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第1章 初识Python语言1

1.1 初识Python2

1.2 Python 2/Python33

1.3 Python全栈的兴起4

1.4 安装Python 36

1.4.1 在Windows下安装Python 36

1.4.2 在CentOS下安装Python 312

1.5 搭建Python 3开发环境14

1.5.1 使用PyCharm新建项目15

1.5.2 配置PyCharm17

第2章 Python基础篇20

2.1 变量21

2.2 标准数据类型22

2.2.1 数字（Number）22

2.2.2 字符串（String）24

2.2.3 列表（List）28

2.2.4 元组（Tuple）31

2.2.5 字典（Dictionary）33

2.2.6 集合（Set）35

2.3 标识符36

2.4 行和缩进37

2.5 运算符和表达式37

2.5.1 算数运算符38

2.5.2 比较运算符38

2.5.3 逻辑运算符39

2.5.4 成员运算符40

2.6 条件控制41

2.7 循环语句42

2.7.1 while循环42

2.7.2 for语句43

2.7.3 使用枚举遍历序列44

2.8 函数44

2.8.1 函数的定义和调用45

2.8.2 函数中的文档46

2.8.3 默认参数47

2.8.4 不定长参数47

2.8.5 range（）函数48

2.8.6 函数作为参数传递50

2.9 文件51

2.9.1 操作文件51

2.9.2 使用with语句56

2.9.3 电子表格57

2.10 面向对象59

2.10.1 类与对象的定义59

2.10.2 私有属性和方法61

2.10.3 继承63

2.10.4 静态方法67

2.10.5 魔法方法和特殊属性67

2.10.6 可调用对象69

2.11 错误和异常70

2.11.1 错误70

2.11.2 异常70

2.11.3 处理异常72

2.11.4 打印异常信息73

2.11.5 自定义异常74

2.12 模块75

2.12.1 导入模块75

2.12.2 模块的name属性76

2.12.3 模块路径78

2.12.4 包80

2.13 常用模块81

2.13.1 os模块81

2.13.2 time模块84

第3章 Python高级篇87

3.1 高级函数对象88

3.1.1 lambda函数88

3.1.2 map（）函数89

3.1.3 reduce（）函数90

3.1.4 迭代器（Iterator）92

3.1.5 生成器（Generator）95

3.1.6 装饰器（Decorator）99

3.2 多线程104

3.2.1 多线程介绍104

3.2.2 线程模块104

3.2.3 守护线程107

3.2.4 优雅地停止线程109

3.2.5 多线程的锁机制112

3.2.6 本地线程变量116

3.3 多进程117

3.3.1 Linux平台下的多进程118

3.3.2 跨平台的多进程120

3.3.3 跨平台的多进程间通信127

3.3.4 分布式进程129

3.4 正则表达式135

3.4.1 re.match函数137

3.4.2 re.search函数140

3.4.3 re.findall函数141

3.5 JSON数据解析142

3.5.1 JSON简介142

3.5.2 Python处理JSON数据144

3.5.3 自定义对象的序列化146

3.6 存储对象序列化148

3.6.1 序列化对象148

3.6.2 反序列化对象149

3.7 发送E-mail150

3.7.1 发送简单邮件152

3.7.2 发送HTML格式的邮件154

3.7.3 发送带附件的邮件155

第4章 使用Python操作数据库158

4.1 操作MySQL数据库159

4.1.1 MySQL简介159

4.1.2 在Windows下安装MySQL160

4.1.3 在Linux下安装MySQL169

4.1.4 MySQL可视化工具174

4.1.5 MySQL基础知识177

4.1.6 Python操作MySQL182

4.2 操作MongoDB数据库192

4.2.1 MongoDB简介192

4.2.2 安装MongoDB193

4.2.3 MongoDB基本操作199

4.2.4 MongoDB的集合200

4.2.5 MongoDB的文档202

4.2.6 使用Python操作MongoDB206

4.3 操作Redis数据库211

4.3.1 Redis简介211

4.3.2 安装Redis211

4.3.3 Redis开启远程访问217

4.3.4 Redis可视化工具217

4.3.5 Redis数据类型与操作218

4.3.6 使用Python Redis模块223

4.3.7 连接Redis服务器224

4.3.8 操作string类型225

4.3.9 操作hash类型229

4.3.10 操作list类型231

4.3.11 操作set类型233

4.3.12 操作sorted set类型235

4.3.13 其他操作237

第5章 Python网络编程238

5.1 网络编程的基本概念239

5.1.1 网络基础知识239

5.1.2 网络基本概念240

5.1.3 网络传输协议245

