Python基础与大数据应用（第2版）（微课版） 教案全套 丁辉 单元 01-11 Python 环境搭建 - Python 可视化与可视化工具

单元01Python环境搭建教案课程名称：Python基础与大数据应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：4.0学分本章学时：4学时一、材料清单（1）《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》教材（2）配套PPT课件（3）Python官网下载资源（4）Ubuntu20.04.6虚拟机环境（5）引导性提问、探究性问题、拓展性问题二、教学目标与基本要求1.教学目标通过本单元学习，使学生了解Python语言发展历程与特点，掌握Python安装文件下载方法，熟练完成Linux与Windows系统下Python3.12.1环境搭建，理解Python交互模式使用方法，熟悉IPython与PyCharm工具安装与基本操作，为后续Python编程与大数据应用学习准备好基本环境。2.思政目标培养严谨、规范、细致的编程习惯，强调代码规范与逻辑思维，塑造精益求精的工匠精神。通过程序调试与纠错，培养耐心、毅力、问题解决能力，树立不畏困难的学习态度。引导学生认识信息技术在国家数字化建设中的作用，增强科技报国、信息强国的责任意识。3.基本要求（1）了解Python语言发展情况、特点及应用领域（2）熟悉Python官网内容，掌握Python安装文件下载方法（3）掌握Linux系统下Python3.12.1安装与配置（4）理解Python交互模式，能编写简单交互程序（5）了解IPython和PyCharm功能，掌握基本安装与使用方法（6）完成Python开发环境实战项目，具备环境搭建能力三、问题设计1.引导性提问（1）Python语言为什么在大数据、人工智能领域广泛应用？（2）Python2.X与Python3.X有什么主要区别？（3）如何从Python官网下载正确的安装文件？（4）Linux系统安装Python需要哪些依赖包？（5）Python交互模式有什么作用？2.探究性问题（1）Linux系统源码编译安装Python的完整流程是什么？（2）为什么安装Python3.12.1需要先安装OpenSSL？（3）软链接在Python多版本管理中有什么作用？（4）IPython相比原生Python交互模式有哪些优势？3.拓展性问题（1）如何在同一台机器上管理多个Python版本？（2）PyCharm社区版与专业版有哪些区别？（3）Python环境搭建过程中常见错误及解决方法有哪些？（4）Python3.8与Python3.12主要功能差异是什么？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）Python发展历程、版本特点与应用领域（2）Python官网使用与安装文件下载（3）Linux系统Python3.12.1源码安装与配置（4）Windows系统Python安装方法（5）Python交互模式使用与简单程序编写（6）IPython安装与使用（7）PyCharm安装、项目创建与程序运行2.教学重点（1）Python3.X版本选择与安装文件下载（2）Linux系统Python3.12.1安装配置（3）Python交互模式使用方法（4）PyCharm基本使用与项目创建3.教学难点（1）Linux系统源码编译安装Python依赖配置（2）OpenSSL安装与Python编译配置（3）软链接创建与Python多版本管理（4）Python开发环境整体搭建流程理解五、教学过程设计1.理论教学过程（2学时）（1）Python语言概述（20分钟）介绍Python创始人吉多·范罗苏姆，Python发展历程，语言特点（跨平台、开源免费、解释型、动态语言），应用领域（大数据、人工智能、网站开发、数据处理等），TIOBE排行榜地位，Python2.X与3.X区别及版本选择建议。（2）Python版本与下载（20分钟）讲解Python版本发展，官网结构导航，Linux与Windows系统安装文件下载方法，wget命令下载方式，文件保存路径，不同系统安装包区别。（3）Python安装原理（20分钟）解释Python解释器作用，Linux源码安装原理，依赖包作用，OpenSSL重要性，配置、编译、安装流程，软链接概念与作用，环境变量配置意义。（4）开发工具介绍（20分钟）介绍Python交互模式、IPython增强交互工具、PyCharm集成开发环境功能特点，不同工具适用场景，社区版与专业版选择，IDE基本工作流程。2.实验教学过程（2学时）（1）环境准备与文件下载（25分钟）指导学生打开Python官网，下载Python3.12.1源码包，使用wget命令验证下载，检查文件完整性，熟悉Linux终端基本操作命令。（2）Python3.12.1安装实践（35分钟）分步指导：系统更新、依赖安装、OpenSSL编译安装、Python解压配置、编译安装、软链接创建、版本测试，解决安装过程常见错误。（3）交互模式与工具使用（20分钟）练习Python交互模式基本操作，编写HelloWorld程序，安装IPython并体验增强功能，安装PyCharm社区版，创建项目并运行简单程序。（4）项目实战与总结（10分钟）完成Python开发环境安装与使用实战项目，验证环境正确性，记录安装过程，总结问题解决方法，完成项目实施小结。六、教材与参考资料1.教材《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》2.参考资料[1]丁辉，陈永．Python程序设计教程[M]．北京：高等教育出版社．2019．[2]董付国．Python可以这样学[M]．北京：清华大学出版社．2017．[3]林子雨，赵江声，陶继平．Python程序设计基础教程（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社．2022．七、教学反思与建议1.教学重点应放在Python3.12.1安装流程与交互模式使用，Linux源码安装步骤较多，需分步演示并提供详细命令清单。2.针对安装困难学生，可建议先使用系统自带Python3.8或Windows安装版，保证后续学习正常进行。3.加强实战操作环节，让学生亲手完成环境搭建，提升动手能力与问题解决能力。4.补充常见错误解决方案，帮助学生独立排查安装问题。单元02Python编程基础教案课程名称：Python基础与大数据应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：6.0学分本章学时：4学时一、材料清单（1）《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》教材（2）配套PPT课件（3）Python交互环境、IPython、PyCharm开发工具（4）课堂示例代码与练习代码（5）项目实战：个人所得税年度汇算计算器源码二、教学目标与基本要求1.