本书围绕Python编程与人工智能基础展开，以任务驱动、项目实战为核心，系统讲解从Python入门到数据分析的知识与技能。全书共包含9个项目，内容循序渐进，覆盖基础语法、分支与循环语句、序列与字典、函数、类与对象、文本处理、正则表达式、NumPy科学计算及Pandas数据分析等。本书突出实践应用，每个项目配套任务案例、课后习题与实训报告，强化读者的动手能力。同时创新融入AI工具使用规范与使用指引，引导读者规范使用AI工具辅助学习与编程，兼顾基础夯实与前沿应用。本书结构清晰、易学易用，既可作为高校计算机及相关专业的教材，也可作为编程初学者、AI爱好者的自学与实践参考用书。

施莉莉，女，中共党员，硕士，讲师，现任温州职业技术学院大数据技术专业负责人、国家级职业教育教师教学创新团队核心成员。在教材编写领域成果突出，作为第二主编完成《Excel 2019数据分析技术与实践》《关系数据库设计与应用（工作手册式）》2本教材，副主编《SQL Server数据库应用与维护》等6本教材；其中2本获工业和信息化部"十四五”规划教材，3本分获浙江省高职院校首批、第二批"十四五”重点教材。教学上，主持省课程思政示范课程等各级教学项目十余项；科研方面，主持省教育科学规划课题等纵向课题及17项横向课题（累计到款超200万），发表论文10余篇（含EI、SCI收录4篇）。指导学生竞赛获省级二等奖以上10余项，还荣获省高校课程思政案例二等奖、省教师教学能力比赛三等奖等多项荣誉，连续六年年度考核先进。

项目1 搭建编程基石，解锁基础语法 1
任务1.1 初识Python与环境搭建 2
1.1.1 Python语言及其特点 3
1.1.2 Python运行原理 4
1.1.3 Python开发环境 4
1.1.4 Python编程规范 5
1.1.5 Python扩展库 5
任务1.2 制作简单猜数字游戏 9
1.2.1 注释与语句结束 9
1.2.2 输入与输出 10
1.2.3 常量与变量 11
1.2.4 数据类型 11
1.2.5 运算符 13
1.2.6 Python内置函数 16
项目小结 20
拓展阅读 20
课后习题 21
实训报告 22
项目2 掌握分支逻辑，驾驭循环结构 25
任务2.1 成绩等级判断 26
2.1.1 简单的if语句 26
2.1.2 if…else双分支语句 26
2.1.3 if…elif…else多分支语句 27
2.1.4 嵌套if语句 28
任务2.2 成绩求和与计数 32
2.2.1 while循环语句 32
2.2.2 变量的初始化和更新 32
2.2.3 条件判断在循环中的应用 33
任务2.3 综合成绩统计 36
2.3.1 for循环语句 37
2.3.2 循环控制语句 38
2.3.3 循环嵌套 39
项目小结 42
拓展阅读 42
课后习题 44
实训报告 46
项目3 精通序列映射，驰骋集合字典 49
任务3.1 学生信息管理 50
3.1.1 列表的定义与特点 50
3.1.2 列表的常用操作 51
3.1.3 列表的常用方法 53
3.1.4 列表推导式 53
3.1.5 列表的嵌套 53
3.1.6 元组的定义与特点 54
3.1.7 元组的常用操作 54
3.1.8 元组与列表的区别 54
任务3.2 学生成绩管理 59
3.2.1 字典的定义与特点 59
3.2.2 字典的基本操作 59
3.2.3 字典的常用方法 60
3.2.4 遍历字典 61
3.2.5 嵌套字典 61
3.2.6 字典推导式 61
3.2.7 列表与字典的协同应用 62
任务3.3 学生信息去重与筛选 65
3.3.1 集合的定义与特点 66
3.3.2 集合的基本操作 66
3.3.3 集合的常用方法 67
3.3.4 集合的应用场景 67
3.3.5 集合与列表、字典的对比 68
项目小结 72
拓展阅读 73
课后习题 74
实训报告 75
项目4 精通函数定义，开启模块编程 80
任务4.1 基本算术运算函数实现 81
4.1.1 函数的定义和调用 81
4.1.2 函数参数的使用 82
任务4.2 高级运算函数应用 85
4.2.1 局部变量、全局变量和函数作用域 86
