本书使用通俗易懂的语言、丰富的案例，详细介绍了Python语言的编程知识和应用技巧。全书共24章，内容包括Python开发环境、变量和数据类型、表达式、程序结构、序列、字典和集合、字符串、正则表达式、函数、类、模块、异常处理和程序调试、进程和线程、文件操作、数据库操作、图形界面编程、网络编程、Web编程、网络爬虫、数据处理等，还详细介绍了多个综合实战项目。其中，第24章为扩展项目在线开发，是一章纯线上内容。全书结构完整，知识点与示例相结合，并配有案例实战，可操作性强，示例源代码大都给出详细注释，读者可轻松学习，快速上手。本书采用O2O教学模式，线下与线上协同，以纸质内容为基础，同时拓展更多超值的线上内容，读者使用手机微信扫一扫即可快速阅读，拓展知识，开阔视野，获取超额实战体验。 另外，本书每一章均针对性地配有在线支持，提供知识拓展、专项练习、更多实战案例等，可以让读者体验到以一倍的价格购买两倍的内容，实现超值的收获。 本书基础知识与案例实战紧密结合，既可作为Python初学者的入门教材，也可作为高等院校Python编程相关专业的教学用书和相关培训机构的培训教材。

第1章 Python开发环境
视频讲解：32分钟
1.1 认识Python
1.1.1 Python历史
1.1.2 Python语言特点
1.1.3 Python应用范畴
1.2 使用Python
1.2.1 安装Python
1.2.2 访问Python
1.2.3 测试Python
1.2.4 运行Python脚本
1.3 使用Anaconda
1.3.1 认识Anaconda
1.3.2 安装Anaconda
1.3.3 管理虚拟环境
1.3.4 体验Anaconda
1.4 使用Jupyter Notebook
1.4.1 认识Jupyter Notebook
1.4.2 安装Jupyter Notebook
1.4.3 启动Jupyter Notebook
1.4.4 在Jupyter Notebook中编写代码
1.5 使用IPython
1.5.1 认识IPython
1.5.2 安装IPython
1.5.3 启动IPython
1.5.4 在IPython中编写代码
1.5.5 使用Jupyter QtConsole
1.6 使用Visual Studio Code
1.7 使用PyCharm
1.7.1 认识PyCharm
1.7.2 安装PyCharm
1.7.3 创建项目和应用
1.8 在线支持
第2章 变量和数据类型
视频讲解：122分钟
2.1 Python语法基础
2.1.1 代码缩进
2.1.2 代码行
2.1.3 代码注释
2.1.4 空字符和空行
2.1.5 形符
2.2 变量
2.2.1 认识变量
2.2.2 命名变量
2.2.3 变量赋值
2.3 数据类型
2.3.1 认识类型
2.3.2 类型检测
2.4 数字
2.4.1 认识数字
2.4.2 整数
2.4.3 布尔值
2.4.4 浮点数
2.4.5 复数
2.5 案例实战
2.5.1 转为字符串
2.5.2 转为整数
2.5.3 转为布尔值
2.5.4 转为浮点数
2.5.5 转为复数
2.6 在线支持
第3章 表达式
视频讲解：121分钟
3.1 表达式概述
3.1.1 认识表达式
3.1.2 认识运算符
3.1.3 条件表达式
3.2 算术运算
3.3 赋值运算
3.4 关系运算
3.4.1 大小关系
3.4.2 相等关系
3.5 逻辑运算
3.5.1 逻辑与运算
3.5.2 逻辑或运算
3.5.3 逻辑非运算
3.6 位运算
3.6.1 逻辑位运算
3.6.2 移位运算
3.7 其他运算
3.7.1 成员运算
3.7.2 身份运算
3.8 案例实战
3.8.1 模拟进度条
3.8.2 统计学生成绩
3.8.3 逐位推算
3.8.4 数字运算器
3.9 在线支持
第4章 程序结构
视频讲解：70分钟
4.1 语句概述
4.1.1 简单语句
4.1.2 复合语句
4.2 分支结构
4.2.1 单分支
4.2.2 二分支
4.2.3 多分支
4.3 循环结构
4.3.1 无限循环
4.3.2 遍历循环
20.2.4 发送POST请求
20.2.5 设置请求头
20.2.6 响应内容
20.2.7 响应状态码
20.2.8 处理Cookie
20.2.9 重定向与请求历史
20.2.10 设置超时
20.3 使用BeautifulSoup
20.3.1 认识BeautifulSoup
20.3.2 安装BeautifulSoup
20.3.3 使用BeautifulSoup模块
20.3.4 对象的种类
20.3.5 遍历文档树
20.3.6 搜索文档树
20.3.7 CSS选择器
20.4 使用网络爬虫框架
20.5 案例实战
20.6 在线支持
第21章 项目实战2：网络数据爬取
21.1 爬取主题图片
21.1.1 项目介绍
21.1.2 设计思路
21.1.3 关键技术
21.1.4 设计过程
21.2 爬取并地图显示房源信息
21.2.1 项目介绍
21.2.2 项目分析
21.2.3 爬取数据
21.2.4 导入高德地图
21.2.5 在地图上显示房源信息
21.3 网站分词索引
21.3.1 项目介绍
21.3.2 设计思路
21.3.3 设计结构
21.3.4 关键技术
21.3.5 数据结构
21.3.6 数据集合
21.3.7 设计过程
21.3.8 执行程序
21.4 使用Scrapy爬取当当网图书信息
21.5 在线支持
第22章 数据处理
22.1 NumPy与矩阵运算
22.1.1 认识NumPy
22.1.2 安装和导入Numpy
22.1.3 ndarray对象
22.1.4 基本运算
22.1.5 索引、切片和迭代
22.1.6 条件和布尔数组
22.1.7 变换形状
22.1.8 操作数组
22.2 Pandas数据处理
22.2.1 认识Pandas
22.2.2 安装和导入Pandas
22.2.3 Pandas数据结构
22.2.4 Pandas基本功能
22.2.5 Pandas数据分析
22.3 Matplotlib数据可视化
22.3.1 认识Matplotlib
22.3.2 安装和导入Matplotlib
22.3.3 Matplotlib开发环境
22.3.4 画图接口
22.3.5 线形图
22.3.6 散点图
22.3.7 等高线图
22.3.8 直方图
22.3.9 配置图例
22.3.10 配置颜色条
22.3.11 子图
22.3.12 自定义坐标轴刻度
22.4 在线支持
第23章 项目实战3：大数据分析
23.1 API调用分析
23.1.1 数据清洗