麻省理工 IOT 教授撰写的 1058 页 Python 程序设计人工智能实践手册！

Python 是世界上最流行的语言之一，也是编程语言中使用人数增长最快的一种。

开发者经常会很快地发现自己喜欢 Python。他们会欣赏 Python 的表达力、可读性、简洁性和交互性，也会喜欢开源软件开发环境，这个开源环境正在为广泛的应用领域提供快速增长的可重用软件基础。

几十年来，一些趋势已经强有力地显现出来。计算机硬件已经迅速变得更快、更便宜、更小；互联网带宽已经迅速变得越来越大，同时也越来越便宜；优质的计算机软件已经变得越来越丰富，并且通过“开源”方式免费或几乎免费；很快，“物联网”将连接数以百亿计的各种可想象的设备。这将导致以快速增长的速度和数量生成大量数据。

在今天的计算技术中，最新的创新都是关于数据的—数据科学、数据分析、大数据、关系数据库（SQL）以及 NoSQL 和 NewSQL 数据库，我们可以通过 Python 编程的创新处理方式解决每一个问题。

第一部分：Python 基础知识快速入门

• 第 1 章 Python 及大数据概述

• 第 2 章 Python 程序设计概述

• 第 3 章 控制语句

• 第 4 章 函数

• 第 5 章 序列：列表和元组

第 1 章 Python 及大数据概述

• 了解计算机领域令人兴奋的最新发展。

• 回顾面向对象编程的基础知识。

• 了解 Python 的优势。

• 了解将要在本书中使用的主要的 Python 库和数据科学库。

• 练习使用 IPython 解释器以交互模式执行 Python 代码。

• 执行一个制作动态柱状图的 Python 脚本。

• 使用基于 Web 浏览器的 Jupyter Notebook 创建并运行 Python 代码。

• 了解“大数据”到底有多大，以及它如何快速地变得越来越大。

• 阅读一个关于流行的移动导航 APP 的大数据案例研究。

• 认识人工智能—一个计算机科学和数据科学的交叉学科。

第 2 章 Python 程序设计概述

• 继续使用 IPython 交互模式输入代码段并立即查看执行结果。

• 编写简单的 Python 语句和脚本。

• 掌握创建变量来存储数据的方法。

• 熟悉内置数据类型。

• 学会使用算术运算符和比较运算符，了解它们的优先级。

• 学会使用单引号、双引号和三引号字符串。

• 学会使用内置函数 print 显示文本。

• 学会使用内置函数 input 提示用户在键盘上输入数据、获取输入的数据，以及在程序中使用这些数据。

• 学会使用内置函数 int 将文本转换为整型数。

• 学会使用比较运算符和 if 语句来决定是否执行一条语句或一组语句。

• 了解 Python 中的对象和动态类型。

• 学会使用内置函数 type 获取对象的类型。

第 3 章控制语句

• 使用 if、if...else 和 if...elif...else 语句进行决策。

• 使用 while 和 for 重复执行语句。

• 使用增强赋值运算符缩短赋值表达式。

• 使用 for 语句和内置的 range 函数重复一系列针对值的操作。

• 使用 while 执行边界值控制的迭代。

• 使用布尔运算符 and、or 和 not 创建复合条件。

• 使用 break 停止循环。

• 使用 continue 强制执行循环的下一次迭代。

• 利用函数式编程的特点编写更简洁、更清晰、更易于调试和更易于并行化的脚本。

第 4 章函数

• 创建自定义函数。

• 导入并使用 Python 标准库模块，如 random 和 math 模块，重用代码以避免重复工作。

• 在函数间传递数据。

• 生成一系列随机数。

• 通过随机数生成器了解模拟技术。

• 利用种子控制随机数生成器，保证可重复性。

• 将值打包进元组和解包元组中的值。

• 通过元组从函数返回多个值。

• 理解标识符的作用域如何决定在程序中可以使用它的位置。

• 创建带默认参数的函数。

• 使用关键字参数调用函数。

• 创建可以接收不定长参数的函数。

• 使用对象的方法。

• 编写并使用递归函数

第 5 章序列：列表和元组

• 创建和初始化列表和元组。

• 访问列表、元组和字符串的元素。

• 对列表排序和搜索，以及搜索元组。

• 在函数和方法中使用列表和元组。

• 使用列表来完成常见操作，例如搜索项目、排序列表、插入项目和删除项目。

• 使用 Python 其他的函数式编程功能，包括 lambda 表达式、函数式编程操作过滤器、映射和归约。

• 使用函数式列表推导可以轻松快速地创建列表，并且可以使用生成器表达式按需生成值。

• 使用二维列表。

• 使用 Seaborn 和 Matplotlib 可视化库，增强数据分析和演示技巧。

• 这些概念之间的联系不是非常紧密，读者可以有选择性地阅读自己感兴趣的概念

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第二部分 Python 数据结构、字符串和文件

第 6 章字典和集合

• 使用字典表示键-值对的无序合集。

• 使用集合来表示不重复值的无序合集。

• 创建、初始化、引用字典和集合的元素。

• 遍历字典的键、值和键-值对。

• 添加、删除、更新字典的键-值对。

