本书主要介绍Python语言的基础知识及其在数据处理、分析和可视化中的应用。本书一方面侧重基础知识的讲解，另一方面侧重讲解利用Python进行数据处理与分析的方法和应用案例。为了方便读者理解，本书主要选用经济管理类的案例。本书中的代码均在Python 3．7中测试通过。本书适合作为高校本科生或研究生的程序设计、Python数据分析等课程的入门教材，也可作为相关科研工作者或工程实践者的参考书。

第2版前言 本书第1版是在教学团队几年来的教学心得的基础上组织编写的，采用简单案例。在应用方面偏重数据的处理。根据Python语言近年来的发展，当前教学中需要向Python 3进行转换。本书第2版采用目前最新的Python 3.7版本，在Python版本更新的基础上，结合新的教学心得，对控制语句部分进行了补充，将字符串部分单独设为一章，增加了迭代器和推导式的介绍，在函数设计部分增加了yield语句和lambda表达式的介绍。这些内容的更新使得本书对基础知识的介绍更加完善。图形用户界面设计部分增加了利用Tkinter进行GUI设计的介绍。为了更加注重Python在数据处理方法的应用，本书第2版删除了Python网站设计部分； 增加了Excel文件数据存取； 对数据分析与可视化部分进行了重构，使得结构与思路更加清晰，并增加了pandas数据分析基础知识的介绍； 采用SPSS 22版本介绍如何在SPSS中使用Python提高SPSS数据处理能力。 本书第2版共16章，修订分工如下。 第1章主要讲述Python的发展历史、特点、下载与安装方法、使用方式、集成开发环境、模块介绍、帮助的使用等。由杨年华负责版本修订。 第2章主要讲述Python语言的基础知识，包括控制台的使用、标识符与变量、数据类型、常用内置函数等。由柳青负责版本修订，对运算符和表达式进行更详细地阐述，新增了条件表达式的构造和pass语句的使用方法，并改写了部分案例。 第3章主要讲述程序控制结构，包括分支控制、循环控制等。由杨年华负责修订，新增了选择的三元运算、带else的循环语句部分。 第4章主要讲述Python中的常用数据结构，包括序列、字典、集合等。由柳青负责修订，新增了可迭代对象与迭代器、推导式、序列解包等内容。 第5章主要介绍字符串编码、字符串格式化、字符串的常用函数与方法、string模块、正则表达式等。由柳青负责编写和修订。 第6章主要讲述函数的定义、函数的调用、形参与实参、函数的返回、位置参数、默认参数、关键参数、可变长度参数、序列参数等。由杨年华负责修订，新增了变量作用域、yield语句、lambda表达式等内容。 第7章主要讲述文件的打开与关闭、文件读写、文件指针等。由杨年华负责修订，新增了Excel文件读写等内容。 第8章主要讲述Python的对象与方法、类的定义、类的属性、构造函数、类的方法、析构方法、可变对象与不可变对象、运算符的重载等。由杨年华负责修订。 第9章主要讲述类的继承与组合两种重用方式。由杨年华负责修订。 第10章主要讲述Python中的异常、异常类、异常的捕获与处理、自定义异常类、with语句、断言等。由杨年华负责修订。 第11章主要讲述使用wxPython进行用户图形界面设计的方法。由杨年华负责修订，新增了Tkinter模块的使用流程与方法，并对wxPython部分的知识描述结构进行了调整。 第12章主要讲述Python程序的打包和发布方法。由孙辞海负责修订。 第13章主要讲述利用Python进行数据库应用开发。由肖宇负责修订。 第14章主要讲述利用Python进行网络数据获取的方法。由肖宇负责修订。 第15章主要讲述用numpy进行数据分析和用matplotlib进行绘图的基础知识。钱之琳补充了pandas数据分析部分； 杨年华对该章节的知识描述结构进行了重组和补充，并补充和改写了部分案例。 第16章主要讲述Python作为脚本语言在SPSS中的使用方法。由曹玉茹负责修订。 郑戟明负责第2版中各章习题的修订。 柳青与郑戟明审阅了全书。杨年华负责统稿，并统审全书。 本书内容简练易懂，层次脉络清晰，难度适中，内容、案例、难点安排恰当； 注重理论与实践相结合，精选经济管理类案例，易于理解； Python应用部分突出数据处理基础能力的培养； 配套教学课件、案例数据和源代码，可从清华大学出版社官方网站下载。 