前言

Python在機器學習、人工智能、大數據分析領域非常流行，可以說是算法工程師的標配編程語言。隨著互聯網的發展，Python在許多領域都表現得非常優秀，它是一門真正意義上的全棧語言，即使目前世界上使用最廣泛的Java語言，在某些方面與Python相比也遜色很多！

對還沒有步入編程領域的讀者而言，學習一門語言并不困難，難的是如何將語言應用到實際開發中。本書旨在幫助無編程語言基礎的讀者快速掌握Python，并熟練應用Python解決實際問題。

本書實驗環境是Windows操作系統，Jupyter Notebook編譯器與Python 3.6。全書共12章，按照語言自身的特點進行內容重組。

第1～4章是編程入門，主要介紹Python基本語法，包括變量、常量、關鍵字、運算符、表達式、標準數據類型、系統輸入函數和輸出函數等。幫助讀者養成良好的編程習慣，掌握面向過程編程范式（順序結構、選擇結構、循環結構）。

第5、6章介紹代碼封裝和重用技術的兩種編程范式，即函數式編程范式和面向對象編程范式。封裝的意義在于保護或者防止代碼（數據）被無意破壞。在面向對象程序設計中，數據被看作是一個中心的元素并且和使用它的函數結合得很密切，從而保護數據不被其他函數意外修改。對于軟件開發人員而言，代碼重用有助于簡化和加快軟件生產，并解決與業務相關的技術挑戰。這部分內容包括函數、類、模塊等，由于Python是面向對象語言，這些內容尤為重要，同時也是接下來編程應用的主要思路。

第7～9章介紹數據結構。為了實現高效的算法，數據組織尤為重要。數據結構包括列表、元組、集合、字典、數據框、字符串和文件等。想要應用Python解決實際問題，對數據結構的學習要做到熟練掌握。

第10章是比較獨立的一章，主要培養基本的調試技能。程序運行出現bug是常態，如何精準捕獲bug是成熟程序員必備的技能。

第11、12章介紹了兩大應用場景：爬蟲和可視化。這是對所學知識的檢驗，了解實際項目開發過程。項目完整實現了數據采集、數據預處理、數據分析和數據應用的全過程。

本書配有大量豐富的案例，因受篇幅限制，部分案例索引見下表：

本書主要特色如下：

1）根據語言自身特性重構知識點。比如，數據結構、字符串章節安排在面向對象章節之后。

2）注重解決實際問題。編寫初衷不是讓讀者“學會”，而是讓讀者“能做”，無論是案例的選取還是應用場景的介紹都盡量完整、有意義。

3）照顧無編程基礎的人群學習。知識點組織盡量以圖表形式呈現，幫助讀者深刻理解概念的內涵，比如，常量、變量、標識符之間的區別。每一章后都有小結，便于讀者掌握重點知識。

4）提供了書中所有的配套代碼、數據、PPT和習題，讀者可通過上機實驗，快速掌握Python語言。

5）對于難點，提供了78個微課視頻，便于教學和自學。

本書第1、2章由吳芳執筆，第3、4章由梁爽執筆，第5章由孫溢洋執筆，第6章由吳敏執筆，第7章由徐歡瀟執筆，第8章由程顯毅執筆，第9章由錢蘭美執筆，第10章由沈建濤執筆，第11章由朱敏執筆，第12章由孫麗麗執筆。其他編者參與資料收集、習題解答、課件制作等。

由于編者水平有限，書中難免會存在不當之處，希望讀者多加指教，在此深表感謝！

編者