教学目标通过本单元学习，使学生理解Python变量与对象引用机制，熟练掌握Python常用数据类型、运算符、程序结构，能够运用顺序、分支、循环结构编写简单计算程序，掌握IPO程序设计方法，具备解决基础大数据计算问题的初步能力。2.素质目标（1）通过条件判断、循环结构，强化规则意识、逻辑意识、秩序意识。（2）强调程序运行必须遵守语法规则，类比社会必须遵守法律法规，培养法治思维。（3）引导学生理解“控制流程”就是规划人生、明确目标、坚持执行，树立积极向上的价值观。3.基本要求（1）理解变量与对象引用的关系。（2）掌握Python数值、字符串、列表、元组、字典等内置数据类型及操作。（3）熟练使用算术、比较、逻辑、赋值、位、成员等运算符。（4）掌握顺序、分支、循环三种程序控制流结构。（5）掌握IPO程序设计模式，能分析并实现简单计算问题。（6）能根据需求选择合适数据类型，编写规范Python代码。（7）完成个人所得税计算器实战项目，提升综合编程能力。三、问题设计1.引导性提问（1）Python中变量和对象是什么关系？（2）Python有哪些常用基本数据类型？（3）列表、元组、字符串、字典的主要区别是什么？（4）运算符/与//有什么不同？（5）Python用什么表示代码块层次？（6）分支结构和循环结构分别解决什么问题？2.探究性问题（1）为什么字符串和元组是不可变序列？（2）字典为什么不能用索引，只能用键访问？（3）运算符优先级对表达式结果有什么影响？（4）for与while循环分别适合什么场景？（5）break和continue的区别是什么？3.拓展性问题（1）如何用Python实现复杂条件判断？（2）如何用列表/字典存储并处理一批学生成绩？（3）如何优化素数判断算法以提高效率？（4）如何保证输入数据合法，避免程序出错？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）变量、标识符、关键字、对象引用（2）数值类型：int、float、complex、bool（3）字符串：定义、转义、运算、常用方法（4）列表：创建、增删改查、切片、方法（5）元组：不可变序列、创建与访问（6）字典：键值对、增删改查、常用方法（7）六大类运算符与优先级（8）Python代码规范：缩进、注释、续行（9）IPO程序设计模式（10）顺序、分支（if/elif/else）、循环（for/while）结构（11）break、continue、else子句（12）input、print、range、len、id、type等内置函数（13）综合实战：个人所得税计算器2.教学重点（1）变量、数据类型与序列操作（2）字符串、列表、字典的常用方法（3）运算符使用与优先级（4）if多分支结构（5）for/while循环与嵌套循环（6）IPO程序设计与简单算法实现3.教学难点（1）对象与引用机制理解（2）序列切片规则与灵活使用（3）多分支与循环嵌套逻辑（4）算法设计与程序调试（5）输入合法性校验与程序健壮性五、教学过程设计1.理论教学过程（3学时）（1）变量与数据类型（30分钟）变量定义、对象引用、id()函数标识符命名规则、关键字数值类型：整型、浮点、复数、布尔字符串定义、转义字符、运算、常用方法（2）序列与映射结构（30分钟）列表：创建、增删改、切片、常用方法元组：不可变特性、创建与访问字典：键值对、增删改、常用方法四类数据对比与适用场景（3）运算符与代码规范（30分钟）算术、比较、逻辑、赋值、位、成员、同一性运算符运算符优先级缩进、注释、代码书写规范（4）程序控制结构（45分钟）IPO程序设计模式顺序结构单分支/双分支/多分支if语句while循环、for循环、range函数break、continue、循环else典型例题：绝对值、分段函数、求和、素数判断2.实验教学过程（3学时）（1）基础语法练习（30分钟）变量定义、类型测试、id()/type()使用字符串、列表、元组、字典操作练习运算符与表达式计算（2）控制结构编程（45分钟）顺序结构：圆面积、温度转换分支结构：成绩等级、闰年判断循环结构：1~100求和、九九乘法表素数判断、水仙花数等经典算法（3）项目实战：个税计算器（50分钟）需求分析与IPO设计多分支条件判断字典存储数据输入循环与格式化输出程序调试与测试（4）总结与答疑（10分钟）典型错误总结代码规范强调算法思路梳理六、教材与参考资料1.教材《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》2.参考资料[1]丁辉，陈永．Python程序设计教程[M]．北京：高等教育出版社．2019．[2]董付国．Python可以这样学[M]．北京：清华大学出版社．2017．[3]林子雨，赵江声，陶继平．Python程序设计基础教程（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社．2022．七、教学反思与建议1.本单元内容多、密度大，应多示例、多上机、少理论。2.数据类型与序列切片是初学者易错点，需用图示+演示强化理解。3.分支与循环嵌套要从简单例题逐步过渡，避免一次性过难。4.强调代码缩进、注释、命名规范，培养良好编程习惯。5.个税实战项目可分步完成，先判断、再输入、再输出，降低难度。6.对基础薄弱学生，提供可直接运行的模板代码，保证能跑通、能理解。单元03函数教案课程名称：Python基础与大数据应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：4.0学分本章学时：4学时一、材料清单（1）《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》教材（2）配套PPT课件（3）函数示例代码、异常处理示例代码（4）项目实战：哥德巴赫猜想验证程序（5）拓展训练：猜数游戏程序（6）引导性提问、探究性问题、拓展性问题二、教学目标与基本要求1.教学目标通过本单元学习，使学生理解函数的模块化思想与代码复用意义，熟练掌握函数定义、调用、参数传递、变量作用域，掌握lambda匿名函数用法，理解异常机制并能编写异常处理代码，能够使用函数结构化编程，完成简单功能模块封装与项目开发。2.基本要求（1）掌握def关键字定义函数，理解函数结构与文档字符串作用（2）掌握函数调用方法，理解形参与实参、返回值return（3）掌握位置参数、默认参数、可变参数*args/**kwds、关键参数（4）理解值传递与引用传递的区别（5）掌握lambda匿名函数定义与使用（6）理解局部变量与全局变量、global关键字（7）认识常见异常类型，掌握try…except…else…finally…异常处理（8）能够使用函数完成模块化编程，完成哥德巴赫猜想、猜数游戏等项目（9）养成模块化、可读性高、健壮性强的编程习惯三、问题设计1.