AI助力Python编程做与学

Python语言在过去几十年中发展迅速，成为如今最流行的编程语言之一。Python既易于学习，又极具扩展性。它支持面向对象编程，结合丰富的库支持，广泛应用于网络开发、数据分析、人工智能等诸多领域。
顺应人工智能和大数据的发展，本书以智能时代为背景，介绍如何利用人工智能技术辅助Python开发，不再需要过多精益求精的语法和编程技巧，只需通过修改、调试，使用智能工具来拼凑出应用程序。本书旨在帮助读者在最短时间内上手Python，并且能够迅速开发出实际应用。相信这种新的开发模式将彻底颠覆传统的开发思想。
本书注重以项目为驱动，构建了完整的案例体系。各章案例应用面广，都来源于生活和工作的实际场景。本书案例降低了学习难度，并且书中代码简洁，行数少，功能强大，读者能够快速上手。本书内容不仅有基础知识，还将人工智能技术纳入案例，拓宽读者视野。
具体特点如下。
·丰富的案例应用，涵盖日常工作生活各个场景，从文字识别、视频下载到物流跟踪等，帮助读者快速把握Python在实际项目中的运用。
·每个案例都有“做”和“学”两个部分，通过实实在在的案例让读者第一时间体验 Python 解决问题的力量，而后再以简洁易懂的语法讲解帮助内化知识。在这种“做”和“学”并重的章节设置中，“做”部分通过简单、通俗的代码实现功能，激发学习热情；“学”部分则结合实例讲解相关语法知识点，有利于深入理解。
·案例代码行数短小，体现极致式表达能力。大部分案例可以仅用很少的几行代码实现，直观展示Python高效简洁的特点。这不仅可帮助读者快速上手，也培养了读者用少量代码实现功能的能力。
·引入智能化思想，运用人工智能辅助开发，让开发效率翻倍。读者不仅可以进行传统开发，还可以通过API接入各大模型平台，无须学习复杂细致的语法知识，就可以完成开发任务。
·每章均配有“练一练”项目，它可以帮助读者主动运用知识，巩固学习效果。督导读者思考拓展案例，助力知识应用和归纳。
·每章结束有详细总结，回顾本章学习重点和难点。通过复盘回顾驱动读者总结本章所学内容，系统梳理知识点，提升知识掌握度。
本书适合学习Python语言编程的入门读者阅读，也适合Python编程技能提升的读者使用。
由于时间仓促，书中难免有不妥之处，望请读者批评指正！

编者　

本书以智能时代为背景，介绍如何利用人工智能技术辅助Python的开发，更好更高效地解决实际问题。全书内容分为5章：让Python在机器上跑起来、熟悉Python语言、用Python对接API、掌握编写代码的能力、用Python程序实现人机交互。
本书以任务为驱动，并且案例都来源于生活和工作的实际场景。“做”与“学”相结合，将理论知识和实际操作呈现给读者，生动有趣地介绍了从安装Python等入门知识，到用简短代码解决各种应用场景中的大问题的技能提升。内容系统全面。
本书适合学习Python语言编程的入门读者阅读，也适合Python编程技能提升的读者使用。

导读 为什么要学习Python 001

第1章 让Python在机器上跑起来 003
1.1 跟我做：安装Anaconda 004
1.1.1 跟我学：Python虚环境 005
1.1.2 跟我学：用Anaconda界面管理Python虚环境 006
1.1.3 跟我学：用Anaconda命令行管理Python虚环境 007
1.2 跟我做：安装Python开发工具 007
1.3 跟我做：一行命令创建FTP服务器，并共享电脑文件 008
1.3.1 跟我学：主动模式下连接FTP服务器的方法 010
1.3.2 跟我学：了解Python命令后面的参数 012
1.3.3 跟我学：什么是模块 012
1.3.4 跟我学：第三方模块的安装方法 013
1.3.5 跟我做：为Anaconda添加国内镜像 014
1.4 跟我做：在Spyder中编写代码，获取本机IP 015
1.4.1 跟我学：快速了解Spyder运行功能 017
1.4.2 使用Python的“帮助” 018
1.4.3 跟我做：用命令行启动Python程序，并传入参数 019
1.4.4 跟我做：用Spyder启动Python程序，并传入参数 019
1.4.5 练一练：完成一个被动模式的FTP服务器 020
1.5 总结 021