由于时间仓促，作者水平有限，书中难免存在纰漏和不足之处，敬请批评指正，并将意见反馈给我们。 本书编写组 2019年7月 第1版前言 Python是一种简单、易学、免费、开源的跨平台编程语言，支持命令式和函数式编程。它支持完全面向对象的程序设计。一方面，由于其简单的语法，使得使用者不必太多关注语言本身，而将主要精力集中于业务逻辑。因此Python语言拥有各行各业的众多使用者，使得其拥有各行业使用者在社区贡献的各种强大的标准库、扩展库等。另一方面，随着大数据时代的到来，Python的强大数据处理能力备受关注。近年来，Python程序设计语言受到了企业界、科研单位和教育机构的广泛重视。 大数据时代的学生需要掌握数据处理的基本技术。Python简单易学，具有强大的数据处理能力，并且是一门通用的程序设计语言。因此，Python程序设计语言既适合作为程序设计的入门课程，也适合作为非计算机专业学生用来解决数据分析等各种问题的通用工具。国外很多著名高校的计算机或非计算机专业已经将Python作为程序设计入门课程。国内的高校也纷纷开设相关课程。尤其是随着计算思维和大数据概念的普及，Python程序设计在高校中的教学开始全面展开。 本书编著者所在学校从2014级开始在经济管理类专业全校公共课中开设了相关课程，该课程主要面向经济管理类的学生开设。现有教材中的大部分案例面向理工科专业，难以贴近经济管理类专业，甚至有部分学生对案例难以理解。为了使上课的案例与学生专业知识更加紧密结合，我们组织编写了此教材。 本书由工作在教学第一线的高校教师编写完成。在编写本书时，编者注重理论与实践相结合，不仅有基础的理论知识，更有详细、通俗易懂的案例。作为一本介绍Python基础知识与应用的教材，本书内容简单易懂、层次脉络清晰、难度适中，内容、案例、难点安排恰当，非常适合教学。 本书共16章，主要内容及编写分工如下： 第1章由杨年华负责编写，主要介绍Python的发展历史、特点、下载与安装方法、使用方式、集成开发环境、内置模块介绍、帮助的使用等。 第2章由郑戟明负责编写，主要介绍Python语言的基础知识，包括控制台的使用、标识符与变量、数据类型、常用内置函数等。 第3章由张晓黎负责编写，主要介绍程序控制结构，包括分支控制、循环控制等。 第4章由郑戟明负责编写，主要介绍Python中的常用数据结构，包括序列、字典、集合等数据结构。 第5章由柳青负责编写，主要介绍函数的定义和调用、形参与实参、函数的返回、位置参数、默认参数、关键参数、可变长度参数、序列作为参数、基于函数的抽象与求精思想、递归思想等。 第6章由肖宇负责编写，主要介绍文件的打开与关闭、文件读写、文件指针、文件对话框等。 第7章由柳青负责编写，主要介绍Python的对象与方法、类的定义、类的属性、构造函数、类的方法、析构函数、可变对象与不可变对象、运算符的重载等。 第8章由杨年华负责编写，主要介绍类的继承与组合两种重用方式。 第9章由杨年华负责编写，主要介绍Python中的异常、异常类、异常的捕获与处理、自定义异常类、with语句、断言等。 第10章由孙辞海负责编写，主要介绍使用wxPython进行用户图形界面设计的方法。 第11章由孙辞海负责编写，主要讨论Python程序的打包和发布方法。 第12章由肖宇负责编写，主要介绍利用Python进行数据库应用开发。 第13章由肖宇负责编写，主要介绍利用Python进行网络数据获取的方法。 第14章由张晓黎负责编写，主要介绍利用Python进行数据分析和绘图基础知识。 第15章由孙辞海负责编写，主要介绍基于Python的网站开发方法。 第16章由曹玉茹负责编写，主要介绍Python作为脚本语言在SPSS中的使用方法。 本书适合非计算机专业本科生使用，也可作为计算机程序设计的入门教材或Python爱好者的参考书。 本书提供全套教学课件和源代码，配套资源可登录清华大学出版社官方网站下载。 由于时间仓促，作者水平有限，书中难免出现纰漏，不足之处敬请批评指正，并反馈给我们。 本书编写组2017年4月

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