引导性提问（1）为什么要使用函数？函数的作用是什么？（2）定义函数的关键字是什么？函数由哪几部分组成？（3）位置参数和默认参数的区别是什么？（4）*args和**kwds分别接收什么类型的参数？（5）局部变量和全局变量的区别是什么？（6）什么是异常？为什么要进行异常处理？2.探究性问题（1）为什么列表、字典做参数时函数内修改会影响外部变量？（2）函数内修改全局变量为什么必须加global？（3）lambda函数适合用在什么场景？（4）finally语句块的特点是什么？无论是否异常都会执行吗？（5）多个except捕获异常时，顺序有什么讲究？3.拓展性问题（1）如何设计一个通用性强、复用性高的函数？（2）如何用函数对一个项目进行模块化拆分？（3）如何对用户输入做全面的异常校验？（4）递归函数的原理与优缺点是什么？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）函数定义：def、函数名、参数、文档字符串、函数体、return（2）函数调用与参数传递（3）位置参数、默认参数、关键参数（4）可变参数：*args（元组）、**kwds（字典）（5）值传递与引用传递（6）lambda匿名函数（7）局部变量、全局变量、global关键字（8）Python常见异常类型（9）异常处理：try…except…、else、finally（10）函数式编程与模块化思想（11）实战项目：哥德巴赫猜想、猜数游戏2.教学重点（1）函数定义与调用（2）四类参数的使用（3）变量作用域（4）return返回值（5）异常处理结构3.教学难点（1）可变参数*args/**kwds（2）引用传递与值传递（3）global关键字使用（4）多层异常捕获与finally（5）模块化程序设计思路五、教学过程设计1.理论教学过程（2学时）（1）函数概述与定义（15分钟）函数作用：复用、模块化、简化代码定义格式：def函数名(参数):文档字符串函数体return函数文档__doc__与help()（2）函数参数与调用（20分钟）位置参数、默认参数（必须后置）关键参数调用可变参数*args、**kwds参数解包：*list、**dict（3）参数传递与变量作用域（15分钟）值传递（不可变对象）、引用传递（可变对象）局部变量与全局变量global声明（4）lambda函数（5分钟）语法：lambdaparams:expr适用场景：简单临时函数（5）异常与异常处理（25分钟）常见异常：NameError/TypeError/ZeroDivisionError/IndexError等try…except…多异常捕获：try…except…else…try…except…finally…2.实验教学过程（2学时）（1）基础函数编程（20分钟）定义求和、求幂、绝对值函数默认参数、关键字参数练习*args、**kwds练习（2）变量作用域与传递（15分钟）局部/全局变量验证列表引用传递实验（3）异常处理编程（20分钟）除零异常、类型异常、输入异常编写带异常处理的除法函数（4）项目实战：哥德巴赫猜想（25分钟）素数判断函数封装主函数逻辑循环与分支结构函数调用流程（5）拓展训练：猜数游戏（10分钟）随机数生成异常处理输入循环限制次数提示逻辑六、教材与参考资料1.教材《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》2.参考资料[1]丁辉，陈永．Python程序设计教程[M]．北京：高等教育出版社．2019．[2]董付国．Python可以这样学[M]．北京：清华大学出版社．2017．[3]林子雨，赵江声，陶继平．Python程序设计基础教程（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社，2022．七、教学反思与建议1.函数是编程模块化的基础，务必让学生理解“封装—复用—调用”思想。2.参数部分内容较多，应分步骤讲解：位置→默认→关键→可变参数。3.引用传递是易错点，需用id()演示地址变化加深理解。4.异常处理要结合实际输入场景，让学生体会程序健壮性的重要。5.两个实战项目可分步提供模板，降低新手编写难度。6.强调函数命名、注释、参数设计规范，培养工程化编程习惯。单元04面向对象编程基础教案课程名称：Python基础与大数据应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：4.0学分本章学时：4学时一、材料清单（1）《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》教材（2）配套PPT课件（3）类与对象、继承、多态示例代码（4）项目实战：简单学生成绩管理系统源码（5）拓展训练：银行存取款系统源码（6）引导性提问、探究性问题、拓展性问题二、教学目标与基本要求1.教学目标通过本单元学习，使学生理解面向对象编程思想，掌握类与对象的定义、属性与方法、继承、多态等核心概念，能够使用面向对象方法设计简单程序与小型系统，具备封装、复用、模块化的编程思维。2.素质目标面向对象的封装、继承、多态，体现社会的分工、传承与多元发展。类与对象强调规则、标准、规范，培养遵守行业标准的职业素养。引导学生理解面向对象是工程思想，培养大国工匠、系统思维、创新思维。3.基本要求（1）理解类与对象的关系，掌握类的定义与实例化。（2）掌握类属性、实例属性、公有属性、私有属性。（3）掌握实例方法、类方法、静态方法的定义与调用。（4）理解构造函数__init__与self的作用。（5）掌握单继承、多重继承的写法与调用规则。（6）理解多态的含义与实现方式。（7）能独立编写简单类，并完成小型系统开发。（8）理解面向对象三大特性：封装、继承、多态。三、问题设计1.引导性提问（1）什么是类？什么是对象？二者关系是什么？（2）定义类使用什么关键字？（3）init()方法的作用是什么？（4）self代表什么？为什么必须写？（5）类属性和实例属性有什么区别？（6）以__开头的属性为什么不能直接访问？（7）什么是继承？子类能继承父类的私有属性吗？2.探究性问题（1）实例方法、类方法、静态方法的区别与适用场景？（2）多重继承中，同名方法按什么顺序执行？（3）多态的好处是什么？如何体现？（4）为什么要把属性私有化？如何安全访问？（5）面向对象相比面向过程有哪些优势？3.拓展性问题（1）如何用面向对象设计一个用户登录系统？（2）如何给类增加属性校验、异常处理？（3）如何用继承实现代码复用与功能扩展？（4）在大数据项目中，类通常用来封装哪些功能？