人工智能应用基础

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内容简介

本书是人工智能技术应用专业的基础教材，以简单且生活化的实训案例为载体，讲解人工

智能算法的基本原理，降低学习门槛。本书内容包括Python篇、机器学习篇、深度学习篇、计算

机视觉篇以及自然语言处理篇。

Python篇通过实训案例，让读者认识并掌握Python编程语言的基础。机器学习篇通过实训

案例，让读者认识机器学习经典算法的基本原理和简单应用。深度学习篇通过实训案例，让读

者了解多种神经网络模型的原理及其在生活场景中的运用。计算机视觉篇通过实训案例，让读

者了解人工智能算法在计算机视觉领域的典型应用。自然语言处理篇通过实训案例，让读者了

解人工智能算法在自然语言领域的典型应用。

本书适合对人工智能感兴趣的在校学生、社会工作者以及其他零基础的读者，通过体验书

中关于人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理等领域的案例，可以逐渐对人工智能有所认

知，并具备初步的实践能力。

图书在版编目（CIP）数据

人工智能应用基础/郭勇，赵瑞丰，杜辉主编.—北京：

中国铁道出版社有限公司，2022.8

“十四五”高等职业教育新形态一体化教材

ISBN978-7-113-29253-9

Ⅰ.①人…Ⅱ.①郭…②赵…③杜…Ⅲ.①人工智能-

高等职业教育-教材Ⅳ.①TP18

中国版本图书馆CIP数据核字(2022)第099426号

书名：人工智能应用基础

作者：郭勇赵瑞丰杜辉

策划：王春霞编辑部电话：（010）63551006

责任编辑：王春霞徐盼欣

封面设计：尚明龙

责任校对：孙玫

责任印制：樊启鹏

出版发行：中国铁道出版社有限公司（100054，北京市西城区右安门西街8号）

网址：/51eds/

印刷：北京联兴盛业印刷股份有限公司

版次：2022年8月第1版2022年8月第1次印刷

开本：850mm×1168mm1/16印张：17.25字数：402千

书号：ISBN978-7-113-29253-9

定价：65.00元

版权所有侵权必究

凡购买铁道版图书，如有印制质量问题，请与本社教材图书营销部联系调换。电话：（010）63550836

打击盗版举报电话：（010）63549461

“十四五”高等职业教育新形态一体化教材

编审委员会

总顾问：谭浩强（清华大学）黄心渊（中国传媒大学）

主任：高林（北京联合大学）

副主任：鲍洁（北京联合大学）眭碧霞（常州信息职业技术学院）

 孙仲山（宁波职业技术学院）秦绪好（中国铁道出版社有限公司）

委员：（按姓氏笔画排序）

 于 京（北京电子科技职业学院）于 鹏（新华三技术有限公司）

 于大为（苏州信息职业技术学院）万 冬（北京信息职业技术学院）

 王 芳（浙江机电职业技术学院）王 坤（陕西工业职业技术学院）

 王 忠（海南经贸职业技术学院）方水平（北京工业职业技术学院）

 方风波（荆州职业技术学院）左晓英（黑龙江交通职业技术学院）

 龙 翔（湖北生物科技职业学院）史宝会（北京信息职业技术学院）

 乐 璐（南京城市职业学院）冯 波（金山办公教育研究院）

 吕坤颐（重庆城市管理职业学院）朱伟华（吉林电子信息职业技术学院）

 朱震忠（西门子（中国）有限公司）邬厚民（广州科技贸易职业学院）

 刘 松（天津电子信息职业技术学院）汤 徽（新华三技术有限公司）

 阮进军（安徽商贸职业技术学院）孙 刚（南京信息职业技术学院）

 孙 霞（嘉兴职业技术学院）芦 星（北京久其软件有限公司）

 杜 辉（北京电子科技职业学院）李军旺（岳阳职业技术学院）

 杨龙平（柳州铁道职业技术学院）杨国华（无锡商业职业技术学院）

 吴和群（呼和浩特职业技术学院）汪小璐（江苏经贸职业技术学院）

 张 伟（浙江求是科教设备有限公司）张明白（百科荣创（北京）科技发展有限公司）

 陈小中（常州工程职业技术学院）陈子珍（宁波职业技术学院）

 陈云志（杭州职业技术学院）陈晓男（无锡科技职业学院）

 陈祥章（徐州工业职业技术学院）邵 瑛（上海电子信息职业技术学院）

 武春岭（重庆电子工程职业学院）苗春雨（杭州安恒信息技术股份有限公司）

 罗保山（武汉软件职业技术学院）胡大威（武汉职业技术学院）

 胡光永（南京工业职业技术大学）姜大庆（南通科技职业学院）

 聂 哲（深圳职业技术学院）贾树生（天津职业大学）

 倪 勇（浙江机电职业技术学院）徐守政（杭州朗迅科技有限公司）

 盛鸿宇（北京联合大学）崔英敏（私立华联学院）

 葛 鹏（随机数（浙江）智能科技有限公司）焦 战（辽宁轻工职业学院）

 曾文权（广东科学技术职业学院）温常青（江西环境工程职业学院）

 赫 亮（北京金芥子国际教育咨询有限公司）蔡 铁（深圳信息职业技术学院）

