目录
第一篇　思维启航
第1章　在数字甬城，看见编程的力量
1.1　计算思维
1.1.1　什么是计算思维
1.1.2　计算思维在生活中的应用
1.2　城市与代码
1.3　Python语言简介
1.3.1　诞生与设计哲学
1.3.2　主要特点
1.3.3　版本进化
1.3.4　应用领域
1.4　开发环境搭建
1.4.1　Python解释器安装与环境变量配置
1.4.2　轻量级IDLE的配置与使用
1.4.3　开发环境验证
1.4.4　专业开发环境
1.4.5　包管理工具与虚拟环境
1.5　初识代码
1.5.1　代码是什么？人与计算机的对话
1.5.2　Python代码初体验
1.5.3　Python代码的基本结构
1.5.4　在开发环境中编写代码
1.5.5　从代码到程序
1.5.6　代码思维
1.6　思政点睛
本章小结
习题
第二篇　核心基础与思维构建
第2章　变量、类型与宁波表达
2.1　变量
2.1.1　变量的必要性
2.1.2　变量的定义与赋值
2.1.3　思政点睛
2.2　数据类型
2.2.1　数字
2.2.2　字符串
2.2.3　布尔型
2.2.4　探查与转换
2.2.5　思政点睛
2.3　运算符（一）：赋值、计算与比较
2.3.1　算术运算符
2.3.2　赋值运算符
2.3.3　比较运算符
2.4　运算符（二）：逻辑、位运算与成员检查
2.4.1　逻辑运算符
2.4.2　位运算符
2.4.3　成员运算符
2.4.4　身份运算符
2.4.5　运算符的优先级
2.4.6　思政点睛
2.5　输入与输出
2.5.1　输出函数print()
2.5.2　输入函数input()
2.5.3　格式化输出
本章小结
习题
第3章　控制、逻辑与宁波响应
3.1　从流程图到代码
3.1.1　为什么要画流程图
3.1.2　流程图基本符号
3.1.3　从流程图到Python代码的转换方法
3.2　顺序结构
3.3　分支结构
3.3.1　判断框与分支流程图
3.3.2　单分支（if）
3.3.3　双分支（if-else）
3.3.4　多分支（if-elif-else）
3.3.5　分支嵌套
3.3.6　思政点睛
3.4　循环结构
3.4.1　while循环
3.4.2　for循环
3.4.4　循环控制
3.4.5　循环嵌套
3.4.6　思政点睛
3.5　异常处理
本章小结
习题
第4章　结构、容器与宁波组织
4.1　列表（List）
4.1.1　列表的创建与基本特性
4.1.2　列表的访问、修改与切片
4.1.3　列表的常用操作
4.1.4　列表的遍历
4.1.5　嵌套列表
4.1.6　综合案例
4.2　元组（Tuple）
4.2.1　元组的创建
4.2.2　元组的基本操作
4.2.3　元组与列表的对比
4.2.4　元组的打包与解包
4.2.5　综合案例
4.3　字典（Dict）
4.3.1　字典的创建
4.3.2　字典的基本操作
4.3.3　字典的常用方法
4.3.4　字典的遍历
4.3.5　字典推导式
4.3.6　综合案例
4.4　集合（Set）
4.4.1　集合的创建
4.4.2　集合的基本操作
4.4.3　集合的数学运算
4.4.4　集合的遍历与推导式
4.4.5　综合案例
4.5　容器的嵌套使用
4.5.1　为什么需要嵌套容器
4.5.2　列表与字典的互相嵌套
4.5.3　元组与字典的组合
4.5.4　嵌套集合
4.5.5　遍历嵌套容器
4.5.6　综合案例
4.6　容器的选择
4.6.1　4种容器的特性对比表
4.6.2　根据场景选择容器
4.6.3　容器选择决策与性能考量
4.6.4　综合案例
本章小结
习题
第5章　函数、递归与宁波解构
5.1　函数基本概念
5.1.1　函数定义与调用
5.1.2　参数与返回值
5.1.3　函数与人工智能的初探
5.2　函数作用域
5.2.1　局部变量vs全局变量
5.2.2　global关键字
5.3　函数嵌套与闭包
5.3.1　嵌套函数定义
