前言

Python在机器学习、人工智能、大数据分析领域非常流行，可以说是算法工程师的标配编程语言。随着互联网的发展，Python在许多领域都表现得非常优秀，它是一门真正意义上的全栈语言，即使目前世界上使用最广泛的Java语言，在某些方面与Python相比也逊色很多！

对还没有步入编程领域的读者而言，学习一门语言并不困难，难的是如何将语言应用到实际开发中。本书旨在帮助无编程语言基础的读者快速掌握Python，并熟练应用Python解决实际问题。

本书实验环境是Windows操作系统，Jupyter Notebook编译器与Python 3.6。全书共12章，按照语言自身的特点进行内容重组。

第1～4章是编程入门，主要介绍Python基本语法，包括变量、常量、关键字、运算符、表达式、标准数据类型、系统输入函数和输出函数等。帮助读者养成良好的编程习惯，掌握面向过程编程范式（顺序结构、选择结构、循环结构）。

第5、6章介绍代码封装和重用技术的两种编程范式，即函数式编程范式和面向对象编程范式。封装的意义在于保护或者防止代码（数据）被无意破坏。在面向对象程序设计中，数据被看作是一个中心的元素并且和使用它的函数结合得很密切，从而保护数据不被其他函数意外修改。对于软件开发人员而言，代码重用有助于简化和加快软件生产，并解决与业务相关的技术挑战。这部分内容包括函数、类、模块等，由于Python是面向对象语言，这些内容尤为重要，同时也是接下来编程应用的主要思路。

第7～9章介绍数据结构。为了实现高效的算法，数据组织尤为重要。数据结构包括列表、元组、集合、字典、数据框、字符串和文件等。想要应用Python解决实际问题，对数据结构的学习要做到熟练掌握。

第10章是比较独立的一章，主要培养基本的调试技能。程序运行出现bug是常态，如何精准捕获bug是成熟程序员必备的技能。

第11、12章介绍了两大应用场景：爬虫和可视化。这是对所学知识的检验，了解实际项目开发过程。项目完整实现了数据采集、数据预处理、数据分析和数据应用的全过程。

本书配有大量丰富的案例，因受篇幅限制，部分案例索引见下表：

案例索引

本书主要特色如下：

1）根据语言自身特性重构知识点。比如，数据结构、字符串章节安排在面向对象章节之后。

2）注重解决实际问题。编写初衷不是让读者“学会”，而是让读者“能做”，无论是案例的选取还是应用场景的介绍都尽量完整、有意义。

3）照顾无编程基础的人群学习。知识点组织尽量以图表形式呈现，帮助读者深刻理解概念的内涵，比如，常量、变量、标识符之间的区别。每一章后都有小结，便于读者掌握重点知识。

4）提供了书中所有的配套代码、数据、PPT和习题，读者可通过上机实验，快速掌握Python语言。

5）对于难点，提供了78个微课视频，便于教学和自学。

本书第1、2章由吴芳执笔，第3、4章由梁爽执笔，第5章由孙溢洋执笔，第6章由吴敏执笔，第7章由徐欢潇执笔，第8章由程显毅执笔，第9章由钱兰美执笔，第10章由沈建涛执笔，第11章由朱敏执笔，第12章由孙丽丽执笔。其他编者参与资料收集、习题解答、课件制作等。

由于编者水平有限，书中难免会存在不当之处，希望读者多加指教，在此深表感谢！

编者