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）类与对象：定义、实例化、self、init()（2）属性：类属性、实例属性、公有属性、私有属性（3）方法：实例方法、类方法@classmethod、静态方法@staticmethod（4）继承：单继承、多重继承、调用父类方法（5）多态：方法重写、同一方法不同表现（6）面向对象三大特性：封装、继承、多态（7）实战：学生成绩管理系统、银行存取款系统2.教学重点（1）类的定义与对象创建（2）构造函数__init__与实例属性（3）私有属性与封装（4）继承与方法调用（5）多态的理解与使用3.教学难点（1）self的理解与使用（2）类属性vs实例属性（3）私有属性/方法的访问规则（4）多重继承与方法搜索顺序（5）面向对象设计思路五、教学过程设计1.理论教学过程（2学时）（1）面向对象思想与类定义（20分钟）OOP核心：封装、继承、多态类：class、属性、方法对象：类的实例化init()构造方法self含义（2）属性与方法（20分钟）类属性、实例属性私有属性__xxx实例方法、类方法、静态方法方法调用方式（3）继承（15分钟）单继承、多重继承子类调用父类方法继承规则与权限（4）多态与综合案例（15分钟）方法重写多态表现形状/圆/矩形面积示例2.实验教学过程（2学时）（1）类与对象基础练习（20分钟）定义学生类、汽车类实例化、属性赋值、方法调用（2）继承与多态练习（15分钟）父类Person，子类Student/Teacher方法重写与调用（3）项目实战：学生成绩管理系统（35分钟）类设计：Score、Subject、Student数据封装、输入输出、计算总分、排序调试运行（4）拓展训练：银行存取款系统（10分钟）账户类、存款、取款、余额查询异常处理思考六、教材与参考资料1.教材《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》2.参考资料[1]丁辉，陈永．Python程序设计教程[M]．北京：高等教育出版社．2019．[2]董付国．Python可以这样学[M]．北京：清华大学出版社．2017．[3]林子雨，赵江声，陶继平．Python程序设计基础教程（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社，2022．七、教学反思与建议面向对象抽象度较高，建议多用生活类比（人类/学生、动物/猫）。self和__init__是入门最大障碍，务必反复演示、逐行解释。私有属性、继承、多态按顺序递进，不要一次性讲完。实战项目先画类结构图，再写代码，降低难度。鼓励学生先仿写示例，再尝试修改属性与方法，逐步建立OOP思维。强调：大数据开发中大量使用类封装数据与处理逻辑，提升学习动机。单元05模块与包教案课程名称：Python基础与大数据应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：4.0学分本章学时：4学时一、材料清单（1）《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》教材（2）配套PPT课件（3）自定义模块、包创建示例代码（4）Python内置模块使用代码（5）项目实战：日历项目源码（6）引导性提问、探究性问题、拓展性问题二、教学目标与基本要求1.教学目标通过本单元学习，使学生理解模块与包的作用与结构，掌握模块创建、导入与路径配置方法，理解命名空间与搜索顺序，熟练使用math、random、time、datetime、calendar、sys、zipfile等常用内置模块，能使用模块化思想组织代码、完成小型项目开发。2.素质目标模块与包体现标准化、工程化、规范化，增强职业规范意识。开源共享精神教育：尊重开源协议、保护知识产权，培养学术诚信与法律意识。引导学生理解国家软件产业发展，增强自主可控、国产替代、科技自强信念。。3.基本要求（1）理解模块概念，会创建自定义模块并使用if__name__=='__main__'。（2）理解命名空间、作用域与变量搜索顺序。（3）掌握模块三种导入方式：import/importas/from...import。（4）掌握模块路径管理，会使用sys.path.append()添加路径。（5）理解包的结构，会创建包含__init__.py的包并导入使用。（6）熟练使用math、random、time、datetime、calendar、sys、zipfile内置模块。（7）能完成日历项目开发，具备代码模块化组织能力。三、问题设计1.引导性提问（1）什么是模块？模块对应的文件格式是什么？（2）if__name__=='__main__'的作用是什么？（3）模块有哪三种导入方式？（4）如何让Python找到自定义模块？（5）什么是包？包必须包含什么文件？（6）说出5个常用的Python内置模块。2.探究性问题（1）Python查找变量的顺序是什么？（2）frommoduleimport*有什么优缺点？（3）模块的__name__在直接运行和被导入时有什么不同？（4）包和普通文件夹的区别是什么？（5）datetime和time模块各适合什么场景？3.拓展性问题（1）如何设计结构清晰、易于维护的模块与包？（2）如何解决不同模块重名函数冲突问题？（3）如何发布自己写的模块供他人使用？（4）大数据项目中通常如何划分模块与包？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）模块创建、__name__使用（2）命名空间、局部/全局/内置命名空间（3）模块三种导入方式（4）sys.path与模块路径管理（5）包的定义、__init__.py作用（6）内置模块：math、random、time、datetime、calendar、sys、zipfile（7）项目实战：日历菜单程序2.教学重点（1）模块创建与三种导入方式（2）sys.path路径添加（3）包的创建与导入（4）常用内置模块功能与调用（5）if__name__=='__main__'使用3.教学难点（1）命名空间与变量搜索顺序（2）模块路径问题与解决（3）包结构与导入规则（4）内置模块灵活使用五、教学过程设计1.理论教学过程（2学时）（1）模块基础（15分钟）模块定义：.py文件模块创建：函数、类封装if__name__=='__main__'作用（2）命名空间与导入（20分钟）三层命名空间：局部→全局→内置三种导入方式调用格式区别（3）模块路径与包（20分钟）sys.path查看与添加包的结构：必须含__init__.py包导入格式（4）内置模块精讲（25分钟）math：数学计算random：随机数time/datetime：时间处理calendar：日历sys：解释器交互zipfile：压缩解压2.实验教学过程（2学时）（1）自定义模块实验（20分钟）写水仙花数模块导入调用路径配置（2）包创建实验（15分钟）建包文件夹加__init__.py导入包中模块（3）内置模块编程（25分钟）随机数、时间、日历压缩解压测试（4）项目实战：日历程序（20分钟）菜单设计功能函数封装调试运行六、教材与参考资料1.