高级编程技术应用Python

\\\"本教材是基于Python语言编写的，内容的设计是基于对高等职业教育计算机网络技术、信息安全技术应用、大数据技术、人工智能技术应用、现代通信技术和物联网技术应用等专业相关1+X职业技能标准中对于Python学习目标的描述而确定的。对于信息技术类专业核心课程的学习能够起到较好的支撑作用。 全书共6个项目，每个项目分为2-6个任务。将Python编程语言涵盖的基础知识、数据类型与运算符和表达式、程序基本控制结构、复合数据类型、函数、面向对象编程等内容融入项目任务。同时，教材项目设计涵盖了数据处理、网络运维、Web开发、科学计算和深度学习等Python涉及的多个领域。通过项目任务深入浅出、结合典型案例全面讲解Python项目开发方法和流程，通过任务评价、课后任务等强化学习效果。 本书适合作为高职院校信息技术类相关专业程序设计的教材，也可以作为从事程序设计与应用开发的工程技术人员的参考书。\\\"

杨迎，硕士学位，副教授，北京信息职业技术学院产业互联网学院信息安全技术应用专业专任教师，校级“骨干教师”、“师德标兵”，北京市“信息安全教学创新团队”项目组成员。2020年和2021年，两次作为团队主要成员参加“北京市职业院校技能大赛教学能力比赛”，均获得高职组一等奖。曾参与编写《网页设计与制作（第2版）》“十二五”职业教育国家规划教材。

第一部分 Python基础知识 项目1 基本语法和数据类型 任务1 认识变量和数据类型 任务2 认识运算符和表达式 任务3 认识字符串和列表 项目2 程序基本控制结构 任务1 使用条件语句 任务2 使用循环结构 任务3 异常处理 第二部分 Python高级特性 项目3 复合数据类型 任务1 使用元组和字典 任务2 使用集合和列表推导式 任务3 使用深、浅拷贝 项目4 函数 任务1 函数定义和参数传递 任务2 使用匿名函数和高阶函数 任务3 使用函数装饰器和闭包 项目5 面向对象编程 任务1 创建类和生成对象 任务2 运用继承和多态 任务3 使用类的特殊方法和属性 第三部分 Python在不同领域的应用 项目6 数据处理与科学计算 任务1 NumPy库的应用 任务2 Pandas库的应用 任务3 SciPy科学计算 任务4 数据可视化 项目7 网络运维与Web开发 任务1 网络编程基础 任务2 Flask框架构建Web应用程序 任务3 从Web抓取信息 项目8 深度学习与人工智能 任务1 使用TensorFlow构建和训练学习模型 任务2 构建神经网络模型 任务3 图像识别与自然语言处理 附录1 Python开发环境配置 配置操作1 在Windows上安装Python和PyCharm 配置操作2 在Linux上安装Python和PyCharm 配置操作3 使用PyCharm给Python安装第三方库 配置操作4 使用pip给Python安装第三方库 附录2 Python保留关键字 附录3 ASCII码与字符之间的对应表 附录4 字符串和列表的内置方法 附录5 创建CSV文件的方法