本書是以實戰應用、邁向工程師為目標的 Python 入門書，帶領讀者快速入門學會關鍵語法，再透過實作讓讀者一方面可以學以致用，實際體驗程式語言的用處；一方面在實作範例時，補足快速入門階段還沒學到的進階語法以及各式延伸套件，只要一本書即可從入門學到應用，主題涵蓋網頁應用程式、爬蟲、影像處理與辨識、大型語言模型。為了達成上述目標，本書結構安排如下：

》第 1~4 章：環境建置與基本語法

》第 5 章：實作檔案備份小工具

》第 6,7 章：實作 YouTube 影片下載工具與影音編碼合併處理

》第 8~10 章：設計網路爬蟲與 Google 試算表操作

》第 11~14 章：使用 Flask 建立與部署網頁應用程式

》第 15 章：學習 OpenCV 影像處理與辨識

》第 16,17 章：利用 YOLO 偵測物體、肢體動作與車牌辨識

》第 18 章：學習最夯的 Ollama 本地端生成式大語言模型 LLM

》第 19 章：使用 Streamlit 快速開發網頁應用程式

》第 20 章：用 LangChain 框架開發 RAG 應用

》第 21 章：結合 LLM 設計 LINE 客服 AI 機器人

實務範例選擇以應用廣泛並能跟上 AI 時代潮流為主軸。除基本語法以外，進階語法及延伸套件也不馬虎，涵蓋：

》自訂類別

》規則表達式

》格式化字串

》參數的打包與解包

》with 語法

》閉包與裝飾器

》match...case 語法

》例外處理

》多執行緒

》命令行參數處理

》subprocess 模組

》SQLite 程式庫

》JSON 與 CSV 檔處理

本書在撰寫風格上除了第 2 章的 Python 程式開發與 AI 輔助工具說明外，每個章節都有實例與詳細圖解，協助讀者更容易理解。在開發工具的選擇上，入門章節以方便易用的 Colab 練習基本語法，接著就以業界工程師廣為採用的 Visual Studio Code 為開發環境，並帶入 Github Copilot 工具熟悉與 AI 助理協作的流程。在設計範例時也貫徹虛擬環境的觀念，輔以多版本 Python 環境建置，避免環境污染問題，讓學習與業界接軌，學完立刻派上用場。

在許多實作應用的場合，光是瞭解程式語法是不夠的，像建構網路應用程式，還需要具備網路、防火牆、資料庫系統、租用並在雲端空間部署應用程式...等，還有 AI 影像偵測及大型語言模型應用背後的類神經網路 / 深度學習、模式辨認、評估指標、量化、詞嵌入向量...等概念，本書也針對這些基礎做了全方位的說明。某些 Python 入門書籍沒有觸及的部分，例如：物件導向程式設計，因為很重要，所以筆者也用幾個淺顯實用的案例圖解說明。

本書特色

☆☆AI 時代 Python 就要學這些☆☆ 

》快速入門瞭解基礎語法

》從實戰範例應用邊做邊學

》學習主題跟上 AI 潮流

》實作檔案備份工具、YouTube 影片下載工具、網路爬蟲、影像辨識、物體偵測、肢體動作、RAG 應用、LINE 聊天機器人

》涵蓋 Flask 與 Streamlit 網頁應用框架、OpenCV 程式庫、YOLO 模型、LangChain 框架等延伸套件　

》搭配 Ollama 設計本地端 LLM 應用