教材《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》2.参考资料[1]丁辉，陈永．Python程序设计教程[M]．北京：高等教育出版社，2019．[2]董付国．Python可以这样学[M]．北京：清华大学出版社，2017．[3]林子雨，赵江声，陶继平．Python程序设计基础教程（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社，2022．七、教学反思与建议1.模块与包是工程化编程的基础，重点让学生建立代码分文件管理的思想。2.路径问题是最常见错误，务必演示sys.path.append()与同目录存放方法。3.内置模块数量多，不用一次讲完，重点讲高频使用方法。4.日历项目适合巩固菜单、循环、函数、模块综合使用。5.提醒学生避免from...import*造成命名冲突。单元06Python文件和数据库教案课程名称：Python基础与大数据应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：4.0学分本章学时：4学时一、材料清单《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》教材文件读写、CSV处理、MySQL操作示例代码项目实战：Python操作MySQL学生数据库源码Ubuntu20.04+MySQL8.0.36环境二、教学目标与基本要求1.教学目标理解文本文件与二进制文件的区别，掌握Python文件打开、读写、关闭及路径操作；熟悉MySQL安装、配置、启动与登录；掌握pyMySQL安装及Python连接MySQL方法；能够独立编程实现文件读写与数据库增删改查，具备数据持久化编程能力。2.素质目标数据安全、数据备份、数据规范，强化信息安全意识、责任意识。教育学生遵守《网络安全法》《数据安全法》，树立合法合规使用数据的法治观念。培养尊重数据、敬畏数据、保护隐私的职业操守，增强数据伦理意识。3.基本要求理解文本文件与二进制文件的差异与适用场景。掌握open()函数、文件打开模式、常用读写方法。掌握with语句安全操作文件。掌握os与os.path模块，实现目录、路径、文件管理。掌握CSV文件读写与数据处理。掌握Ubuntu下MySQL8.0.36安装、配置、服务管理。掌握数据库、表创建及SQL增删改查命令。掌握pyMySQL安装及Python连接MySQL步骤。能独立完成文件+数据库综合实战项目。三、问题设计1.引导性提问文本文件与二进制文件的区别是什么？open()函数中r/w/a/b/+分别代表什么？为什么文件操作后必须调用close()？withopen(...)的优势是什么？os模块的主要作用有哪些？Python连接MySQL需要安装哪个库？简述Python操作MySQL的基本步骤。2.探究性问题seek()和tell()如何实现文件指针定位？为什么MySQL要设置charset=utf8？执行增删改后为什么必须commit()？文件存储与数据库存储的适用场景分别是什么？如何处理文件与数据库中的中文乱码问题？3.拓展性问题如何高效读写超大文件？如何将CSV文件批量导入MySQL？如何实现数据库连接池？大数据项目中文件与数据库如何配合使用？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点文件类型：文本文件、二进制文件open()函数与文件打开模式文件操作：read/readline/readlines/write/writelines/close/seek/tellwith语句自动关闭文件os/os.path文件与路径管理CSV文件读写MySQL安装、配置、启动、登录SQL命令：库/表创建、增删改查pyMySQL安装与Python连接MySQL数据库增删改查编程实现2.教学重点文件打开、读写、关闭操作os路径与文件管理MySQL基础命令Python连接MySQL步骤数据库增删改查编程3.教学难点文件指针seek()/tell()使用MySQL安装依赖与权限配置数据库中文乱码处理文件与数据库综合编程五、教学过程设计1.理论教学过程（2学时）（1）文件操作基础（20分钟）文件分类与编码open()函数格式与参数文件打开模式r/w/a/b/+读方法：read()、readline()、readlines()写方法：write()、writelines()文件关闭与with语句（2）文件系统与os模块（15分钟）路径操作：os.path目录创建、删除、重命名、遍历文件属性获取（3）MySQL数据库基础（15分钟）关系型数据库概念MySQL下载、安装步骤服务启动/停止/重启登录、密码设置常用SQL命令（4）Python操作MySQL（20分钟）pyMySQL安装连接、游标、执行、提交、关闭增删改查代码模板异常处理与中文乱码解决方案2.实验教学过程（2学时）（1）文件读写实验（20分钟）学生成绩文件创建、写入、读取CSV文件解析与统计（2）os路径操作实验（10分钟）获取当前路径、创建目录、遍历文件（3）MySQL命令实践（15分钟）创建库、表、插入、查询、修改、删除（4）Python+MySQL实战（35分钟）学生数据库创建课程表、学生表操作增删改查程序编写与调试六、教材与参考资料1.教材《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》2.参考资料[1].丁辉，陈永．Python程序设计教程[M]．北京：高等教育出版社．2019．[2].董付国．Python可以这样学[M]．北京：清华大学出版社，2017．[3].林子雨，赵江声，陶继平．Python程序设计基础教程（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社，2022．七、教学反思与建议文件操作重点练习withopen写法，避免忘记关闭文件。MySQL安装步骤多，建议提供分步命令清单。中文乱码问题高频出现，务必强调charset=utf8。实战项目采用先文件后数据库的结构，便于理解。多提供可直接运行的模板代码，降低编写难度。单元07Python爬虫基础教案课程名称：Python基础与大数据应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：4.0学分本章学时：10学时一、材料清单《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》教材urllib、requests、re、lxml示例代码网页文本爬取、图片爬取源码项目实战：爬取人邮教育社区图书信息拓展训练：爬取新华网科技栏目新闻与图片课堂练习、上机任务、单元习题二、教学目标与基本要求1.