本教材在深入分析Python语言的实际应用以及学生就业需求的基础上，根据高等职业教育培养高素质技术技能人才的要求，按照高职学生的学习认知规律和职业素养养成规律组织教材内容，分层设计“单元技能案例+综合企业项目”，融合培养学生Python应用程序开发技能和应用创新能力。本教材具有职业教育特色，将知识学习和项目开发融为一体，实现“教、学、做”的统一。
教材根据Python应用程序开发岗位的技能要求，按照“单元知识学习一典型应用剖析一综合项目实训”的思路，共设置了12个学习单元，全面覆盖Python应用程序开发技能体系。
单元教学组织包括单元引例、知识准备、典型应用、综合案例、单元小结和单元测试六个环节，符合学生的认知规律，激发学生的学习兴趣，引导学生学习Python知识、熟悉项目开发流程、积累实际项目经验。
教材系统设计课程思政内容，明确各单元课程思政教学目标，将思政要素自然地融入教材内容中，引导学生树立正确的人生观、价值观和就业观。
Python是一种跨平台的面向对象编程语言，是目前世界上最流行、最优秀的编程语言之一，广泛应用于人工智能、大数据、云计算、Web开发、自动化运维、网络爬虫、桌面软件开发等领域。Python语言集众多优点于一身，最值得称道的是它的开源生态，众多开发者共同建设了丰富的标准库和第三方库，使其在主流应用领域的开发效率上表现出众。此外，它还具备简单易学、可解释、可移植、可扩展、可嵌入等特点。本教材在深入分析Python语言的实际应用以及学生就业需求的基础上，根据高等职业教育培养高素质技术技能人才的要求，按照高职学生的学习认知规律和职业素养养成规律组织教材内容，分层设计“单元技能案例+综合企业项目”，融合培养学生Python应用程序开发技能和应用创新能力。本教材具有职业教育特色，将知识学习和项目开发融为一体，实现“教、学、做”的统一。
【教材特点】
（1）内容架构：教材根据Python应用程序开发岗位的技能要求，按照“单元知识学习一典型应用剖析一综合项目实训”的思路，共设置了12个学习单元，全面覆盖Python应用程序开发技能体系。（2）单元组织：单元教学组织包括单元引例、知识准备、典型应用、综合案例、单元小结和单元测试六个环节，符合学生的认知规律，激发学生的学习兴趣，引导学生学习Python知识、熟悉项目开发流程、积累实际项目经验。
（3）思政融合：教材系统设计课程思政内容，明确各单元课程思政教学目标，将思政要素自然地融人教材内容中，引导学生树立正确的人生观、价值观和就业观。
【教材资源】
本教材提供了丰富的教学资源，包括对应的课程标准、授课计划、电子教案（PPT）、案例教学源代码、在线试题库以及预习视频和案例操作视频，读者可扫描教材上的二维码进行在线学习和测试。若有疑问或需要教学资源，可发邮件至zlycpj@126.com。
【作者团队】
本教材由浙江经贸职业技术学院副校长张红教授、胡坚教授任主编，张荣臻、茅硕任副主编，杨秋澍、黄成明、崔月霞、毛凌志等老师共同参与编写。
本教材由校企合作完成。诚挚感谢阿里巴巴钉钉事业部前副总裁茅硕女士（高级工程师）对教材内容体系设计做出的贡献，感谢新华三技术有限公司对教材项目案例和技术资源提供的支持，感谢杭州雷博科技有限公司对教材实训资源提供的支持！此外，我们衷心感谢所有关心、支持本教材编写工作的领导、同事和朋友。
本教材凝聚了作者团队在Python程序开发方面多年来的体会、经验和辛苦付出，但由于水平有限，教材中难免存在一些疏漏和不足之处，殷切希望读者批评指正，以使本教材得以改进和完善。
单元1 初识Python语言
1.1 Pvthon概述
1.2 搭建开发环境
1.3 开发Pvthon程序
单元2 Python语法基础
2.1 变量
2.2 数据类型
2.3 运算符
2.4 【案例】商品基本信息处理
单元3 流程控制
3.1 选择结构
3.2 【案例】商品销量数据分组
3.3 循环结构
3.4 【案例】店铺销量数据分组统计
单元4 序列数据类型
4.1 序列数据类型概述
4.2 列表
4.3 元组
4.4 字符串
4.5 【案例】店铺商品销售量和销售额统计
单元5 字典与集合
5.1 字典
5.2 【案例】商品品类销售额统计
5.3 集合
5.4 【案例】店铺低销量商品统计
单元6 函数
6.1 函数的定义与调用
6.2 函数参数
6.3 【案例】店铺商品销售数量统计
6.4 变量作用域
6.5 函数式编程
6.6 【案例】店铺商品销量数据排序
单元7 异常处理
7.1 异常类型
7.2 自定义异常
7.3 捕获异常
7.4 抛出异常
7.5 【案例】店铺销售数据之异常值处理
单元8 面向对象
8.1 面向对象概述
8.2 类与对象
8.3 【案例】商品销售数据类设计
8.4 属性
8.5 方法
8.6 特殊方法
8.7 继承与多态
8.8 【案例】店铺销售数据类设计
单元9 模块
9.1 模块概述
9.2 常用Python内置模块
9.3 【案例】用户活动积分计算
单元10 数据处理
10.1 NumPv模块
10.2 【案例】店铺月销售数据统计
10.3 Pandas模块
1O.4 【案例】电商数据预处理
单元11 网络爬虫
11.1 网络爬虫概述
11.2 Scrapy爬虫
11.3 Scrapy常用工具命令
1.4 Scrapy爬虫框架使用
11.5 【案例】电商网站数据爬取
单元12 数据可视化
12.1 数据可视化概述
12.2 数据分类可视化
12.3 【案例】商品销量数据可视化
12.4 【案例】鸢尾花分类可视化
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