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内容大纲
本书共包含7个部分,即绪论、5个项目、课程拓展。绪论部分介绍了课程的定位及课程的素质目标、能力目标、知识目标等;5个项目分别涵盖了Python在文件操作、数据分析、数据可视化、管理信息系统及网络爬虫等方面的相关知识点、综合项目案例及技能训练:课程拓展部分主要介绍与本课程紧密相关的岗位、竞赛、证书及相关的知识和技能需求。
本书既可作为高等职业教育人工智能应用技术、软件技术、计算机应用技术等专业的教材使用,也可供Python语言编程爱好者参考使用。 -
作者介绍
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目录
绪论
项目1 人口普查数据文件读写
知识准备
1.1 数据
1.1.1 数据的概念
1.1.2 数据的获取途径
1.2 计算机程序
1.2.1 计算机程序的概念
1.2.2 编写程序的目的
1.2.3 程序处理的对象
1.3 Python的安装与使用
1.3.1 Python的下载及安装
1.3.2 Python的命令行使用方式
1.3.3 Python的文件操作方式
1.4 变量
1.4.1 变量的概念
1.4.2 变量的命名规则
1.5 程序结构
1.5.1 顺序结构
1.5.2 分支结构
1.5.3 循环结构
1.6 函数
1.6.1 函数的概念
1.6.2 函数的类型及使用
1.7 库
1.7.1 标准库
1.7.2 第三方库
1.8 注释
1.8.1 单行注释
1.8.2 多行注释
任务实施
1.人口普查数据读取
2.人口普查数据保存
知识拓展
1.os库的文件操作
2.os库的路径操作
3.相对路径和绝对路径
项目2 受高等教育人口情况统计
知识准备
2.1 环境搭建
2.1.1 Anaconda的安装
2.1.2 JupyterNotebook的使用
2.2 数据类型
2.2.1 基本数据类型
2.2.2 复合数据类型
2.2.3 数据类型的查看
2.2.4 数据类型的转换
2.3 控制语句
2.3.1 if语句
2.3.2 for循环语句
2.3.3 while循环语句
2.3.4 嵌套循环
2.4 输入输出
2.4.1 输入
2.4.2 输出
任务实施
1.全国大专学历总人数及占比
2.各地区大专学历总人数及占比
3.各地区大专人数占比与全国水平的比较
4.各地区受高等教育人数及占比
知识拓展
1.Python运算符及其优先级
2.break语句与continue语句
3.字典推导式与列表推导式
项目3 劳动力人口数据分析
知识准备
3.1 数据分析与数据可视化
3.2 pandas库
3.2.1 pandas库简介
3.2.2 Series对象
3.2.3 DataFrame对象
3.3 matplotlib库
3.3.1 matplotlib库简介
3.3.2 画布的创建
3.3.3 子图的创建
3.3.4 标签信息的添加
3.3.5 常见图表的绘制
3.3.6 颜色、线型、标记的设置
3.3.7 绘制图形的保存
3.4 数据合并
3.4.1 merge()函数
3.4.2 join()函数
3.4.3 concat()函数
3.5 数据清洗
3.5.1 空值和缺失值的处理
3.5.2 重复值的处理
3.5.3 异常值的处理
任务实施
1.全国劳动力人口数据的获取与读取
2.全国劳动力人口数据的预处理
3.2019年全国劳动力人口分布情况分析
4.2019年各省区市劳动力人口占比分析
5.2009-2019年全国劳动力总人口变化情况分析
6.2009-2019年top5省区市劳动力人口变化情况分析
知识拓展
1.numpy库简介
2.ndarray数组对象
3.ndarray数组的索引和切片
4.ndarray数组的运算
5.numpy库中的统计函数
项目4 人口信息管理系统开发
知识准备
4.1 Pycharm开发工具
4.1.1 Pycharm简介
4.1.2 Pycharm的下载
4.1.3 Pycharm的安装
4.1.4 Pycharm的基本使用
4.2 函数
4.2.1 函数的定义
4.2.2 函数的调用
4.2.3 函数的参数
4.2.4 函数的返回值
4.3 类和对象
4.3.1 面向对象
4.3.2 类和对象的概念
4.3.3 类和对象的创建与使用
4.3.4 封装
4.4 继承
4.4.1 继承的概念
4.4.2 继承的使用
4.5 异常
4.5.1 异常的概念和使用
4.5.2 内置异常类型
任务实施
1.界面设计
2.人口数据加载
3.用户登录
4.人口信息添加
5.人口信息修改
6.人口信息删除
7.人口信息搜索
8.项目总结
知识拓展
1.Lambda表达式
2.函数的递归
3.多态性
4.静态方法
5.特殊方法
项目5 人口数据爬取
知识准备
5.1 HTTP的基本原理
5.1.1 URL
5.1.2 超文本
5.1.3 HTTP请求及响应的基本过程
5.2 HTML网页基础
5.2.1 HTML
5.2.2 HTML标签及其基本结构
5.2.3 节点树及节点间的关系
5.2.4 HTML标签属性
5.3 网络爬虫的基本原理
5.4 requests库
5.4.1 requests库的安装
5.4.2 requests库的基本用法
5.5 BeautifulSoup库
5.5.1 BeautifulSoup库的安装
5.5.2 BeautifulSoup库的基本用法
5.5.3 标签属性和值的获取
5.5.4 文档树搜索
任务实施
1.获取网页
2.分析网页
3.解析网页
4、存储数据
知识拓展
1.JavaScript渲染
2.JSON数据的请求
3.Scrapy简介
附录A 课程拓展
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