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本书注重对高职学生实践能力的培养，采用项目驱动、任务教学、案例讲解的方式，结合当前Python程序设计在人工智能领域的应用现状及高职院校学生的实际情况，全面介绍了Python环境配置、Python基础知识、Python数据处理、Python综合应用、人工智能入门5个方面的相关知识，包括Python开发环境配置、Python基础语句、Python序列、选择与判断、循环与跳转、函数设计、面向对象程序设计、处理程序错误和异常、文件操作、科学计算基础、数据运算操作、爬虫基础、GUI编程、机器学习入门、计算机视觉入门、自然语言处理入门等16个项目，每个项目均包含4个任务，注重理论联系实际，培养学生的综合实践能力。

项目1  Python开发环境配置	1
任务1  认识Python语言	1
1.1.1　Python语言的诞生过程	2
1.1.2　Python语言的特性	3
1.1.3　Python语言的应用领域	4
任务2  配置Python开发环境	6
任务3  安装Python语言第三方模块	9
1.3.1  安装NumPy模块	9
1.3.2  安装OpenCV模块	9
1.3.3  安装Pandas模块	10
1.3.4  安装requests模块	10
1.3.5  安装urllib3模块	10
1.3.6  安装BeautifulSoup模块	11
1.3.7  安装Scikit-learn模块	11
1.3.8  安装NLTK模块	11
1.3.9  安装jieba模块	11
任务4  Python开发工具	12
1.4.1　Python开发工具介绍	12
1.4.2　Jupyter Notebook的安装与使用	13
习题	16
项目2  Python基础语句	17
任务1  基本变量的赋值	17
2.1.1　标识符	18
2.1.2　保留关键字	18
2.1.3　数据类型	18
2.1.4　变量	19
2.1.5　赋值	20
2.1.6　用户输入	20
任务2  运算符与表达式	22
2.2.1　运算符	22
2.2.2　表达式	25
任务3  使用内置函数	26
2.3.1　内置函数的定义和作用	26
2.3.2　常见的内置函数	27
任务4  代码格式规范	28
2.4.1　缩进	29
2.4.2　注释	29
2.4.3　换行	30
习题	31
项目3  Python序列	33
任务1  字符串	33
3.1.1　字符串的定义	34
3.1.2　转义字符	35
3.1.3　字符串格式化	36
3.1.4　字符串的访问方法	38
3.1.5　字符串的基本操作符	39
3.1.6　内置的字符串处理方法	39
任务2  列表	42
3.2.1  列表概述	42
3.2.2  列表的操作	43
3.2.3  删除列表中的元素	44
3.2.4　向列表中添加元素	44
3.2.5　查找列表中的元素	45
任务3  元组	47
3.3.1　元组概述	47
3.3.2　元组的访问	48
3.3.3　修改元组中的元素	49
3.3.4　元组的内置函数	49
任务4  字典	51
3.4.1　字典概述	51
3.4.2　字典的访问	53
3.4.3　字典的修改	53
3.4.4　字典的内置函数	54
习题	56
项目4  选择与判断	58
任务1  条件表达式	58
4.1.1　条件表达式的语法格式	59
4.1.2　条件表达式的应用	59
任务2  单分支语句	60
4.2.1　单分支语句的语法格式	61
4.2.2　单分支语句的应用	61
任务3  多分支语句	63
4.3.1　双分支语句的语法格式	63
4.3.2　多分支语句的语法格式	64
任务4  if嵌套语句	66
4.4.1　if嵌套语句的语法格式	66
4.4.2　if嵌套语句的应用	67
习题	68
项目5  循环与跳转	70
任务1  while循环语句	70
5.1.1　while循环语句的语法格式	71
5.1.2　while循环语句的应用	71
任务2  for循环语句	72
5.2.1　for循环语句的语法格式	73
5.2.2　for循环语句的应用	73
任务3  跳转语句	75
5.3.1　循环结构中else语句的用法	75
5.3.2　break语句的应用	76
5.3.3　continue语句的应用	77
任务4  嵌套循环	78
5.4.1　嵌套循环的语法格式	79
5.4.2　嵌套循环的应用	79
习题	81
项目6  函数设计	83
任务1  函数的定义与调用	84
任务2  函数的参数传递与返回值	86
6.2.1　位置参数的传递	86
6.2.2　关键字参数的传递	86
6.2.3　默认参数的传递	86
6.2.4　混合传递	87
6.2.5　函数的返回值	87
任务3  变量作用域	89
6.3.1　局部变量和全局变量	89
6.3.2　关键字global和nonlocal	90
6.3.3　LEGB原则	91
任务4  特殊形式的函数	93
6.4.1　匿名函数	93
6.4.2　递归函数	94
6.4.3　生成器函数	94
习题	95
