本书共10章，主要介绍Python程序设计的基本概念、基础知识、基本方法以及Python程序的应用开发。首先介绍Python的安装和开发环境；随后介绍Python的数据类型和基本运算，包括字符串、列表、元组、字典、集合等；然后讲述程序控制结构，包括顺序结构、分支结构和循环结构；接着介绍了函数及其应用；此后探讨Python的类和对象，以及文件操作，讲解Python程序的异常处理与程序调试方法；介绍Python在科学计算、可视化以及人工智能方面的应用，从而发挥Python的强大功能。全书体系完整，条理清晰，内容由浅入深，实例丰富，提供PPT课件，适合作为高等学校Python程序设计课程的教材，也可作为Python程序开发人员的参考书。
前 言
Python是荷兰人 Guido van Rossum于 20世纪 90年代初设计与开发的一门高级编程语言。它是一种面向对象的解释性高级编程语言，可以让用户编写出清晰易懂的程序，毫无困难地实现所需的功能。与当前流行的其他大多数编程语言相比， Python编写出来的程序更简捷。如果你没有任何编程经验，那么简捷而强大的 Python就是你进入编程领域的理想选择。经过 30年的发展， Python发布了多个版本，目前较新的版本是 Python 3.8，Python已经渗透计算机科学与技术、人工智能、统计分析、科学计算可视化、图像处理、大数据处理分析、搜索引擎、游戏动画、网络编程、数据库编程等应用领域。多年前，Python就已经成为卡内基 .梅隆大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、哈佛大学等高校计算机专业或非计算机专业的程序设计入门教学语言，目前，国内很多高校的多个专业陆续开设了 Python程序设计课程。
本书主要介绍 Python 程序设计的基本概念、基础知识、基本方法以及 Python 程序的应用开发。首先介绍 Python 的安装和开发环境；随后介绍 Python 的数据类型和基本运算，包括字符串、列表、元组、字典、集合等；然后讲述程序控制结构，包括顺序结构、分支结构和循环结构；接着介绍函数及其应用；此后探讨 Python 的类和对象，以及文件操作，讲解 Python 程序的异常处理与程序调试方法；后介绍 Python在科学计算、可视化以及人工智能方面的应用，从而发挥出 Python 的强大功能。
本书为第 2版，是对第 1版的修订，主要是增加了第 10章Python综合应用，包括中文文本分词、网络爬虫、分类、聚类、回归分析等应用。全书共 10章，主要内容组织如下：
第 1章绪论：主要介绍程序、程序设计以及程序设计语言的基本概念，概述 Python语言的发展和特点，介绍 Python程序的开发环境。
第 2章 Python基础知识：通过一个简单的例子介绍 Python程序的基本组成和编写规范，讲解 Python的变量、表达式、数据类型、基本运算、基本输入 /输出；介绍 Python内建的函数使用方法以及 Python标准库模块、第三方库模块的导入方法及使用。
第 3章序列：主要介绍 Python中内置的字符串、列表、元组、字典、集合等序列数据类型，介绍了序列元素的访问方式以及使用内置函数、对象的方法对序列对象操作的方法。
第 4章程序控制结构：介绍 Python程序的控制结构，包括顺序结构、分支结构和循环结构；讲解 Python选择结构、 for循环与 while循环、带 else子句的循环结构、break和 continue语句，以及选择结构与循环结构的综合运用。
第 5章函数：主要介绍 Python自定义函数设计，包括函数的定义与调用、参数的传递与参数类型、变量的作用域、递归函数的使用以及匿名函数。
第 6章类与对象：介绍面向对象程序设计，讲解面向对象的含义、类的基本概念、如何定义和使用类、类的属性和方法、类的继承机制、常用类及其相关内建函数，并给出了类的应用案例。
第 7章文件操作：主要介绍文件操作的相关知识，包括文件的基本概念、文件的打开与关闭、文件读写与定位操作以及目录操作，并给出了文件操作的相关应用案例。
第 8章异常处理与程序调试：介绍异常处理的基础知识与程序调试方法，包括异常处理的基本概念、 Python自带的异常类和自定义异常类、 Python中的异常处理、使用 IDLE调试程序。
第 9章科学计算与可视化：主要介绍如何利用 Python第三方库进行科学计算与可视化的方法，以科学生态系统 SciPy为例，介绍 Python语言中的常见工具包，包括 NumPy、Pandas、SciPy library、Matplotlib、Statistics等。本章的学习可以为后期科研和项目开发奠定基础。
第 10章 Python综合应用：介绍有关人工智能方面的基本概念及 Python人工智能应用方面常用的函数库，实现中文文本分词、网络爬虫、分类、聚类、回归分析等应用。本章的学习让读者掌握利用 Python第三方库，解决文本处理、网络数据采集以及人工智能分析数据等问题的初步能力。
本书体系完整，条理清晰，内容由浅入深，实例丰富，提供 PPT课件，适合作为高等学校 Python程序设计课程的教材，也可作为 Python 程序开发人员的参考书。
本书由南京师范大学计算机与电子信息学院、人工智能学院 Python程序设计教学团队的老师编写，第 1章由吉根林编写，第 2、3章由王必友编写，第 4、5章由杨俊编写，第 6、7章由陈燚编写，第 8、9章由杨琬琪编写，第 10章由所有编者共同编写。全书由吉根林和王必友任主编，并负责统稿和定稿；杨俊、陈燚、杨琬琪、沈玲玲任副主编，并参与编写大纲的讨论。
由于编者水平有限，书中难免存在不妥和疏漏之处，敬请读者批评指正。
编 者 2023年 1月
吉根林，博士，教授，博士生导师，现任南京师范大学计算机与电子信息学院院长、人工智能学院院长、江苏省信息安全保密技术工程中心主任。江苏省青蓝工程中青年学术带头人；教育bu大学计算机课程教学指导委员会委员；教育bu教学评估专家；中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、计算机教育专委会委员；全国高等师范院校计算机教育研究会副理事长；江苏省大数据专家委员会副主任、软件专委会副主任；南京师范大学学术委员会委员、精英教师奖获得者。主要研究方向是大数据分析与挖掘技术，先后主持4项国家自然科学基金项目和多项省部级科研项目，在国内外核心期刊和国际会议发表论文100多篇，其中SCI/EI收录60多篇。获得江苏省教育教学成果二等奖、江苏省科学技术三等奖。主编教材12部，其中1部被评为国家十一五、十二五规划教材。王必友，副教授，硕士生导师，江苏省高等院校计算机基础教育研究会理事，曾任南京师范大学计算机科学与技术学院副院长，分管学校大学计算机公共课教学工作。主持学校多项教学改革研究项目，主编教材2本，合编教材2本，发表多篇研究论文。先后获江苏省教育厅教学成果二等奖2项，南京市科技成果三等奖1项，南京师范大学优
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