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| 編輯推薦： |
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从Python的基础编程到数据处理等应用，再到人工智能概念与实践，内容系统连贯，案例丰富，配套微课视频、在线作业、源代码、教学大纲、教学课件等丰富的资源，符合高等教育人工智能通识教育和程序设计课程的发展需求。
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| 內容簡介： |
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本书主要介绍Python的基础知识、程序设计方法和人工智能的基本概念，从Python的基础知识到程序设计方法、网络爬虫、数据处理、文本情感分析与可视化，再到人工智能的基本概念与实践，由浅入深，由部分到整体，由面向过程到面向对象，对读者来说易学易用。本书通过案例教学，用Python编程解决生活中常见的问题，包括求一个三位数各数字之和、包裹邮寄费用计算、设计简易计算器、模拟评委评分、人机猜拳游戏等基础实验案例和两个综合项目：数字化学生信息管理系统和弹幕情感分析与可视化。除此之外，本书的内容紧跟新技术发展，使读者学到的知识系统、全面且不易过时。本书提供配套微课视频、教学大纲、教学课件、程序源码等资源，以帮助读者更好地学习本书中的内容。此外，还提供在线答疑服务，以期得到更多读者的支持。本书既可作为高校计算机相关专业的教材，也可作为相关技术爱好者的入门参考书。
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| 關於作者： |
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杨玉军，博士，教授，2018年6月毕业于电子科技大学计算机学院，主要从事大数据分析与算法设计、人工智能的理论与应用等方面的研究。作为课程负责人，主讲的“Python程序设计”和“C语言程序设计”课程被认定为学校重点建设课程，“C语言程序设计”课程2019年被认定省级首批“一流本科课程”。
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| 目錄：
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目录
下载源码第1章Python开发入门1
1.1初识Python1
1.1.1Python的发展历史1
1.1.2Python的特点3
1.1.3Python语言的应用领域4
1.2配置Python环境9
1.2.1下载与安装Python9
1.2.2配置环境变量15
1.3实验: 使用IDLE输出“Hello，World!”16
1.4集成开发环境PyCharm19
1.4.1下载与安装PyCharm19
1.4.2配置PyCharm22
1.4.3新建项目与文件29
1.5人工智能入门: 计算机科学与数据科学的交叉学科33
1.5.1人工智能的重要分支33
1.5.2人工智能的相关框架和库33
1.5.3人工智能的应用领域34
1.5.4人工智能未来的发展36
1.6本章小结39
第2章Python编程基础40
2.1Python基础语法40
2.1.1注释40
2.1.2缩进41
2.1.3关键字与标识符42
2.1.4Python的编码规范43
2.2变量与数据类型44
2.2.1变量45
2.2.2数据类型46
2.2.3检测数据类型54
2.2.4数据类型转换56
2.3基本输入与输出58
2.3.1初识函数58
2.3.2print()函数59
2.3.3eval()函数61
2.3.4input()函数62
2.4实验: 获取学生信息63
2.5运算符64
2.5.1运算符概述64
2.5.2算术运算符65
2.5.3比较运算符66
2.5.4逻辑运算符66
2.5.5赋值运算符67
2.5.6成员运算符68
2.5.7身份运算符68
2.5.8位运算符69
2.5.9运算符的优先级70
2.6实验: 求一个三位数各数字之和70
2.7实验: 求三角形的周长和面积72
2.8数据科学入门: 基础的描述性统计74
2.8.1分析不同品牌产品的情况74
2.8.2分析不同地区的数据可视化75
2.8.3分析不同年龄的数据可视化75
2.8.4描述性统计在生产中的应用77
2.9本章小结77
第3章流程控制78
3.1程序表示方法78
3.1.1程序流程图78
3.1.2程序的基本结构78
3.1.3其他算法表示方法79
3.2分支结构80
3.2.1单分支结构80
3.2.2双分支结构81
3.2.3多分支结构82
3.2.4分支结构嵌套84
3.2.5模式匹配match…case86
3.3实验: 包裹邮寄费用计算88
3.4循环结构90
3.4.1while循环91
3.4.2for循环92
3.4.3嵌套循环94
3.4.4break语句96
3.4.5continue语句98
3.4.6pass语句98
3.5实验: 设计一个简易计算器98
3.6人工智能入门: 关注全民健康102
3.6.1判断身体胖瘦状况102
