前言


Python语言具有简洁、易读、易扩展的良好特性，目前在世界最流行编程语言TIOBE排行榜中位列第三，是世界顶尖大学里最受欢迎的计算机编程入门语言之一，并被广泛应用到人工智能、大数据分析、信息安全、云计算、科学计算、金融分析等众多领域。
对很多人来说，学习程序设计可能是非常困难的，当投入大量精力学会某种程序设计语言的语法之后，可能会发现自己只能编写一些简单的代码，距离解决实际问题还有很大一段距离。
Python给广大读者带来另一种选择——轻松掌握语法，并能立刻用其解决实际生活中的复杂问题。Python的语法十分符合人类思维习惯，对经济管理、金融分析，甚至于各文科类专业来说，Python都是一门非常合适的程序设计语言，不需要纠结复杂的算法设计，只需把精力集中于要解决的问题即可。对于那些希望快速完成开发的程序员来说，Python非常适合迭代地快速开发。对于科研人员来说，在计算机、生物、化学、数学统计、仿真分析、医学图像分析等各个领域中都可以找到Python被成功应用的案例。
本书在简明讲解相关理论的基础上，针对创新实践应用提供了大量的实用性代码和案例，可以直接应用。希望通过实用性案例的讲解，帮助读者快速从“学”跨入“用”的状态。
本书共5章，主要讲解实践应用开发中需要的各种工具包和开发技术等。具体章节及内容简介如下。
第1章数据统计分析，讲解两个主流的数据分析工具NumPy和Pandas，学习基本的数据处理方法。
第2章网络编程，在介绍网络通信原理的基础上讲解了Socket网络编程技术，并围绕应用场景讲解了基于HTTP和HTTPS的通信和网络爬虫的实现，自动收发Email的实现。
第3章并行计算，结合示例深入浅出地讲解Python如何实现多进程和多线程编程，为大数据分析、高性能编程奠定基础。
第4章GUI编程，主要介绍基于Tkinter的图形界面设计方法。
第5章Web编程，主要介绍Web开发的常用框架，基于Flask框架的Web开发技术。
通过本书的学习，读者可以较为深入地掌握Python高阶编程技术，能解决常见数据统计分析、网络应用开发、高性能计算、图形界面设计以及Web开发等任务，并为进一步学习人工智能的机器学习方法、深度学习开发奠定必要的程序设计基础。
闫雷鸣编写了第1~3章，王海彬编写了第4、5章，马利负责内容规划与统筹。参加本书资料整理、代码测试的有严璐绮、陈凯、严思敏、刘艳艳、陈健鹏、程立君、张岚钰、丁志静。本书编写过程中得到了课程组老师们的支持和帮助，在此一并感谢。编者在本书的修订编写过程中参考了大量资料，有些已经在参考文献中列出，有些因为多次辗转引用，已无法找到原始作者，在此表示歉意和感谢。清华大学出版社对本书给予了大力帮助和支持，在此对其表示由衷的感谢。
鉴于编者水平有限，书中难免出现错误和不当之处，殷切希望各位读者提出宝贵意见，并恳请各位专家、学者给予批评指正。

编者2021年3月