教学目标理解网络爬虫的结构、原理与合法使用规范；熟练掌握Python内置模块urllib与第三方库requests；掌握正则表达式与XPath数据提取方法；掌握lxml解析库；能够独立编写爬虫程序爬取网页文字、链接、图片并保存至本地；具备规范、安全、合法的数据采集能力。2.素质目标法治教育核心单元：严格遵守Robots协议、网络安全法、民法典，严禁非法爬取。强调尊重知识产权、保护隐私、尊重网站规则，树立合法爬虫理念。引导学生用技术服务社会、服务国家，不做网络黑灰产，增强网络空间道德与法治意识。3.基本要求理解网络爬虫概念、类型、组成结构与工作流程。了解八爪鱼采集器可视化爬取方法。掌握urllib.request、urllib.parse、urllib.error模块。掌握requests库安装、get()、post()请求与响应处理。掌握正则表达式元字符、限定符及re库常用方法。掌握XPath语法与lxml库解析HTML。掌握设置User-Agent伪装浏览器。能够爬取网页文本、超链接、图片并保存本地。完成图书信息爬取、新华网信息爬取等实战项目。三、问题设计1.引导性提问什么是网络爬虫？由哪三部分组成？urllib库包含哪四个模块？requests库相比urllib有哪些优势？正则表达式的作用是什么？re库核心方法有哪些？XPath的作用是什么？lxml库的作用是什么？如何让爬虫伪装成浏览器？爬取并保存图片的步骤是什么？2.探究性问题为什么爬虫必须遵守robots.txt协议？GET请求与POST请求的区别是什么？贪婪匹配与懒惰匹配的区别是什么？爬取中文出现乱码如何解决？网站常见反爬手段有哪些？3.拓展性问题如何实现多页、全站数据爬取？如何将爬取的数据保存到文件/数据库？如何设计延时、限速爬虫避免被封IP？大数据采集项目中爬虫如何应用？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点网络爬虫概述、类型、结构、工作流程八爪鱼采集器可视化爬取urllib库：request、parse、error、robotparserrequests库安装、get、post、响应属性正则表达式：元字符、限定符、re库方法XPath语法、lxml解析HTML模拟浏览器User-Agent反爬图片爬取与本地保存项目实战：人邮教育社区图书信息爬取拓展训练：新华网科技板块爬取2.教学重点urllib/requests发送HTTP请求正则表达式提取数据XPath路径提取数据图片爬取与保存Headers伪装浏览器3.教学难点正则表达式匹配规则编写XPath路径精确定位中文乱码处理反爬机制与绕过HTML结构变化与解析适配五、教学过程设计（共10学时）第1–2学时：网络爬虫基础+八爪鱼工具网络爬虫概念、分类、组成、工作流程合法爬虫、Robots协议、法律规范八爪鱼采集器安装、登录、模板任务实战：模板爬取淘宝商品数据数据导出与查看第3–4学时：urllib库详解urllib.request与urlopen()请求、响应、read()、decode()Request对象与headers伪装urllib.parseURL解析与编码urllib.error异常处理GET/POST请求示例第5–6学时：requests库实战requests安装与导入requests.get()使用方法响应对象：text、content、status_code带headers发送请求爬取网页源码并保存实战：爬取新闻页面第7–8学时：正则表达式与re库元字符、限定符、贪婪/懒惰匹配pile、match、search、findall提取链接、图片地址、文本实战：批量爬取图片第9–10学时：XPath+lxml+综合实战XPath节点、路径、谓语、通配符lxml库安装与etree.HTML()用XPath提取标题、链接、价格综合实战：人邮教育社区图书信息爬取拓展训练：新华网科技板块爬取总结、作业、答疑六、教材与参考资料1.教材《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》2.参考资料[1].丁辉，陈永．Python程序设计教程[M]．北京：高等教育出版社．2019．[2].董付国．Python可以这样学[M]．北京：清华大学出版社，2017．[3].林子雨，赵江声，陶继平．Python程序设计基础教程（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社，2022．七、教学反思与建议本单元极强依赖上机实践，必须多调试、多看网页源码。正则与XPath是重点难点，建议先理解规则，再仿写案例。必须强调合法、合规、低频率爬取，严禁滥用。应对反爬优先使用：headers+延时+限制请求频率。图片爬取重点演示urlretrieve与requests保存。所有实战提供完整模板，保证学生能先跑通再理解。单元08Python爬虫框架教案课程名称：Python基础与大数据应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：4.0学分本章学时：8学时一、材料清单《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》教材Scrapy框架安装、项目创建、爬虫编写示例代码国家统计局爬虫、古诗词名句爬虫完整源码Ubuntu20.04+Python3.12.1+Scrapy2.11.1环境二、教学目标与基本要求1.教学目标了解主流Python爬虫框架；掌握Scrapy框架架构、组件与数据流；熟练完成Scrapy安装、项目创建、配置编写、爬虫开发；掌握使用XPath提取数据、Item定义、Pipeline数据处理；能独立完成网页文本与数据爬取并保存至文件/MySQL数据库；具备使用专业爬虫框架高效采集数据的能力。2.素质目标强化合法、合规、守信、守规的网络行为准则。工程化开发思想，培养规范开发、安全开发、责任开发的职业素养。引导学生将技术用于国家大数据战略、数字政府、智慧城市建设，增强家国情怀与使命感。3.基本要求了解常见爬虫框架：Scrapy、Crawley、Portia、PySpider、BeautifulSoup等。掌握Ubuntu与PyCharm下安装Scrapy框架。理解Scrapy架构：引擎、调度器、下载器、爬虫、管道、中间件。掌握Scrapy命令：startproject、genspider、crawl、shell、fetch等。掌握项目结构：items.py、middlewares.py、pipelines.py、settings.py、spiders。会编写Item定义数据结构，使用XPath提取网页内容。会编写Pipeline将数据保存到文本文件/MySQL数据库。能完成实战项目：爬取国家统计局、古诗词名句网页数据。