《Python开发技术大全》配书资源

本书从Python 语言的基础语法讲起，逐步深入地介绍了Python各种库，并且介绍了这些库的实战案例，重点介绍了爬虫开发， GUI应用程序开发，容器管理， Redis数据库操作以及数据处理和神经网络方面的内容。让读者不但可以系统地学习Python编程的相关知识，而且还能对Python在各个领域的应用有更为深入的理解。

本书分为21章，涵盖的主要内容有Python语言基础和Python在多个领域的应用。重点介绍了多线程编程； GUI应用程序开发；web编程；爬虫开发；容器管理；数据处理以及神经网络上的应用。

本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合Python语言的入门读者和进阶读者阅读，也适合自动化测试人员、自动运维人员阅读。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。

封面图

目录

• 前言
• 第1篇 Python编程基础
• 第1章 Python语言基础2
• 1.1 Python语言介绍2
• 1.2 Python版本介绍3
• 1.2.1 Python语言的版本3
• 1.2.2 Python的实现版本4
• 1.3 集成开发环境9
• 1.3.1 PyCharm9
• 1.3.2 Anaconda10
• 1.4 代码的运行方式17
• 1.5 网页运行方式19
• 1.6 基本语法23
• 1.7 Python之禅26
• 第2章 基本数据类型28
• 2.1 整数类型28
• 2.1.1 整数的表示法28
• 2.1.2 数值运算29
• 2.1.3 位运算31
• 2.1.4 移位运算33
• 2.1.5 类型转换34
• 2.1.6 其他进制表示法35
• 2.1.7 小整数池39
• 2.1.8 统计成绩的例子40
• 2.1.9 韩信点兵的故事41
• 2.2 布尔类型42
• 2.2.1 布尔运算42
• 2.2.2 类型转换44
• 2.2.3 例子：谁在说谎44
• 2.3 字节流46
• 2.4 浮点数50
• 2.4.1 基本运算51
• 2.4.2 其他运算52
• 2.4.3 类型转换53
• 2.4.4 例子：求某个数的平方根53
• 2.5 列表54
• 2.5.1 列表特性55
• 2.5.2 常见操作56
• 2.5.3 找出丢失的数60
• 2.5.4 背包问题61
• 2.6 字符串63
• 2.6.1 str类型的字符串64
• 2.6.2 str类型的相关接口函数64
• 2.6.3 bytes类型68
• 2.6.4 str类型和bytes类型的转换69
• 2.7 元组70
• 2.7.1 元组的表示法70
• 2.7.2 元组接口函数71
• 2.8 集合72
• 2.8.1 创建集合72
• 2.8.2 基本操作73
• 2.8.3 例子：删除重复元素79
• 2.9 字典80
• 2.9.1 创建字典81
• 2.9.2 基本操作81
• 2.9.3 例子：合并结果86
• 2.9.4 例子：如何安全过河87
• 2.10 NoneType类型94
• 2.11 变量、对象和值的关系94
• 第3章 函数99
• 3.1 函数的定义和使用99
• 3.2 函数的返回值100
• 3.3 函数的参数100
• 3.3.1 位置参数101
• 3.3.2 将位置参数当作元组101
• 3.3.3 调用时使用元组和列表103
• 3.3.4 关键字参数104
• 3.3.5 将实参当作字典104
• 3.3.6 调用时使用字典105
• 3.3.7 默认值105
• 3.4 常见的系统自带函数106
• 3.4.1 数据对象有关的函数106
• 3.4.2 数学计算有关的函数109
• 3.4.3 容器类型有关的函数111
• 3.4.4 属性操作116
• 3.5 lambda函数117
• 3.6 递归调用118
• 3.6.1 递归调用介绍118
• 3.6.2 例子119
• 第4章 模块和包126
• 4.1 模块126
• 4.2 包128
• 4.3 软件包的安装129
• 4.3.1 复制源代码到系统目录129
• 4.3.2 使用PIP进行安装130
• 4.3.3 使用easy_install和setup进行安装134
• 第5章 文件操作135
• 5.1 文件的基本操作135
• 5.2 打开文件136
• 5.3 文件对象的操作137
• 5.4 关闭文件142
• 5.5 特殊文件143
• 5.6 文件对象的属性145
• 第6章 基础库146
• 6.1 正则表达式库146
• 6.1.1 元字符和语法147
• 6.1.2 C风格接口函数154
• 6.1.3 面向风格接口函数155
• 6.1.4 re.Match对象155
• 6.2 数学库157
• 6.3 时间库159
• 6.3.1 时间表示法159
