緒論 1
項目1　人口普查數(shù)據(jù)文件讀寫 5
知識準備 7
1.1　數(shù)據(jù) 7
1.1.1 數(shù)據(jù)的概念 7
1.1.2 數(shù)據(jù)的獲取途徑 8
1.2 計算機程序 9
1.2.1 計算機程序的概念 9
1.2.2 編寫程序的目的 9
1.2.3 程序處理的對象 10
1.3 Python的安裝與使用 10
1.3.1 Python的下載及安裝 10
1.3.2 Python的命令行使用方式 12
1.3.3 Python的文件操作方式 12
1.4　變量 13
1.4.1 變量的概念 13
1.4.2 變量的命名規(guī)則 14
1.5 程序結(jié)構(gòu) 15
1.5.1 順序結(jié)構(gòu) 15
1.5.2 分支結(jié)構(gòu) 16
1.5.3 循環(huán)結(jié)構(gòu) 17
1.6 函數(shù) 18
1.6.1 函數(shù)的概念 18
1.6.2 函數(shù)的類型及使用 18
1.7 庫 24
1.7.1 標準庫 24
1.7.2 第三方庫 25
1.8 注釋 26
1.8.1 單行注釋 26
1.8.2 多行注釋 27
任務(wù)實施 27
1. 人口普查數(shù)據(jù)讀取 27
2. 人口普查數(shù)據(jù)保存 29
知識拓展 30
1. os庫的文件操作 30
2. os庫的路徑操作 31
3. 相對路徑和絕對路徑 32
項目2　受高等教育人口情況統(tǒng)計 36
知識準備 38
2.1 環(huán)境搭建 38
2.1.1 Anaconda的安裝 38
2.1.2 Jupyter Notebook的使用 39
2.2 數(shù)據(jù)類型 42
2.2.1 基本數(shù)據(jù)類型 42
2.2.2 復(fù)合數(shù)據(jù)類型 45
2.2.3 數(shù)據(jù)類型的查看 51
2.2.4 數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換 52
2.3 控制語句 53
2.3.1 if語句 53
2.3.2 for循環(huán)語句 55
2.3.3 while循環(huán)語句 56
2.3.4 嵌套循環(huán) 57
2.4 輸入輸出 57
2.4.1 輸入 58
2.4.2 輸出 58
任務(wù)實施 62
1. 全國大專學(xué)歷總?cè)藬?shù)及占比 62
2. 各地區(qū)大專學(xué)歷總?cè)藬?shù)及占比 63
3. 各地區(qū)大專人數(shù)占比與全國水平的比較 64
4. 各地區(qū)受高等教育人數(shù)及占比 65
知識拓展 66
1. Python運算符及其優(yōu)先級 66
2. break語句與continue語句 71
3. 字典推導(dǎo)式與列表推導(dǎo)式 72

項目3　勞動力人口數(shù)據(jù)分析 77
知識準備 79
3.1 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化 79
3.2 pandas庫 79
3.2.1 pandas庫簡介 79
3.2.2 Series對象 80
3.2.3 DataFrame對象 85
3.3 matplotlib庫 89
3.3.1 matplotlib庫簡介 89
3.3.2 畫布的創(chuàng)建 90
3.3.3 子圖的創(chuàng)建 91
3.3.4 標簽信息的添加 92
3.3.5 常見圖表的繪制 94
3.3.6 顏色、線型、標記的設(shè)置 96
3.3.7 繪制圖形的保存 97
3.4 數(shù)據(jù)合并 98
3.4.1 merge()函數(shù) 98
3.4.2 join()函數(shù) 99
3.4.3 concat()函數(shù) 100
3.5 數(shù)據(jù)清洗 101
3.5.1 空值和缺失值的處理 102
3.5.2 重復(fù)值的處理 103
3.5.3 異常值的處理 103
任務(wù)實施 104
1. 全國勞動力人口數(shù)據(jù)的獲取與讀取 104
2. 全國勞動力人口數(shù)據(jù)的預(yù)處理 108
3. 2019年全國勞動力人口分布情況分析 112
4. 2019年各省區(qū)市勞動力人口占比分析 115
5. 20092019年全國勞動力總?cè)丝谧兓�情況分析 117
6. 20092019年top5省區(qū)市勞動力人口變化情況分析 119
知識拓展 122
1. numpy庫簡介 122
2. ndarray數(shù)組對象 122
3. ndarray數(shù)組的索引和切片 125
4. ndarray數(shù)組的運算 126
5. numpy庫中的統(tǒng)計函數(shù) 128
項目4　人口信息管理系統(tǒng)開發(fā) 133
知識準備 135
4.1 Pycharm開發(fā)工具 135
4.1.1 Pycharm簡介 135
4.1.2 Pycharm的下載 135
4.1.3 Pycharm的安裝 136
4.1.4 Pycharm的基本使用 138
4.2 函數(shù) 139
4.2.1 函數(shù)的定義 139
4.2.2 函數(shù)的調(diào)用 142
4.2.3 函數(shù)的參數(shù) 143
4.2.4 函數(shù)的返回值 144
4.3 類和對象 145
4.3.1 面向?qū)ο?145
4.3.2 類和對象的概念 146
4.3.3 類和對象的創(chuàng)建與使用 147
4.3.4 封裝 149
4.4 繼承 150
4.4.1 繼承的概念 150
4.4.2 繼承的使用 152
4.5 異常 154
4.5.1 異常的概念和使用 154
4.5.2 內(nèi)置異常類型 156
任務(wù)實施 157
1. 界面設(shè)計 158
2. 人口數(shù)據(jù)加載 170
3. 用戶登錄 178
4. 人口信息添加 181
5. 人口信息修改 185
6. 人口信息刪除 194
7. 人口信息搜索 196
8. 項目總結(jié) 197
知識拓展 199
1. Lambda表達式 199
2. 函數(shù)的遞歸 200
3. 多態(tài)性 201
4. 靜態(tài)方法 202
5. 特殊方法 203
項目5　人口數(shù)據(jù)爬取 208
知識準備 210
5.1 HTTP的基本原理 210
5.1.1 URL 210
5.1.2 超文本 210
5.1.3 HTTP請求及響應(yīng)的基本過程 211
5.2 HTML網(wǎng)頁基礎(chǔ) 213
5.2.1 HTML 213
5.2.2 HTML標簽及其基本結(jié)構(gòu) 214
5.2.3 節(jié)點樹及節(jié)點間的關(guān)系 215
5.2.4 HTML標簽屬性 216
5.3 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的基本原理 217
5.4 requests庫 218
5.4.1 requests庫的安裝 218
5.4.2 requests庫的基本用法 218
5.5 BeautifulSoup庫 219
5.5.1 BeautifulSoup庫的安裝 219
5.5.2 BeautifulSoup庫的基本用法 220
5.5.3 標簽屬性和值的獲取 221
5.5.4 文檔樹搜索 222
任務(wù)實施 223
1. 獲取網(wǎng)頁 224
2. 分析網(wǎng)頁 225
3. 解析網(wǎng)頁 225
4. 存儲數(shù)據(jù) 226
知識拓展 227
1. JavaScript渲染 227
2. JSON數(shù)據(jù)的請求 228
3. Scrapy簡介 229
附錄A　課程拓展 235
參考文獻 239