5.2 Python 3网络编程248

5.2.1 Socket（）函数248

5.2.2 TCP程序设计250

5.2.3 UDP程序设计254

5.2.4 Socket实现文件传输255

5.2.5 多线程与网络编程261

第6章 Python自动化运维264

6.1 自动化运维简介265

6.2 WebLogic简介266

6.3 安装WebLogic266

6.3.1 安装WebLoigc Server267

6.3.2 配置域（Domain）271

6.3.3 启动WebLogic Server276

6.3.4 配置JDK环境变量278

6.4 WebLogic部署和配置280

6.4.1 启动WebLogic脚本工具（WLST）280

6.4.2 通过网页部署Java Web应用286

6.4.3 通过命令行部署工程290

6.4.4 通过脚本部署Java Web应用292

6.4.5 通过网页配置JNDI数据源297

6.4.6 通过脚本配置JNDI数据源307

6.5 Python在Linux运维中的常见应用310

6.5.1 统计磁盘使用情况311

6.5.2 统计内存使用情况312

6.5.3 读取passwd文件中的用户名和shell信息313

6.5.4 统计Linux系统的平均负载314

6.5.5 查看CPU信息316

6.5.6 查看MySQL的慢日志（slow-query-log）319

6.5.7 监控MySQL的状态321

6.6 psutil的使用324

6.6.1 获取CPU信息325

6.6.2 获取内存信息326

6.6.3 获取磁盘信息327

第7章 数据分析与可视化329

7.1 NumPy330

7.1.1 安装NumPy330

7.1.2 创建矩阵331

7.1.3 ndarray对象属性333

7.1.4 矩阵的截取334

7.1.5 矩阵的合并336

7.1.6 通过函数创建矩阵336

7.1.7 矩阵的运算339

7.1.8 保存和加载数据342

7.2 Pandas345

7.2.1 安装Pandas345

7.2.2 Series346

7.2.3 DataFrame351

7.2.4 常用操作356

7.2.5 Pandas操作CSV文件358

7.2.6 SQLAlchemy操作数据库360

7.3 Matplotlib363

7.3.1 安装Matplotlib364

7.3.2 散点图365

7.3.3 折线图370

7.3.4 柱状图374

7.3.5 直方图379

7.3.6 饼状图383

7.3.7 Matplotlib常用设置386

7.3.8 子图subplot390

7.3.9 多张图像Figure392

7.3.10 显示网格394

7.3.11 图例legend395

7.3.12 坐标轴范围396

7.3.13 坐标轴刻度398

7.3.14 调整坐标中日期刻度的显示398

7.4 金融绘图400

7.4.1 获得股票数据源400

7.4.2 显示股票历史数据401

第8章 Python Web开发框架406

8.1 Flask简介407

8.1.1 安装Flask408

8.1.2 最简单的Web应用409

8.1.3 路由411

8.1.4 HTTP方法414

8.1.5 静态文件416

8.1.6 模板渲染416

8.1.7 Request对象419

8.1.8 Session424

8.1.9 保存Session到数据库427

8.2 Flask应用集群430

8.2.1 分布式Session431

8.2.2 使用jQuery432

8.2.3 实验环境434

8.2.4 配置Redis435

8.2.5 配置Nginx435

8.2.6 配置Flask应用集群439

8.3 ECharts简介444

8.3.1 ECharts轻松上手446

8.3.2 Flask与ECharts450

8.3.3 柱状图450

8.3.4 折线图452

8.3.5 饼状图455

8.3.6 仪表盘458

8.3.7 可实时刷新的饼状图460

8.4 案例1:系统监控463

8.4.1 环境准备464

8.4.2 存储器465

8.4.3 监控器466

8.4.4 路由器467

8.4.5 页面468

8.5 案例2:动态显示销量472

第9章 Python在量化交易中的应用476

9.1 量化交易介绍477

9.1.1 量化交易的背景477

9.1.2 可实现量化交易的市场比较477

9.1.3 量化交易软件、平台、框架的特点479

9.1.4 量化交易从哪个市场做起481

9.1.5 量化交易策略类型482

9.1.6 CTA策略程序化交易指南483

9.1.7 量化资源网站介绍486

9.2 量化交易方案489

9.2.1 期货量化交易环境介绍489

9.2.2 CTP量化交易方案介绍491

9.2.3 行情数据采集493

9.2.4 期货CTP账户资金曲线监控和绘制496

9.2.5 Quicklib CTP Python框架500

9.2.6 QuicklibTrade Python接口505

9.2.7 量化交易使用资管系统的好处和必要性519

9.2.8 高频交易523

9.2.9 算法交易525

9.2.10 程序化实盘交易需要注意的问题538

附录541

附录A使用Postman测试网络请求542

附录B配置Centos547