Python编程入门:探索Python 3数据处理
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更新于2024-07-16
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"适用于所有人的Python:探索Python 3中的数据Python for Everybody: Exploring Data in Python 3"
本书是Charles R. Severance所著,旨在以数据探索的角度引导学生入门编程和软件开发,利用Python编程语言来解决电子表格无法处理的数据问题。书中通过实例和实践,帮助读者掌握Python 3的基础知识,特别是针对数据处理和分析。
标签"网页程式设计"表明,尽管书中的内容可能不局限于网页开发,但部分章节可能会涉及与网络相关的数据获取和处理,如使用Python进行网页抓取。
部分内容提及了书籍的更新历史,自2015年首次进行Python 3.0的初步转换,至2016年完成完整的Python 3.0版本。同时,这本书遵循了创作共用 Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported License,允许非商业性使用和改编,但需给予作者署名,并保持相同许可。
前言中,作者提到本书是对Allen B. Downey的《ThinkPython: How to Think Like a Computer Scientist》一书的“remix”版本,即在原有基础上进行创新和扩展,适应不同的教学和学习需求。作者希望借此实验性的方式,提供一种新的学习资源,而不是完全从零开始创建全新的教材。
在教学实践中,作者计划教授SI502-Networked Programming课程,这暗示了书中可能包含网络编程的内容,如HTTP协议、API接口的使用等,以便于读者理解如何在网络环境中处理和分析数据。
全书可能涵盖以下知识点:
1. Python基础:包括变量、数据类型(如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典)、控制流(条件语句、循环)、函数定义与调用、模块导入。
2. 数据操作:介绍Python中的数据结构,如列表的遍历、排序、切片操作,以及字典的键值对操作。
3. 文件操作:学习读写文件,以及处理大型数据文件,如CSV或JSON格式。
4. 错误和异常处理:理解Python中的异常机制,如何编写健壮的代码。
5. 正则表达式:用于数据清洗和匹配的高级文本处理技术。
6. 数据库操作:通过Python连接数据库,如SQLite,执行查询和事务管理。
7. 网络编程:利用Python的requests库进行网页抓取,解析HTML和XML文档,理解HTTP协议。
8. 数据可视化:使用matplotlib或其他库展示数据图表,帮助理解数据趋势。
9. Web API:了解如何与Web服务交互,获取和发送数据。
10. 数据分析基础:使用pandas库进行数据预处理,包括数据清洗、合并、分组和聚合。
11. 数据科学库介绍:如NumPy和SciPy,用于数值计算和科学计算。
12. 实战项目:通过实际项目应用所学知识,解决具体的数据问题。
《适用于所有人的Python:探索Python 3中的数据》是一本适合初学者的Python编程教程,特别强调了数据处理和分析的应用,不仅覆盖了Python的基础语法,还深入到数据操作、网络编程和数据分析等领域,为读者提供了全面的Python学习路径。
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2024-11-29 上传
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