第一篇 准备工作

1为什么要学习Python？学习Python的什么

2学习Python之前需要准备的工作有哪些

3如何看和运行本书代码

3.1输入部分

3.2输出部分

3.3错误与异常信息

3.4外部数据文件

3.5注意事项

第二篇 Python基础

4数据类型

4.1查看数据类型的方法

4.2判断数据类型的方法

4.3转换数据类型的方法

4.4特殊数据类型

4.5序列类型

5变量

5.1变量的定义方法

5.2 Python是动态类型语言

5.3 Python是强类型语言

5.4 Python中的变量名是引用

5.5 Python中区分大小写

5.6变量命名规范

5.7 iPython的特殊变量

5.8查看Python关键字的方法

5.9查看已定义的所有变量

5.10删除变量

6语句书写规范

6.1一行一句

6.2一行多句

6.3一句多行

6.4复合语句

6.5空语句

7赋值语句

7.1赋值语句在Python中的重要地位

7.2链式赋值语句

7.3复合赋值语句

7.4序列的拆包式赋值

7.5两个变量值的调换

8注释语句

8.1注释方法

8.2注意事项

9运算符

9.1特殊运算符

9.2内置函数

9.3 math模块

9.4优先级与结合方向

10 if语句

10.1基本语法

10.2 elif语句

10.3 if与三元运算

10.4注意事项

11 for语句

11.1基本语法

11.2 range（）函数

11.3注意事项

12 while语句

12.1基本语法

122注意事项

13 pass语句

13.1含义

13.2作用

14列表

14.1定义方法

14.2切片操作

14.3反向遍历

14.4类型转换

14.5 extend与append的区别

14.6列表推导式

14.7插入与删除

14.8常用操作函数

15元组

15.1定义方法

15.2主要特征

15.3基本用法

15.4应用场景

16字符串

16.1定义方法

16.2主要特征

16.3字符串的操作

17序列

17.1支持索引

17.2支持切片

17.3支持迭代

17.4支持拆包

17.5支持＊运算

17.6通用函数

18集合

18.1定义方法

18.2主要特征

18.3基本运算

18.4应用场景

19字典

19.1定义方法

19.2字典的主要特征

19.3字典的应用场景

20迭代器与生成器

20.1可迭代对象与迭代器

20.2生成器与迭代器

21函数

21.1内置函数

21.2模块函数

21.3用户自定义函数

22内置函数

22.1内置函数的主要特点

22.2数学函数

22.3类型函数

22.4其他功能函数

23模块函数

23.1 import模块名

23.2 import模块名as别名

23.3 from模块名import函数名

24自定义函数

24.1定义方法

24.2函数中的docString

24.3调用方法

24.4返回值

24.5自定义函数的形参与实参

24.6变量的可见性

24.7值传递与地址传递

24.8自定义函数时的注意事项

25 lambda函数

25.1 lambda函数的定义方法

25.2 lambda函数的调用方法

26模块

26.1导入与调用用法

26.2查看内置模块清单的方法

27包

27.1相关术语

27.2安装包

27.3查看已安装包

27.4更新（或删除）已安装包

27.5导入包

27.6查看包的帮助

27.7常用包

28帮助文档

28.1 help函数

28.2 docString

28.3查看源代码

28.4 doc属性

28.5 dir（）函数

28.6其他方法

第三篇 Python进阶

29异常与错误

29.1 try/except/finally

29.2异常信息的显示模式

29.3断言

30程序调试方法

30.1调试程序的基本方法

30.2设置错误信息的显示方式

30.3设置断言的方法

31面向对象编程

31.1类的定义方法

31.2类中的特殊方法

31.3类之间的继承关系

31.4私有属性及@property装饰器

31.5 self和cls

31.6 new与init的区别和联系

32魔术命令

32.1运行.py文件：%run

32.2统计运行时间：%timeit与%%timeit

32.3查看历史In和Out变量：32story

32.4更改异常信息的显示模式：5a0020mode

32.5调试程序：5898272ebug

32.6程序运行的逐行统计：005A0020run与00000000run

32.7内存使用情况的统计：%memit

33搜索路径

33.1变量搜索路径

33.2模块搜索路径

34当前工作目录

34.1显示当前工作目录的方法

34.2更改当前工作目录的方法

34.3读、写当前工作目录的方法

第四篇 数据加工

35随机数

35.1一次生成一个数

35.2一次生成一个随机数组

36数组

36.1创建方法

36.2主要特征

36.3切片/读取

36.4浅拷贝和深拷贝

36.5形状和重构

36.6属性计算

36.7 ndarray的计算

36.8 ndarray的元素类型

36.9插入与删除

36.10缺失值处理

36.11 ndarray的广播规则

36.12 ndarray的排序

37 Series

37.1 Series的主要特点

37.2 Series的定义方法

37.3 Series的操作方法

38 DataFrame