5.3.2　作用域链与命名空间
5.3.3　nonlocal关键字
5.3.4　闭包
5.4　递归函数
5.4.1　递归思维
5.4.2　递归三要素
5.4.3　递归的局限与优化
5.5　函数式编程初探
5.5.1　lambda表达式
5.5.2　批量处理数据
5.5.3　列表推导式
本章小结
习题
第6章　模块、文件与宁波协同
6.1　模块与包
6.1.1　模块的概念
6.1.2　导入模块
6.1.3　包的概念与结构
6.2　文件操作基础
6.2.1　打开文件
6.2.2　读取文件
6.2.3　写入文件
6.2.4　上下文管理器
6.3　CSV文件处理：结构化数据存储
6.3.1　CSV格式介绍
6.3.2　使用csv模块读取CSV文件
6.3.3　使用csv模块写入CSV文件
6.4　JSON文件处理：数据交换格式
6.4.1　JSON格式介绍
6.4.2　json模块
6.5　项目案例——宁波企业协同数据管理系统
6.5.1　需求描述
6.5.2　模块化设计
6.5.3　文件存储方案
6.5.4　功能实现
6.5.5　程序入口与菜单交互
本章小结
习题
第三篇　学科应用导航与分流
第7章　应用导航
7.1　三条路径
7.2　思维转型
7.3　工具预览
7.4　核心任务
本章小结
习题
第四篇　学科差异化路径·路径A：人文社科类——数字人文与智慧治理
第8章　数字人文与智慧治理
8.1　文本数据基石：夯实人文与治理数据处理基础
8.1.1　Requests库：人文与治理文本数据采集
8.1.2　Pandas库：人文与治理文本数据操作
8.1.3　人文数据质量管控
8.1.4　文本指标时序分析
8.2　智能分析计算：人文分析与文化计算
8.2.1　人文文本指标自动化计算系统
8.2.2　文化主题深度拆解与可视化
8.2.3　宁波文化形象与城市治理情感分析
8.2.4　多维人文文本价值评估
8.3　社会网络解析：从关系数据解构文化与治理结构
8.3.1　社会网络指标实战应用
8.3.2　社区发现与网络解构技术
8.3.3　社会网络分类识别与应用
8.4　空间人文可视化：以时空地图赋能宁波文化保护与空间治理
8.4.1　空间人文可视化指标实战应用
8.4.2　地理编码与时空地图绘制技术
8.4.3　空间人文分类可视化与应用
本章小结
习题
第四篇　学科差异化路径·路径B：经管金融类——商业分析与金融决策
第9章　Python商业分析与金融决策
9.1　金融数据基石
9.1.1　Pandas进阶
9.1.2　智能数据质量管控
9.1.3　经济指标时序分析
9.2　财务透视
9.2.1　财务比率自动化计算系统
9.2.2　杜邦分析深度实现
9.2.3　多维经营绩效评估
9.3　预测建模
9.3.1　回归分析实战应用
9.3.2　时间序列预测技术
9.3.3　分类模型商业应用
9.4　风险管理
9.4.1　投资组合优化基础
9.4.2　风险价值入门
9.4.3　蒙特卡洛模拟初步
9.5　系统集成
9.5.1　Streamlit快速入门：搭建第一个交互式页面
9.5.2　核心组件
9.5.3　项目案例
本章小结
习题
第四篇　学科差异化路径·路径C：理工科学类——科学计算与智能系统
第10章　科学计算与智能系统
10.1　科学计算基础
10.1.1　为什么需要NumPy
10.1.2　NumPy数组的创建
10.1.3　数组的基本属性
10.1.4　索引与切片
10.1.5　向量化运算
10.2　数据可视化
10.2.1　折线图：展示趋势
10.2.2　散点图：展示分布
10.2.3　柱形图：展示对比
10.2.4　热力图：展示相关性
10.3　机器学习入门
10.3.1　scikit-learn简介
10.3.2　线性回归：预测连续值
10.3.3　分类任务：KNN与决策树
10.4　项目案例
10.4.1　案例一：宁波港口吞吐量预测
10.4.2　案例二：智能制造设备故障预警
本章小结
习题