3.6.2制订运动健身计划103
3.7本章小结105
第4章数据结构106
4.1Python序列的通用操作106
4.1.1索引106
4.1.2切片107
4.1.3序列相加108
4.1.4序列相乘109
4.1.5检查元素是否包含在序列中109
4.1.6查找与统计元素个数111
4.2Python字符串111
4.2.1字符串的格式化112
4.2.2常用方法116
4.2.3正则表达式121
4.3Python列表128
4.3.1访问列表元素128
4.3.2遍历列表129
4.3.3对列表进行操作131
4.3.4对列表元素进行操作133
4.3.5列表推导式136
4.4实验: 模拟评委评分137
4.5Python元组139
4.5.1访问元组的元素139
4.5.2元组的运算141
4.6Python字典141
4.6.1访问字典141
4.6.2遍历字典142
4.6.3对字典进行操作144
4.6.4对字典元素进行操作147
4.6.5字典推导式148
4.6.6有序字典150
4.7实验: 修改配置文件151
4.8Python集合153
4.8.1遍历集合153
4.8.2对集合元素进行操作153
4.8.3集合的运算155
4.8.4集合推导式156
4.9数据科学入门: 大数定律与中心极限定律157
4.9.1大数定律158
4.9.2中心极限定律159
4.10本章小结161
第5章Python函数162
5.1认识Python函数162
5.1.1Python函数的定义162
5.1.2Python函数的返回值164
5.2Python函数的参数传递166
5.2.1函数参数166
5.2.2传递实际参数168
5.3变量的作用域172
5.3.1作用域172
5.3.2全局变量与局部变量172
5.3.3Python的3种命名空间173
5.4Python函数的调用174
5.4.1函数的嵌套调用174
5.4.2函数的递归调用175
5.5实验: 验证哥德巴赫猜想176
5.6数据科学入门: 集中趋势度量178
5.6.1基本概念179
5.6.2集中趋势度量分析179
5.7本章小结180
第6章模块与包181
6.1模块的定义与导入181
6.1.1模块的定义181
6.1.2模块的导入182
6.2常见的内置标准模块184
6.2.1math模块184
6.2.2random模块186
6.2.3时间日期模块187
6.2.4os模块190
6.2.5sys模块191
6.3自定义模块193
6.3.1自定义模块的步骤193
6.3.2查看模块方法195
6.4认识包196
6.4.1包的概念196
6.4.2包的使用197
6.5实验: 猜数游戏198
6.6数据科学入门: 离中趋势度量200
6.6.1基本概念200
6.6.2离中趋势度量分析201
6.7本章小结202
第7章面向对象与类203
7.1对象与类203
7.1.1类和对象概述203
7.1.2类的定义与使用203
7.1.3私有属性和私有方法206
7.2静态方法与类方法207
7.2.1静态方法208
7.2.2类方法208
7.3魔法方法209
7.3.1魔法方法概述210
7.3.2构造方法210
7.3.3析构方法214
7.4面向对象的三大特征215
7.4.1面向对象216
7.4.2封装218
7.4.3继承219
7.4.4多态223
7.5设计模式228
7.5.1工厂模式228
7.5.2适配器模式229
7.6实验: 人机猜拳游戏231
7.7数据科学入门: 时间序列和简单线性回归235
7.7.1基础知识235
7.7.2简单线性分析236
7.8本章小结239
第8章函数的高级特性240
8.1迭代器与生成器240
8.1.1迭代器240
8.1.2生成器242
8.2匿名函数245
8.2.1Lambda表达式245
8.2.2匿名函数作为参数245
8.2.3匿名函数处理序列元素246
8.3内置高阶函数247
8.3.1map()函数247
8.3.2filter()函数248
8.3.3reduce()函数249
8.3.4Python的函数式编程250
8.4装饰器251
8.4.1闭包252
8.4.2创建装饰器254
8.4.3用参数装饰函数256
8.4.4偏函数258
8.5实验: 学生信息管理系统259
8.6人工智能入门: 使用函数分析文本情感263
8.6.1导入NLTK相关库263
8.6.2定义情感分析的函数263
8.6.3打印情感分数264
8.7本章小结265
第9章异常266
9.1异常概述266
9.1.1认识异常266
9.1.2异常类267
9.2捕获与处理异常268
9.2.1try…except语句268
9.2.2使用as获取异常信息270
9.2.3try…except…else语句272
9.2.4try…finally语句274
9.3触发异常275
9.3.1raise语句276
9.3.2assert语句278
9.4自定义异常279
9.5实验: 正确设置密码281
9.6数据科学入门: 解决八皇后问题283
9.6.1问题描述283
9.6.2回溯法283
9.6.3递归法286
9.7本章小结287
第10章文件288
10.1文件概述288
10.1.1认识文件288
