第1章 Python安裝與IDE選擇
1.1 Python介紹
1.2 Python安裝
1.2.1 Windows系統下安裝Python
1.2.2 Ubuntu下安裝Python
1.3 IDE選擇與安裝
1.3.1 Thonny
1.3.2 PyCharm
1.3.3 Jupyter Notebook
1.4 Python之禪
1.5 小結
1.6 習題

第2章 Python基礎知識
2.1 input()和print()
2.1.1 input()函數
2.1.2 print()函數
2.1.3 print()函數格式化
2.2 關鍵字與變數
2.2.1 識別字
2.2.2 關鍵字
2.2.3 變數
2.2.4 常量
2.3 數數值型別
2.3.1 整型類型
2.3.2 浮點型類型
2.3.3 複數類型
2.3.4 布林類型
2.3.5 數數值型別轉換
2.4 字串類型
2.4.1 字串的創建
2.4.2 序列的索引
2.4.3 序列的切片
2.4.4 轉義字元
2.4.5 字串運算
2.4.6 字串的操作方法
2.5 列表
2.5.1 列表的創建
2.5.2 清單的屬性
2.5.3 清單的常用函數
2.6 元組
2.6.1 元組的創建
2.6.2 元組的訪問
2.6.3 元組的運算
2.6.4 元組的常用操作方法
2.7 集合
2.7.1 集合的創建
2.7.2 集合的運算
2.7.3 集合的常用操作方法
2.8 字典
2.8.1 字典的創建
2.8.2 字典的常用操作方法
2.9 注釋和縮進
2.9.1 注釋
2.9.2 縮進
2.10 綜合案例：世界非物質文化遺產（二十四節氣）
2.11 小結
2.12 習題

第3章 Python運算子與流程控制
3.1 運算子
3.1.1 算術運算子
3.1.2 比較運算子
3.1.3 設定運算子
3.1.4 位運算子
3.1.5 邏輯運算子
3.1.6 成員運算子
3.1.7 身份運算子
3.1.8 運算子優先順序
3.2 順序結構
3.3 選擇結構
3.3.1 單分支選擇
3.3.2 雙分支選擇
3.3.3 多分支選擇
3.3.4 選擇嵌套
3.4 迴圈結構
3.4.1 while迴圈
3.4.2 for迴圈
3.4.3 嵌套迴圈
3.4.4 迴圈控制
3.5 綜合案例：階梯電價計算電費
3.6 小結
3.7 習題

第4章 函數
4.1 內置函數
4.1.1 eval()函數
4.1.2 format()函數
4.1.3 range()函數
4.1.4 pow()函數
4.1.5 slice()函數
4.1.6 filter()函數
4.1.7 其他常用內置函數
4.2 函式定義
4.3 函數參數
4.3.1 位置參數
4.3.2 默認參數
4.3.3 可變參數
4.4 函數中的變數
4.4.1 區域變數
4.4.2 全域變數
4.5 遞迴函數
4.6 異常處理
4.7 綜合案例：三國演義節選關鍵字統計
4.8 小結
4.9 習題

第5章 物件導向基礎
5.1 物件導向概念
5.2 類和對象
5.2.1 類定義和物件創建
5.2.2 屬性
5.2.3 方法
5.3 物件導向三大特徵
5.3.1 封裝性
5.3.2 繼承性
5.3.3 多態性
5.4 綜合案例：編寫程式類比士兵突擊任務
5.5 小結
5.6 習題

第6章 模組
6.1 模組的創建
6.2 模組的導入
6.2.1 import模組名
6.2.2 import模組名as模組別名
6.2.3 from模組名import函數名/子模組名/屬性
6.3 內置模組
6.3.1 math模組
6.3.2 random模組
6.3.3 time模組
6.3.4 sys模組
6.3.5 os模組
6.3.6 turtle模組
6.4 常用外置模組
6.4.1 faker模組
6.4.2 jieba模組
6.4.3 wordcloud模組
6.5 綜合案例：詞雲展示2022年政府工作報告關鍵字
6.6 小結
6.7 習題

第7章 網路資料爬取
7.1 爬蟲原理
7.1.1 網路請求
7.1.2 Python爬蟲原理
7.2 Request請求
7.2.1 requests模組
7.2.2 selenium模組
7.3 Response回應
7.3.1 JSON數據解析
7.3.2 BeautifulSoup解析網頁
7.3.3 規則運算式解析網頁
7.4 綜合案例：爬取酷狗音樂Top500歌曲資訊
7.5 小結
7.6 習題

第8章 資料分析基礎
8.1 資料分析NumPy模組
8.1.1 ndarray多維陣列資料處理
8.1.2 矩陣matrix資料處理
8.1.3 陣列程式設計
8.1.4 矩陣運算
8.1.5 線性代數
8.2 資料分析Pandas模組
8.2.1 Pandas資料結構
8.2.2 Pandas基本功能
8.2.3 Pandas數據載入
8.2.4 Pandas資料分組與聚合
8.2.5 Pandas數據清洗
8.3 綜合案例：清洗和預處理學生食堂消費資料
8.4 小結
8.5 習題

第9章 數據視覺化
9.1 Matplotlib繪圖
9.1.1 Matplotlib繪圖基礎語法
9.1.2 散點圖
9.1.3 折線圖
9.1.4 柱狀圖
9.1.5 圓形圖
9.1.6 雷達圖
9.2 Seaborn視覺化
9.2.1 Seaborn繪圖基本步驟
9.2.2 箱線圖
……