前言
Python作为人工智能领域最受欢迎的高级程序设计语言，已经成为当代大学生必备的人工智能信息技术基础。本书以医药数据处理为情境，依托大量医药数据处理案例向读者介绍Python程序设计的方法。
全书共分3篇，依次为Python入门篇、Python进阶篇和Python实战医药数据处理专题篇。其中，前两篇全面介绍Python程序设计的方法和语法，以及医药数据采集、清洗、统计分析和绘图展示的基本知识；第3篇从引领学生开展智慧医药研究的角度，阐释7个智慧医药研发的典型案例，为学生开展智慧医药研究奠定基础。7个案例具体如下。
(1) 采集PubChem网站药物结构数据；
(2) 计算屠呦呦2个诺贝尔奖药物的相似度；
(3) 利用聚类热图分析肺癌基因表达数据；
(4) 利用高斯过程回归、随机森林和神经网络算法预测化合物的水溶性；
(5) 基于随机森林算法识别潜在心脏病患者;
(6) 基于卷积神经网络识别黑色素瘤;
(7) 基于自然语言处理技术的电子病历实体识别。
注: Python版本不同，语法稍有差异，本书语法适用于Python 3.5以上版本，所有代码在Python 3.8.7版本测试无误。
为了配合读者学习和高校教师开展Python程序设计语言课程的教学，随本书配套出版了《Python程序设计实验教程——以医药数据处理为例》，同时通过配套网站提供电子资源，网址为www.tup.com.cn，内容包括教学用PPT、大量的习题及解析、全部配套代码等。
本书由赵鸿萍、张艳敏主编，赵鸿萍负责主审和统稿。其中，第1、2章由张艳敏编写；第3、8、9章由赵鸿萍编写；第4、5章由刘新昱编写；第6、7章由古锐编写；第10章由侯凤贞编写。
在本书的写作过程中，陈曙教授从开展OBE的角度对教材的写作思路进行了指导；潘蕾、武小川、张洁玉和苏静4位老师在细节订正方面给予了帮助；同时，清华大学出版社的张玥老师从教材建设的角度提供了很多宝贵的建议，在此对他们表示最诚挚的感谢！
由于作者水平有限，加上编写时间仓促，书中难免出现一些错误或不当的地方，恳请读者批评指正！

作者
2022年4月