欢迎翻开这本Python编程教材！　　在信息技术日新月异的今天，Python语言以其简洁优雅的语法、强大的功能库和广泛的应用领域，迅速崛起为全球最受欢迎的编程语言之一。无论是构建动态网站、进行科学计算与数据分析、开发人工智能应用、实现自动化运维，还是作为学习计算机科学和编程思维的入门语言，Python都展现出了非凡的活力和适应性。它被誉为;胶水语言，能够轻松连接不同的技术领域；它也被视为;未来语言，在人工智能、大数据、云计算等前沿科技中扮演着核心角色。　　本书旨在为读者提供一条系统、清晰、实用的Python学习路径。我们深知，学习编程不仅是掌握语法规则，更重要的是理解其背后的设计思想、培养读者解决问题的能力并将其应用于实际场景。因此，在编写过程中，我们力求做到以下五方面：1）基础扎实，循序渐进。从Python的诞生背景、开发环境搭建（如Anaconda和PyCharm的详细安装与配置）讲起，深入浅出地介绍数据类型（数值、字符串、元组、列表、集合、字典等）、变量运算符、控制结构（分支、循环）等核心语法知识，同时，特别注重对内存机制、对象模型等底层概念的形象化讲解（如将内存比作摩天大楼），帮助读者建立扎实的根基。　　2）面向实践，案例驱动。理论知识的讲解始终紧密结合实践。书中包含了大量精心设计的示例代码和实战项目（如手写体识别、X光安检图像危险品检测），引导读者在动手实践中巩固知识、提升技能；同时，详细展示了如何利用Python强大的库生态系统（如math、random、json、csv、xml、pandas、OpenCV、PyTorch、TensorFlow等）解决实际问题。　　3）深入核心，理解本质。本书不仅讲解;如何做，而且力求阐释;为什么。对于函数、函数装饰器、面向对象编程（类与对象、封装、继承）、高级数据结构操作、文件I/O、模块化设计等进阶主题，我们进行了深入剖析，帮助读者理解Python的设计哲学和运行机制（如万物皆对象、变量是标签、函数是第一类对象、装饰器原理等），从而写出更优雅、高效、可维护的代码。　　4）紧跟前沿，覆盖热点。书中涵盖了Python在数据科学（NumPy、Pandas）、人工智能与机器学习（scikit_learn、TensorFlow、PyTorch基础）、计算机视觉（OpenCV应用）、Web开发（框架简介）等热门领域的入门知识和应用案例，为读者探索更广阔的技术领域打开大门。　　5）图文并茂，易于理解。书中配备了丰富的图表、示意图和代码截图，力求将抽象的概念具象化，复杂的流程清晰化。关键的操作步骤和配置界面都有直观展示，方便读者对照学习。　　本书适合谁？　　1）零基础的编程初学者。本书从最基础的环境安装、第一个;Hello World程序讲起，是踏入编程世界的理想起点。　　2）有其他语言基础、想学习Python的开发者。系统梳理Python特性，快速掌握Python编程思维。　　3）高校计算机相关专业的学生。作为程序设计、数据结构、人工智能、数据分析等课程的教材或补充读物。　　4）希望利用Python提升工作效率的职场人士。学习自动化脚本、数据处理和分析技能。　　5）对人工智能、数据科学感兴趣的技术爱好者。打下坚实基础，为后续深入探索专业领域铺路。　　如何使用本书？　　1）动手实践是关键。务必亲自输入、运行、修改书中的示例代码，尝试解决每章后的习题，挑战自己。　　2）理解重于死记。关注概念背后的逻辑和设计思想，而不仅是语法规则。　　3）善用开发环境。熟练掌握Anaconda和PyCharm等工具，它们能极大提升开发效率。　　4）勇于探索。书中介绍的知识只是起点，积极利用丰富的在线资源（官方文档、技术社区、开源项目）进行更深入的学习和实践。　　5）项目驱动学习。尝试将所学知识应用到自己的小项目中，这是巩固和提升的最佳途径。　　哈尔滨理工大学王爱丽负责统稿并撰写第1~3章；黑龙江科技大学王婷撰写第4~7章，哈尔滨理工大学王敏慧撰写第8~10章。由于作者水平有限，书中难免存在不当之处，敬请读者批评指正。　　Python的世界充满魅力与可能。学习它，你将获得一把开启未来科技之门的钥匙。因此，衷心希望本书能成为你Python学习之旅上的得力助手，帮助你掌握这门强大的语言，实现你的创意与梦想！　　;Python应时代发展而生，应技术进步而荣。现在，就让我们开始这段精彩的探索之旅吧！　　作者

