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面向人文社科类专业的Python教学案例实践

更新时间：2019-12-26 14:06:56 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

Python凭借其语法简单易读、广泛类库支撑等特性,适用很多于专业,但Python教学不能采用同一种方案教授所有专业的学生。文章分析人文社科类专业学生使用程序设计解决专业领域问题的一般场景,设计以电影数据为基础的Python教学案例。通过教学实践表明,学生的积极性得到充分调动,更容易让她们将相关知识要点直接应用于类似的程序设计场景中。


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第 12 期  
计 算 机 教 育  
Computer Education  
2017 年 12 月 10 日  
15  
G642  
中图分类号：  
文章编号：1672-5913(2017)12-0015-05  
面向人文社科类专业的Python 教学案例实践  
刘文飞，赵铭伟  
（大连理工大学电信学部，辽宁大连116023）  
摘要： Python凭借其语法简单易读、广泛类库支撑等特性，适用很多于专业，但Python教学不能采  
用同一种方案教授所有专业的学生。文章分析人文社科类专业学生使用程序设计解决专业领域问题的  
一般场景，设计以电影数据为基础的Python教学案例。通过教学实践表明，学生的积极性得到充分调  
动，更容易让她们将相关知识要点直接应用于类似的程序设计场景中。  
关键词：Python语言；非计算机专业；程序设计；电影  
张莉等人针对MOOC 受众学生差异性较大的问  
0 引 言  
[2]  
题提出了“多样化可扩展的Python 教学体系” ，  
国内大部分高校为非计算机专业开设了C 语  
对人文社科类学生着重基础问题的求解，对理工  
类学生着重高级问题的求解，对商学类学生进行  
专业定制培养。 笔者近两年一直从事人文社科  
类专业的Python 教学工作，分析学生使用程序  
设计求解专业领域问题的一般场景，设计出以电  
影数据为基础的Python 教学案例，将程序设计  
知识点与实际应用场景紧密结合在一起，提升教  
学效果，强化学生应用能力。  
言、Java、VB 等程序设计类课程，受制于学时  
有限和非计算机专业学生的计算机基础能力，课  
程主要讲授程序设计的基本知识和方法，对专业  
领域的问题求解涉及较少。随着大数据、数据挖  
掘、机器学习等概念渗透到各行各业，各专业学  
生使用计算机编程解决专业领域实际问题的需求  
日益迫切，然而现实情况是，学生学习完程序设  
计类课程，面对大部分专业领域的实际问题依然  
束手无策。在此背景下，嵩天等人提出将Python  
语言作为我国高校非计算机专业程序设计入门语  
言的建议[1]。  
1 人文社科类专业遇上Python  
为了提升Python 在人文社科类专业的教学效  
果，充分发挥Python 作为解决专业领域问题辅助  
工具的价值，作者深入到该专业学生中间探究他  
们平时如何用计算机来辅助解决遇到的问题。  
通过调研发现，学生在准备研究一个专业  
领域问题时，一般都需要先获取该问题相关的电  
子资料，如科技文献数据（Web of Science、EI、  
CNKI 网站提供的数据）、专利数据、政府报告、  
法律条文等，这些数据大部分都需要从互联网进  
行持续下载获得。学生只能根据检索条件得出的  
结果一页页拷贝下来，或者根据网站提供的导出  
功能每次导出结果几十条记录。当需要检索成百  
Python 语言语法简单易读，非常接近自然  
语言，开发者社区有着难以置信的活跃，并且  
Python 拥有十多万个类库支撑，这些第三方类  
库基本覆盖了科学计算、数据处理、图像处理、  
网站开发运维、机器学习、可视化等所有领域。  
Python 这些特性简化了开发的复杂度，使得“编  
程”这一行为不再是那么难以学习，学生可以很  
容易地将“编程”作为一个工具来使用，把更多  
的精力投入到应用与问题的求解上。  
由于各专业学生计算机基础不一样，对程  
序设计的应用场景不同，需求也不一样，因此需  
