本教材在深入分析Python語言的實際應用以及學生就業需求的基礎上，根據高等職業教育培養高素質技術技能人才的要求，按照高職學生的學習認知規律和職業素養養成規律組織教材內容，分層設計“單元技能案例+綜合企業項目”，融合培養學生Python應用程序開發技能和應用創新能力。本教材具有職業教育特色，將知識學習和項目開發融為一體，實現“教、學、做”的統一。
教材根據Python應用程序開發崗位的技能要求，按照“單元知識學習一典型應用剖析一綜合項目實訓”的思路，共設置了12個學習單元，全面覆蓋Python應用程序開發技能體系。
單元教學組織包括單元引例、知識準備、典型應用、綜合案例、單元小結和單元測試六個環節，符合學生的認知規律，激發學生的學習興趣，引導學生學習Python知識、熟悉項目開發流程、積累實際項目經驗。
教材系統設計課程思政內容，明確各單元課程思政教學目標，將思政要素自然地融入教材內容中，引導學生樹立正確的人生觀、價值觀和就業觀。
Python是一種跨平臺的面向對象編程語言，是目前世界上最流行、最優秀的編程語言之一，廣泛應用于人工智能、大數據、云計算、Web開發、自動化運維、網絡爬蟲、桌面軟件開發等領域。Python語言集眾多優點于一身，最值得稱道的是它的開源生態，眾多開發者共同建設了豐富的標準庫和第三方庫，使其在主流應用領域的開發效率上表現出眾。此外，它還具備簡單易學、可解釋、可移植、可擴展、可嵌入等特點。本教材在深入分析Python語言的實際應用以及學生就業需求的基礎上，根據高等職業教育培養高素質技術技能人才的要求，按照高職學生的學習認知規律和職業素養養成規律組織教材內容，分層設計“單元技能案例+綜合企業項目”，融合培養學生Python應用程序開發技能和應用創新能力。本教材具有職業教育特色，將知識學習和項目開發融為一體，實現“教、學、做”的統一。
【教材特點】
（1）內容架構：教材根據Python應用程序開發崗位的技能要求，按照“單元知識學習一典型應用剖析一綜合項目實訓”的思路，共設置了12個學習單元，全面覆蓋Python應用程序開發技能體系。（2）單元組織：單元教學組織包括單元引例、知識準備、典型應用、綜合案例、單元小結和單元測試六個環節，符合學生的認知規律，激發學生的學習興趣，引導學生學習Python知識、熟悉項目開發流程、積累實際項目經驗。
（3）思政融合：教材系統設計課程思政內容，明確各單元課程思政教學目標，將思政要素自然地融人教材內容中，引導學生樹立正確的人生觀、價值觀和就業觀。
【教材資源】
本教材提供了豐富的教學資源，包括對應的課程標準、授課計劃、電子教案（PPT）、案例教學源代碼、在線試題庫以及預習視頻和案例操作視頻，讀者可掃描教材上的二維碼進行在線學習和測試。若有疑問或需要教學資源，可發郵件至zlycpj@126.com。
【作者團隊】
本教材由浙江經貿職業技術學院副校長張紅教授、胡堅教授任主編，張榮臻、茅碩任副主編，楊秋澍、黃成明、崔月霞、毛凌志等老師共同參與編寫。
本教材由校企合作完成。誠摯感謝阿里巴巴釘釘事業部前副總裁茅碩女士（高級工程師）對教材內容體系設計做出的貢獻，感謝新華三技術有限公司對教材項目案例和技術資源提供的支持，感謝杭州雷博科技有限公司對教材實訓資源提供的支持！此外，我們衷心感謝所有關心、支持本教材編寫工作的領導、同事和朋友。
本教材凝聚了作者團隊在Python程序開發方面多年來的體會、經驗和辛苦付出，但由于水平有限，教材中難免存在一些疏漏和不足之處，殷切希望讀者批評指正，以使本教材得以改進和完善。
單元1 初識Python語言
1.1 Pvthon概述
1.2 搭建開發環境
1.3 開發Pvthon程序
單元2 Python語法基礎
2.1 變量
2.2 數據類型
2.3 運算符
2.4 【案例】商品基本信息處理
單元3 流程控制
3.1 選擇結構
3.2 【案例】商品銷量數據分組
3.3 循環結構
3.4 【案例】店鋪銷量數據分組統計
單元4 序列數據類型
4.1 序列數據類型概述
4.2 列表
4.3 元組
4.4 字符串
4.5 【案例】店鋪商品銷售量和銷售額統計
單元5 字典與集合
5.1 字典
5.2 【案例】商品品類銷售額統計
5.3 集合
5.4 【案例】店鋪低銷量商品統計
單元6 函數
6.1 函數的定義與調用
6.2 函數參數
6.3 【案例】店鋪商品銷售數量統計
6.4 變量作用域
6.5 函數式編程
6.6 【案例】店鋪商品銷量數據排序
單元7 異常處理
7.1 異常類型
7.2 自定義異常
7.3 捕獲異常
7.4 拋出異常
7.5 【案例】店鋪銷售數據之異常值處理
單元8 面向對象
8.1 面向對象概述
8.2 類與對象
8.3 【案例】商品銷售數據類設計
8.4 屬性
8.5 方法
8.6 特殊方法
8.7 繼承與多態
8.8 【案例】店鋪銷售數據類設計
單元9 模塊
9.1 模塊概述
9.2 常用Python內置模塊
9.3 【案例】用戶活動積分計算
單元10 數據處理
10.1 NumPv模塊
10.2 【案例】店鋪月銷售數據統計
10.3 Pandas模塊
1O.4 【案例】電商數據預處理
單元11 網絡爬蟲
11.1 網絡爬蟲概述
11.2 Scrapy爬蟲
11.3 Scrapy常用工具命令
1.4 Scrapy爬蟲框架使用
11.5 【案例】電商網站數據爬取
單元12 數據可視化
12.1 數據可視化概述
12.2 數據分類可視化
12.3 【案例】商品銷量數據可視化
12.4 【案例】鳶尾花分類可視化
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