 谭方勇（苏州职业大学）翟玉锋（烟台职业技术学院）

 樊 睿（杭州安恒信息技术股份有限公司）

秘书：翟玉峰（中国铁道出版社有限公司）

序

2021年，全国人大四次会议通过了《中华人民共和国国民经济和社会发

展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，对我国社会主义现代化建

设进行了全面部署，“十四五”时期对国家的要求是高质量发展，对教育的

定位是建立高质量的教育体系，对职业教育的定位是增强职业教育的适应性。

当前，在百年未有之大变局下，在“十四五”开局之年，如何切实推动落实《国

家职业教育改革实施方案》《职业教育提质培优行动计划（2020—2023年）》

等文件要求，是新时代职业教育适应国家高质量发展的核心任务。伴随新科

技和新工业化发展阶段的到来和我国产业高端化转型，必然引发企业用人需

求和聘用标准随之发生新的变化，以人才需求为起点的高职人才培养理念使

创新中国特色人才培养模式成为高职战线的核心任务，为此国务院和教育部

制订和发布的包括1+X职业技能等级证书制度、专业群建设、“双高计划”、

专业教学标准、信息技术课程标准、实训基地建设标准等一系列具体的指

导性文件，为探索新时代中国特色高职人才培养指明了方向。

要落实国家职业教育改革一系列文件精神，培养高质量人才，就必须解

决“教什么”的问题，必须解决课程教学内容适应产业新业态、行业新工艺、

新标准要求等难题，教材建设改革创新就显得尤为重要。国家这几年对于职

业教育教材建设下了很大的力度，2019年，教育部发布了《职业院校教材

管理办法》（教材〔2019）3号）、《关于组织开展“十三五”职业教育国家

规划教材建设工作的通知》（教职成司函〔2019）94号），在2020年又启

动了《首届全国教材建设奖全国优秀教材（职业教育与继续教育类）》评选

人工智能应用基础

活动，这些都旨在选出具有职业教育特色的优秀教材，并对下一步如何建设

好教材进一步明确了方向。在这种背景下，坚持以习近平新时代中国特色社

会主义思想为指导，落实立德树人根本任务，适应新技术、新产业、新业态、

新模式对人才培养的新要求，中国铁道出版社有限公司邀请我与鲍洁教授共

同策划组织了“‘十四五’高等职业教育新形态一体化教材”，尤其是我国知

名计算机教育专家谭浩强教授、全国高等院校计算机基础教育研究会会长黄

心渊教授对课程建设和教材编写都提出了重要的指导意见。这套教材在设计

上把握了这样几个原则：

1.价值引领，育人为本。牢牢把握教材建设的政治方向和价值导向，

充分体现党和国家的意志，体现鲜明的专业领域指向性，发挥教材的铸魂

育人、关键支撑、固本培元、文化交流等功能和作用，培养适应创新型国家、

制造强国、网络强国、数字中国、智慧社会的不可或缺的高层次、高素质

技术技能型人才。

2.内容先进，突出特性。充分发挥高等职业教育服务行业产业优势，及

时将行业、产业的新技术、新工艺、新规范作为内容模块，融入到教材中去。

为强化学生职业素养养成和专业技术积累，将专业精神、职业精神和工匠

精神融入教材内容，满足职业教育的需求。此外，为适应项目学习、案例

学习、模块化学习等不同学习方式要求，注重以真实生产项目、典型工作

任务、案例等为载体组织教学单元的教材、新型活页式、工作手册式等教材，

反映人才培养模式和教学改革方向，有效激发学生学习兴趣和创新潜能。

3.改革创新，融合发展。遵循教育规律和人才成长规律，结合新一代信

息技术发展和产业变革对人才的需求，加强校企合作、深化产教融合，深入

推进教材建设改革。加强教材与教学、教材与课程、教材与教法、线上与线

下的紧密结合，信息技术与教育教学的深度融合，通过配套数字化教学资源，

满足教学需求和符合学生特点的新形态一体化教材。

4.加强协同，锤炼精品。准确把握新时代方位，深刻认识新形势新任务，

激发教师、企业人员内在动力。组建学术造诣高、教学经验丰富、熟悉教材

II

序

工作的专家队伍，支持科教协同、校企协同、校际协同开展教材编写，全面

提升教材建设的科学化水平，打造一批满足学科专业建设要求，能支撑人才

成长需要、经得起实践检验的精品教材。

按照教育部关于职业院校教材的相关要求，充分体现工业和信息化领域

相关行业特色，以高职专业和课程改革为基础，编写信息技术课程、专业群

平台课程、专业核心课程等所需教材。本套教材计划出版4个系列，具体为：

1.信息技术课程系列。教育部发布的《高等职业教育专科信息技术课程

标准（2021年版）》给出了高职计算机公共课程新标准，新标准由必修的基

础模块和由12项内容组成的拓展模块两部分构成。拓展模块反映了新一代

信息技术对高职学生的新要求，各地区、各学校可根据国家有关规定，结合

地方资源、学校特色、专业需要和学生实际情况，自主确定拓展模块教学

内容。在这种新标准、新模式、新要求下构建了该系列教材。

