Python简单易学，且提供了丰富的第三方库，可以用较少的代码完成较多的工作，使开发者能够专注于如何解决问题而只花较少的时间去考虑如何编程。
此外，Python还具有免费开源、跨平台、面向对象、胶水语言等优点，在系统编程、图形界面开发、科学计算、Web开发、数据分析、人工智能等方面有广泛应用。尤其是在数据分析和人工智能方面，Python已成为最受开发者欢迎的编程语言之一，不仅大量计算机专业人员选择使用Python进行快速开发，许多非计算机专业人员也纷纷选择Python语言来解决专业问题。
由于Python应用广泛，关于Python的参考书目前已经有很多，但将Python编程与数据分析、人工智能等领域紧密结合的参考书尚不多见。这就导致开发者在学习Python编程时难以与实际应用结合，从而造成不知道如何应用Python去解决实际问题的状况。
2019年，全球畅销的编程语言教材、专业图书作家Paul Deitel和Harvey Deitel出版了Python forProgrammers一书，书中将Python编程基础知识与数据分析、人工智能案例研究有效地结合在一起，在Python编程与数据科学、人工智能之间搭建起了桥梁。通过学习本书，开发者可结合理论和实践，快速掌握应用Python解决数据分析、人工智能问题的方法
第一部分Python基础知识快速入门
第一部分为Python基础知识快速入门，由第1～5章组成，涉及计算机和Python、Python程序设计、控制语句、函数、序列（列表和元组）方面的内容。通过学习该部分，读者应掌握Python开发环境的使用方法、Python中基础数据的存储和处理方法，尤其要熟练运用模块化思想进行问题分解、通过函数实现各模块功能。
- 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
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第二部分Python数据结构、字符串和文件
第二部分为Python数据结构、字符串和文件，由第6～9章组成，涉及字典和集合、使用NumPy进行面向数组的编程、字符串、文件和异常方面的内容。通过学习该部分，读者应掌握字典和集合的适用场景、NumPy存储数据的优势和具体使用方法、字符串的常用操作、正则表达式的作用。
- 第6章 字典和集合
- 第7章 使用NumPy进行面向数组的编程
- 第8章 字符串：深入讨论
- 第9章 文件和异常
第三部分Python高级主题
第三部分为Python高级主题，即第10章的面向对象编程。通过学习该部分，读者应掌握面向对象的概念及面向对象程序的设计和编写方法，在实际中熟练运用面向对象的方式搭建系统。
第四部分人工智能、云和大数据案例研究
第四部分为人工智能、云和大数据案例研究，由第11～16章组成，涉及自然语言处理、Twitter数据挖掘、IBM Watson和认知计算、机器学习、深度学习、大数据方面的内容。通过学习该部分，读者应掌握运用Python解决数据分析、人工智能相关问题的方法
- 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
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