Python语言是一种面向对象的程序语言，具有易于学习、易于使用、易于维护、功能强大等一系列特点，在大数据与人工智能领域应用广泛。本书较系统地介绍了Python语言程序设计。主要内容包括Python与编程环境、语法基础、程序基本流程控制、典型序列数据结构、函数与函数式编程、面向对象编程基础、文件操作、模块与库、Numpy数值计算、Pandas数据处理分析、Matplotlib库与数据可视化、数据处理与分析综合实战等。本书注重基本方法和实际应用的介绍，实例丰富、语言精练、逻辑层次清晰，适合作为高校Python语言程序设计教材，也可以作为科技人员的参考用书。

在当今数字化快速发展的时代，数据已成为推动社会进步和企业发展的核心驱动力。如何从海量的数据中提取有价值的信息，进行深入的分析并做出明智的决策，已成为各行各业面临的挑战。
在数据处理方面，Python作为一种编程语言，具有高效率、可移植、可扩展、可嵌入、易于维护等优点。其语法简洁，代码高度规范，功能强大且简单易学，不仅在数据处理和分析领域有着广泛的应用，而且在可视化展示方面也展现出巨大的潜力，是程序开发人员必学的语言之一。
在行业应用及高校教学方面，采用Python进行教学、科研、应用开发的机构日益增多。在行业应用方面，Python已经渗透到数据分析、互联网开发、工业智能化、游戏开发等重要的应用领域。在高校教学方面，一些国外知名大学采用Python语言来教授程序设计，例如麻省理工学院的计算机科学及编程导论、卡耐基梅隆大学的编程基础、美国加利福尼亚大学伯克利分校的人工智能课程；目前国内几乎所有的高校都开设了Python程序设计的相关课程。基于此，编者总结自己多年来的教学经验，编写了本书。
本书按照“十四五”高等学校新工科计算机类专业系列教材的总体要求编写，并遵循以下编写原则：①适应原则。从软件开发者的角度，分析Python语言独特的语法规则，使读者能够很好地适应Python的学习节奏，少走弯路。②科学原则。本书是编者多年教学经验的总结和提升，内容遵循学习认知规律，突出程序设计思维，注重理论知识精解与典型案例分析，循序渐进并系统地阐述了Python语言的知识体系和程序设计技巧。③实用原则。本书融合了计算机程序设计与数据分析的内容，通过数据分析方法的学习和应用，培养读者基本的数据分析能力。
本书从基础和实践两个层面引导读者系统、全面地学习Python编程的思想和方法。主要内容如下：第1～2章主要介绍Python的基本知识及理论基础；第3～8章详细介绍Python编程的核心技术，包括控制语句与函数、模块、包以及库的使用、类和继承、文件操作和数据处理的重点知识、使用场景及注意事项，每章最后都给出了一个综合案例程序，帮助读者全面理解Python编程；第9～12章从数据的科学计算、数据处理分析到数据可视化，可以让读者在学习Python基础知识的同时，进一步掌握数据的分析与可视化。
本书的参考课时为48～64学时，可作为高等院校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术以及其他计算机相关专业的教材，也可作为Python自学者或相关从业人员的参考书。
在阅读本书时，建议读者不仅要阅读理论知识，更要动手实践。通过编写代码，不仅可以加深理解，还可以发现新的问题和解决方案。此外，可以利用社区资源，参与论坛讨论，提出问题并分享经验。
本书提供了配套的电子资源，包括教学PPT、教学大纲、教学视频等，以实现全方位的教学和学习支持。读者可至中国铁道出版社教育资源数字化平台（https://www.tdpress.com/51eds）下载。希望通过学习本书，读者不仅能够掌握Python编程的知识，而且能够提高分析问题和解决问题的能力，进而在实际工作中运用Python解决各类技术
问题。
由于知识更新迅速，加之编者水平有限，书中难免有不足之处，恳请广大读者批评指正。


编 者
2025年2月

第1章Python与编程环境11.1计算机程序与编程语言11.1.1计算机程序11.1.2计算机编程语言21.1.3计算机编程语言编译和解释21.2Python语言概述31.2.1Python的起源与发展31.2.2Python的特点31.2.3Python的应用领域与发展趋势31.3Python与PyCharm安装配置41.3.1Python语言的解释器51.3.2Python3.9.0的下载与安装51.3.3Python开发环境IDLE及其使用71.3.4Python集成开发环境PyCharm的安装与配置9本章小结17思考与练习18第2章Python语法基础192.1编码规范192.2保留字和标识符212.2.1保留字212.2.2标识符212.3变量和赋值222.3.1变量的定义222.3.2变量的命名232.3.3变量值的存储232.4数据类型242.4.1常见的数据类型252.4.2数据类型的判断方法262.4.3数据类型转

李辉，研究生导师，中国农业大学计算中心主任兼农业大数据实验室主任，教育部评估专家组成员，农业农村部全国苹果大数据发展应用协作组专家咨询委员会委员，北京市大数据教学实践基地负责人，智慧养殖产业研究院负责人，山东省泰山产业（智慧农业）领军团队核心人才，北京市重大信息化项目评审专家，中国大数据技术与应用联盟智库专家。主要从事数据科学与智能系统、高等教育教学改革与创新等方面的研究工作。主要教授Python程序设计、SQL数据分析与实战、数据分析与可视化、数据库原理及及应用基础等课程，2021年校级教学成果一等奖，2019年度被全国高校人工智能与大数据教学联盟授予“全国高校人工智能与大数据教育人物创新奖”。 金晓萍，中国农业大学副教授，从事大数据、人工智能在人因及人机交互中的应用研究，发表学术论文20多篇，主持教育部产学合作协同育人项目：“基于新工科的《数据分析及可视化》课程资源研发”等教育教学改革项目10余项。

①从软件开发者的角度，分析Python语言独特的语法规则，使读者能够很好地适应Python的学习节奏，少走弯路。


②本书是编者多年教学经验的总结和提升，内容遵循学习认知规律，突出程序设计思维，注重理论知识精解与典型案例分析，循序渐进并系统地阐述了Python语言的知识体系和程序设计技巧。每章最后设置了一个综合案例，有助于提升实践能力。


③本书融合了计算机程序设计与数据分析的内容，通过数据分析方法的学习和应用，培养读者基本的数据分析能力。


④本书提供了配套的电子资源，包括教学PPT、教学大纲、教学视频等，以实现全方位的教学和学习支持。