Python作为一门功能强大且利于理解和使用的编程语言，非常适合编程初学者入门。本书详细阐述了Python编程的基础知识，同时介绍了Python在网络爬虫和AI编程方面的应用。本书还通过丰富的实用案例介绍了掌握Python编程的必备知识，并针对学习过程中的重点和难点进行了深入剖析。本书采用师生互答的形式讲解，共有三篇，每一篇5天学完，每一天均有详细的学习说明，以帮助读者快速掌握Python基础知识，并用其解决工作中遇到的问题。
本书内容丰富，语言风趣幽默，适合对Python编程感兴趣的初学者参考。

Python基础篇
第1天 初识Python
第1部分 开始使用Python
第2部分 计算
第3部分 数值和字符串
第4部分 输入
第2天 控制语句和函数
第1部分 if语句和比较运算符
第2部分 逻辑运算符
第3部分 while语句
第4部分 函数的创建
第3天 Python数据类型
第1部分 列表
第2部分 列表的便捷功能
第3部分 元组和集合
第4部分 字典
第4天 类和模块
第1部分 面向对象
第2部分 类和继承
第3部分 异常
第4部分 模块
第5天 网络通信
第1部分 电子邮件基础与要做的准备工作
第2部分 使用Python发送邮件
第3部分 Web服务器和通信
第4部分 使用外部库
Python网络爬虫篇
第1天 Web基础
第1部分 启动Web服务器
第2部分 Web服务器与HTML的关系
第3部分 HTML基础
第4部分 标签
第2天 CSS和JavaScript
第1部分 CSS是什么
第2部分 CSS选择器
第3部分 JavaScript是什么
第4部分 函数和事件
第3天 表单和正则表达式
第1部分 表单
第2部分 用Python程序接收表单输入
第3部分 用正则表达式检查输入
第4天 Selenium自动化
第1部分 Selenium是什么
第2部分 Selenium IDE
第3部分 在Python中使用Selenium
第5天 Python网络爬虫
第1部分 使用正则表达式进行数据采集
第2部分 使用beautifulsoup4和XPath进行数据采集
第3部分 使用Selenium进行数据采集
Python AI编程篇
第1天 AI编程准备
第1部分 引言
第2部分 安装Anaconda
第3部分 Jupyter Notebook
第4部分 NumPy
第5部分 Pandas
第6部分 matplotlib
第2天 scikit-learn
第1部分 了解scikit-learn
第2部分 回归分析
第3部分 机器学习数据集
第3天 监督学习（k最近邻算法）
第1部分 了解k最近邻算法
第2部分 数据划分
第3部分 绘制散点图
第4部分 构建机器学习模型
第4天 监督学习（其他相关的机器学习算法）
第1部分 感知机
第2部分 scikit-learn感知机
第3部分 逻辑斯谛回归
第4部分 支持向量机
第5天 神经网络和聚类
第1部分 神经网络
第2部分 MLPClassifier分类器
第3部分 无监督学习
第4部分 尝试k均值算法