• 6.3.2 接口函数160
• 6.4 日期库162
• 6.5 二叉树库162
• 6.6 串行化库164
• 6.6.1 基本流程164
• 6.6.2 pickle用法165
• 6.7 随机数库166
• 6.7.1 生成随机整数和随机实数167
• 6.7.2 其他形式的随机169
• 6.7.3 伪随机问题170
• 6.7.4 例子：计算面积171
• 6.7.5 游戏：五对胡172
• 第7章 异常处理177
• 7.1 Python中的异常处理177
• 7.1.1 捕捉异常177
• 7.1.2 没有异常才执行的分支180
• 7.1.3 无论有无异常都要执行的分支181
• 7.2 抛出异常182
• 7.3 常见的系统定义异常183
• 第8章 类和对象187
• 8.1 类的定义和实例创建187
• 8.2 类的属性189
• 8.3 初始化函数和销毁函数190
• 8.4 实例对象的属性192
• 8.4.1 类属性和实例对象属性的关系192
• 8.4.2 self在类定义中表示当前对象194
• 8.4.3 通过delattr()、setattr()等接口函数来操作属性196
• 8.5 静态方法198
• 8.6 类方法199
• 8.7 访问控制199
• 8.8 只读属性200
• 8.8.1 使用@property修饰符200
• 8.8.2 重新定义__setattr__()函数201
• 8.9 类属性的安全检查202
• 8.10 派生类203
• 8.11 多重继承204
• 第2篇 Python编程高级主题
• 第9章 多线程208
• 9.1 线程介绍208
• 9.2 Python中的线程209
• 9.2.1 主线程209
• 9.2.2 线程状态209
• 9.3 thread包210
• 9.3.1 线程的启动211
• 9.3.2 线程的退出212
• 9.4 threading包213
• 9.4.1 创建线程实例对象213
• 9.4.2 派生自己的线程类216
• 9.4.3 配置线程217
• 9.4.4 启动线程218
• 9.4.5 停止线程219
• 9.4.6 等待线程结束220
• 9.4.7 其他接口函数221
• 9.5 线程同步222
• 9.5.1 线程锁thread.Lock223
• 9.5.2 线程锁threading.Lock224
• 9.5.3 可重入锁threading.RLock225
• 9.5.4 条件变量threading.Condition227
• 9.5.5 信号量threading.Semaphore228
• 9.5.6 事件threading.Event231
• 9.6 线程安全233
• 9.7 死锁236
• 第10章 多进程239
• 10.1 进程的概念239
• 10.2 subprocess模块240
• 10.2.1 面向过程的接口函数241
• 10.2.2 Popen类244
• 10.3 multiprocessing模块247
• 10.3.1 创建进程247
• 10.3.2 进程的属性249
• 10.3.3 进程的接口函数253
• 10.3.4 进程池258
• 10.3.5 进程通信260
• 10.4 os模块265
• 10.4.1 启动进程——system()265
• 10.4.2 启动进程并得到输出——popen ()265
• 10.4.3 得到当前进程ID——getpid ()266
• 10.4.4 得到父进程ID——getppid ()266
• 第11章 迭代器和生成器268
• 11.1 迭代器268
• 11.2 生成器269
• 11.2.1 定义生成器270
• 11.2.2 接口函数270
• 第12章 装饰器275
• 12.1 起源275
• 12.2 被装饰函数带有参数276
• 12.3 装饰函数带有参数279
• 12.4 装饰函数带有返回值280
• 12.5 使用多个装饰器281
• 12.6 常用装饰器282
• 12.6.1 类装饰器282
• 12.6.2 退出时执行的函数284
• 12.6.3 单例模式284
• 12.6.4 执行时间限制285
• 12.6.5 执行时间标定286
• 12.6.6 自动重新运行287
• 12.6.7 状态机288
• 第13章 数据文件操作293
• 13.1 csv文件的处理293
• 13.2 yaml文件的处理296
• 13.3 json文件的处理298
• 第14章 软件测试301
• 14.1 无框架的测试301
• 14.2 PyUnit测试框架305
• 14.2.1 运行方式307
• 14.2.2 生成测试报告309
• 14.2.3 测试步骤312
• 14.2.4 断言317
• 14.2.5 测试用例的接口函数328
• 14.2.6 覆盖率330
• 14.3 Pytest测试框架333
• 14.3.1 测试用例333