本书遵循*教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。

??本书系统讲解Python编程与应用，分为基础部分、进阶部分和应用部分。基础部分（第1~6章）涵盖了Python开发环境搭建、数据类型（元组、列表、集合、字典等）、控制结构、函数定义及模块化编程方面的内容；进阶部分（第7~9章）深入介绍了基础数学模块、常用数据文件操作、机器学习的知识；应用部分（第10章）聚焦于计算机视觉领域，详细阐述了手写体识别以及基于YOLO的目标检测算法的应用。　　本书以;理论结合实践为导向，包含丰富的代码示例与行业案例，配套教学课件、习题答案、数据集及完整的程序代码（基于Python 38和Anaconda环境调试），详情可登录wwwcmpeducom查阅。　　本书可作为普通高校计算机、人工智能、金融科技等专业的教材，也可作为数据分析师、机器学习工程师的参考书。　　本书配有教学课件、教学大纲、习题答案、程序代码和教学视频，选用本书作教材的教师可登录www.cmpedu.com注册后下载，或发邮件至jinacmp@163.com索取。

从事本书编写的教师是从事多年通信教学的资深教师，有着丰富的教学经验，主持并完成哈尔滨理工大学教学教改项目多项，包括“慕课时代下通信工程专业教学改革与创新”、“通信原理的O2O课程建设”、“双一流背景下通信工程基础课教学改革与实践”等多项，发表教改论文10余篇。通过在泛雅平台上传教学PPT、视频、习题以及线上答疑等多种方式，对通信工程主干课程进行线上线下混合教学模式，知识碎片化，引入微课和翻转案例教学的方式，提高学生的学习兴趣，并进行推广。因教学贡献突出，连续九次被评为哈尔滨理工大学优秀主讲教师。

前言第1章Python语言与开发环境1.1Python语言概述1.1.1Python语言发展简史1.1.2Python语言的优越性1.1.3Python语言的应用领域1.2Anaconda的安装与使用1.2.1Anaconda概述1.2.2安装Anaconda1.2.3第一个Python程序1.3PyCharm的安装与使用1.3.1PyCharm概述1.3.2安装PyCharm1.3.3PyCharm的首次使用1.4认识计算机1.4.1计算机的本质1.4.2认识程序语言1.4.3计算机内部的结构1.4.4认识内存1.5本章小结1.6习题第2章数据类型2.1数据类型的基本概念及数值与字符串2.1.1数据类型的基本概念2.1.2数值(number)类型2.1.3布尔（bool）类型2.1.4数据类型转换：显式转换2.1.5数据类型转换：隐式转换2.1.6字符串类型2.1.7字符串格式化输出2.1.8字符串类型与数值类型的转换2.1.9字符串类型与布尔类型的转换2.2元组2.2.1Python中的序列2.2.2定义元组2.2.3访问元组元素2.2.4遍历元组中的元素2.3列表2.3.1创建列表2.3.2元素访问与切片2.3.3向列表中添加元素2.3.4向列表中插入元素2.3.5替换列表中的元素2.3.6删除列表中的元素2.3.7列表倒序2.3.8清空列表2.3.9等值元素个数统计2.3.10查找指定元素的索引2.3.11列表复制2.3.12列表推导式2.4集合2.4.1集合的定义2.4.2集合的遍历2.4.3集合操作2.4.4集合间运算2.4.5子集与超集2.4.6集合推导式2.4.7集合间的逻辑判断2.5字典2.5.1理解键值对2.5.2创建字典2.5.3字典操作2.5.4字典遍历2.5.5字典推导式2.6本章小结2.7习题第3章量、符、语句3.1变量与常量3.1.1变量3.1.2常量3.2标识符、关键字、语句3.2.1标识符3.2.2关键字3.2.3语句3.3运算符3.3.1算术运算符3.3.2关系运算符3.3.3逻辑运算符3.3.4位运算符3.3.5位移运算3.3.6赋值运算3.4is、is