本书以知识图谱的方式编写，同时将“课程思政”理念贯穿全书，将思政元素融入各个知识点。本书内容编写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，符合新时代高等教育发展的要求。
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、字符串、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。

Python以其简洁的语法和强大的扩展库，以及解释型语言的本质，成为众多学者和开发者写脚本和快速开发应用的编程语言，近年来已成为最受欢迎的编程语言之一。
随着越来越多的高校学生参与到Python程序设计的学习中，我们发现现有的教材不能很好地满足教学需求。Python程序设计是一门实践性非常强的课程，要求学生必须尽可能多地进行实践操作和课后上机练习。同时，课课有思政是高校教学提倡的首要理念，而教材是实施这一理念的有效途径。因此，经过3年多的一线教学实践，我们决定将实践教学经验整理出来并书写进教材。
本书主要内容：本书以知识图谱的方式编写。全书分为11章：第1章Python概述主要介绍代码书写规范、对象的导入和使用、__name__属性；第2章Python语法基础主要介绍Python基本数据类型：变量和常量、字符、列表、元组、字典、集合以及运算符；第3章Python流程控制语句主要介绍条件表达式、选择结构和循环结构；第4章函数主要介绍函数定义与使用、函数参数、变量作用域、lambda表达式和生成器函数；第5章异常处理方法主要介绍异常的表现形式和常用异常处理方法；第6章字符串主要介绍字符串概念、字符串格式化方法、字符串常用方法和中英文分词；第7章正则表达式主要介绍正则表达式语法、正则表达式模块re和match对象；第8章文件操作主要介绍常见文件操作、二进制文件操作和文件夹操作；第9章面向对象程序设计主要介绍面向对象编程概述、类的属性与方法和继承；第10章Python数据分析基础主要介绍NumPy数据处理、Pandas数据分析和SciPy数据计算；第11章Python图形绘制主要介绍tkinter图形绘制、turtle模块绘图、Matplotlib模块绘图和绘图应用实例。
每一章的开始都绘制了该章知识点的思维导图，以帮助学习者快速掌握知识点的梗概，符合人脑认知的科学规律。根据“课课有思政”理念，每一章都包含思政元素的教学案例，将思政元素“润物细无声”地融入各个知识点。
建议课时安排：本书建议学习课时为54课时，其中第1章Python概述2课时为宜，第2章Python语法基础8课时为宜，第3章Python流程控制语句6课时为宜，第4章函数6课时为宜，第5章异常处理方法4课时为宜，第6章字符串4课时为宜，第7章正则表达式4课时为宜，第8章文件操作4课时为宜，第9章面向对象程序设计6课时为宜，第10章Python数据分析基础6课时为宜，第11章Python图形绘制4课时为宜。
本书主要特色：将课程思政理念贯穿全书，将思政元素融入各个知识点。以知识图谱的方式来组织编写。理论与实际相结合，循序渐进地介绍了Python程序设计的相关概念、基础知识、应用案例和素养案例。提供全部源代码，以便读者可以参考学习。本书匹配内容一致的《Python程序设计实验指导与习题集》，供学习者进行上机实践和课外学习。
本书面向读者：高等院校的学生。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。对计算机编程感兴趣的读者。
本书作者介绍：本书由赖庆、钟广玲任主编，由陈振庭、张丽娟、鲁健恒、龙冰婷、陶建敏、夏艳任副主编。其中，赖庆老师负责全书素养案例的编写和全书的统稿工作；陶建敏老师负责第1章的编写；张丽娟老师负责第2章和第5章的编写；鲁健恒老师负责第3章和第9章的编写；陈振庭老师负责第4章和第11章的编写；龙冰婷老师负责第6章的编写；钟广玲老师负责第7章和第10章的编写；夏艳老师负责第8章的编写。
致谢：本书在编写过程中参考了很多相关的资料，在此对前辈们的贡献表示由衷的感谢。虽笔者已竭尽全力，但限于水平和时间的仓促，书中难免存在需要再次修改之处，欢迎读者批评指正。本书书写历时半载，能成功得以形成，感谢所有支持我们的朋友！
编？者
2022年5月

