本書以實戰(zhàn)項目為主線，系統(tǒng)介紹了Python在自動化辦公、圖像處理、控制各種傳感器、搭建網絡等工作中的實際應用案例，能夠讓初學者快速入門Python系列知識。 全書共分為18章，第一篇為Python基礎（第1章~第3章），詳細介紹了Python的基礎知識；第二篇為自動化辦公（第4章~第6章），介紹了Word、Excel、PPT、txt、csv、JSON、圖像、聲頻、視頻等各種文件的自動化操作；第三篇為PyQt5編程（第7章~第10章），介紹了用designer可視化設計程序圖形界面的知識；第四篇為OpenCV圖像處理（第11章~第15章），介紹了OpenCV如何處理圖像的基礎知識；第五篇為樹莓派與傳感器（第16章），介紹了Python如何控制各種傳感器；第六篇為Flask搭建網站與Python進階（第17章~第18章），介紹了Flask搭建網站的基礎知識、文字識別、人臉識別、語音識別等開源項目及提升自己的學習線路圖。 本書配有大量源碼，適合初學者入門，大量辦公自動化的案例對于提高辦公效率也有幫助，也可作大學生的Python自學用書。
第一篇 Python基礎 第一章 計算機基礎及Python簡介 第一節(jié) 計算機基礎概述 第二節(jié) Python的歷史與發(fā)展 第三節(jié) Python的特點與優(yōu)勢 第四節(jié) 搭建Python的開發(fā)環(huán)境 第五節(jié) Python的集成開發(fā)環(huán)境 本章小結 課后習題 第二章 Python基礎語法規(guī)范 第一節(jié) 縮進與注釋 第二節(jié) 標識符及命名規(guī)則 第三節(jié) 變量與賦值語句 第四節(jié) 數(shù)值 第五節(jié) 字符串 第六節(jié) 布爾型 第七節(jié) 混合運算和類型轉換 第八節(jié) format()函數(shù)的格式化方法 第九節(jié) input()和print()函數(shù)簡介 本章小結 課后習題 第三章 Python程序流程控制 第一節(jié) 程序執(zhí)行的流程 第二節(jié) 選擇結構 第三節(jié) 循環(huán)結構 第四節(jié) random庫的應用 第五節(jié) 程序流程控制應用實例 本章小結 課后習題 第四章 Python列表與元組 第一節(jié) 列表創(chuàng)建與列表元素訪問 第二節(jié) 列表元素的操作 第三節(jié) 操作列表 第四節(jié) 數(shù)值列表 第五節(jié) 元組 第六節(jié) 轉換函數(shù) 第七節(jié) 可變對象和不可變對象 第八節(jié) 列表與元組的應用實例 本章小結 課后習題 第五章 Python字典與集合 第一節(jié) 字典與集合的基本介紹 第二節(jié) 字典創(chuàng)建與常見操作 第三節(jié) 集合創(chuàng)建與常見操作 第四節(jié) 字典與集合的應用實例 本章小結 課后習題 第六章 Python函數(shù)與模塊 第一節(jié) 函數(shù)的基本概念 第二節(jié) 函數(shù)的聲明與使用 第三節(jié) lambda函數(shù) 第四節(jié) 變量的作用域 第五節(jié) Python常用的內置函數(shù)和模塊 本章小結 課后習題 第七章 Python文件與異常 第一節(jié) 文件的基礎知識 第二節(jié) 文件操作通用方式 第三節(jié) CSV文件操作 第四節(jié) JSON數(shù)據(jù)的讀取 第五節(jié) 異常與斷言 第六節(jié) 標準輸入、輸出和錯誤流 本章小結 課后習題 第八章 面向對象編程 第一節(jié) 面向對象編程概述 第二節(jié) Python中的面向對象 第三節(jié) 類成員的可見性 第四節(jié) 類的方法 第五節(jié) 類的繼承和多態(tài) 本章小結 課后習題 第二篇 Python應用 第九章 科學計算基礎:numpy 第一節(jié) numpy庫簡介 第二節(jié) 數(shù)組對象的常見操作 第三節(jié) numpy庫的專業(yè)應用 第四節(jié) 數(shù)組的加載與輸出 第五節(jié) numpy庫的擴展應用:SciPy 本章小結 課后習題 第十章 數(shù)據(jù)分析尖兵:pandas庫 第一節(jié) pandas庫簡介 第二節(jié) Series對象的應用 第三節(jié) DataFrame對象的應用 第四節(jié) pandas庫的應用實例 本章小結 課后習題 第十一章 可視化利器:Matplotlib和seaborn 第一節(jié) Matplotlib庫繪制可視化圖表 第二節(jié) seaborn繪制數(shù)據(jù)分析圖表 第三節(jié) 金融數(shù)據(jù)的可視化 本章小結 課后習題 第十二章 Python與中文文本分析 第一節(jié) 中文文本分析概述 第二節(jié) 中文分詞及基本處理:jieba庫 第三節(jié) 中文文本分析可視化:wordcloud庫 第四節(jié) 中文文本分析應用:微博評論情緒分析 本章小結 課后習題 第十三章 Python在金融領域的應用 第一節(jié) 金融量化分析數(shù)據(jù)的準備 第二節(jié) 量化交易的利器 第三節(jié) 金融資產組合優(yōu)化的量化分析 本章小結 課后習題 第三篇 Python拓展 第十四章 Python與機器學習 第一節(jié) 機器學習概述 第二節(jié) 基于scikit-learn的機器學習流程 第三節(jié) 分類算法 第四節(jié) 回歸算法 第五節(jié) 聚類算法 本章小結 課后習題 第十五章 Python與深度學習 第一節(jié) 感知機模型 第二節(jié) 人工神經網絡 第三節(jié) 反向傳播算法 第四節(jié) 神經網絡的優(yōu)勢及局限性 第五節(jié) 常見神經網絡類型 第六節(jié) 主流深度學習框架及應用實例 第七節(jié) 大語言模型發(fā)展簡史:從 Transformer到 DeepSeek-R1的進化之路 本章小結 課后習題 主要參考文獻
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