not3.5运算符优先级3.6本章小结3.7习题第4章控制结构4.1程序控制结构的理解4.2分支结构4.2.1if结构4.2.2if_else结构4.2.3if_elif结构4.2.4简便的写法4.3循环结构4.3.1while循环形式4.3.2for循环形式4.3.3break和continue4.3.4while和for中的else4.4本章小结4.5习题第5章函数与函数装饰器5.1函数5.1.1函数的概念5.1.2定义函数5.1.3函数调用5.1.4函数返回值5.1.5函数变量的作用域5.1.6嵌套函数5.1.7函数类型5.1.8lambda表达式5.1.9filter()函数5.2函数装饰器5.2.1对象与类型5.2.2万物皆对象的Python5.2.3理解函数装饰器5.3本章小结5.4习题第6章对象和类6.1简单对象6.1.1整数对象6.1.2浮点数对象6.1.3布尔对象6.2复合对象6.2.1字符串对象6.2.2列表对象6.2.3元组对象6.3可变对象与不可变对象6.3.1常用性角度的对象分类6.3.2可变性角度的对象分类6.4对象相等判断6.4.1对象的三要素6.4.2is与==6.5函数的参数传递6.6对象与类6.7类的定义6.8对象6.8.1创建对象6.8.2对象变量6.8.3对象方法6.9类变量6.9.1类变量的定义6.9.2一改全改6.9.3类变量与对象变量的关系6.10类方法6.11静态方法6.12本章小结6.13习题第7章基础数学模块和随机模块7.1基础数学模块math模块7.1.1数学常数7.1.2幂函数与对数函数7.1.3三角函数7.1.4双曲函数7.1.5特殊函数7.1.6数论函数和表示函数7.2随机模块random模块7.2.1随机整数7.2.2随机序列7.2.3实值分布7.3本章小结7.4习题第8章常用数据文件操作8.1文件通用操作8.2二进制文件操作8.3Python对象序列化8.4CSV文件8.4.1CSV格式简介8.4.2读取CSV格式的数据8.4.3保存CSV格式的数据8.4.4CSV格式文件操作实例8.5JSON文件8.5.1JSON格式简介8.5.2读取JSON格式数据8.5.3保存JSON格式数据8.5.4JSON格式文件操作实例8.6XML文件8.6.1XML格式简介8.6.2读取XML格式的数据8.6.3保存XML格式数据8.7本章小结8.8习题第9章Python与机器学习9.1机器学习简介9.2机器学习算法简介9.3LR算法模型9.3.1导入库9.3.2读取数据集9.3.3分离数据和标签9.3.4预测数据9.3.5结果分析9.3.6LR算法模型操作实例9.4SVM算法模型9.4.1SVM算法原理9.4.2导入库9.4.3读取数据集9.4.4数据预处理及数据划分9.4.5预测数据9.4.6可视化结果9.4.7SVM算法模型操作实例9.5神经网络算法模型9.5.1神经网络算法原理9.5.2导入库9.5.3划分训练集和测试集9.5.4神经网络的构建9.5.5训练过程9.5.6测试过程9.5.7输出及绘制结果9.5.8神经网络算法模型操作实例9.6本章小结9.7习题第10章综合实践项目10.1手写体识别10.1.1项目简介10.1.2图像分类算法简介10.1.3MNIST数据集简介10.1.4环境搭建10.1.5模型训练10.1.6CNN模型定义10.1.7主训练流程10.1.8结果可视化模块10.1.9代码执行流程10.2X光安检图像危险品检测10.2.1项目简介10.2.2目标检测算法简介10.2.3X光安检数据集简介10.2.4YOLOv11环境搭建10.2.5模型训练10.2.6实验结果10.3本章小结参考文献