三、问题设计1.引导性提问什么是爬虫框架？使用框架比手写爬虫优势是什么？Scrapy由哪些核心组件组成？创建Scrapy项目的命令是什么？运行爬虫的命令是什么？Item文件的作用是什么？Pipeline的作用是什么？如何让Scrapy保存数据到文件/数据库？如何设置User-Agent与关闭Robots协议？2.探究性问题Scrapy的数据流执行过程是什么？为什么要把爬取字段定义在Item里？XPath在Scrapy中如何使用？多页爬取如何构造URL列表？如何处理反爬、延时、请求头？3.拓展性问题如何实现分布式爬虫？如何将爬取数据存入MySQL、MongoDB？如何实现断点续爬、定时爬取？企业大数据采集如何使用Scrapy？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点常见爬虫框架简介Scrapy框架安装（pip/PyCharm）Scrapy架构与数据流Scrapy全局命令与项目命令Scrapy项目目录结构items.py定义数据字段settings.py配置（Robots、请求头、并发、管道）spiders编写爬虫与XPath提取pipelines.py数据处理与保存实战：国家统计局政策文件爬取实战：古诗词名句爬取并入库MySQL2.教学重点Scrapy安装与环境配置项目创建与命令使用Item与Spider编写XPath数据提取Pipeline数据保存完整爬虫项目编写流程3.教学难点Scrapy架构与数据流理解settings.py配置项XPath精准提取多页爬取URL构造数据库Pipeline编写五、教学过程设计（共8学时）第1–2学时：爬虫框架简介+Scrapy安装常见爬虫框架介绍Scrapry框架特点与优势Ubuntu安装Scrapy及依赖PyCharm安装Scrapy验证安装：scrapyversion第3–4学时：Scrapy架构+命令+项目结构Scrapy架构组件数据流执行流程全局命令：startproject、shell、fetch、view等项目命令：genspider、crawl、list等项目目录结构讲解第5–6学时：Item+Spider+XPath爬取items.py编写爬虫文件编写：name、allowed_domains、start_urls、parse()XPath提取标题、时间、内容多页爬取URL拼接运行爬虫查看结果第7–8学时：Pipeline+项目实战+数据库存储pipelines.py编写：保存文本/MySQLsettings.py启用Pipeline实战1：国家统计局爬取实战2：古诗词名句爬取+MySQL存储调试、排错、作业布置六、教材与参考资料1.教材《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》2.参考资料[1].丁辉，陈永．Python程序设计教程[M]．北京：高等教育出版社．2019．[2].董付国．Python可以这样学[M]．北京：清华大学出版社，2017．[3].林子雨，赵江声，陶继平．Python程序设计基础教程（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社，2022．七、教学反思与建议Scrapy抽象度较高，先讲流程再讲组件，降低理解难度。重点练习：创建项目→写Item→写爬虫→配settings→写Pipeline→运行。XPath提取反复练习，强调浏览器F12复制路径。中文与编码问题重点强调：settings设置USER_AGENT，ROBOTSTXT_OBEY=False。数据库存储提前准备好MySQL环境，提供完整可运行代码。实战项目分步演示，让学生跟着做，确保人人能跑通。单元09数据分析基础教案课程名称：Python基础与大数据应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：4.0学分本章学时：8学时一、材料清单《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》教材numpy、pandas示例代码与课堂练习源码数据清洗、预处理、提取、筛选、汇总全套代码项目实战：水果数据分析完整程序二、教学目标与基本要求1.教学目标理解Python数据分析生态与常用扩展库；熟练掌握numpy多维数组创建、运算、索引与统计；掌握pandas核心数据结构Series与DataFrame；具备数据清洗、预处理、提取、筛选、分组汇总与统计分析能力；能独立完成完整数据分析项目，具备大数据基础分析思维。2.素质目标数据真实、客观、公正，培养实事求是、严谨治学的科学精神。强调数据分析要服务社会、服务决策，不造假、不误导，树立数据诚信。结合国家经济、民生、产业数据，增强国家认同、民族自豪感、社会责任感。3.基本要求了解numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等数据分析库用途。掌握numpyndarray数组创建、属性、索引、切片、运算与统计函数。理解numpy矩阵与数组的区别与运算规则。掌握pandasSeries、DataFrame创建与基本操作。熟练进行数据清洗：缺失值、重复值、空格、大小写、异常值处理。掌握数据合并、重塑、索引设置、排序、替换、分列。掌握loc/iloc数据提取、条件筛选、逻辑运算。掌握groupby分组汇总、数据透视表、描述统计、相关性分析。能完成完整实战项目：水果多维度数据分析。三、问题设计1.引导性提问Python常用数据分析库有哪些？numpy与pandas分工是什么？ndarray与列表相比有哪些优势？Series与DataFrame分别是什么结构？数据清洗主要处理哪些问题？pandas中loc与iloc区别是什么？groupby与pivot_table分别实现什么功能？2.探究性问题numpy数组运算为何比Python列表快？为什么要区分深复制与浅复制？处理缺失值时fillna与dropna如何选择？数据合并merge与concat区别与适用场景？相关性系数正负代表什么意义？3.拓展性问题如何处理超大型数据集避免内存溢出？如何批量处理多文件数据？如何将分析结果输出为Excel/CSV？企业真实数据分析流程是怎样的？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点数据分析扩展库：numpy、pandas、matplotlib、scikit-learnnumpy：ndarray属性、创建、索引、切片、运算、统计函数numpy矩阵matrix创建、运算、转置、求逆pandas：Series、DataFrame创建、属性、访问、增删改数据清洗：空值、重复值、空格、大小写、异常值、替换数据预处理：合并、索引、排序、分列、类型转换数据提取：loc、iloc、条件筛选数据筛选：与、或、非、query数据汇总：groupby、pivot_table数据统计：describe、std、cov、corr、采样综合实战：水果数据分析项目2.