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第1章 绪论1

1.1 Python的特点1

1.1.1 为何适应各种用户需求2

1.1.2 胶水特点2

1.1.3 语言特点2

1.1.4 语法风格3

1.1.5 多平台5

1.1.6 丰富的支持5

1.2 Python版本与集成包5

1.3 Python的下载与安装6

1.3.1 下载Python6

1.3.2 Python在Windows下的安装6

1.3.3 Anaconda8

1.4 python的IDE9

1.4.1 IDLE9

1.4.2 PyCharm9

1.4.3 Spyder10

1.4.4 其他IDE11

1.5 软件包的安装方法11

1.5.1 easy＿install12

1.5.2 pip12

1.6 高级话题：Matplotlib13

1.6.1 Matplotlib特点13

1.6.2 Matplotlib绘图13

1.6.3 用Matplotlib绘制股票历史K线图15

1.7 小结17

第2章 数据类型18

2.1 数字数据类型18

2.1.1 布尔型bool19

2.1.2 基本整型int20

2.1.3 长整型20

2.1.4 双精度浮点型float21

2.1.5 十进制浮点型Decimal21

2.1.6 复数Complex22

2.1.7 算术运算符23

2.1.8 数字类型函数24

2.2 序列26

2.2.1 字符串28

2.2.2 列表39

2.2.3 元组45

2.3 字典48

2.3.1 字典创建48

2.3.2 字典访问49

2.3.3 字典相关函数51

2.4 高级话题：NumPy54

2.4.1 NumPy数组与Python列表的区别54

2.4.2 NumPy数据类型55

2.5 小结57

第3章 控制流程与运算58

3.1 选择结构58

3.1.1 单分支结构58

3.1.2 双分支结构59

3.1.3 多分支结构60

3.1.4 条件表达式62

3.2 循环结构62

3.2.1 while语句62

3.2.2 for语句65

3.3 高级话题：NumPy的数组操作70

3.3.1 创建数组70

3.3.2 索引和切片71

3.3.3 数组对象的属性72

3.3.4 数组和标量之间的运算73

3.3.5 数组的转置74

3.3.6 通用函数74

3.3.7 统计方法75

3.3.8 集合运算76

3.3.9 随机数76

3.3.10 排序77

3.3.11 线性代数78

3.3.12 访问文件78

3.4 小结79

第4章 函数与函数式编程80

4.1 函数80

4.1.1 定义函数80

4.1.2 函数调用82

4.1.3 内部/内嵌函数82

4.2 函数参数83

4.2.1 标准化参数83

4.2.2 可变数量的参数86

4.2.3 函数传递89

4.3 装饰器90

4.3.1 无参数装饰器90

4.3.2 带参数装饰器93

4.4 函数式编程94

4.4.1 lambda表达式94

4.4.2 内建函数map、filter、reduce96

4.4.3 偏函数应用98

4.5 变量作用域99

4.5.1 全局变量和局部变量99

4.5.2 global语句100

4.5.3 闭包与外部作用域101

4.6 递归102

4.7 生成器102

4.8 高级话题：Scipy104

4.8.1 傅里叶变换105

4.8.2 滤波107

4.9 小结109

第5章 文件110

5.1 磁盘文件110

5.1.1 打开、关闭磁盘文件110

5.1.2 写文件112

5.1.3 读文件114

5.1.4 文件指针操作116

5.2 StringIO类文件116

5.3 文件系统操作120

5.3.1 os模块120

5.3.2 os.path模块124

5.3.3 shutil模块127

5.4 高级话题：Python读写Excel文件130

5.4.1 xlwt库130

5.4.2 xlrd库133

5.4.3 xlutils库134

5.4 小结135

第6章 模块与包136

6.1 模块136

6.1.1 搜索路径136

6.1.2 导入模块137

6.1.3 导入指定的模块属性137

6.1.4 加载模块138

6.1.5 名称空间138

6.1.6 “编译的”Python文件139

6.1.7 自动导入模块139

6.1.8 循环导入139

6.2 包141

6.3 高级话题：程序打包142

6.3.1 Distutils142

6.3.2 py2exe144

6.4 小结144

第7章 类145

7.1 基本概念145

7.2 类定义146

7.3 实例148

7.3.1 创建实例148

7.3.2 初始化149

7.3.3 dict属性151

7.3.4 特殊方法152

7.4 继承155

7.5 多态158

7.6 可见性159

7.7 python类中的属性160

7.8 高级话题：抽象基类163

7.9 小结166

第8章 数据库167

8.1 DB-API2.0167

8.2 Psycopg2170

8.3 MySQL173

8.4 高级话题：ORM175

8.5 小结178

第9章 网络编程179

9.1 网络基础179

9.2 CGI182

9.2.1 CGI模块182

9.2.2 WSGI183

9.3 高级话题：Flask184

9.3.1 Flask简介184

9.3.2 Flask-SQLAlchemy185

9.3.3 Flask-WTF186

9.3.4 Jinja2187

9.3.5 用Matplotlib与Flask显示动态图片189

9.3.6 Flask-Scnpt190

9.3.7 Flask程序运行191

9.4 小结192

第10章 正则表达式193

10.1 Python的正则表达式语法193

10.2 re模块195

10.2.1 Python正则表达式用法195

10.2.2 编译一个模式197

10.2.3 模式替换197

10.3 高级话题：Beautiful Soup198

10.4 小结202

第11章 图形用户界面编程203

11.1 Tkinter203

11.1.1 Tkinter组件203

11.1.2 Tkinter回调、绑定206

11.1.3 Matplotlib应用于Tkinter208

11.2 高级话题：PyQt210

11.2.1 PyQt介绍210

11.2.2 PyQt的事件214

11.2.3 PyQt的ToDo实例215

11.3 小结219

第12章 大数据的利器220

12.1 JSON220

12.1.1 JSON格式定义220

12.1.2 simplejson库221

12.1.3 通过JSON读取汇率226

12.2 XML227

12.2.1 XML基本定义227

12.2.2 LXML库使用228

12.2.3 通过XML读取新浪和人民网的RSS229

12.3 HDF5229

12.3.1 HDF5格式定义229

12.3.2 PyTables使用230

12.4 pandas232

12.4.1 pandas介绍232

12.4.2 pandas的Series232

12.4.3 DataFrame的创建234

14.4.4 DataFrame的索引访问235

12.4.5 DataFrame的数据赋值239

12.4.6 DataFrame的基本运算239

12.4.7 pandas的IO操作240

12.4.8 pandas读取EIA的原油价格241

12.5 小结243

附录244

附录A Python编译安装244

附录B virtualenv Python虚拟环境246

附录C Python 2还是Python 3248

附录D 科学家的Python252

附录E 无处不在的Python253