第2章 熟悉Python语言 022
2.1 跟我做：2行代码将汉字转成拼音，帮小学生复习生字 023
2.1.1 跟我学：快速掌握列表类型 023
2.1.2 跟我学：活用print语法与字符串 024
2.1.3 跟我学：精通模块的多种导入方式 029
2.1.4 跟我做：从GitHub上直接导入模块 031
2.1.5 跟我做：一行代码实现所有模块自动导入 032
2.2 跟我做：3行代码实现OCR——图片转文字 033
2.2.1 跟我学：Python中的“序列”类型操作 035
2.2.2 跟我学：列表推导式 036
2.3 跟我做：6行代码将运行结果导入到Word文档中 037
2.3.1 跟我学：了解字符串类型的常用函数 038
2.3.2 跟我学：f-string形式的格式化用法 039
2.3.3 跟我学：了解字符串中的转义字符 041
2.4 跟我做：4行代码实现TTS——朗读文字 044
2.4.1 跟我学：用for语句了解更多TTS模块属性 044
2.4.2 跟我学：精通Python语法中的循环处理及使用策略 045
2.4.3 练一练：用TTS自定义声音朗读英文 047
2.4.4 跟我学：了解Python中的类 048
2.4.5 跟我学：类的实例化 049
2.4.6 跟我学：了解Python中的子类 051
2.4.7 跟我做：以类的方式将PPT中的文字提取到Word里 053
2.5 跟我做：3行代码实现可以上传图片的web网站 055
2.5.1 跟我学：了解Python语言中变量的本质——对象 057
2.5.2 练一练：尝试使用Python语言中与类型相关的其他函数 059
2.6 总结 059
2.6.1 练一练：编写程序实现生字测试试卷 059
2.6.2 练一练：编写程序实现自动听写训练 059
2.6.3 练一练：借助ChatGPT实现一个给小朋友读故事的机器人 060

第3章 用Python对接API 062
3.1 跟我做：使用API接入ChatGPT——实现程序可控的聊天机器人 063
3.1.1 跟我学：了解ChatGPTAPI模块的返回格式——字典类型 064
3.1.2 跟我学：了解openai模块的更多功能 066
3.1.3 跟我学：了解更多国内AIGC大模型平台所提供的API服务 066
3.2 跟我做：3行代码实现抠图功能 069
3.2.1 跟我学：基于网络请求的方法调用API 071
3.2.2 练一练：利用网络请求调用API的方式实现将人物照片转成动漫 071
3.2.3 跟我学：用Python语言对文件进行操作 073
3.2.4 跟我学：使用with语句简化代码 076
3.2.5 跟我做：本地部署抠图模型 077
3.3 跟我做：4行代码下载任意视频 079
3.3.1 跟我做：格式化URL的视频信息 083
3.3.2 跟我做：用Pandas模块处理URL的视频信息 085
3.3.3 练一练：借助ChatGPT完成手动下载音、视频文件，并进行合并 088
3.3.4 跟我做：4行代码实现自动发送邮件 089
3.3.5 练一练：制作一个在线服务，提取视频文件并转存到邮箱 092
3.4 跟我做：本地部署语音识别模型，并提供API服务 092
3.4.1 跟我做：从麦克风录音，并对其进行语音识别 094
3.4.2 跟我学：了解Python中的函数 096
3.4.3 跟我学：了解Base64编码 097
3.4.4 跟我学：了解Python中的异常处理 100
3.4.5 跟我做：4行代码从音频文件中提取文字 105
3.5 跟我做：本地部署大语言模型，并实现类似ChatGPT功能 107
3.5.1 跟我学：用量化技术降低大语言模型对算力的需求 110
3.5.2 跟我学：更灵活地运行大语言模型 111
3.5.3 跟我做：实现基于web界面的本地大语言模型 115
3.5.4 跟我做：部署本地大语言模型并提供与ChatGPT相同的API服务 117
3.5.5 跟我学：了解Python中的requirements.txt 120
3.5.6 跟我学：了解获取更多前沿大模型的渠道 122
3.6 总结 122
3.6.1 练一练：本地部署图像修复工具，支持擦除并替换图片上的任何东西 123
3.6.2 练一练：实现一个提取视频字幕的全自动工具 123