2.电子信息大类专业群课程系列。高等职业教育大力推进专业群建设，

基于产业需求的专业结构，使人才培养更适应现代产业的发展和职业岗位的

变化。构建具有引领作用的专业群平台课程和开发相关教材，彰显专业群的

特色优势地位，提升电子信息大类专业群平台课程在高职教育中的影响力。

3.新一代信息技术类典型专业课程系列。以人工智能、大数据、云计算、

移动通信、物联网、区块链等为代表的新一代信息技术，是信息技术的纵向

升级，也是信息技术之间及其与相关产业的横向融合。在此技术背景下，围

绕新一代信息技术专业群（专业）建设需要，重点聚焦这些专业群（专业）

缺乏教材或者没有高水平教材的专业核心课程，完善专业教材体系，支撑新

专业加快发展建设。

4.本科专业课程系列。在厘清应用型本科、高职本科、高职专科关系，

明确高职本科服务目标，准确定位高职本科基础上，研究高职本科电子信息

类典型专业人才培养方案和课程体系，重在培养高层次技术技能型人才，组

织编写该系列教材。

新时代，职业教育正在步入创新发展的关键期，与之配合的教育模式以

III

人工智能应用基础

及相关的诸多建设都在深入探索，按照“选优、选精、选特、选新”的原则，

发挥在高等职业教育领域的院校、企业的特色和优势，调动高水平教师、企

业专家参与，整合学校、行业、产业、教育教学资源，充分发挥教材建设在

提高人才培养质量中的基础性作用，集中力量打造与我国高等职业教育高质

量发展需求相匹配、内容形式创新、教学效果好的课程教材体系，努力培养

德智体美劳全面发展的高层次、高素质技术技能人才。

本套教材内容前瞻，体系灵活，资源丰富，是值得关注的一套好教材。

国家职业教育指导咨询委员会委员

北京高等学校高等教育学会计算机分会理事长

全国高等院校计算机基础教育研究会荣誉副会长

2021年8月

IV

前言

从可爱的“机器猫”到下棋的“阿尔法狗”，从MCS51单片机到英伟达的GPU，编者

经历了信息技术蓬勃发展的20年。2017年3月5日，2017年政府工作报告指出，要加快

培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”首次被写入了全国政府工作报告。以人

工智能技术为代表的新一代信息技术已开始融入各行各业，成为变革社会的重要推动力，人

工智能已上升为国家战略。

社会对计算机视觉、语音识别、机器学习等技术的热情与日俱增，结合Python语言引

发了一场学习人工智能相关技术的潮流。然而，面对复杂的数学推导公式和广泛的行业应用，

我们深感需要编写一本人工智能入门、适合理工科学生快速学习的基础教材。本书编者团队

结合课堂教学特点和项目实践经验，摒除传统的人工智能类的数学基础要求高、测试难度大

等问题，设计了以案例为载体的、可验证测试的情境教学模块。

本书结合随机数（浙江）智能科技有限公司的“派Lab”人工智能教学实训平台，解决

全校大范围的理工科学生对人工智能基础课程的高通用性、高扩展性和实验案例资源丰富的

人工智能开放实验平台的需求，全方位支撑课程教学、实操、考核及科研活动。

本书的内容如下：

（1）Python篇与机器沟通：通过五个实训案例，让读者认识Python语言，掌握

Python编程的基本语法和Python标准库在人工智能技术中的运用。

（2）机器学习篇让机器能决策：通过五个实训案例，让读者认识机器学习算法的基本

原理，理解处理回归、分类、聚类问题的方法，掌握机器学习算法在日常生活中的应用。

（3）深度学习篇让机器会思考：通过五个实训案例，让读者认识深度学习算法的基本

原理，理解各神经网络模型的核心思想，掌握深度学习算法在现实场景中的运用。

（4）计算机视觉篇让机器看得见：通过五个实训案例，让读者了解计算机如何识别并

处理图像，理解计算机视觉算法的基本原理，掌握计算机视觉领域的典型应用。

（5）自然语言处理篇让机器读得懂：通过五个实训案例，让读者了解计算机如何识

别并处理语音和文字，理解自然语言处理算法的基本原理，掌握自然语言处理领域的典型

应用。

人工智能应用基础

本书的特色如下：

（1）建设人工智能在线教学实训平台，实现线上线下相结合，课内课外互通。利用该开

放实训平台，学生在课堂内未完成的实验任务，可以在课堂外继续完成。

（2）以案例作为知识点的载体，在案例中逐步讲解验证，使读者能够快速了解人工智能

相关的基本技术和方法，让人工智能技术的学习变得更简单。

（3）提供课件、源代码等供读者学习。为了配合课堂教学和自学，编者制作了高质量的

教学课件、案例源代码和学习视频等，并不断更新平台的实训案例。

本书由郭勇、赵瑞丰、杜辉任主编，由林励、李伟权、王亚楠任副主编，冷鹏、王青、

余婷、汪胜平参与编写，由王路群任主审。感谢曹静和随机数（浙江）智能科技有限公司在

本书的编排及代码验证工作中提供的支持。为了方便组织教学，本书配套的相关资料可通过

