Python基础及应用_刘保顺、史俊霞_9787302591429

本书介绍了Python的环境构建、模块导入、元组、列表、字典、集合、正则表达式等基础知识；讲解了Python在科学计算、绘图、数据处理和分析、图形用户界面、数据库、网络爬虫、计算机视觉、网页编程等方面的编程技术。科学计算涵盖了矩阵运算、相关分析、小二乘法、曲线拟合、线性规划等；绘图包括了matplotlib快速绘图和面向对象绘图两种编程技术；数据处理和分析介绍了应用Pandas的DataFrame读写CSV、Excel、JSON、数据库并进行相关数据分析；图形用户界面以Qt和tkinter框架为例，介绍了编写图形用户界面时控件的使用、事件和信号的处理方法；数据库介绍了Python连接MySQL、SQL Server、SQLite等不同类型的数据库管理系统，以SQLite为例说明了Python操作数据库的过程；网络爬虫讲解了爬虫的步骤、爬虫库requests、beautiful soup、lxml及XPath的语法；计算机视觉介绍了OpenCV在图像读取、保存、颜色空间变换、图像平滑、边缘检测、特征点检测、仿射变换、图像匹配等方面的编程知识；网页编程基于Flask框架，讲解了网页编程中路由、模板、提交表单、文件上传、Echarts绘制成本构成图、在网页上显示matplotlib绘制的图形等编程知识。本书适合理工科的大学生及对Python感兴趣的技术人员阅读。

在GitHub的2018、2019年度报告中，Python是GitHub上排名的编程语言。Python号称脱水语言，基于它可以开发出许多开源库供人们免费使用。Python主要用于：①科学计算，其科学计算的能力完全可以取代商业化软件Matlab； ②数据分析和绘图，Python的pandas库提供了强大的数据分析和处理功能，matplotlib库可以方便地绘制各种图形； ③网络爬虫，利用爬虫库（如requests等），可以非常方便地从网络上爬取到自己所需要的信息； ④人工智能，Python有许多优秀的机器学习库，如Scikit learn（简称Sklearn）、tensorflow等，借助这些库可以完成机器分类、回归、降维等； ⑤图像处理和分析，可以完成各种图像的处理、分析和识别等，除pillow库外，较有名的计算机视觉库是OpenCV； ⑥三维建模mayavi；⑦网站建设，利用Flask、Django等框架建立网站。
Python与C 、Java等相比，具有以下编程优势。
（1）完成同样的任务，代码量C ∶Java∶Python=1000∶100∶10。
（2）应用范围广。从数据分析、科学计算、网站建设、网络爬虫、图像识别到人工智能，应用范围广泛。
（3）学习AI的有效工具。如Sklearn库中提供了机器学习的各种算法，利用Python通过简单的调用就可以实现各种AI算法。
本书第1章介绍了软件安装、模块导入，介绍了元组、列表、字典、集合等的使用，编程采用的是面向过程的方法。第2章介绍了Python面向对象编程的方法。第1章和第2章的知识点贯穿于后面各章节。第3～10章介绍了Python在绘图、科学计算、数据分析、GUI、数据库、网络爬虫、Web框架Flask等的应用相关模块。虽然第3～10章单独成章，但各章之间有着紧密的联系。例如，绘图时难免涉及科学计算，如利用小二乘法建立回归方程，利用数据库中的数据绘制图形，绘制的图形可以出现在tkinter/PyQt5的窗口中，也可以在网页中显示；网络爬虫结果保存时涉及数据库；各章中涉及人机交互时可能需要GUI或网页编程等。
本着学以致用的原则，结合编著者教学和科研案例，本书由浅入深地介绍了Python各种基础知识及应用技能。基于小二乘法的回归分析、岩石地球化学的数据分析、Flask框架下利用Echarts绘制成本构成图等示例，都来自编著者的日常科研工作。相信读者阅读本书后一定能快速上手，将Python融入自己的学习和工作中，体验到Python编程的快乐。
本书已列入北京科技大学校级规划教材，教材的编写和出版得到了北京科技大学教材建设经费的资助，在此深表感谢！

编著者2021年8月

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