《C语言程序设计教程(第2版)》根据高校非计算机类专业“C语言程序设计”课程教学大纲编写。在编写中仔细考虑了内容的取舍,突出对基本概念的讲解和叙述,将基本概念和方法的应用,放在例题中,结合程序进行讲解,通俗易懂。《C语言程序设计教程(第2版)》共10章,内容包括C语言概述,数据类型、运算符和表达式,C语言程序中的输入、输出,C语言程序的控制结构,数组,函数,编译预处理命令,指针,结构体和文件等。每章精心选择典型例题进行分析,选择难易适中的习题供学生课后练习,每章的上机实验题均包括改错题、程序填空题及编程题。
《C语言程序设计教程(第2版)》适用于高校高职高专非计算机类专业的学生,也可供对程序设计有兴趣的读者参考。
《Python编程实战:从零开始掌握自动化与数据分析》 本书旨在为广大初学者和有一定编程基础的读者提供一本全面、实用的Python编程入门与进阶指南。我们摒弃了枯燥的理论堆砌,而是以实际项目和应用场景为导向,带领读者一步步走进Python的世界,掌握其强大的功能,并将其应用于自动化任务和数据分析等热门领域。 为何选择Python? Python以其简洁易读的语法、丰富的库支持以及跨平台特性,已成为当今最受欢迎的编程语言之一。无论您是想提升工作效率、处理海量数据,还是希望进入人工智能、Web开发等前沿领域,Python都是一个绝佳的起点。本书将帮助您理解Python为何如此受欢迎,并为您打下坚实的编程基础。 本书内容概览: 第一部分:Python编程基础与核心概念 环境搭建与初体验: 我们将从最基础的环境搭建开始,包括Python解释器的安装、集成开发环境(IDE)的选择与配置(如VS Code、PyCharm),以及第一个“Hello, World!”程序的编写,让您快速感受到编程的乐趣。 数据类型与变量: 深入理解Python中基本的数据类型,如整型、浮点型、字符串、布尔型,以及如何声明和使用变量。您将学习如何进行各种数据操作,并了解不同数据类型在内存中的表示。 运算符与表达式: 掌握算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符等,并学习如何组合它们构建复杂的表达式,实现各种计算和逻辑判断。 控制流语句: 这是程序逻辑的基石。我们将详细讲解条件语句(`if-elif-else`)和循环语句(`for`、`while`),让您学会如何根据不同情况控制程序的执行流程,实现重复性操作。 数据结构: Python提供了强大的内置数据结构。您将深入学习列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)和集合(Set)的特性、常用操作及其应用场景,为处理复杂数据打下基础。 函数: 函数是代码复用和模块化的关键。本书将引导您理解函数的概念,如何定义和调用函数,掌握参数传递、返回值、作用域等重要知识点,并学会编写具有良好结构的函数。 模块与包: 了解Python的模块化设计,如何导入和使用标准库以及第三方库,并通过实例展示如何组织自己的代码为模块,提高代码的可维护性和可重用性。 第二部分:Python实用技巧与项目实践 文件操作: 学习如何读写文本文件、二进制文件,以及如何处理CSV、JSON等常见文件格式,为数据导入导出奠定基础。 异常处理: 掌握`try-except`块的使用,优雅地处理程序运行时可能出现的错误,提高程序的健壮性。 面向对象编程(OOP)初步: 介绍类(Class)、对象(Object)、继承(Inheritance)、封装(Encapsulation)和多态(Polymorphism)等核心概念,帮助您理解如何使用面向对象的方式组织代码,构建更复杂的应用程序。 网络爬虫入门(使用`requests`和`BeautifulSoup`): 通过实际案例,教您如何使用`requests`库获取网页内容,以及如何利用`BeautifulSoup`库解析HTML,提取所需信息,实现简单的网页数据抓取。 自动化脚本编写: 演示如何利用Python编写各种自动化脚本,例如批量重命名文件、定时执行任务、自动化填写表单等,极大地提高工作效率。 第三部分:数据分析核心工具与应用 NumPy:高效的数值计算库: 深入学习NumPy数组(ndarray)的使用,掌握向量化操作、数组切片、数学函数等,为后续的数据处理和科学计算打下坚实基础。 Pandas:强大的数据处理与分析框架: 这是数据科学领域不可或缺的工具。您将学习如何使用DataFrame和Series进行数据清洗、转换、筛选、聚合、合并等操作,并掌握数据可视化(如使用Matplotlib和Seaborn)的基本技巧,用图表直观地展示数据洞察。 常见数据分析任务实战: 通过真实数据集,本书将引导您完成一系列典型的数据分析任务,例如: 数据探索性分析(EDA): 理解数据集的结构、分布和特征。 数据清洗与预处理: 处理缺失值、异常值,进行数据类型转换等。 数据可视化: 绘制各种图表(如折线图、柱状图、散点图、箱线图)来揭示数据模式和趋势。 数据分组与聚合: 根据特定条件对数据进行分组统计。 本书特色: 实践导向: 每一章都配有丰富的代码示例和练习题,鼓励读者动手实践,学以致用。 项目驱动: 通过完成多个小型项目,例如一个简单的网页爬虫、一个数据统计报告生成器,让读者在解决实际问题的过程中巩固所学知识。 循序渐进: 内容结构清晰,从易到难,确保零基础读者也能轻松入门。 前沿技术: 重点介绍Python在自动化和数据分析领域的应用,满足当前热门技术需求。 易于理解: 采用通俗易懂的语言,避免过多专业术语,让复杂的概念变得易于理解。 无论您是学生、职场人士,还是对编程充满好奇的爱好者,《Python编程实战:从零开始掌握自动化与数据分析》都将是您学习Python、提升技能、开启新可能性的理想选择。翻开本书,开启您的Python编程之旅吧!