“派Lab”人工智能教学实训平台查看并下载，平台网址：。还可与本书编

者联系（E-mail：linlimcu@）。

图书编写是一项与时俱进的长久工程，需要在实践中不断检验和修改。同时，由于编者

水平有限，书中难免存在疏漏和不妥之处，敬请广大读者给予批评和指正。

编者

2022年2月

II

配套资源索引

微课

序号项目名称资源名称页码

1案例1“读心术”上1-7

2案例1“读心术”下1-7

3案例2“读心术”进阶1-15

单元一Python篇

4案例3搭积木1-27

与机器沟通

5案例4汉诺塔1-42

6案例5股价数据处理上1-49

7案例5股价数据处理下1-49

8案例1牛肉价格预测2-8

9案例2挑草莓2-12

单元二机器学习篇

10案例3疾病预测2-25

让机器能决策

11案例4点可乐2-32

12案例5聚类应用2-37

13深度学习与神经网络3-4

14案例1手写数字3-5

15单元三深度学习篇案例2猫狗识别3-12

16让机器会思考案例3植物幼苗识别3-20

17案例4股价预测3-30

18案例5数字生成3-38

19了解计算机视觉上4-1

20了解计算机视觉下4-1

21案例1图像处理上4-12

22单元四计算机视觉篇案例1图像处理下4-12

23让机器看得见案例2计算机视觉造物4-28

24案例3笑脸捕捉4-34

25案例4目标检测4-38

26案例5鸟窝识别4-44

27案例1词云图5-5

28案例2词向量5-9

单元五自然语言处理篇

29案例3语音合成5-14

让机器读得懂

30案例4语音识别5-18

31案例5情感分类5-23

目录

单元一Python篇与机器沟通..........................................................1-1

1.1Python的历史...................................................................................................1-1

1.2Python的作用...................................................................................................1-1

1.2.1Web应用开发....................................................................................................1-1

1.2.2自动化运维........................................................................................................1-2

1.2.3人工智能领域....................................................................................................1-2

1.2.4网络爬虫............................................................................................................1-3

1.2.5科学计算............................................................................................................1-3

1.2.6游戏开发............................................................................................................1-3

1.3Python的设计哲学............................................................................................1-3

1.4Python的特点...................................................................................................1-6

1.5学习计划............................................................................................................1-7