• 14.3.2 选择执行的测试用例335
• 14.3.3 生成测试报告339
• 14.3.4 测试步骤341
• 14.3.5 断言345
• 14.3.6 覆盖率346
• 14.3.7 插件349
• 第15章 网络编程357
• 15.1 TCP/IP协议介绍357
• 15.2 socket介绍361
• 15.3 TCP echo服务器363
• 15.4 简单的TCP客户端364
• 15.5 UDP版的echo服务器365
• 第16章 容器操作367
• 16.1 Docker的安装367
• 16.2 Docker的基本概念369
• 16.3 docker-py库370
• 16.3.1 建立连接370
• 16.3.2 对Docker镜像的操作371
• 16.3.3 运行Docker镜像377
• 16.4 kubernetes库379
• 第17章 Scrapy爬虫框架388
• 17.1 Scrapy的安装388
• 17.2 工作原理390
• 17.3 一个简单的例子391
• 17.4 Scrapy的架构图393
• 17.5 爬虫395
• 17.5.1 点赞统计例子395
• 17.5.2 爬虫类396
• 17.6 一个完整的项目398
• 17.7 结果数据400
• 17.8 选择器402
• 17.8.1 介绍403
• 17.8.2 text()404
• 17.8.3 extract()/extract_first()405
• 17.8.4 @属性406
• 17.8.5 元素[@属性] 406
• 17.9 设置407
• 17.9.1 命令行方式407
• 17.9.2 爬虫范围内的设置408
• 17.9.3 项目范围内的设置408
• 17.9.4 命令默认设定409
• 17.9.5 全局默认设定409
• 17.9.6 读取配置411
• 17.9.7 常用配置412
• 17.10 命令行工具414
• 17.10.1 创建项目414
• 17.10.2 创建爬虫415
• 17.10.3 列出爬虫模板416
• 17.10.4 查看某个爬虫模板417
• 17.10.5 基于模板创建爬虫418
• 17.10.6 启动爬虫418
• 17.10.7 爬虫列表419
• 17.10.8 爬取指定页面420
• 17.10.9 在浏览器中显示页面421
• 17.10.10 启动交互式shell422
• 17.10.11 runspider423
• 17.10.12 标定Scrapy的性能424
• 17.10.13 其他命令425
• 17.11 爬取北京公交线路数据426
• 第18章 Flask Web开发框架429
• 18.1 Flask的安装429
• 18.2 最简单的Flask应用430
• 18.3 路由430
• 18.3.1 动态路由431
• 18.3.2 限定类型432
• 18.3.3 地址尾部的“/”433
• 18.4 运行应用的参数435
• 18.5 命令行方式运行436
• 18.6 HTTP的方法437
• 18.7 静态文件437
• 18.8 模板438
• 18.8.1 变量439
• 18.8.2 表达式440
• 18.8.3 子模板442
• 第19章 键值数据库Redis444
• 19.1 介绍444
• 19.2 服务器的安装445
• 19.2.1 服务器容器下载446
• 19.2.2 启动Redis容器446
• 19.3 Python客户端的安装448
• 19.4 元操作448
• 19.5 字符串数据的操作449
• 19.6 哈希数据的操作456
• 19.7 列表数据的操作458
• 19.8 集合数据的操作460
• 19.9 订阅发布462
• 19.9.1 基本用法462
• 19.9.2 订阅多个频道465
• 19.9.3 频道使用通配符466
• 19.10 设置时效467
• 19.11 管道模式467
• 第20章 图形界面应用469
• 20.1 Tk和Tkinter469
• 20.1.1 基本程序结构470
• 20.1.2 常用组件471
• 20.1.3 布局487
• 20.1.4 游戏2048489
• 20.2 wxPython494
• 20.2.1 程序基本结构494
• 20.2.2 基本用户界面元素495
• 20.3 PyQt508
• 20.3.1 基本程序结构508
• 20.3.2 常用组件509
• 20.4 小结517
• 第21章 数据处理518
• 21.1 matplotlib518
• 21.2 NumPy526
• 21.2.1 ndarray的构造526
• 21.2.2 ndarray的一些属性531
• 21.2.3 ndarray的一些操作532
• 21.2.4 NumPy在金融领域的应用534
• 21.2.5 NumPy中的傅里叶变换537
• 21.2.6 神经网络应用541