本书通过12个大型项目的实现过程展示了开发Python项目的方法和流程。全书共12章，分别讲解了AI人机对战版五子棋游戏（AI+pygame实现），在线商城系统（Django+Mezzanine+Cartridge实现），房产价格数据可视化分析系统（网络爬虫+MySQL+pylab实现），招聘信息实时数据分析系统（网络爬虫+Flask+Highcharts+MySQL实现），基于深度学习的AI人脸识别系统（Flask+OpenCV-Python+Keras+Sklearn实现），在线生鲜商城系统（Django+Vue+新浪微博账号登录+支付宝支付），民宿信息可视化分析系统（网络爬虫+Django+Echarts可视化），实时疫情监控系统（腾讯API接口+Seaborn+matplotlib实现），个人博客系统（Flask+TinyDB实现），电影票房数据可视化系统（网络爬虫+MySQL+Pandas实现），大型3D枪战类冒险游戏（Panda3D实现），AI人脸识别签到打卡系统（PyQt5+百度智能云+OpenCV-Python+SQLite3实现）。
本书适合了解Python语言基础语法并希望进一步提高Python开发水平的读者阅读，可以作为大中专院校相关专业的师生用书和培训机构的专业教材。

第1章 AI人机对战版五子棋游戏（AI+pygame实现）
1.1 项目介绍
1.2 系统架构分析
1.2.1 五子棋的基本棋型
1.2.2 功能模块
1.3 具体实现
1.3.1 设置基础参数
1.3.2 绘制棋盘
1.3.3 实现AI功能
1.3.4 实现按钮功能
1.3.5 重写功能
第2章 在线商城系统（Django+Mezzanine+Cartridge实现）
2.1 项目介绍
2.2 项目规划分析
2.2.1 电子商务的简要介绍
2.2.2 在线博客+商城系统构成模块
2.3 规划项目文件
2.4 使用第三方库Mezzanine和Cartridge
2.4.1 使用库Mezzanine
2.4.2 使用库Cartridge
2.5 实现基本功能
2.5.1 项目配置
2.5.2 后台模块
2.5.3 博客模块
2.5.4 商品展示模块
2.6 在线购物
2.6.1 购物车页面
2.6.2 订单详情页面
2.6.3 在线支付页面
2.6.4 订单确认页面
2.6.5 订单完成发送提醒邮件
第3章 房产价格数据可视化分析系统（网络爬虫+ MySQL+pylab 实现）
3.1 背景介绍
3.2 需求分析
3.3 模块架构
3.4 系统设置
3.4.1 选择版本
3.4.2 保存日志信息
3.4.3 设置保存文件夹
3.4.4 设置爬取城市
3.4.5 处理区县信息
3.5 破解反爬机制
3.5.1 定义爬虫基类
3.5.2 浏览器用户代理
3.5.3 在线IP代理
3.6 爬虫抓取信息
3.6.1 设置解析元素
3.6.2 爬取二手房信息
3.6.3 爬取楼盘信息
3.6.4 爬取小区信息
3.6.5 爬取租房信息
3.7 数据可视化
3.7.1 爬取数据并保存到数据库
3.7.2 可视化济南市房价最贵的4个小区
3.7.3 可视化济南市主要行政区的房价均价
3.7.4 可视化济南市主要行政区的房源数量
3.7.5 可视化济南市各区的房源数量所占百分比
第4章 招聘信息实时数据分析系统（网络爬虫+Flask+Highcharts+MySQL实现）
4.1 系统背景介绍
4.2 系统架构分析
4.3 系统设置
4.4 网络爬虫
4.4.1 建立和数据库的连接
4.4.2 设置HTTP请求头User-Agent
4.4.3 抓取信息
4.4.4 将抓取的信息添加到数据库
4.4.5 处理薪资数据
4.4.6 清空数据库数据
4.4.7 执行爬虫程序
4.5 信息分离统计
4.5.1 根据“工作经验”分析数据
4.5.2 根据“工作地区”分析数据
4.5.3 根据“薪资水平”分析数据
4.5.4 根据“学历水平”分析数据
4.6 数据可视化
4.6.1 Flask Web架构
4.6.2 Web主页
4.6.3 数据展示页面
4.6.4 数据可视化页面
第5章 基于深度学习的AI人脸识别系统（Flask+OpenCV-Python+Keras+Sklearn实现）
5.1 人工智能基础
5.1.1 人工智能介绍
5.1.2 人工智能的发展历程
5.1.3 和人工智能相关的几个重要概念
5.2 机器学习基础
5.2.1 机器学习介绍
5.2.2 机器学习的三个发展阶段
5.2.3 机器学习的分类
5.2.4 深度学习和机器学习的对比
5.3 人工智能的研究领域和应用场景
5.3.1 人工智能的研究领域
5.3.2 人工智能的应用场景
5.4 系统需求分析
5.4.1 系统功能分析
5.4.2 实现流程分析
5.4.3 技术分析
5.5 照片样本采集
5.6 深度学习和训练
5.6.1 原始图像预处理
5.6.2 构建人脸识别模块
5.7 人脸识别
5.8 Flask Web人脸识别接口
5.8.1 导入库文件
5.8.2 识别上传照片
5.8.3 在线识别
第6章 在线生鲜商城系统（Django+Vue+新浪微博账号登录+支付宝支付）
6.1 系统背景介绍
6.2 功能需求分析
6.3 准备工作
6.3.1 用到的库
6.3.2 准备Vue环境
6.3.3 创建应用
6.3.4 系统配置
6.4 设计数据库
6.4.1 为users应用创建Model模型
6.4.2 为goods应用创建Model模型
6.4.3 为trade应用创建Model模型
6.4.4 为user_operation应用创建Model模型
6.4.5 生成数据库表
6.5 使用Restful API
6.5.1 商品列表序列化
6.5.2 在前端展示左侧分类、排序、商品列表和分页
6.6 登录认证
6.6.1 使用DRF Token认证
6.6.2 使用JWT认证
6.6.3 增加用户名和手机号短信验证登录功能
6.6.4 注册会员和退出登录
6.6.5 微博账户登录
6.6.6 social-app-django集成第三方登录
6.7 支付宝支付
6.7.1 配置支付宝的沙箱环境
6.7.2 编写程序
6.8 测试程序
第7章 民宿信息可视化分析系统（网络爬虫+Django+Echarts可视化）
7.1 系统背景介绍
7.2 爬虫抓取信息
7.2.1 系统配置
7.2.2 Item处理
7.2.3 具体爬虫
7.2.4 破解反扒字体加密
7.2.5 下载器中间件
7.2.6 保存爬虫信息