• 使用字典和集合的比较运算符。

• 用集合运算符和方法来组合集合。

• 使用运算符 in 和 not in 确定字典是否包含某个键或值。

• 使用可变集合操作来修改集合的内容。

• 使用推导式快速方便地创建词典和集合。

• 了解如何构建动态可视化内容。

• 增强读者对可变类型和不变类型的理解。

第 7 章使用 NumPy 进行面向数组的编程

• 了解数组与列表的不同之处。

• 使用 numpy 模块的高性能 ndarray。

• 用 IPython 的 %timeit 魔术命令比较列表和 ndarray 的性能。

• 使用 ndarray 有效地存储和检索数据。

• 创建和初始化 ndarray。

• 引用单个的 ndarray 元素。

• 通过 ndarray 进行迭代。

• 创建和操作多维 ndarray。

• 执行普通的 ndarray 操作。

• 创建和操作 pandas 一维 Series 对象和二维 DataFrame 结构。

• 自定义 Series 对象和 DataFrame 结构的索引。

• 在一个 Series 对象和一个 DataFrame 结构中计算基本的描述性统计数据。

• 自定义 pandas 库输出格式中的浮点数精度

第 8 章字符串：深入讨论

• 理解文本处理。

• 字符串方法的使用。

• 格式化字符串内容。

• 拼接以及重复字符串。

• 去除字符串结尾的空白字符。

• 改变字母的大小写。

• 使用比较运算符对字符串进行比较。

• 在字符串中查找和替换子串。

• 字符串拆分。

• 依据指定的分隔符拼接一组字符串得到单个新字符串。

• 创建并使用正则表达式来匹配字符串中的模式，替换子字符串并验证数据。

• 使用正则表达式的元字符、量词、字符类和分组。

• 了解字符串操作对自然语言处理的重要性。

• 理解数据科学术语—数据整理、数据规整和数据清理。使用正则表

• 达式将数据整理为需要的格式。

第 9 章文件和异常

• 理解文件和持久数据的概念。

• 读、写和更新文件。

• 读、写 CSV 文件。CSV 是机器学习数据集常用的一种格式。

• 将对象序列化为 JSON，或将 JSON 反序列化为对象。JSON 是

• Internet 中传输数据时广泛使用的一种数据交换格式。

• 使用 with 语句确保资源能够正确释放，避免“资源泄露”。

• 使用 try 语句分隔可能发生异常的代码，并使用关联的 except 子句处理这些异常。

• 使用 try 语句的 else 子句执行代码。只有在 try 子句的语句序列中没

• 有发生任何异常时 else 子句中的代码才会执行。

• 使用 try 语句的 finally 子句执行代码。无论 try 子句的语句序列中是否发生异常，finally 子句中的代码都会执行。

• 引发异常以指示运行时问题。

• 理解导致异常的函数和方法的回溯。

• 使用 pandas 加载 CSV 文件数据到 DataFrame 中，并进行泰坦尼克号灾难数据集的处理。

第三部分 Python 高级主题

第 10 章面向对象编程

• 创建自定义类和类对象。

• 理解创建有价值的类的作用。

• 掌握属性的访问控制。

• 理解面向对象的优点。

• 使用 Python 特殊方法__repr__、__str__和__format__得到对象的字符串表示。

• 使用 Python 特殊方法重载（重定义）用于新类对象的运算符。

• 从已有类中继承方法和属性到新类中，然后再自定义新类。

• 理解基类（父类）和派生类（子类）的继承概念。

• 理解用于实现“一般化编程”的鸭子类型和多态性。

• 理解所有类继承基本功能的 object 类。

• 比较组合和继承。

• 将测试用例构建到文档字符串中，并使用 doctest 运行这些测试。

• 理解命名空间以及它们如何影响作用域。

第四部分人工智能、云和大数据案例研究

第 11 章自然语言处理

第 12 章 Twitter 数据挖掘

第 13 章 IBM Watson 和认知计算

第 14 章机器学习：分类、回归和聚类

第 15 章深度学习

第 16 章大数据：Hadoop、Spark、NoSQL 和 IoT

• 了解与大数据及其增长速度有关的概念。

• 使用结构化查询语言（SQL）操作 SQLite 关系数据库。

• 了解 NoSQL 数据库的四种主要类型。

• 将推文存储在 MongoDB NoSQL JSON 文档数据库中，并在 Folium 地图上进行可视化。

• 了解 Apache Hadoop 及其在大数据批处理应用程序中的使用方法。

• 在 Microsoft 的 Azure HDInsight 云服务上构建 Hadoop MapReduce 应用程序。

• 了解 Apache Spark 及其在高性能、实时大数据应用程序中的使用方法。

• 使用 Spark 流处理小批量数据。

• 了解物联网（IoT）和发布/订阅模型。

• 发布来自模拟互联网连接设备的消息，并在仪表板中进行消息可视化。

• 订阅 PubNub 的实时 Twitter 和 IoT 流并进行数据可视化。

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