译 者 序

AI已经深度重构了当下的编程模式，它早已超越传统辅助工具的范畴，成为与开发者协同创作的新型伙伴。在这样的环境下，重视成果落地是顺应时代的合理选择。

完成本书翻译后我深有感触：我们和AI协同开发的门槛，恰恰建立在自身完备的基础知识之上，这一点对于跨专业初学者尤为关键。扎实的Python基础，可以帮我们精准梳理思路，高效引导AI产出内容，并完成代码核验、排错与迭代优化。

新技术形态一直在迭代演变，但稳固的学科根基，是我们长久适配行业变化、从容与AI共生前行的基石。愿这本入门读物能为各位初学者搭建系统的Python知识框架，陪伴大家顺利开启与AI协同编程的学习之路。

常峥，王晶一

译 者 简 介

常峥，前PayPal高级开发工程师，拥有10年以上后端开发经验，横跨支付、云计算、物流、电商等多个行业；精通领域驱动设计与消息驱动系统架构，具备丰富的项目主导经验，曾多次负责核心系统重构与性能优化项目，显著提升系统稳定性与业务效率。

王晶一，阿里巴巴集团技术专家，拥有十年以上互联网技术研发经验，负责业务覆盖电商供应链、广告结算与企业网络安全产品；曾主导多个核心业务线的研发工作，精通分布式系统设计和网络系统架构。

前    言

本书是一本Python编程实用指南。作者瑞安・米切尔是一名软件工程师，将带你掌握Python学习必备的术语、工具、概念与技能——无论你是编程新手，还是只有其他语言编程经验的开发者，都能轻松上手。

本书先为你讲解编程基础与常用工具，再用通俗易懂的方式阐释Python核心概念，同时穿插流行文化梗和作者的行业趣闻，让学习趣味十足。本书是独立开发者与团队协作开发者都不容错过的入门必读之作。

通过本书，你将学会：

运用计算机科学基础概念，深入理解Python及其底层运行机制。

通过代码示例快速上手，掌握Python数据结构、循环、函数、类等核心语法。

读写文件、数据库与日志数据。

学习单元测试、多线程、多进程、异常处理等Python进阶特性。

使用Requests、Flask、Django、Scrapy等主流第三方库与Web开发工具。

借助Scikit-learn、NumPy、Matplotlib、Pandas开展数据科学与机器学习实践。

致    谢

最优秀的技术编辑总是那些令你对邀请其加入项目感到“畏惧”的人，因为你知道那将意味着大量的工作。我由衷感谢Peter Henstock博士和Davin Potts，感谢他们逐章提供详尽且准确的反馈。如果本书有任何勘误被提出，那几乎肯定是因为我疏忽了他们的某项修改意见。

感谢Wiley出版社的James Minatel提出撰写本书的建议并全程关注该项目。感谢Elizabeth Britten在长达数月的撰写和编辑过程中严加督导，她的灵活性及多次关键危机管理对本书出版至关重要。

我要向Edson Lacerda、John Mitchell和Valinda Mitchell表达我的感谢与爱。你们打理着我的生活，因为我目前显然还没学会独立完成这件事。我也将爱献给Viola和Hazel，她们是我的生命。

最后，感谢Jim Waldo，多年前他将一台Linux计算机和一本《C语言的艺术与科学》(The Art and Science of C)邮寄给一个年少且易受影响的青少年，从而开启了这整个项目。

关于技术编辑

Peter Henstock曾在辉瑞公司主导人工智能与机器学习工作，现任Incyte公司的资深机器学习工程师。他的工作重点是人工智能、数据可视化、统计学和软件工程在药物研发中的交叉应用。Peter拥有普渡大学的人工智能博士学位及7个硕士学位。他曾被Deep Knowledge Analytics集团评为全球人工智能和制药领域的12位顶级领军者之一。目前，他还在哈佛大学教授研究生的人工智能和软件工程课程。

Davin Potts于2016年3月成为CPython核心开发者。他业余时间喜欢处理有关Python语言的问题或帮助人们利用该语言完成更多工作，还喜欢在当地动物园观察大型危险蛇类，或者反复观看《巨蟒剧团之飞翔的马戏团》(Monty Python’s Flying Circus)剧集。