教学重点numpy数组创建、运算、索引切片pandasSeries、DataFrame操作数据清洗：缺失值、重复值、空格处理数据提取与条件筛选groupby分组统计与透视表3.教学难点numpy广播机制与矩阵运算pandas多级索引与数据对齐复杂条件筛选与数据规整分组聚合与多维度分析实战项目全流程设计五、教学过程设计（共8学时）第1–2学时：数据分析库+numpy基础数据分析生态与库介绍numpy安装与导入ndarray属性：size、dtype、ndim、shape、itemsize一维/多维数组创建：array、arange、reshape特殊数组：ones、zeros、empty、random、linspace第3–4学时：numpy运算、索引、矩阵数组索引与花式切片元素级运算、广播、数学函数统计函数：sum、mean、std、argmaxmatrix矩阵创建、运算、转置、求逆array与matrix区别第5–6学时：pandas基础+数据清洗Series创建、属性、操作DataFrame创建、查看、增删改列空值处理：isnull、fillna、dropna重复值处理：duplicated、drop_duplicates空格、大小写、数据类型、替换处理第7–8学时：数据预处理+提取筛选+汇总统计+实战数据合并：merge、concat索引设置、重命名、排序分列、条件填充、数据重塑loc/iloc提取、条件筛选、querygroupby分组、pivot_table透视表描述统计、相关性、采样项目实战：水果数据分析完整实现总结、作业、答疑六、教材与参考资料1.教材《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》2.参考资料[1]丁辉，陈永．Python程序设计教程[M]．北京：高等教育出版社．2019．[2]董付国．Python可以这样学[M]．北京：清华大学出版社，2017．[3]林子雨，赵江声，陶继平．Python程序设计基础教程（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社，2022．七、教学反思与建议本单元实践性极强，代码量巨大，建议采用“演示—仿写—调试”模式。numpy偏数学，pandas偏工具，教学重点放在pandas。数据清洗是高频考点与工作核心，务必多练案例。筛选与分组汇总逻辑较复杂，采用图表辅助理解。实战项目完整走通流程，帮助学生建立数据分析思维。对基础薄弱学生提供可直接运行的模板代码，确保能跑通、能理解。单元10pandas数据分析教案课程名称：Python基础与大数据应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：4.0学分本章学时：8学时一、材料清单《Python基础与大数据应用（第2版）（微课版）》教材pandas文件读写、数据库交互、字符串处理、分组聚合示例代码实战项目：电影数据统计、房屋销售信息分析完整源码CSV、Excel测试文件、MySQL数据库环境二、教学目标与基本要求1.教学目标熟练掌握pandas读写CSV、Excel文件；掌握pandas与MySQL数据库交互流程；熟练使用字符串处理函数完成文本清洗；理解分组与聚合原理，熟练运用聚合函数进行多维度数据统计；能够独立完成完整数据分析项目，具备企业级数据处理思维。2.素质目标大数据时代必须坚守数据伦理、数据安全、数据正义。培养客观分析、理性判断、尊重事实的科学素养。引导学生用数据分析助力国家治理、产业升级、乡村振兴，增强服务国家战略意识。3.基本要求掌握read_csv/to_csv、read_excel/to_excel读写文件。掌握SQLAlchemy建立连接，read_sql/to_sql读写数据库。熟练使用字符串方法：cat/get/contains/replace/extract。理解groupby分组原理，掌握agg/apply聚合用法。能够进行数据清洗、去重、空值处理、计算、统计、入库全流程操作。完成电影票房统计、房屋销售分析两大实战项目。三、问题设计1.引导性提问pandas读写CSV和Excel的核心函数是什么？pandas连接MySQL需要哪几个步骤？字符串处理为什么要用.str开头？groupby的作用是什么？agg和apply的区别是什么？to_sql中if_exists三个参数含义？2.探究性问题读取中文乱码如何解决？分组后可以同时对多列做不同聚合吗？为什么agg只能返回标量，apply可以返回多行？数据库写入时如何自动匹配字段类型？大数据量文件如何分块读取？3.拓展性问题如何对接SQLServer、Oracle等其他数据库？如何实现按时间段分组统计？如何将分析结果自动生成Excel报表？如何对接可视化库直接出图？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点文件读写：CSV、Excel读取与保存，常用参数设置数据库交互：SQLAlchemy、引擎创建、read_sql/to_sql字符串处理：str.cat/get/contains/replace/extract分组聚合：groupby、内置聚合函数、agg、apply综合实战：数据清洗→计算→统计→入库全流程2.教学重点read_csv/to_csv/read_excel/to_excelpandas+MySQL完整流程字符串常用处理函数groupby+agg多维度统计实战项目全流程开发3.教学难点文件读取编码与分隔符问题数据库类型映射与入库正则提取与字符串复杂处理多级分组与多列聚合agg与apply适用场景区分五、教学过程设计（共8学时）第1–2学时：pandas文件读写（CSV/Excel）CSV文件格式介绍read_csv参数：sep、header、names、encoding、index_colto_csv参数：index、header、sepExcel读写：read_excel、to_excel、sheet_name实战：读取、处理、写入文件第3–4学时：pandas与MySQL交互SQLAlchemy安装与引擎创建read_sql查询读取数据数据清洗、计算、处理to_sql写入数据库、if_exists类型映射与关闭连接示例：订单数据计算金额并入库第5–6学时：pandas字符串处理Series.str方法介绍拼接cat、提取get包含判断contains、替换replace正则提取extract/extractall独热编码get_dummies实战：商品名称清洗、提取关键字第7–8学时：分组聚合+综合实战分组原理：split–apply–combine内置聚合函数：s