鏈接：https://pan.baidu.com/s/1Ih6_y5k5Oo9PPBTiaUutYQ?pwd=lf12?

提取碼：lf12

第一部分 Python基礎(chǔ)知識(shí)
第1章 軟件安裝和相關(guān)學(xué)習(xí)資源
1．1 Anaconda3的安裝
1．2 PyCharm的安裝
第2章 內(nèi)置函數(shù)、變量、注釋和常見錯(cuò)誤
2．1 Python內(nèi)置函數(shù)
2．2 變量
2．3 Python的注釋
2．4 使用Python編程的常見錯(cuò)誤
2．5 一個(gè)Python程序文件的例子：猜數(shù)字·py
第3章 基本的數(shù)據(jù)類型
3．1 數(shù)值型
3．2 字符串型
第4章 條件語句和循環(huán)語句
4．1 條件語句
4．2 循環(huán)語句
第5章 列表、元組和字典
5．1 列表
5．2 元組
5．3 字典
第6章 函數(shù)
6．1 函數(shù)的定義
6．2 函數(shù)的調(diào)用
6．3 函數(shù)的參數(shù)
6．4 函數(shù)的返回值
6．5 函數(shù)的嵌套
6．6 函數(shù)名和匿名函數(shù)
6．7 高階函數(shù)
6．8 局部變量和全局變量
6．9 參數(shù)傳遞的其他方式
第7章 類
7．1 類的創(chuàng)建和實(shí)例
7．2 實(shí)例內(nèi)部的信息傳遞
7．3 使用外部變量作參數(shù)
7．4 實(shí)例屬性的修改
7．5 私有屬性和私有方法
7．6 封裝
7．7 繼承
7．8 多態(tài)
7．9 _str_（）方法
7．10 類的屬性
7．11 類的方法
7．12 模塊
第8章 OS模塊、文件操作和異常處理
8．1 OS模塊
8．2 文件操作
8．3 異常處理
……

第二部分 Python數(shù)據(jù)處理
第三部分 爬蟲基礎(chǔ)知識(shí)
第四部分 爬蟲技術(shù)應(yīng)用的具體例子

查看全部↓

前言/序言

　　我是中國(guó)人民大學(xué)勞動(dòng)人事學(xué)院的一名教師。我們學(xué)院設(shè)有勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)、人力資源管理、社會(huì)保障和勞動(dòng)關(guān)系等專業(yè)，這些專業(yè)的研究?jī)?nèi)容都與勞動(dòng)者相關(guān)，簡(jiǎn)而言之，我們學(xué)院就是一個(gè)專門從事勞動(dòng)科學(xué)相關(guān)研究的學(xué)院。勞動(dòng)、土地、資本是社會(huì)生產(chǎn)的三個(gè)基本要素，勞動(dòng)在社會(huì)生產(chǎn)中越來越重要，勞動(dòng)科學(xué)的發(fā)展也越來越快。
　　對(duì)勞動(dòng)科學(xué)的研究而言，數(shù)據(jù)發(fā)揮著極其重要的作用，用“數(shù)據(jù)為王，得數(shù)據(jù)者得天下”來形容勞動(dòng)科學(xué)的研究一點(diǎn)也不為過。國(guó)內(nèi)已有一些高質(zhì)量的公共數(shù)據(jù)庫(kù)，例如中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）、中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）、中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查（CGSS）等等?；谏鲜鰯?shù)據(jù)，勞動(dòng)科學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出很多高質(zhì)量的研究成果。不過，上述公共數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)勞動(dòng)科學(xué)的研究而言，還存在一些不盡如人意之處。首先，這些數(shù)據(jù)大都是基于家庭層面的調(diào)查數(shù)據(jù)，無法研究勞動(dòng)需求等問題。勞動(dòng)需求涉及企業(yè)層面的數(shù)據(jù)，相對(duì)家庭層面，企業(yè)層面的數(shù)據(jù)非常稀缺。與此相對(duì)應(yīng)，勞動(dòng)供給方面的研究遠(yuǎn)多于勞動(dòng)需求方面的研究。其次，由于全國(guó)勞動(dòng)科學(xué)研究者人數(shù)眾多，上述數(shù)據(jù)能做的研究主題已經(jīng)被“挖掘”得比較充分，研究者之間很容易出現(xiàn)研究題目“撞車”的現(xiàn)象。再次，上述數(shù)據(jù)在時(shí)效性方面的表現(xiàn)不太完美。數(shù)據(jù)從采集到公開，基本需要兩年左右的時(shí)間，數(shù)據(jù)公開以后，有些時(shí)效性很強(qiáng)的研究題目已經(jīng)過時(shí)