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第一部分 Python基础知识
第1章 软件安装和相关学习资源
1．1 Anaconda3的安装
1．2 PyCharm的安装
第2章 内置函数、变量、注释和常见错误
2．1 Python内置函数
2．2 变量
2．3 Python的注释
2．4 使用Python编程的常见错误
2．5 一个Python程序文件的例子：猜数字·py
第3章 基本的数据类型
3．1 数值型
3．2 字符串型
第4章 条件语句和循环语句
4．1 条件语句
4．2 循环语句
第5章 列表、元组和字典
5．1 列表
5．2 元组
5．3 字典
第6章 函数
6．1 函数的定义
6．2 函数的调用
6．3 函数的参数
6．4 函数的返回值
6．5 函数的嵌套
6．6 函数名和匿名函数
6．7 高阶函数
6．8 局部变量和全局变量
6．9 参数传递的其他方式
第7章 类
7．1 类的创建和实例
7．2 实例内部的信息传递
7．3 使用外部变量作参数
7．4 实例属性的修改
7．5 私有属性和私有方法
7．6 封装
7．7 继承
7．8 多态
7．9 _str_（）方法
7．10 类的属性
7．11 类的方法
7．12 模块
第8章 OS模块、文件操作和异常处理
8．1 OS模块
8．2 文件操作
8．3 异常处理
……

第二部分 Python数据处理
第三部分 爬虫基础知识
第四部分 爬虫技术应用的具体例子

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前言/序言

　　我是中国人民大学劳动人事学院的一名教师。我们学院设有劳动经济学、人力资源管理、社会保障和劳动关系等专业，这些专业的研究内容都与劳动者相关，简而言之，我们学院就是一个专门从事劳动科学相关研究的学院。劳动、土地、资本是社会生产的三个基本要素，劳动在社会生产中越来越重要，劳动科学的发展也越来越快。
　　对劳动科学的研究而言，数据发挥着极其重要的作用，用“数据为王，得数据者得天下”来形容劳动科学的研究一点也不为过。国内已有一些高质量的公共数据库，例如中国健康与养老追踪调查（CHARLS）、中国家庭追踪调查（CFPS）、中国综合社会调查（CGSS）等等。基于上述数据，劳动科学领域已经涌现出很多高质量的研究成果。不过，上述公共数据库对劳动科学的研究而言，还存在一些不尽如人意之处。首先，这些数据大都是基于家庭层面的调查数据，无法研究劳动需求等问题。劳动需求涉及企业层面的数据，相对家庭层面，企业层面的数据非常稀缺。与此相对应，劳动供给方面的研究远多于劳动需求方面的研究。其次，由于全国劳动科学研究者人数众多，上述数据能做的研究主题已经被“挖掘”得比较充分，研究者之间很容易出现研究题目“撞车”的现象。再次，上述数据在时效性方面的表现不太完美。数据从采集到公开，基本需要两年左右的时间，数据公开以后，有些时效性很强的研究题目已经过时