项目7  面向对象程序设计	97
任务1  类和对象的概念与定义	97
7.1.1　面向对象概述	98
7.1.2　类的定义	98
7.1.3　对象的创建与使用	99
任务2  类的属性与方法	100
7.2.1　类的属性	100
7.2.2　类的方法	101
任务3  类的特殊方法	104
7.3.1　常见的特殊方法	104
7.3.2　构造方法	105
7.3.3　析构方法	105
任务4  继承与多态	107
7.4.1　单继承	108
7.4.2　重写	108
7.4.3　多继承	109
7.4.4　多态	110
习题	114
项目8  处理程序错误和异常	115
任务1  异常的概念	116
8.1.1　认识异常	116
8.1.2　异常的常见类型	116
任务2  处理异常的方法	117
8.2.1　try-except语句	118
8.2.2　try-except-else语句	119
8.2.3　try-finally语句	119
任务3  静默失败	121
8.3.1　静默失败的概念	121
8.3.2　静默失败的实现方法	122
任务4  raise语句	123
8.4.1　raise语句介绍	124
8.4.2　使用raise语句可以引发的异常	124
习题	126
项目9  文件操作	127
任务1  文件的基本类型	127
9.1.1　计算机文件	128
9.1.2　计算机文件的类型	128
9.1.3　文本文件的打开与关闭	128
9.1.4  二进制文件的打开与关闭	130
任务2  文件的读取与写入	131
9.2.1　文件的读取	131
9.2.2　文件的写入	133
任务3  os模块与shutil模块	134
9.3.1　文件与目录	135
9.3.2　os模块	135
9.3.3　shutil模块	136
任务4  文本内容操作	137
9.4.1　文本光标	138
9.4.2　seek()方法	138
9.4.3　列表数据的写入	138
习题	139
项目10  科学计算基础	140
任务1  构建科学计算数组	140
10.1.1　Numpy数组	141
10.1.2　创建数组	142
10.1.3　数组的基本属性	142
10.1.4　创建特殊的数组	143
10.1.5  创建随机数组	146
任务2  获取数据切片	149
10.2.1　一维数组的索引与切片	150
10.2.2　多维数组的索引与切片	151
任务3  数据搜索与筛选	152
10.3.1　布尔索引	152
10.3.2　数据搜索	153
任务4  计算数组的基础统计信息	156
习题	162
项目11  数据运算操作	164
任务1  修改数据集合	164
11.1.1　在数组中添加与删除元素	165
11.1.2　修改数组的形状	165
11.1.3　展平数组	167
11.1.4　分割数组	168
11.1.5  组合数组	170
任务2  数组运算操作	172
11.2.1　数组运算	172
11.2.2  广播运算	175
任务3  Pandas基本操作	176
11.3.1　Series对象	177
11.3.2　DataFrame对象	178
11.3.3　常用属性	179
任务4  Pandas数据处理	181
11.4.1　数据访问	181
11.4.2　数据处理	184
11.4.3  数据统计	188
习题	190
项目12  爬虫基础	191
任务1  爬虫简介	191
12.1.1　爬虫基础	192
12.1.2　HTML基础	192
12.1.3　发起HTTP请求	193
12.1.4　发送POST请求	194
任务2  爬取文字	195
12.2.1　获取网页内容	195
12.2.2　解析网页文件	196
12.2.3　获取新闻标题	196
12.2.4　保存文本	197
任务3  爬取图片	198
12.3.1　解析图片地址	198
12.3.2　保存图片	199
任务4  requests爬虫	201
12.4.1　requests基本操作	201
12.4.2　BeautifulSoup模块的用法	202
12.4.3　爬取电影数据	203
习题	206
项目13  GUI编程	207
任务1  组件介绍	207
13.1.1　GUI的概念	208
13.1.2　Tkinter模块	208
13.1.3　常用的组件	208
任务2  组件放置	210
13.2.1　窗口的创建与设置	210
13.2.2　各类组件的使用与放置	211
任务3  组件的布局	223
13.3.1　布局	223
13.3.2　Pack布局	223
13.3.3　Grid布局	224
13.3.4　Place布局	224
任务4  组件交互	227
13.4.1　组件交互	228
13.4.2　事件处理器	228
13.4.3　事件绑定	228
习题	233
项目14  机器学习入门	234
任务1  电影数据分析	234
14.1.1　数据预处理	235
14.1.2  一元线性回归模型	235
14.1.3　模型训练	235
14.1.4　模型预测	235
任务2  根据身高和体重判断性别	237