要对不同专业学生制定不同的Python 教学方案。 上千个关键词时，这种方式的效率就显得极为低  
第一作者简介：刘文飞，男，工程师，研究方向为信息检索、机器学习，wenfeiliu@ dlut.edu.cn。  
计 算 机 教 育  
Computer Education  
16  
2017  
下，而且容易造成人为的数据错误。  
既然Python 这么简单易学，那么是否可以  
像传统程序设计教学那样，教会学生Python 的  
语法规则，针对每个过程，告诉学生怎么做，使  
用哪些第三方库就行了呢？  
下载得到的数据有时候并不完全满足研究问  
题的需要，去重和过滤是学生经常遇到的两个问  
题，此时Excel 就成了他们的最佳选择，对于结  
构化比较好的数据用Excel 可以实现去重和过滤，  
当数据不是非常规整时，Excel 就无能为力了。  
接下来针对不同的专业领域问题，学生会采  
用不同方法来对数据进行分析，常见的方法有：  
统计分析、内容主题分析、合作网络分析、共现  
分析等，学生往往会借助一些第三方软件工具，  
如Pajek、Citespace、Gephi 等，这些工具都是国  
外著名大学研究人员为了方便进行人文社科类研  
究而设计开发的。然而这些工具模式比较固定，  
数据输入输出格式必须严格按照要求做，稍有差  
池就无法得到结果。  
相对于理工科学生，人文社科类专业的学  
生逻辑思维和计算思维能力相对薄弱一些，如  
果直接讲授语法规则和如何使用第三方库，当  
学生碰见具体问题时，还将是无从下手。只有将  
知识点融入到案例场景中，调动学生学习的兴  
趣，才能让学生在案例中体会程序设计解决问  
题的方法途径。  
文献[3] 给出了大量优秀的案例，每一个案  
例都值得去推敲学习。然而Python 教学不能把  
所有优秀的案例在短时间内灌输给学生，尤其对  
于初学者而言，过多的案例会让他们眼花缭乱，  
在解决问题的途径中迷失。因此针对不同专业学  
生，需要设计一个契合专业应用场景、精巧连贯  
的案例，能够贯穿学生所需要学习的知识点。  
最后，处理分析得到的结果，第三方软件集  
成了一些可视化的图表，但形式有限，学生通常  
用Excel 来做一些传统图表展示。  
以上4 个过程是人文社科类专业的学生解  
决大部分专业领域问题时的一般步骤，可以总  
结为：数据获取、数据处理、数据分析、结果展  
示，如图1 所示。而这些过程主要采用人工处理  
以及借助一些现成的软件工具来实施的，这些方  
式不仅费时费力，在很多场景下数据量、准确性  
也无法得到保证，而且软件的形式比较固定，很  
多时候也无法生成想要的数据和结果。  
2 Python教学案例：电影圈那些事儿  
根据人文社科类专业学生使用计算机解决  
专业领域问题的4 个过程，笔者以大家司空见惯  
的电影数据作为场景设计了教学案例，试图通过  
Python 程序设计来解读“电影圈的那些事儿”。  
整个教学案例的框架如图2 所示。  
2.1 电影数据爬取  
互联网数据的爬取大部分都是  
基于Http 协议，数据一般都存在于  
HTML 网页标签内，因此在讲授如  
何实现爬虫前，需要给学生普及Http  
协议及HTML 标签的基本概念，让  
学生知道get 和put 的区别，200 和  
404 等状态码以及常见的HTML 标  
签形式及标签属性的含义。  
Python 不仅为初学者提供了  
图1 人文社科类专业学生使用程序设计解决问题的常见场景  
简 单 易 用 的 第 三 方 库 Requests、  
BeautifulSoup4（以下简称BS4），同时也提供  
了快速、高层次Web 抓取框架Scrapy。人文社  
科类学生在大部分应用场景下利用Requests 和  
BS4 库就可以下载到所需要的数据。本案例利用  
Requests 和BS4 库爬取豆瓣电影上标签为“中国  
对于上述4 个过程，Python 几乎都可以轻  
松应对，Python 作为一种脚本语言，在实现爬  
虫和数据处理分析上有着天然的优势，借助丰  
富的第三方类库，也可以轻松实现多样化的可  
视化展示。  

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