38.1创建方法

38.2查看行或列

38.3引用行或列

38.4 index操作

38.5删除或过滤行/列

38.6算术运算

38.7大小比较运算

38.8统计信息

38.9排序

38.10导入/导出

38.11缺失数据处理

38.12分组统计

39日期与时间

39.1常用包与模块

39.2时间和日期类型的定义

39.3转换方法

39.4显示系统当前时间

39.5计算时差

39.6时间索引

39.7 period_range（）函数

40可视化

40.1 Matplotlib可视化

40.2改变图的属性

40.3改变图的类型

40.4改变图的坐标轴的取值范围

40.5去掉边界的空白

40.6在同一个坐标上画两个图

40.7多图显示

40.8图的保存

40.9散点图的画法

40.10 Pandas可视化

40.11 Seaborn可视化

40.12数据可视化实战

41自然语言处理

41.1自然语言处理的常用包

41.2自然语言处理的包导入及设置

41.3数据读入

41.4分词处理

41.5自定义词汇

41.6停用词处理

41.7词性分布分析

41.8高频词分析

41.9词频统计

41.10关键词分析

41.11生成词云

42 Web爬取

42.1 Scrapy的下载与安装

42.2 Scrapy Shell的基本原理

42.3 Scrapy Shell的应用

42.4自定义Spider类

42.5综合应用

第五篇 数据分析

43统计分析

43.1业务理解

43.2数据读入

43.3数据理解

43.4数据准备

43.5模型类型的选择与超级参数的设置

43.6训练具体模型及查看其统计量

43.7拟合优度评价

43.8建模前提假定的讨论

43.9模型的优化与重新选择

43.10模型的应用

44机器学习

44.1机器学习的业务理解

44.2数据读入

44.3数据理解

44.4数据准备

44.5算法选择及其超级参数的设置

44.6具体模型的训练

44.7用模型进行预测

44.8模型评价

44.9模型的应用与优化

第六篇 大数据处理

45 Spark编程

45.1导入pyspark包

45.2 SparkSession及其创建

45.3 Spark数据抽象类型

45.4 Spark DataFrame操作

45.5 SQL编程

45.6 DataFrame的可视化

45.7 Spark机器学习

45.7.1创建Spark Session

45.7.2读入数据

45.7.3数据理解

45.7.4数据准备

45.7.5模型训练

45.7.6模型评价

45.7.7预测

46 Spark Python开发环境的搭建

46.1安装Anaconda

46.2安装和配置Java

46.3安装和配置Spark

46.4安装和配置Hadoop

46.5测试Spark

47 NoSQL数据库

47.1下载Memcached

47.2安装Memcached

47.3安装和导入包pYmemcache

47.4准备试验数据

47.5定义Client并进行数据读写

47.6 Memcached的更多操作

第七篇 继续学习

48 Python初学者常见错误及纠正方法

48.1 NameError：name ‘xxxx’ is not defined

48.2 IndentationError：unexpected indent

48.3 SyntaxError：invalid character in identifier

48.4 TypeError：‘XXXX’ object does not support item assignment

48.5 TypeError：unsupported operand type（s） for XXXX

48.6 IndexError：list index out of range

48.7 TypeError：type（） takes XXXX arguments

48.8 SyntaxError：unexpected EOF while parsing

48.9 ModuleNotFoundError：No module named XXXX

48.10 TypeError：‘list’ object is not callable

48.11 SyntaxError：invalid syntax

48.12 AttributeError：XXXX object has no attribute XXXX

48.13 TypeError ：XXXX object is not an iterator

48.14 FileNotFoundError：File XXXX does not exist

48.15 IndexError：too many indices for array

48.16 TypeError：Required argument XXXX not found

48.17 TypeError：an XXXX is required （got type YYYY）

48.18 ValueError：Wrong number of items passed XXXX，placement implies YYYY

49 Python数据分析和数据科学面试题

50继续学习本书内容的推荐资源

50.1重要网站

50.2重要图书

50.3常用模块与工具包

50.4常用统计模型

50.5核心机器学习算法

50.6继续学习数据科学的建议路线图

参考文献