14.2.1　数据预处理	238
14.2.2　逻辑回归模型	238
14.2.3　模型训练	238
14.2.4　模型预测	239
任务3  根据身高和体重判断肥胖程度	240
14.3.1　数据预处理	241
14.3.2　支持向量机模型	241
14.3.3　模型训练	241
14.3.4　模型预测	242
任务4  鸢尾花分类	243
14.4.1　数据预处理	243
14.4.2　K近邻模型	244
14.4.3　模型训练	244
14.4.4　模型预测	244
习题	245
项目15  计算机视觉入门	247
任务1  数字图像处理基础	247
15.1.1　读取图像	248
15.1.2　显示图像	248
15.1.3　保存图像	249
任务2  为单寸照片替换背景	250
15.2.1　RGB色彩空间	250
15.2.2　GRAY色彩空间	251
15.2.3　HSV色彩空间	251
15.2.4　图像类型转换函数	251
15.2.5　标记指定颜色	252
任务3  查找与绘制图像轮廓	253
15.3.1　查找图像轮廓	254
15.3.2　绘制图像轮廓	254
任务4  人脸检测与识别	255
15.4.1　CascadeClassifier()函数	256
15.4.2　detectMultiScale()函数	256
习题	258
项目16  自然语言处理入门	259
任务1  《岳飞》语料库分析	259
16.1.1  读取语料库	260
16.1.2  词频率分布	261
16.1.3　了解NLTK模块的基本操作函数	261
任务2  《三国演义》字符过滤分析	263
16.2.1　jieba模块基本介绍	263
16.2.2　jieba模块的基本方法	263
任务3  使用HMM模型进行中文词分析	265
16.3.1　HMM模型介绍	265
16.3.2　在文本分类中使用HMM模型	265
任务4  使用朴素贝叶斯算法模型进行情感分析	269
16.4.1　朴素贝叶斯算法模型介绍	269
16.4.2　朴素贝叶斯算法模型的应用	270
习题	272
附录A  习题参考答案	273

在当今这个信息爆炸的时代，人工智能已经成为推动社会进步和科技发展的重要力量。Python 作为一门简洁、高效、功能强大的编程语言，因其在人工智能领域的广泛应用而备受青睐。本书正是在这样的背景下编写的，旨在为读者提供一个全面、系统的学习平台，帮助读者掌握人工智能编程的基础知识和技能。
本书依据《人工智能技术应用专业教学标准》《全国计算机等级考试二级 Python 语言程序设计考试大纲》要求，结合当前Python程序设计在人工智能方向的应用及高职院校学生的实际情况进行内容编排与章节组织，全面介绍了Python开发环境配置、Python基础知识、Python数据处理、Python综合应用、人工智能入门5个方面的相关知识，包括Python开发环境配置、Python基础语句、Python序列、选择与判断、循环与跳转、函数设计、面向对象程序设计、处理程序错误和异常、文件操作、科学计算基础、数据运算操作、爬虫基础、GUI编程、机器学习入门、计算机视觉入门、自然语言处理入门等16个项目。
本书采用项目驱动式的教学模式，充分体现工学结合、知行合一的职业教学理念，着力打造立体化精品教材。本书的具体特色包括以下几个方面：
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（3）本书以典型工作场景为背景，结合生活化案例激发读者的学习兴趣，以“聚焦服务社会、培养智能工匠”为主线，推动产教融合落地。
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（5）本书配有微课视频、练习素材、任务代码、电子课件、教案等教学资源，融合“1+X”证书考试与技能竞赛内容，激发读者自主学习的兴趣，引导读者自主探究。
本书由浙江安防职业技术学院组织教师编写，由傅贤君、廖耀青、连博博担任主编，由周子芊、曹钱宇、林忠晨担任副主编。其中，项目1、项目2由傅贤君编写，项目3、项目4、项目5由廖耀青编写，项目10、项目11、项目12由连博博编写，项目6、项目7、项目8由周子芊编写，项目9、项目13由曹钱宇编写，项目14、项目15、项目16由林忠晨编写。参与本书编写工作的人员还有王汐韵、陈安琪、路晓坚、刘聪、刘冬梅等浙江安防职业技术学院教师，以及北京软通动力教育科技有限公司的高级教学总监张瑞元。
本书采用黑白印刷，涉及的颜色无法在书中呈现，读者需结合软件界面进行辨识。为了方便教师教学，本书配有微课视频、练习素材、任务代码、电子课件、教案等教学资源，对此有需要的读者可以登录华信教育资源网注册后免费下载，如果有问题，则可以在网站留言板中留言或与电子工业出版社联系（E-mail：hxedu@phei.com.cn）。
由于编者水平有限，虽然本书在编写过程中力求精确，并且进行了多次校正，但是书中难免会存在疏漏与不足，希望读者在阅读本书时能够不吝指出，以便给我们一次改正的机会。

编  者

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