信息管理专业Python教程：探索数据处理与可视化

"Python for Informatics中文版.pdf 是一本面向编程初学者的信息管理专业Python教程，旨在通过Python语言教授编程和计算思维，特别是针对数据处理和数据可视化。该书强调Python作为强大问题解决工具的易用性和学习性，并可在多种操作系统上免费获取。书中的内容遵循CC-BY-SA许可，允许自由改编和分享。翻译工作由多个贡献者完成，包括范炜、张功卫、王骏等人，并得到了四川大学公共管理学院的支持。" 在本书中，读者将学习到以下核心知识点： 1. 介绍：这部分通常包含译者和作者的序言，以及关于本书目标读者和内容的简介。 2. 为什么要学习编程：这部分会讨论编程的重要性，可能涉及提升问题解决能力、增强职业竞争力以及理解数字世界的基础。 3. 变量、表达式与语句：这是编程的基础，涵盖了如何声明和使用变量，以及如何通过表达式和语句执行操作。 4. 条件执行：讲解如何使用条件语句（如if-else）进行逻辑判断，实现不同条件下的不同代码执行路径。 5. 函数：介绍如何定义和调用函数，封装代码以便重复使用。 6. 迭代：讲述循环结构（如for和while）的概念，用于重复执行一段代码。 7. 字符串：讨论字符串数据类型，包括操作字符串的方法和正则表达式的初步概念。 8. 文件：介绍如何读写文件，存储和检索数据。 9. 列表：涵盖列表这一动态数组的数据结构，包括元素的添加、删除和索引访问。 10. 字典：讲解键值对存储的字典数据结构，及其在信息管理中的应用。 11. 元组：介绍不可变的元组数据结构，常用于存储不可变信息。 12. 正则表达式：深入学习用于模式匹配和数据提取的正则表达式语法。 13. 网络编程：讲解如何使用Python进行网络通信，如HTTP请求和套接字编程。 14. Web Services：介绍如何利用Python与Web服务接口交互，例如RESTful API。 15. 数据库与SQL：涵盖关系型数据库基础和SQL查询语言，用于高效地存储和检索大量结构化数据。 16. 数据可视化：教授如何使用Python库（如matplotlib或seaborn）创建图表，以直观展示数据。 17. 常见任务自动化处理：讲解如何编写脚本自动化日常任务，如文件管理、数据处理等。 18. 附录：包含额外的信息、参考材料和可能的补充教程。 通过这些章节的学习，读者将能够掌握Python编程的基本技能，从而能够运用Python进行数据处理、分析和可视化，为信息管理领域的实践打下坚实基础。同时，书中内容的开放性鼓励读者积极参与，对错误和不足之处提出改进意见，共同促进知识的传播和提升。