具体描述
《高等学校计算机精品课程系列教材·大学程序设计教程(C)》是根据教育部高等学校计算机基础教学指导委员会的计算机公共课程——“程序设计及应用”的教学基本要求编写的程序设计教材，以任务驱动、项目引领的方式讲授C程序设计方法。全书分为基础篇和提高篇。基础篇讲述了程序设计的基本语法、算法、设计方法，通过基础篇的学习，读者能独立编程解决简单的运算、方程等数学问题；提高篇在基础篇的基础上引入指针、链表等概念，使读者可以解决程序中出现的数据存储、资源合理分配等问题，从而实现用所学知识编程实现微型事务处理系统的目标。
《高等学校计算机精品课程系列教材·大学程序设计教程(C)》以Visual C++ 6.0为编程环境，对程序设计基本步骤、基本知识和语法、编程方法和常用算法进行了较为系统、详细的介绍。实例丰富有趣，阅读轻松，操作容易。《高等学校计算机精品课程系列教材·大学程序设计教程(C)》旨在激发学生的学习兴趣、提高学生的编程能力、解决问题和分析问题的能力及创新能力。
《高等学校计算机精品课程系列教材·大学程序设计教程(C)》适合作为高等院校各专业学习C语言的教材，也可作为计算机成人教育、各类进修班与培训班的教材以及广大工程技术人员和管理人员学习C语言的参考书。
《Python编程实践指南》 本书是一本旨在为初学者和有一定编程基础的读者提供全面、实用的Python编程指导。本书内容涵盖了Python语言的核心概念、常用库及其在实际项目中的应用，力求让读者在掌握理论知识的同时，也能迅速上手，解决实际问题。 第一部分：Python语言基础 本部分将从零开始，系统介绍Python语言的基础知识。 第一章：Python入门 Python简介：Python的历史、特点、应用领域。 开发环境搭建：安装Python解释器，配置集成开发环境（IDE），如VS Code、PyCharm。 第一个Python程序：编写并运行“Hello, World!”程序。 Python的运行机制：解释型语言的特点，代码的执行流程。 注释、变量与数据类型：单行注释、多行注释，整数、浮点数、字符串、布尔值等基本数据类型，变量的命名规则与使用。 第二章：Python数据结构 列表（List）：创建、访问、切片、修改，列表的常用方法（append, insert, remove, pop, sort, reverse等）。 元组（Tuple）：创建、访问，元组的不可变性，元组的应用场景。 字典（Dictionary）：键值对存储，创建、访问、修改、删除，字典的常用方法（keys, values, items, get, update等）。 集合（Set）：创建、添加、删除，集合的特性（无序、不重复），集合的运算（并集、交集、差集）。 数据结构的选择与应用：根据不同场景选择合适的数据结构。 第三章：Python流程控制 条件语句：`if`、`elif`、`else`语句，逻辑运算符（and, or, not），比较运算符（>, <, ==, !=, >=, <=）。 循环语句：`for`循环（遍历序列），`while`循环（条件循环），`break`与`continue`语句。 迭代器与生成器：理解迭代器协议，使用`yield`关键字创建生成器，生成器的优势。 第四章：Python函数与模块 函数定义与调用：`def`关键字，函数参数（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数），返回值。 作用域：局部变量、全局变量，`global`关键字。 匿名函数（Lambda表达式）：简洁的函数定义方式。 模块（Module）：导入模块（`import`），创建自己的模块，模块的搜索路径。 包（Package）：组织模块的目录结构。 第五章：Python面向对象编程 类（Class）与对象（Object）：面向对象思想简介，类的定义，对象的创建。 属性（Attribute）与方法（Method）：实例属性、类属性，实例方法、类方法、静态方法。 构造函数（`__init__`）：对象的初始化。 继承（Inheritance）：单继承、多继承，`super()`函数。 封装（Encapsulation）：访问控制（公有、私有）。 多态（Polymorphism）：鸭子类型。 第六章：Python异常处理 异常（Exception）与错误（Error）：区分异常和错误。 `try...except`语句：捕获和处理异常。 `else`与`finally`块：在异常处理中的应用。 自定义异常：创建自己的异常类。 第二部分：Python常用库与应用 本部分将介绍Python生态系统中一些强大且常用的库，并通过实际案例展示其应用。 第七章：文件操作 文件打开与关闭：`open()`函数，文件模式（r, w, a, b, +）。 文件读写：`read()`, `readline()`, `readlines()`, `write()`, `writelines()`。 `with`语句：自动管理文件资源的关闭。 文件与目录操作：`os`模块（创建、删除、重命名文件和目录，获取文件信息）。 第八章：字符串处理 字符串常用方法：`strip()`, `split()`, `join()`, `replace()`, `find()`, `count()`。 字符串格式化：f-strings，`str.format()`方法。 正则表达式（Regular Expression）：使用`re`模块进行强大的文本匹配和处理。 第九章：日期与时间 `datetime`模块：获取当前日期时间，创建特定日期时间对象。 日期时间格式化与解析：`strftime()`, `strptime()`。 日期时间计算：时间差、日期加减。 第十章：数据分析基础（NumPy与Pandas） NumPy： NumPy数组（ndarray）：创建、索引、切片、重塑。 数组运算：向量化运算，数学函数。 统计函数：平均值、标准差、最大值、最小值。 Pandas： Series：一维带标签数组。 DataFrame：二维带标签表格型数据结构。 数据读取与写入：CSV, Excel文件。 数据选择与过滤：按标签、按位置。 数据清洗与预处理：缺失值处理，数据类型转换。 数据聚合与分组：`groupby()`。 第十一章：数据可视化基础（Matplotlib与Seaborn） Matplotlib： 基本图表类型：折线图、散点图、柱状图、饼图。 图表元素定制：标题、轴标签、图例、网格线。 多子图绘制。 Seaborn： 基于Matplotlib的高级可视化库。 更美观的默认样式。 更丰富的统计图表：热力图、箱线图、小提琴图。 第十二章：网络编程基础（Requests） HTTP协议简介。 `requests`库：发送HTTP请求（GET, POST等）。 处理响应：状态码、响应内容（文本、JSON）。 参数传递与请求头。 第三部分：Python项目实战 本部分将通过一系列实际项目，巩固所学知识，提升编程实践能力。 第十三章：简单的命令行工具 使用`argparse`模块处理命令行参数。 实现一个文件处理或数据统计的命令行工具。 第十四章：Web爬虫入门（BeautifulSoup） BeautifulSoup库的使用：解析HTML和XML文档。 提取网页数据：根据标签、类名、ID查找元素。 构建一个简单的网页信息爬取器。 第十五章：自动化脚本 结合文件操作、字符串处理等知识，编写自动化脚本，例如批量处理文件、自动化报告生成等。 本书力求内容翔实，逻辑清晰，语言易懂，旨在帮助读者构建扎实的Python编程基础，并为进一步深入学习Python的各个领域打下坚实的基础。无论是希望入门编程，还是希望提升Python技能，本书都将是您理想的学习伙伴。
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