自从计算机进入了微机时代，人们的工作就发生了本质性改变。几乎大部分手工处理的信息，基本上都需要用电脑软件进行加工处理了。而大行其道的就是WPS和微软办公套件（Word, Excel, PowerPoint等）。在职场上，几乎没人不会用基本的文字处理和电子表格软件，而做汇报的资料基本都需要用PPT来演示。这是工业化时代要求每个人具备的基本工作技能。进入数字化时代，仅仅有这些技能已经不够用了。
我们进入信息时代已经很久了，互联网泡沫在2000年破灭之后，进入了一个稳定发展时期，我们现在面临的不是信息缺乏，而是在海量的信息中如何找到自己需要的信息。而对于分析来说，仅仅分析数字是不够的。随着多媒体快速发展，现在有很多重要信息是以图片、音频、人类语言等形式出现的，这些属于动态非结构化数据，而且数量巨大，因而被称作“大数据”。大数据呼唤人类的“更强大脑”，目前人工智能技术正在协助为人类赋能，提高对大数据的收集、处理和分析能力。而这些工作都可以用一种计算机语言解决，这就是Python。本文由浅入深介绍几本有代表性的Python工具书。
现在流行的AI人工智能技术大部分都是用Python语言编写的，这种语言与英语相似，“优雅”、“明确”、“简单”，易懂易学，功能强大，而且由于其开放性和扩展性强，可以直接使用大量的外部工具和现成代码，是目前最热门的计算机编程语言。编写计算机代码其实并不需要很高的学历，在IT行业，单纯的计算机编程工作类似于制造企业流水线上的普通蓝领岗位。经过一段时间的学习和训练，很多人都可以掌握编程技能。
Python尤其适合普通人学习。《教孩子学编程（Python语言版）》是目前一本很受欢迎的入门书。虽然小学生未必适合（至少还是应该达到英语初级水平），但是有初高中文化程度的读者应该很容易入门。里面的例子大多数和绘图和游戏有关，配上程序运行的彩图，大大提高了趣味性。如果之前对其他计算机语言有一定的了解，可以直接阅读本文后面介绍的书。
掌握Python语言，我认为最大而且最基本的用处就是搜集数据和进行数据分析。不同的是，这种语言方便收集和分析“大数据”，而不像我们以前了解的一些强大的工程计算机语言。应该说，这是一门专门面向大数据的编程语言，而其他功能亦不输java和C这类编程语言。
Python可以和很多已有软件兼容，最强大的功能是人们常说的“爬虫”功能，一些搜索引擎使用的就是这种技术。爬虫工程师目前是紧缺人才。用Python自己编写专门的爬虫程序，可以爬取图片、自己需要的特定信息，自动去除网页广告等。《精通Python网络爬虫：核心技术、框架与项目实战》是这方面的一本由浅入深的书，从技术、工具、实战3个维度讲透Python网络爬虫各项核心技术和主流框架，深度讲解网络爬虫的抓取技术与反爬攻关技巧。
《精通Python网络爬虫：核心技术、框架与项目实战》
借助爬虫程序搜集所需大数据，只是我们进行数据分析和数据挖掘的基础工作。在数字时代，我们已经无法满足只是利用数学函数来分析电子表格中的数据了。分析大数据需要懂得一些数据挖掘技术，《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》和《Python数据科学：技术详解与商业实践》是这方面较出色的工具书。这些书的一个优点是来自国内资深数据科学专家，在内容的适用性方面更贴近国情，从技术、业务和商业实战3个维度提供了系统化的Python数据分析学习路径，列举的商业案例很有代表性。
《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》
《Python数据科学：技术详解与商业实践》
Python语言的高级应用中，我认为最有用和最有发展前途的是自然语言处理。这是融合计算机、数学和语言学为一体的领域，在语言识别和翻译，语言信息提取、机器与人之间沟通等人工智能应用方面，都是基础和核心技术。能避开抽象的数学和计算机科学基础知识，直接引导读者掌握核心方法的参考书不多，《Python自然语言处理》和《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》。前者是入门，后者是进阶。
《Python自然语言处理》
《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》
如今，Python语言几乎成了“网红”语言，网络上也有各种文章和视频教程，几乎每个行业的专业人士都听说过它，似乎炙手可热，有人说这是一门当下必须掌握的技能，这个观点不算太夸张。面对咄咄逼人的人工智能飞速进步，每个人显然都需要进一步提升自身的能力，才能跟得上这个数字时代的脚步。