人工智能開發(fā)語言（Python）

1　引論 1
1.1　人工智能的發(fā)展歷史 2
1.2　人工智能的應用 4
1.3　Python和人工智能 4

2　Python基本知識 6
2.1　Python概述 7
2.1.1　Python的發(fā)展史 7
2.1.2　Python應用領域 8
2.1.3　Python的優(yōu)缺點 8
2.1.4　Python 解釋器 9
2.2　Python安裝和卸載 11
2.2.1　Python的下載 11
2.2.2　Python的安裝 12
2.2.3　Python的卸載 15
2.3　Python開發(fā)環(huán)境 15
2.3.1　PyDev的安裝 16
2.3.2　PyDev的配置 19
2.3.3　PyDev創(chuàng)建工程 20
2.3.4　PyDev調(diào)試代碼 25

3　Python語言基礎 30
3.1　代碼文件結構 31
3.2　基礎語法 33
3.2.1　文件編碼格式 33
3.2.2　代碼注釋 33
3.2.3　標識符命名規(guī)則 34
3.2.4　代碼縮進 35
3.2.5　語句與行 37
3.2.6　模塊導入 38
3.3　基本數(shù)據(jù)類型 40
3.3.1　變量類型概述 40
3.3.2　Number數(shù)值類型 41
3.3.3　String字符串 46
3.3.4　Byte字節(jié)序列 56
3.3.5　Tuple元組 63
3.3.6　List列表 66
3.3.7　Set集合 70
3.3.8　Dictionary字典 79
3.3.9　Range整數(shù)序列 84
3.4　運算符和表達式 88
3.4.1　算術運算 88
3.4.2　關系運算符 91
3.4.3　賦值運算 91
3.4.4　邏輯運算 92
3.4.5　位運算 94
3.4.6　身份運算 96
3.4.7　成員運算 99
3.4.8　運算符優(yōu)先級 100
3.5　控制語句 101
3.5.1　條件控制結構（if…else） 101
3.5.2　循環(huán)控制結構（for/while） 107
3.5.3　轉移控制結構 111
3.6　函數(shù) 114
3.6.1　函數(shù)定義 114
3.6.2　函數(shù)調(diào)用 115
3.6.3　參數(shù)傳遞 117
3.6.4　變量的作用域和生命周期 122
3.6.5　匿名函數(shù) 125
3.6.6　有益的編碼風格 126
3.7　錯誤和異常處理 126
3.8　模塊和包 135
3.8.1　Python模塊 135
3.8.2　Python包 139

4　文件和目錄 142
4.1　文件操作 143
4.1.1　文件的概念 143
4.1.2　文件的打開 143
4.1.3　文件的寫入 145
4.1.4　文件的讀取 145
4.1.5　文件的關閉 145
4.1.6　常用文件操作函數(shù) 147
4.2　目錄操作 148

5　類與對象 153
5.1　面向對象編程 154
5.2　類的定義 154
5.2.1　__init__()函數(shù) 156
5.2.2　成員定義 156
5.3　對象創(chuàng)建 159
5.4　繼承 163
5.4.1　繼承的概念 163
5.4.2　單繼承 164
5.4.3　多繼承 166
5.5　多態(tài) 170
5.5.1　成員函數(shù)重載 170
5.5.2　操作符重載 172

6　Python常用標準庫 176
6.1　內(nèi)置函數(shù) 177
6.2　內(nèi)置常量 181
6.3　操作系統(tǒng)接口模塊（os） 182
6.4　文件搜索模塊（glob） 183
6.5　系統(tǒng)交互模塊（sys） 183
6.6　正則表達式模塊（re） 184
6.7　數(shù)學計算模塊（math /random/statistics） 188
6.8　互聯(lián)網(wǎng)訪問模塊（urllib/smtplib） 189
6.9　日期和時間模塊（datetime） 190
6.10　數(shù)據(jù)壓縮模塊（zlib） 191
6.11　日志功能（logging） 192
6.12　數(shù)組模塊（array） 193
6.13　十進制數(shù)學模塊（decimal） 196

7　數(shù)據(jù)庫編程 198
7.1　數(shù)據(jù)庫基礎知識 199
7.2　Python DataBase API規(guī)范 202
7.2.1　模塊接口 203
7.2.2　數(shù)據(jù)庫連接對象（Connection） 204
7.2.3　游標對象（Cursor） 205
7.3　訪問MySQL數(shù)據(jù)庫 206
7.3.1　安裝PyMySQL 207
7.3.2　使用PyMySQL 207

8　數(shù)據(jù)科學重要模塊介紹 213
8.1　NumPy 214
8.1.1　NumPy數(shù)組概念 214
8.1.2　NumPy的數(shù)組操作 219
8.1.3　NumPy矩陣 228
8.2　SciPy 228
8.2.1　基礎知識 229
8.2.2　SciPy的使用 230
8.3　Pandas 235
8.3.1　基礎知識 236
8.3.2　Series數(shù)據(jù)序列 237
8.3.3　DataFrame數(shù)據(jù)框 242
8.4　Matplotlib 257

9　Python與機器學習 262
9.1　機器學習簡介 263
9.2　機器學習模塊 264
9.3　sklearn模塊 267
9.3.1　sklearn模塊的安裝 267
9.3.2　sklearn功能組成 267
9.3.3　sklearn的使用 268

10　Python包管理工具及應用打包 274
10.1　Pip 275
10.1.1　安裝和更新模塊 276
10.1.2　顯示和卸載模塊 277
10.2　打包 277
10.2.1　PyInstaller的安裝 278
10.2.2　PyInstaller的使用 279
10.2.3　規(guī)格文件的使用 285

附錄 290
1.　Python解釋器運行參數(shù) 291
2.　Python 3.6的關鍵字 292
3.　Python 3.6內(nèi)置模塊列表 293