前　言


党的二十大报告提出：“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”的高质量发展要求，同时为对接财务会计行业数字化、网络化、智能化发展新趋势，不断满足会计行业高质量发展对高素质技术技能人才的需求，财务会计类学生应在传统的理论学习的基础上，掌握大数据分析相关技术，如数据建模、数据库技术、查询语言等。目前，Python技术在各大领域已经广泛应用，它在财务数据挖掘和分析中作用明显，因此学习大数据分析，尤其是学习Python技术，对大数据在财务中的应用具有重要意义。但是财务会计类学生往往不具有编程基础，结合财经类学生的学情特点，设计开发一本符合财务会计类专业学生特点和认知规律的教材，便具有十分重要的意义。
本书根据《国务院关于印发国家职业教育改革实施方案的通知》〔国发（2019）4号〕、《教育部关于印发〈高等学校课程思政建设指导纲要〉的通知》
〔教高（2020）3号〕以及全国财政职业教育教学指导委员会印发的“大数据与会计”专业教学标准等文件精神，从高等职业教育财务会计类学生的基本学情出发，聚焦于财务大数据分析工具方法，将立德树人、专业提升和数据分析能力的提高充分融入教学过程中。
本书设计有九个项目。项目一介绍Python语言的特点、集成开发环境的安装，同时利用海龟绘图寓教于乐，提高学生的学习兴趣；项目二介绍Python数据结构与数据类型、数据标识与运算、流程控制、函数封装等大数据分析的基础知识；项目三和项目四介绍常见数据结构的使用方法；项目五介绍文件与目录操作，实现数据的存储；项目六介绍网络数据爬取的基础知识，并通过实际案例详细介绍数据采集的技巧和方法，所爬取的数据将作为后续项目分析的基础数据；项目七和项目八以项目六采集的数据为基础，介绍大数据分析的基本流程和常用的分析方法；项目九结合财务会计和管理会计中常用的知识点，介绍大数据分析方法在财务会计中的案例应用。本书体系设置循序渐进，知识结构完整，内容注重实践操作。
本书的特点如下：
1．注重基础，实训过程化
针对财务会计类专业学生没有编程基础的基本现状，本书对数据结构与数据

类型和Python基本语法，进行了详细深入的讲解，每一步操作均提供代码， 并配有详细注释，非常适合财务会计类专业学习使用。
2．案例丰富，贴近财务场景，针对性强
本书所需数据从上交所、深交所、巨潮资讯网等财务专业数据网站爬取。将数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、数据可视化等数据处理能力，充分融入课程案例教学中，既锻炼了学生的实践动手能力，又贴近实际财务场景，具有非常强的针对性。
3．校企合作，共同开发编写
本书在编写过程中得到来自高校和企业的大力支持。具体分工如下：项目一由浙江金融职业学院雷舰教授编写；项目二、项目六、项目七和项目八，由浙江旅游职业学院宋士显老师编写；项目三由金华职业技术学院单松教授编写；项目四由台州科技职业学院麻育胜教授编写；项目五由浙江旅游职业学院孙万欣教授编写；项目九由浙江工业职业技术学院魏标文教授编写。本书在编写过程中得到了厦门网中网软件有限公司刘青副总裁和浙江开元酒店管理集团财务共享中心大数据总监李万老师的鼎力支持，在此一并表示感谢！
由于编者水平有限，特别是Python财务大数据分析在我国目前还处于起步阶段，本书在编写过程中难免有疏漏和不当之处，恳请广大读者批评指正。

编　者

前言
项目一　初识 Python1
任务一　Python语言简介1
任务二　集成开发工具安装2
任务三　寓教于乐—— 海龟绘图4
任务四　Python代码的基本特征与常用快捷操作10
拓展知识11
项目二　Python大数据基础13
任务一　数据结构与数据类型13
任务二　数据标识与运算26
任务三　数据运算流程控制37
任务四　功能封装—— 函数46
课后练习55
拓展知识55
项目三　常用数据结构及应用57
任务一　序列统一操作57
任务二　列表58
任务三　元组68
任务四　集合72
任务五　字典75
任务六　Array数组81
任务七　DataFrame数据框96
课后练习113
拓展知识113
项目四　字符串操作115
任务一　字符串常规操作115
任务二　字符串模糊处理120
课后练习128
拓展知识128
项目五　文件、目录与路径操作129
任务一　文件操作129
任务二　目录与路径操作134
课后练习137
拓展知识137
项目六　网络数据爬取139
任务一　网络爬虫基础与流程139
任务二　中国会计网会计科目爬取141
任务三　平安银行财务报表数据爬取143
任务四　沪深两市上市公司清单爬取148
任务五　沪深两市上市公司财务报表爬取150
任务六　沪深两市上市公司基本档案爬取153
任务七　上海证券交易所证券交易行情数据爬取156
任务八　沪深两市上市公司年报爬取160
课后练习165
拓展知识165
项目七　沪深两市上市公司基本档案分析167
任务一　基本档案数据合并167
任务二　数据特征值分析与清洗整理174
任务三　数据可视化常用绘图库180
任务四　基本档案分析与数据可视化184
课后练习193
拓展知识193
项目八　沪深两市上市公司财报数据分析195
任务一　财务报表数据合并195
任务二　财务报表数据关联198
任务三　常见财务指标计算200
任务四　盈利能力对比分析与可视化207
课后练习210
拓展知识210
项目九　Python在财务中的典型应用213
任务一　工资项目核算与薪酬分析213
任务二　固定资产常见折旧方法224
任务三　资产负债表的编制228
任务四　利润表的编制235
任务五　本量利分析239
课后练习246
拓展知识246
参考文献247