本书以医药数据处理为情境，依托大量医药数据处理的案例，向读者介绍Python程序设计的方法和语法，以及利用Python解决医药领域一些实际问题的相关知识。本书共分3篇，依次为Python入门篇、Python进阶篇和Python实战医药数据处理专题篇。其中，前两篇全面介绍Python程序设计的方法和语法，以及医药数据采集、清洗、统计分析和绘图展示的基本知识，可以有效支撑读者通过计算机二级考试；第3篇从引领学生开展智慧医药研究的角度，阐释7个智慧医药研发的典型案例，为学生开展智慧医药研究奠定基础。7个案例分别为采集PubChem网站药物结构数据；计算屠呦呦2个诺贝尔奖药物的相似度；利用聚类热图分析肺癌基因表达数据；利用高斯过程回归、随机森林和神经网络算法预测化合物的水溶性；基于随机森林算法识别潜在心脏病患者；基于卷积神经网络识别黑色素瘤；基于自然语言处理技术的电子病历实体识别。 本书可作为医药院校本科生和研究生学习Python程序设计的教材，也可作为其他综合性大学的程序设计语言通识课的教材。