4.2.2 模块和库 87
任务4.3 递归函数应用与测试 92
4.3.1 匿名函数 92
4.3.2 递归函数 93
项目小结 97
拓展阅读 97
课后习题 98
实训报告 99
项目5 领悟面向对象，构建类与对象 103
任务5.1 图书类设计 104
5.1.1 类的概念 104
5.1.2 对象的概念 105
5.1.3 类与对象的关系 105
5.1.4 属性和方法的定义 105
5.1.5 构造函数 107
任务5.2 图书管理类实现 110
5.2.1 封装和访问控制 111
5.2.2 类方法和静态方法 112
任务5.3 电子书类扩展与多态应用 117
5.3.1 继承 117
5.3.2 多态 118
5.3.3 继承与多态的关系 119
5.3.4 魔术方法 120
项目小结 124
拓展阅读 124
课后习题 125
实训报告 126
项目6 剖析字符奥秘，玩转文本处理 130
任务6.1 文本信息统计 131
6.1.1 字符串的概念 131
6.1.2 字符串的创建 132
6.1.3 字符串的常用操作 132
6.1.4 字符串的常用内置方法 134
任务6.2 文本文件读写 138
6.2.1 文件的作用 138
6.2.2 文件的打开 139
6.2.3 文件的读取 140
6.2.4 文件的写入 140
6.2.5 文件的关闭 140
6.2.6 文本文件与二进制文件 141
任务6.3 文本数据清洗 144
6.3.1 字符串的修改 145
6.3.2 字符串的删除 145
6.3.3 字符串的替换和格式化 145
6.3.4 使用正则表达式处理字符串 147
任务6.4 单词频率分析 150
6.4.1 字符串切片 151
6.4.2 字符串分割 151
6.4.3 字典的使用 152
任务6.5 程序异常处理 156
6.5.1 文件操作中异常的处理方法 157
6.5.2 错误处理和日志记录 159
项目小结 162
拓展阅读 162
课后习题 163
实训报告 164
项目7 解密文本模式，执掌正则表达式 168
任务7.1 简单字符串匹配 169
7.1.1 search()函数的概念 169
7.1.2 search()函数的语法结构 169
7.1.3 search()函数的案例 170
任务7.2 特殊字符串提取 172
7.2.1 match()函数的概念 172
7.2.2 match()函数的语法结构 172
7.2.3 match()函数的案例 172
任务7.3 复杂字符串模糊匹配 175
7.3.1 findall()函数的概念 175
7.3.2 findall()函数的语法结构 176
7.3.3 findall()函数的案例 176
项目小结 178
拓展阅读 179
课后习题 180
实训报告 181
项目8 奠基科学计算，通晓数组运算 185
任务8.1 数组对象认知 186
8.1.1 array()函数 186
8.1.2 ndarray的属性 187
任务8.2 数组数据统计 190
8.2.1 mean()函数和median()函数 190
8.2.2 amax()函数和amin()函数 192
任务8.3 矩阵运算 195
8.3.1 ndarray的切片和索引 195
8.3.2 NumPy运算和广播机制 197
项目小结 200
拓展阅读 201
课后习题 202
实训报告 203
项目9 洞见数据价值，制胜数据分析 207
任务9.1 数据结构操作 208
9.1.1 Pandas数据结构 208
9.1.2 使用Pandas处理CSV文件 211
9.1.3 Pandas的常用方法 212
任务9.2 数据清洗与预处理 215
9.2.1 缺失值处理 215
9.2.2 错误数据清洗 218
任务9.3 数据分组聚合分析 223
9.3.1 数据聚合 223
9.3.2 统计频次 225
9.3.3 数据排序 225
项目小结 230
拓展阅读 230
课后习题 233
实训报告 234
附录A 《Python编程与人工智能基础（微课版）》AI工具使用规范 238
附件B 各项目AI工具使用指引 242