大数据税务风险防控（新编21世纪高等职业教育精品教材·智慧财经系列）

本书按照按照大数据在企业税务风险管控中的应用路径设计了多个教学模块，包括大数据入门、金税四期与大数据税务风险、构建大数据税务风险防控指标模型体系、涉税大数据采集、处理与可视化、大数据税务风险防控案例实战与解析。本书采用“活页式”编排，案例和练习资源丰富，便于使用者将知识点、技能点与平台操作对应起来操练，充分实现做中学；全书语言通俗活泼、图文并茂、讲练结合并配套视频、案例资源等多媒体形式辅助理解，适于各层次人群学习使用。

郝万丽，北京经济管理职业学院教师，注册会计师、 注册税务师、中级会计师；曾入选国家税务总局人才库；北京市专业创新团队成员；十余年税务机关、央企税务一线工作经验；北京市职业院校教学能力比赛二等奖；北京经济管理职业学院教学质量优秀二等奖；参编《一案解析增值税纳税申报》《一案解析个人所得税纳税申报》《智能财税轮岗实务》等多本教材。朱红云，北京经济管理职业学院，副教授，主要研究领域为税收理论与实务。多次获优秀教师称号，出版教材专著等十余本，在《财务与会计》（人大复印资料）《商业会计》等期刊发表多篇学术论文多篇。

一、Python 的历史沿革和主要特点
（一）Python 的历史沿革
Python 语言起源于 1989 年末，创建者为当时 CWI（荷兰国家数学与计算机科学研究中心）的研究员吉多？范？罗苏姆（Guido van Rossum）。为创建新语言，吉多从高级数学语言 ABC（All Basic Code）中汲取了大量语法，并从系统编程语言 Modula-3 中借鉴了错误处理机制。Python 的名字来源于英国广播公司（BBC）当时正在热播的喜剧连续剧《巨蟒剧团之飞翔的马戏团》（Monty Python’s Flying Circus）。吉多希望这一新创建的语言能够具备功能全面、易学易用、可拓展的优点，现在来看，他做到了。Python 在诞生和发展的过程中经历的重要时间节点如下：
（1）1989 年圣诞节，吉多开始编写 Python 语言编译器。
（2）1991 年 2 月，第一个 Python 语言编译器（同时也是解释器）诞生，它建立在C 语言的基础上，可以调用 C 语言的库函数，同时提供“列表”“字典”等核心数据类型，支持以模块为基础的扩展系统。
（3）1994 年 1 月，Python1.0 正式发布。
（4）2000 年 10 月 16 日，Python2.0 发布，增加了垃圾回收功能，并且支持统一码（Unicode）。与此同时，Python 的整个开发过程更加透明，社区对开发进度的影响逐步
扩大，生态圈慢慢形成。
（5）2004 年 11 月 30 日，Python2.4 发布，是 Python2.× 的经典版本。
（6）2005 年，Python 中流行的开发框架 Django 发布。
（7）2008 年 12 月 3 日，Python3.0 发布，此版本不兼容之前的 Python 代码，但很多新特性被移植到旧的 Python 版本中。
（8）2008 年 10 月，Python2.6 发布，随后，增加了许多兼容 Python3 的语法，Python2.6和后来发布的 Python2.7 成为 Python2.× 的过渡版本。
（9）2010 年 7 月 3 日，Python2.7 发布。同年，Python 中流行的 Flask 框架发布，现已与 Django 共同成为 Python 语言中最受欢迎的两大 Web 框架。
（10）2014 年 4 月，吉多宣布 Python2.7 的技术支持时间延长到 2020 年，且不会再有 Python2.8。
（11）2016 年 12 月，Python3.6 发布。
（12）2018 年 6 月 27 日，Python3.7 发布。
（13）2019 年 10 月 14 日，Python3.8 发布。
（14）2020 年 10 月 5 日，Python3.9 发布。
（15）2021 年 10 月 4 日，Python3.10 发布。
（二）Python 的主要特点
Python 之所以能够成为目前编程界和大数据应用领域知名度最高的语言，主要是因为它具备能够迅速推广和应用的先决条件和特点。
1. 简单
Python 是一种代表简单主义思想的语言，阅读一个良好的 Python 程序就像是在阅读简单的英文段落。Python 这种伪代码属性是其最大的优点，能够使用户专注于问题的解决而不是对语言本身的学习。
2. 易学
Python 的语法在所有语言中称得上是最简单的，完全不限定学习和使用者的年龄，有简单英语基础的人即可学习，并且与其他语言相比，Python 的代码量要小得多，特别适合初学者。
3. 免费、开源
Python 用户可以完全免费地自由获取和阅读 Python 源代码，对其做出复制、改动并应用于新的程序开发中。
4. 丰富的库
Python 拥有非常庞大的标准库和许多高质量的其他库，在很多情况下我们不需要自己编写代码，直接调用已有库的功能模块就能够完成诸如发送电子邮件、文档生成、数据爬取、处理分析等多种功能，既缩短了学习时间，又降低了工作成本，还减少了工作量。
二、Python 编译环境与开发环境
Python 的运行需要编译环境和开发环境（Integrated Development Environment，IDE，集成开发环境）。编译环境就像盖房子时打的地基，只有地基稳固，房子才能在这个基础上顺利搭建起来；而开发环境是保证房主的需求更好地被工人了解并执行从而使盖房子这项工作更有效率的一个重要工具。Python 安装完成后就完成了编译环境的搭建，同时Python 软件包会自带一款开发环境（In