本书以知识图谱的方式编写, 同时将“思政课程, 课程思政”理念贯穿全书, 将思政元素融入各个知识点。本书内容符合人脑掌握新知识、构建新知识框架体系、进行创新的科学认知规律, 结构合理, 重点突出, 逻辑清晰, 结合线上和线下的教学方式, 符合时代发展的潮流。全书共11章, 主要内容包括Python概述、Python语法基础、Python流程控制语句、函数、异常处理方法、符串、正则表达式、文件操作、面向对象程序设计、Python 数据分析基础、Python 图形绘制。本书面向零基础的编程初学者, 采用通俗易懂的语言, 结合大量案例对相关知识点进行编排和总结, 循序渐进地讲授 Python 语言的编程方式和逻辑, 详尽地向读者展示分析问题、解决问题的过程。

本书适合作为高等院校Python程序设计课程的教材，也可作为零基础的编程初学者、大数据技术从业者、人工智能技术开发人员、对编程感兴趣的人员的参考读物。

第1章 Python概述
1.1 Python语言简介
1.1.1 Python语言特点
1.1.2 Python语言发展史
1.1.3 Python的应用领域
1.2 Python开发环境搭建
1.2.1 Python解释器 安装
1.2.2 IDLE的使用
1.2.3 Anaconda3的安装
1.2.4 扩展库的安装方法
1.2.5 常用第三方开发工具
1.3 Python编程规范
1.3.1 代码编写规范
1.3.2 对象的导入和使用
1.3.3 ＿name＿属性
1.4 素养案例
第2章 Python语法基础
2.1 Python常用内置对象
2.1.1 常量与变量
2.1.2 字符
2.1.3 列表
2.1.4 元组
2.1.5 元组与列表的异同点
2.1.6 字典
2.1.7 集合
2.2 运算符
2.2.1 算术运算符
2.2.2 比较运算符
2.2.3 逻辑运算符
2.2.4 成员运算符
2.2.5 位运算符
2.2.6 运算符优先级
2.3 应用案例——验证码的生成
2.4 素养案例
第3章 Python流程控制语句
3.1 条件表达式
3.2 选择结构
3.2.1 单分支选择结构
3.2.2 双分支选择结构
3.2.3 多分支选择结构
3.2.4 选择结构的嵌套
3.3 循环结构
3.3.1 for循环与while循环
3.3.2 break与continue语句
3.4 应用案例
3.5 素养案例
第4章 函数
4.1 函数定义与使用
4.2 函数嵌套
4.3 函数参数
4.3.1 位置参数
4.3.2 关键字参数
4.3.3 默认值参数
4.3.4 可变长参数
4.3.5 传递参数时的序列解包
4.4 变量作用域
4.4.1 局部变量
4.4.2 全局变量
4.5 匿名函数
4.6 递归函数
4.7 生成器函数
4.8 素养案例
第5章 异常处理方法
5.1 trv…except结构
5.2 trv…except…else结构
5.3 try…except…finally语句
5.4 捕获多种异常的处理结构
5.5 assert断言语句
5.6 上下文管理语句
5.7 应用案例
5.8 素养案例
第6章 字符串
6.1 字符串概念
6.2 字符串格式化方法
6.3 字符串常用方法
6.4 中英文分词
6.5 应用案例
6.6 素养案例
第7章 正则表达式
7.1 正则表达式语法
7.2 正则表达式模块re
7.3 应用案例
7.4 素养案例
第8章 文件操作
8.1 文件的概念及分类
8.2 文件常见操作
8.2.1 文件的打开与关闭
8.2.2 文件的读/写
8.2.3 文件的定位读/写
8.3 二进制文件操作
8.3.1 使用struet模块读/写二进制文件
8.3.2 使用pickle模块读/写二进制文件
8.3.3 使用shelve模块操作二进制文件
8.3.4 使用marshal模块读/写二进制文件
8.4 文件夹操作
8.4.1 os模块
8.4.2 os.path模块
8.4.3 shutil模块
8.5 素养案例
第9章 面向对象程序设计
9.1 面向对象编程概述
9.2 类的属性与方法
9.3 继承
9.4 应用案例
9.5 素养案例
第10章 Python数据分析基础
10.1 数据分析简介
10.2 NumPy数据处理
10.2.1 NumPy数组的创建
10.2.2 数组的索引和切片
10.2.3 数组的运算
10.2.4 数组的读/写
10.2.5 NumPy的数学函数
10.2.6 NumPy中的数据统计与分析
10.3 Pandas数据分析
10.3.1 Pandas中的数据结构
10.3.2 Pandas索引操作
10.3.3 DataFrame数据的查询与编辑
10.3.4 Pandas的数据统计
10.3.5 数据合并与组合
10.3.6 Pandas文件读/写
10.3.7 Pandas可视化
10.4 应用案例——数据分析
10.5 素养案例
第11章 Python图形绘制
11.1 tkinter图形绘制
11.2 turtle模块绘图
11.3 Matplotlib模块绘图
11.4 素养案例