）： 探索如何从大量文本中发现隐藏的主题。 情感分析基础： 介绍如何利用预训练模型或基于规则的方法，判断文本的情感倾向（积极、消极、中立）。 第四部分：数据可视化实战应用——讲好数据故事 数据分析的最终目的是为了传达信息、支持决策。本部分将专注于如何利用可视化技术，将分析结果转化为引人入胜的叙述。 可视化仪表板设计： 选择合适的图表类型： 根据要传达的信息类型（趋势、比较、分布、关系、构成等），选择最有效的可视化图表。 信息层级与焦点： 设计清晰的信息层级，突出关键指标和洞察。 颜色、字体与布局： 掌握视觉设计原则，确保图表美观、易于理解，并具有一致性。 交互性设计： 学习如何利用交互元素（如筛选器、下拉菜单、联动图表）提升用户探索数据的能力。 仪表板工具实践： 简要介绍如何使用`Dash`或`Streamlit`等Python库创建Web端的交互式仪表板。 地理空间数据可视化进阶： 专题地图： 学习绘制分级统计地图、散点密度地图、热力图等，直观展示地理区域的数据特征。 可视化路径与流动： 展示起点到终点的数据流动，如交通、物流等。 案例研究与综合应用： 商业数据分析： 例如，分析销售数据以识别畅销产品、优化定价策略、预测客户流失。 社交媒体数据分析： 洞察用户行为、话题趋势、舆情分析。 科学研究数据可视化： 展示实验结果、模拟数据、统计模型。 公共服务数据可视化： 如城市交通、医疗健康、环境监测等。 本书特色： 理论与实践相结合： 每一章都配以详细的代码示例和真实数据集，让读者在动手实践中学习。 贴近实际应用： 案例选取广泛，覆盖了商业、科学、社会等多个领域，确保知识的实用性。 工具链的整合： 重点介绍`pandas`, `NumPy`, `Matplotlib`, `Seaborn`, `Plotly`, `Scikit-learn`, `Statsmodels`等核心Python库，构建完整的数据分析工作流。 循序渐进的学习路径： 从数据基础到高级分析，再到可视化呈现，层层递进，帮助读者构建完整的知识体系。 培养数据思维： 不仅教授技术，更注重培养读者从数据中发现问题、分析问题、解决问题的能力。 通过本书的学习，您将能够自信地处理各种数据挑战，将数据转化为有力的洞察，并以清晰、有说服力的方式进行沟通，从而在您的专业领域中脱颖而出。让我们一起，用数据开启无限可能！

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。我本来以为这只是一本基础入门的书，但随着阅读的深入，我发现它涵盖了许多进阶的概念，而且讲解得仍然非常透彻。 其中，关于面向对象编程（OOP）的部分，我以前一直觉得是个很难理解的概念，但这本书用非常清晰的图示和代码示例，将类、对象、继承、多态这些核心概念讲得淋漓尽致。它不仅解释了这些概念是什么，更重要的是，它阐述了为什么要在编程中使用它们，以及它们能带来哪些优势。我记得书中有一个例子，是构建一个简单的“银行系统”，通过创建“账户”类和“客户”类，让我深刻体会到了OOP在组织代码、提高复用性方面的巨大作用。此外，书中还涉及了一些常用的库，比如Requests库用于网络爬虫，BeautifulSoup库用于解析HTML，这些都是我在学习过程中急需掌握的技能，这本书一次性地把它们都讲到了，而且都讲得很实用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常独特，它有一种很强的引导性，让你在不知不觉中就掌握了知识。它不是简单地罗列知识点，而是通过提问、引导、启发的方式，让你自己去思考，去发现。 我最欣赏的一点是，它在讲解复杂概念时，总会穿插一些“为什么”的思考。比如，在讲解函数时，它会问：“为什么我们需要函数？”然后引出代码的模块化、复用性等优点。在讲解错误处理时，它也会讨论“什么样的错误是可预测的，什么样的错误是意外的”，并给出相应的处理策略。这种深入的探讨，让我不仅仅停留在“怎么做”的层面，更能理解“为什么这样做”，从而形成更扎实的编程思维。书中还提供了一些“进阶挑战”，鼓励读者在掌握基础后进行更深入的探索，这对于激发学习兴趣和培养独立解决问题的能力非常有帮助。总的来说，这本书提供了一种非常高级的学习体验，远超我之前接触过的任何一本同类书籍。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我最大的感受就是这本书的“实战”二字名副其实。它并非停留在理论层面，而是真正地带领读者去“做”项目，去解决实际问题。 我特别喜欢书中关于Web开发入门的部分。它没有直接跳到复杂的框架，而是从最基础的HTTP协议讲起，然后介绍如何使用 Flask 框架构建一个简单的Web应用。我跟着书中的步骤，一步一步地搭建了自己的第一个Web项目，那种从无到有，看到自己的代码能够运行起来，并且能通过浏览器访问，感觉非常棒。书中还讲解了如何处理表单提交，如何进行数据库交互，这些都是Web开发中非常核心的技能。而且，这本书还提到了如何部署自己的Web应用，虽然只是简单介绍，但足以让我对整个Web开发流程有了初步的认识。这种循序渐进、理论与实践相结合的教学方式，让我觉得学习过程充满了成就感。