实训案例1Python“读心术”..................................................................................1-7

实训案例2“读心术”进阶....................................................................................1-15

实训案例3像搭积木一样学函数...........................................................................1-27

实训案例4汉诺塔小游戏......................................................................................1-41

实训案例5科学计算与可视化...............................................................................1-49

单元二机器学习篇让机器能决策.....................................................2-1

2.1机器学习............................................................................................................2-1

2.2机器学习应用....................................................................................................2-2

2.3机器学习方法....................................................................................................2-2

2.3.1学习方式............................................................................................................2-3

2.3.2学习任务............................................................................................................2-3

2.4机器学习算法....................................................................................................2-4

2.4.1回归....................................................................................................................2-4

2.4.2分类....................................................................................................................2-5

2.4.3聚类....................................................................................................................2-7

人工智能应用基础

实训案例1预知未来牛肉价格.................................................................................2-8

实训案例2我来帮你挑草莓..................................................................................2-12

实训案例3远离疾病早预防..................................................................................2-25

实训案例4这位顾客可不可能点可乐....................................................................2-31

实训案例5近朱者赤近墨者黑...............................................................................2-37

单元三深度学习篇让机器会思考.....................................................3-1

3.1浅层学习和深度学习..........................................................................................3-1

3.2人脑视觉机理....................................................................................................3-3

3.3深度学习与神经网络..........................................................................................3-4

实训案例1全连接神经网络——猜数字益智游戏....................................................3-5

实训案例2卷积神经网络——你是我的眼.............................................................3-12

实训案例3卷积神经网络——播下“智能”的种子..............................................3-20

实训案例4循环神经网络——鸡蛋应该放在几个篮子里.......................................3-30

实训案例5生成对抗网络——神奇的画笔.............................................................3-38

单元四计算机视觉篇让机器看得见..................................................4-1

4.1计算机视觉概述.................................................................................................4-1

4.1.1人脸识别............................................................................................................4-1

4.1.2多目标跟踪........................................................................................................4-2

4.1.3图像分割............................................................................................................4-2

4.1.4风格迁移............................................................................................................4-3

4.2计算机视觉与数字图像处理...............................................................................4-6

4.2.1计算机视觉........................................................................................................4-6

4.2.2数字图像处理....................................................................................................4-6

4.3人类眼中的世界.................................................................................................4-7

4.4计算机眼中的世界.............................................................................................4-7

4.5计算机视觉发展的主要阶段...............................................................................4-8

4.5.1马尔计算视觉....................................................................................................4-8

4.5.2主动视觉............................................................................................................4-9

4.5.3多视几何和分层三维重建..............................................................................4-10

4.5.4基于学习的视觉..............................................................................................4-10

4.6计算机视觉发展趋势........................................................................................4-12

实训案例1超有意思的图像世界...........................................................................4-12

II

目录

实训案例2计算机视觉造物..................................................................................4-28

实训案例3一键捕捉你的笑脸...............................................................................4-34

实训案例4众里寻他一目了然...............................................................................4-38

实训案例5只需你看一眼......................................................................................4-44

单元五自然语言处理篇让机器读得懂...............................................5-1

5.1自然语言处理概述.............................................................................................5-1

5.2自然语言处理的核心任务和难点........................................................................5-1

5.3自然语言处理的典型应用..................................................................................5-2

5.4自然语言处理技术.............................................................................................5-2

5.4.1基础技术............................................................................................................5-3

5.4.2核心技术...........................................................................................................5-3

5.4.3NLP+高端技术................................................................................................5-4

实训案例1一张图知你所云....................................................................................5-5

实训案例2词以类聚...............................................................................................5-9

实训案例3一键合成有声音的文字........................................................................5-14

实训案例4你说我写.............................................................................................5-18

实训案例5您对商品满意吗..................................................................................5-23

附录A派Lab平台基本操作.............................................................A-1

A.1平台简介..........................................................................................................A-1

A.2账号设置..........................................................................................................A-1

A.2.1用户登录..........................................................................................................A-1

A.2.2修改密码..........................................................................................................A-3

A.2.3绑定微信..........................................................................................................A-4

A.3个人版..............................................................................................................A-4

A.3.1平台课程..........................................................................................................A-4

A.3.2私有内容..........................................................................................................A-4

A.3.3课程学习..........................................................................................................A-5

A.4教育版..............................................................................................................A-6

A.4.1首页..................................................................................................................A-6

A.4.2教师中心-课程...............................................................................................A-8