10.1.2获取文件的方式289
10.2文件的常见操作289
10.2.1打开和关闭文件289
10.2.2读取文件291
10.2.3写入文件294
10.2.4定位文件位置296
10.3CSV文件操作298
10.3.1CSV文件概述298
10.3.2读写CSV文件298
10.3.3使用JSON库302
10.4文件目录操作304
10.5实验: 统计图书信息306
10.6数据科学入门: 关注数据安全pickle模块310
10.6.1pickle与数据安全310
10.6.2pickle的应用311
10.7本章小结312
第11章综合项目: 数字化学生信息管理系统313
第12章综合项目: 弹幕情感分析与可视化314
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| 內容試閱：
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前言
教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性和战略性支撑。在此前提下，社会生产力的变革对IT行业从业者提出了新要求，以适应中国式现代化的高速发展。从业者不仅要具备专业技术能力和业务实践能力，更需要培养健全的职业素质，复合型技术技能人才更受企业青睐。为深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，教科书也应紧随新一代信息技术和新职业要求的变化及时更新。
本书倡导理论与实践相结合，实战就业，在语言描述上力求专业、准确、通俗易懂。引入企业项目案例，针对重要知识点精心挑选，将理论与技能深度融合，促进隐性知识与显性知识的转化。从动手实践的角度，帮助读者逐步掌握前沿技术，为高质量就业赋能。
本书在章节编排上采用循序渐进的方式，内容精练且全面。在语法阐述中尽量避免使用生硬的术语和枯燥的公式，从业务对环境的实际需求入手，将理论知识与实际应用相结合，促进学习和成长，快速积累SSM框架的开发经验，从而在职场中拥有较高起点。
本书特点
本书以理论与实践相结合的理念，讲解Python的基础知识、程序设计方法、网络爬虫、数据处理、文本情感分析与可视化，以及人工智能的基本概念与实践，从Python的环境配置、基础语法、常用的数据类型，到函数的封装，再到面向对象程序设计和文本情感分析与可视化。本书详细分析和讲解了Python程序设计相关的技术难点，使用热点技术与新开发的工具，案例和综合项目的设计贴合实际企业项目需求。
本书内容
第1章主要讲解Python开发入门，包括Python简介、运行环境搭建、集成开发环境PyCharm的安装和人工智能入门： 计算机科学与数据科学的交叉学科。
第2章主要讲解Python编程基础，包括代码编写规范、基本输入与输出、运算符的基本使用和数据科学入门： 基础的描述性统计。
第3章主要讲解流程控制，包括程序表示方法、分支结构、循环结构的常用操作方法和人工智能入门： 关注全民健康。
第4章主要讲解数据结构，包括序列、字符串、列表、元组、字典、集合的操作方法和数据科学入门： 大数定律与中心极限定律。
第5章主要讲解Python函数，包括函数的基本使用方法、参数传递、变量的作用域、Python函数的调用和数据科学入门： 集中趋势度量。
第6章主要讲解模块与包，包括模块的定义与导入、常见的内置标准模块、自定义模块、包的操作方法和数据科学入门： 离中趋势度量。
第7章主要讲解面向对象与类，包括对象与类的基本概念、静态方法与类方法、魔法方法，面向对象的封装、继承和多态三大特征，设计模式以及数据科学入门： 时间序列和简单线性回归。
第8章主要讲解函数的高级特性，包括迭代器与生成器、匿名函数、内置高阶函数、装饰器和人工智能入门： 使用函数分析文本情感。
第9章主要讲解异常，包括异常的基本概念、异常的捕获与处理、触发异常、自定义异常和数据科学入门： 解决八皇后问题。
第10章主要讲解文件，包括文件操作的基本概念、常见的操作方法和数据科学入门： 关注数据安全pickle模块。
第11章综合本书Python程序设计基础知识、数据库基本操作知识和Tkinter窗口可视化知识进行数字化学生信息管理系统项目实战。
第12章综合本书Python程序设计基础知识、网络爬虫基本操作、文本文件情感分析与可视化基础知识进行弹幕情感分析与可视化项目实战。
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通过对本书系统的学习，读者能够快速掌握Python基本与进阶知识、人工智能基础入门实践方法和操作技巧，为解决实际问题、提高程序的性能和维护性，以及提高开发效率奠定基础。
致谢
本书的编写和整理工作由北京千锋互联科技有限公司高教产品部完成，主要参与人员包括杨玉军、杨夷梅、李伟、陈海滨、李立云等。除此之外，千锋教育的500多名学员参与了教材试读，他们从初学者的角度对教材提出了许多宝贵的修改意见。在此表示衷心的感谢。
意见反馈
在编写本书的过程中，虽然力求优质，但难免有一些不足之处，欢迎各界和读者朋友提出宝贵的意见，联系方式： textbook@1000phone.com。
编者2025年5月于北京
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