评分☆☆☆☆☆

一本好书，确实让人爱不释手！我最近刚接触Python，市面上书也看了几本，但总觉得不够系统，要么讲得过于理论，要么跳跃性太强，新手读起来一头雾水。直到我翻开了这本书，那种感觉就像是找到了救星。 它开篇就用一种非常接地气的方式，把Python最基础的概念一一剖析，比如变量、数据类型、运算符这些，都讲得特别明白。我记得以前学其他语言的时候，对这些概念总是模模糊糊的，但这本书用了很多形象的比喻和简单的例子，让我一下子就理解了。它没有一开始就堆砌大量的代码，而是循序渐进，从最简单的“Hello, World!”开始，逐步引导读者理解程序的运行逻辑。最让我惊喜的是，它还花了很大篇幅讲解Python的开发环境搭建，这一点对于新手来说简直太重要了，很多书都会忽略掉这块，导致读者连最基础的配置都搞不定，后面的学习就更别提了。它提供的详细步骤，即使是完全没有接触过编程的人，也能轻松完成。而且，书中提到的学习路径也非常清晰，让人知道接下来应该往哪个方向深入。

评分☆☆☆☆☆

这不仅仅是一本“工具书”，更像是一位耐心循循善诱的良师益友。我一直觉得，学习编程最大的障碍不是代码本身，而是那种“无从下手”的迷茫感。这本书在这方面做得非常出色。它不是那种枯燥乏味的教程，而是充满了实用的案例，并且这些案例都紧密结合了实际应用场景。 比如，书中关于数据处理的部分，我印象特别深刻。它没有仅仅介绍 Pandas 库的函数，而是通过分析真实世界的数据集，比如分析一份销售报表，或者处理一份用户反馈列表，来展示如何利用 Python 来提取有价值的信息。这种“带着问题去学”的方式，让我觉得编程不再是抽象的符号，而是解决实际问题的强大工具。它还教会了我如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 来可视化数据，那些绘制出来的图表，直观又美观，让我对数据的理解提升了一个层次。更重要的是，书中鼓励读者动手实践，提供了大量的练习题和项目，这些都让我有机会将学到的知识立刻应用起来，巩固理解，并且逐渐建立起自信心。

评分☆☆☆☆☆

对开发很有帮助

评分☆☆☆☆☆

收到?正在学习中。加油。

评分☆☆☆☆☆

挺实用的书，易读也易用

评分☆☆☆☆☆

看了一部分，感觉还不错。。。慢慢看

评分☆☆☆☆☆

进阶的书籍，没基础的话还是看了入门书籍再来看吧。

评分☆☆☆☆☆

学习的旅途遥远，啥都得学，争取能用上。

评分☆☆☆☆☆

只能用来当工具字典用，查询相关数据。

评分☆☆☆☆☆

适合练手。。。。。

评分☆☆☆☆☆

补充吃吃吃吃吃吃吃吃吃吃吃吃吃出