第4章 掌握编写代码的能力 124
4.1 跟我做：15行代码实现拼接身份证反正面的web程序 125
4.1.1 跟我学：为函数添加默认参数 126
4.1.2 跟我学：掌握函数调用的更多方式? 127
4.2 跟我做：用封装模块的方式为图片加水印? 132
4.2.1 跟我学：了解模块的属性 134
4.2.2 跟我做：17行代码为加水印函数添加web交互功能? 135
4.2.3 跟我学：了解模块的导入限制? 136
4.2.4 跟我做：为图片添加隐藏水印? 137
4.3 跟我做：30行代码实现人脸检测 138
4.3.1 跟我学：了解更高效的数据处理模块——NumPy 140
4.3.2 跟我学：全面掌握图像处理模块——Pillow 141
4.3.3 跟我做：40行代码实现按证件照尺寸裁剪图片 146
4.3.4 跟我学：掌握Python中的文件名处理 148
4.4 跟我做：20行代码为1寸照片换底色 150
4.4.1 跟我学：全面掌握NumPy模块 151
4.4.2 跟我学：用GPU优化NumPy模块的运算速度 160
4.4.3 跟我做：9行代码实现美颜功能 162
4.4.4 跟我做：10行代码实现基于web的微调美颜功能? 163
4.5 总结 165
4.5.1 练一练：实现一个端到端的证件照制作web程序? 166

第5章 用Python程序实现人机交互 167
5.1 跟我做：用Python实现交互式前端，管理自己的运动计划 168
5.1.1 跟我学：了解条件判断语句（if、else）的妙用 170
5.1.2 跟我学：认识Python中的匿名函数——lambda 171
5.1.3 跟我学：了解匿名函数与可迭代函数 172
5.1.4 跟我学：了解Python中的偏函数、工厂函数、闭合函数以及装饰器语法 175
5.2 跟我做：用Python实现大屏程序 180
5.2.1 跟我学：快速上手Flask框架 182
5.2.2 跟我学：了解大屏程序的数据加载过程 184
5.2.3 跟我学：掌握类方法中的super()函数 187
5.2.4 跟我学：使用装饰器实现类的私有化 190
5.2.5 跟我学：了解Flask与HTML模板的数据交互 196
5.2.6 跟我做：改变大屏程序的显示图表 198
5.3 跟我做：用Python开发基于桌面的GUI交互工具 202
5.3.1 跟我做：将Python代码变成可执行文件，提升使用体验 205
5.3.2 跟我做：为Python程序添加管理员运行权限 207
5.3.3 跟我做：用AIGC设计LOGO，并打包exe程序 208
5.3.4 跟我学：用Cython提升Python代码的运行速度 210
5.4 跟我做：借助ChatGPT完成基于Python的安卓应用 212
5.4.1 跟我做：用ChatGPT开发手机拨测App 215
5.4.2 跟我学：了解Python中异步函数的使用 220
5.5 跟我做：用向量数据库检索本地文件 222
5.5.1 跟我学：掌握不同场景下的文本拆分方法 225
5.5.2 跟我做：让大语言模型通过查资料的方式来回答问题 227
5.5.3 跟我学：了解Python中的类型注解 229
5.5.4 跟我学：了解智能时代的大模型应用——检索增强型生成技术 230
5.6 总结 231
5.6.1 练一练：制作自己的RAG机器人 231