A.5个人概览........................................................................................................A-14

A.5.1个人概览-教师.............................................................................................A-14

III

人工智能应用基础

A.5.2个人概览-普通用户.....................................................................................A-15

A.5.3关闭实训环境................................................................................................A-16

A.5.4我的学习........................................................................................................A-16

A.5.5个人设置........................................................................................................A-17

A.6JupyterLab如何使用......................................................................................A-17

A.6.1文件夹区域....................................................................................................A-18

A.6.2实训报告区域................................................................................................A-18

A.6.3环境信息区域................................................................................................A-19

A.6.4主界面操作区................................................................................................A-19

IV

单元一Python篇

与机器沟通

Python是一门功能强大的计算机编程语言，其设计思想是简单、优雅和明确。Python已广

泛应用于Web开发、科学运算、数据分析等众多领域。特别是在人工智能领域，Python被认为

是目前该领域最适合、应用最广泛、最有潜力的语言。

本篇将通过五个实训案例，让读者认识Python语言，掌握Python编程的基本语法和

Python标准库在人工智能技术中的运用。

1.1Python的历史

Python的创始人是荷兰人吉多·范罗苏姆（GuidovanRossum）。1989年的圣诞节期间，

吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC编程

语言的一种继承。之所以选中Python作为程序的名字，是因为他是BBC电视剧《蒙提·派森

的飞行马戏团》（MontyPython’sFlyingCircus）的爱好者。

1991年，第一个Python编译器诞生，它是用C语言实现的，并能够调用C语言的库文件。

Python2.0于2000年10月16日发布，实现了完整的垃圾回收，并且支持Unicode。Python2.7

被确定为最后一个Python2.x版本。

Python3.0于2008年12月3日发布，此版不完全兼容之前的Python源代码。不过，很多

新特性后来也被移植到Python2.6/2.7版本。

1.2Python的作用

1.2.1Web应用开发

Python经常被用于Web开发。尽管目前PHP、JavaScript依然是Web开发的主流语言，

但Python上升势头更为猛劲。尤其随着Python的Web开发框架逐渐成熟（如Django、Flask、

TurboGears、web2py等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。

例如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。Python定义了

1-1

人工智能应用基础

WSGI标准应用接口来协调HTTP服务器与基于Python的Web程序之间的通信。

例如，人们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网，如图1-1所示，就是使用

Python实现的。

图1-1豆瓣网

1.2.2自动化运维

很多操作系统中，Python是标准的系统组件，大多数Linux发行版以及NetBSD、OpenBSD

和MacOSX都集成了Python，可以在终端下直接运行Python。

有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，如Ubuntu的Ubiquity安装器、Red

HatLinux和Fedora的Anaconda安装器等。

另外，Python标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如，通过pywin32这

个软件包，可以访问Windows的COM服务以及其他WindowsAPI；使用IronPython能够直接

调用.NetFramework。

通常情况下，Python编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩

展性方面，都优于普通的shell脚本。

1.2.3人工智能领域

Python在人工智能领域内的机器学习（machinelearning）、神经网络（neuralnetwork）、深

度学习（deeplearning）等方面，都是主流的编程语言。

基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开Python的支持，

原因至少有以下几点：

（1）目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如TensorFlow（神经网络框架）、PyTorch（神

经网络框架）以及Keras神经网络库等，都是用Python实现的。

（2）微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，并且该公司开发的VisualStudio

Code，也已经把Python作为第一级语言进行支持。

（3）Python擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出高质量的2D

和3D图像。

总之，人工智能时代的来临，使得Python从众多编程语言中脱颖而出。

1-2

单元一Python篇与机器沟通

1.2.4网络爬虫

Python语言很早就用来编写网络爬虫。Google等搜索引擎公司大量地使用Python语言编

写网络爬虫。

从技术层面上讲，Python提供了很多服务于编写网络爬虫的工具，如urllib、Selenium和

BeautifulSoup等，还提供了一个网络爬虫框架Scrapy。

1.2.5科学计算

和其他解释型语言（如shell、JavaScript、PHP）相比，Python在数据分析、可视化方面

有相当完善和优秀的库，如NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas等，这可以满足Python程序员

编写科学计算程序。

1.2.6游戏开发

很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块，而使用Python或Lua编写游戏的逻辑模块。

和Python相比，Lua的功能更简单，体积更小；而Python则支持更多的特性和数据类型。

例如，游戏SidMeier'sCivilization（《文明》）（见图1-2）就是使用Python实现的。