Python簡單易學，且提供了豐富的第三方庫，可以用較少的代碼完成較多的工作，使開發者能夠專注于如何解決問題而只花較少的時間去考慮如何編程。

此外，Python還具有免費開源、跨平台、面向對象、膠水語言等優點，在系統編程、圖形界面開發、科學計算、Web開發、數據分析、人工智能等方面有廣泛應用。

尤其是在數據分析和人工智能方面，Python已成爲最受開發者歡迎的編程語言之一，不僅大量計算機專業人員選擇使用Python進行快速開發，許多非計算機專業人員也紛紛選擇Python語言來解決專業問題。

由于Python應用廣泛，關于Python的參考書目前已經有很多，但將Python編程與數據分析、人工智能等領域緊密結合的參考書尚不多見。這就導致開發者在學習Python編程時難以與實際應用結合，從而造成不知道如何應用Python去解決實際問題的狀況。

今天給小夥伴們帶來了一份Python程序設計與人工智能案例實踐的手冊，該手冊提供了538個代碼示例（從單個代碼段到大量的計算機科學、數據科學、人工智能和大數據案例）。

這份手冊由淺入深，共分爲四大部分，不多廢話，下面將內容展示出來：

這部分內容由第1~5章組成，涉及計算機和Python、Python程序設計、控制語句、函數、序列(列表和元組)方面的內容。通過學習該部分，讀者應掌握Python開發環境的使用方法、Python中基礎數據的存儲和處理方法，尤其要熟練運用模塊化思想進行問題分解、通過函數實現各模塊功能。

第1章 Python及大數據概述

第2章 Python程序設計概述

第3章 控制語句

第4章 函數

第5章 序列:列表和元組

這部分內容爲Python數據結構、字符串和文件，由第6~9章組成，涉及字典和集合、使用NumPy進行面向數組的編程、字符串、文件和異常方面的內容。通過學習該部分，讀者應掌握字典和集合的適用場景、NumPy存儲數據的優勢和具體使用方法、字符串的常用操作、正則表達式的作用。

第6章 字典和集合

第7章 使用NumP，進行面向數組的編程

第8章 字符串:深入討論

第9章 文件和異常

這部分內容爲Python高級主題，即第10章的面向對象編程。通過學習該部分，讀者應掌握面向對象的概念及面向對象程序的設計和編寫方法，在實際中熟練運用面向對象的方式搭建系統。

第10章 面向對象編程

這部分內容爲人工智能、雲和大數據案例研究，由第11~16章組成，涉及自然語言處理、Twitter數據挖掘、IBM Watson和認知計算、機器學習、深度學習、大數據方面的內容。通過學習該部分，讀者應掌握運用Python解決數據分析、人工智能相關問題的方法。

第11章 自然語言處理

第12章 Twitter數據挖掘

第13章IBM Watson和認知計算

第14章 機器學習:分類、回歸和聚類

第15章 深度學習

第16章 大數據:Hadoop、Spark、NoSQL和loT

限于文章篇幅原因，就展示到這裏了，有需要的小夥伴幫忙轉發文章後，關注私信回複【Python】憑本文截圖即可獲取！