请设计一个深度学习的模型来完成书籍类文本的生成任务，要求使用Python，并采用合适的数据预处理方法。
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```python
# 导入必要的库
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 数据预处理
def preprocess_data(texts, max_len=100, vocab_size=10000):
    # 初始化Tokenizer并拟合文本数据
    tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size)
    tokenizer.fit_on_texts(texts)
    
    # 将文本转换为序列
    sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
    
    # 填充序列以确保所有序列长度一致
    data = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len)
    
    return data, tokenizer

# 加载和预处理数据
texts = ["这是一个示例文本", "深度学习模型用于文本生成", "使用Python进行数据预处理"]
data, tokenizer = preprocess_data(texts)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
model = Sequential([
    Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index) + 1, output_dim=100, input_length=data.shape[1]),
    LSTM(150, return_sequences=True),
    LSTM(100),
    Dense(len(tokenizer.word_index) + 1, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, np.expand_dims(X_train, -1), epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, np.expand_dims(X_test, -1)))

# 保存模型
model.save('book_text_generation_model.h5')
```

以上代码实现了一个简单的深度学习模型，用于书籍类文本的生成任务。模型使用了LSTM层进行序列建模，并通过Embedding层将单词映射到向量空间。数据预处理部分包括文本的Token化和填充，以确保所有序列长度一致。模型训练完成后，将其保存为`book_text_generation_model.h5`文件。
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