本书共分为14章。第1章为初识Python语言，第2章和第3章分别讲解数据类型和各种运算符的使用；第4章讲解选择和循环两种控制结构；第5章讲解函数的定义与使用；第6章讲解类和面向对象编程；第7章讲解字符串；第8章讲解正则表达式，这部分内容难度稍大；第9章讲解异常处理与代码调试；第10～13章分别讲解文件和文件夹、数据库应用、图形用户界面设计和Python语言的常用函数；第14章讲解数据分析与可视化。 本书立足于自学，在知识体系上尽量做到完备，采用的例子既简单又精炼，配套电子课件以及全部源代码资源。本书可以作为高等院校人工智能等相关专业的Python教材，也可以作为Python爱好者的参考用书。

前言 Python语言诞生于20世纪90年代初，是世界上最流行的编程语言之一，也是数据分析、人工智能领域事实上的标准语言。2020年和2021年，Python连续两年被TIOBE官方评选为“年度编程语言”。本书第1版从出版到现在已有一年多，在这段时间内Python语言及其整个生态建设都取得了长足的进步。另外，本书在使用过程中陆续收到了一些反馈信息，再加上后续课程提出的新要求，如机器学习、模式识别、图像处理、数据挖掘等，所有这些因素都促使笔者对本书进行修订。 不同于第1版使用的Python版本3.5.3，第2版使用的Python版本为3.7.9。在第1章中增加了一节新内容，介绍两款常用的Python代码编辑器，即PyCharm和Jupyter Notebook。第2章“数据类型”对知识点进行了重新梳理和组织。第4章的4.4节“应用举例”中修正了个别错误并增加了新内容。第5章“函数”增加了一节新内容——递归函数，它是分治策略的具体体现。第6章“类和面向对象”增加了两节新内容，分别是模块与包、常用的Python标准库。第8章删除了一些难度较大的内容，如创建命名捕获组。第10章删除了pathlib和shutil两个模块的讲解，而只介绍os模块。第13章增加了生成器的有关内容。第14章“数据分析与可视化”是新增加的一章，这些内容是后续课程的基础。 对于课时安排较少的学校，可以只学到第9章的异常处理部分以及第13章Python语言的常用函数。代码调试、文件和文件夹、数据库应用、图形用户界面设计以及数据分析与可视化等内容可自学。本课程是“机器学习”“模式识别”“自然语言处理”等课程的先修课程，读者一定要夯实基础。 本书由天津科技大学人工智能学院具有丰富教学经验的一线教师编写。第2版是中国轻工业“十四五”规划立项教材。在本书编写过程中得到了教研室同事，特别是吴超和于洋两位教师的大力支持，在此深表感谢！书中的个别素材来源于网络，在此对所用素材作者表示感谢。 由于时间仓促，加之编者水平有限，书中难免存在一些疏漏或错误之处，敬请广大读者批评指正。 编者 2023年1月

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