第 1 章Python 概述？.1
1.1Python 语言简介？1
1.1.1Python 语言特点？1
1.1.2Python 语言发展史？4
1.1.3Python 的应用领域？5
1.2Python 开发环境搭建？6
1.2.1Python？解释器下载安装？6
1.2.2IDLE 的使用？.9
1.2.3Anaconda3 的安装？.10
1.2.4扩展库的安装方法？16
1.2.5常用第三方开发工具？17
1.3Python 编程规范？24
1.3.1代码编写规范？24
1.3.2对象的导入和使用？26
1.3.3__name__ 属性？.27
1.4素养案例？29
第 2 章Python 语法基础？.30
2.1Python 常用内置对象？30
2.1.1常量与变量？31
2.1.2字符？32
2.1.3列表？34
2.1.4元组？37
2.1.5元组与列表的异同点？39
2.1.6字典？39
2.1.7集合？41
2.2运？算？符？45
2.2.1算术运算符？45
2.2.2比较运算符 47
2.2.3逻辑运算符 47
2.2.4成员运算符 47
2.2.5位运算符 48
2.2.6运算符优先级48
2.3应用案例——验证码的生成 .49
2.4素养案例50
第 3 章Python 流程控制语句 52
3.1条件表达式52
3.2选择结构53
3.2.1单分支选择结构53
3.2.2双分支选择结构54
3.2.3多分支选择结构55
3.2.4选择结构的嵌套56
3.3循环结构57
3.3.1for 循环与 while 循环 57
3.3.2break 与 continue 语句.58
3.4应用案例60
3.5素养案例60
第 4 章函数.62
4.1函数定义与使用62
4.2函数嵌套64
4.3函数参数65
4.3.1位置参数 65
4.3.2关键字参数 65
4.3.3默认值参数 66
4.3.4可变长参数 66
4.3.5传递参数时的序列解包67
4.4变量作用域68
4.4.1局部变量 68
4.4.2全局变量 69
4.5匿名函数70
4.6递归函数71
4.7生成器函数73
4.8素养案例74
第 5 章异常处理方法 76
5.1try.except 结构 .76
5.2try.except.else 结构77
5.3try.except.finally 语句 78
5.4捕获多种异常的处理结构 .79
5.5assert 断言语句80
5.6上下文管理语句80
5.7应用案例81
5.8素养案例82
第 6 章字符串.84
6.1字符串概念84
6.2字符串格式化方法88
6.3字符串常用方法89
6.4中英文分词92
6.5应用案例93
6.6素养案例94
第 7 章正则表达式95
7.1正则表达式语法95
7.2正则表达式模块 re .97
7.3应用案例101
7.4素养案例104
第 8 章文件操作 .106
8.1文件的概念及分类106
8.2文件常见操作107
8.2.1文件的打开与关闭107
8.2.2文件的读 / 写.108
8.2.3文件的定位读 / 写.111
8.3二进制文件操作113
8.3.1使用 struct 模块读 / 写二进制文件113
8.3.2使用 pickle 模块读 / 写二进制文件.114
8.3.3使用 shelve 模块操作二进制文件115
8.3.4使用 marshal 模块读 / 写二进制文件115
8.4文件夹操作116
8.4.1os 模块116
8.4.2os.path 模块119
8.4.3shutil 模块 121
8.5素养案例122
第 9 章面向对象程序设计.124
9.1面向对象编程概述124
9.2类的属性与方法124
9.3继承126
9.4应用案例129
9.5素养案例130
第 10 章Python 数据分析基础 131
10.1数据分析简介131
10.2NumPy 数据处理.132
10.2.1NumPy 数组的创建132
10.2.2数组的索引和切片133
10.2.3数组的运算 134
10.2.4数组的读 / 写.135
10.2.5NumPy 的数学函数136
10.2.6NumPy 中的数据统计与分析 .137
10.3Pandas 数据分析 .138
10.3.1Pandas 中的数据结构138
10.3.2Pandas 索引操作140
10.3.3DataFrame 数据的查询与编辑141
10.3.4Pandas 的数据统计143
10.3.5数据合并与组合144
10.3.6Pandas 文件读 / 写.146
10.3.7Pandas 可视化148
10.4应用案例——数据分析 .154
10.5素养案例158
第 11 章Python 图形绘制 .160
11.1tkinter 图形绘制 160
11.2turtle 模块绘图 166
11.3Matplotlib 模块绘图 171
11.4素养案例184

赖庆，硕士，副教授，现广州华商学院数据科学学院常务副院长，曾担任广东财经大学信息学院副院长，广东省大学计算机课程教学指导委员会委员，在大学任教30多年，具有大学计算机专业教学和管理的丰富经验，并多次荣获优秀教师称号，主要研究方向为计算机网络优化和应用，发表科研论文20多篇；并主持多个省级项目和主编出版教材。

钟广玲，在读博士，讲师，广州华商学院数据科学学院大数据与统计系副主任，在高校任教10多年，一直从事一线计算机专业教学工作，主要研究方向为大数据预处理、大数据分析方向，发表科研论文多篇。

①内容总结了编者丰富的教学经验，注重培养学生的实践操作能力及工作岗位技能
②架构合理，难易适中，案例丰富
③配有实验指导和习题集教材，有助于学生巩固知识点，熟练技能。