本书是与《C 程序设计: 思想与方法(慕课版第3版)》(翁惠玉、俞勇编著)配套的辅助教材。 本书与主教材的章安排完全相同。每一章首先总结了主教材中对应章的主要内容以及重点、难点,解答了主教材中的所有习题。作为对主教材的补充,本书在某些章后还增加了进一步拓展部分。通过对本书的学习,可以帮助读者进一步巩固程序设计的知识,提高编程能力。 本书概念清楚,习题丰富,可作为高等院校计算机专业或其他相关专业的程序设计课程的配套教辅,也可作为计算机专业研究生入学考试的辅导书,还可作为其他专业人员的参考书

本书详细介绍了操作系统的基本原理，以操作系统的五大功能作为主线，分章节阐述了操作系统的理论基础。主要内容包括用户与操作系统的接口、处理器资源管理、存储器管理、I/O设备管理、文件系统。*后介绍了操作系统安全知识，并对Windows、Linux以及Android操作系统作了简单剖析。各章均配有大量的精选习题，题型丰富，有助于读者领会和掌握相关知识。本书力求做到结合实际、突出应用、便于教学，同时各章例题录制了视频讲解，以帮助读者学习和掌握操作系统的理论知识。 本书可作为高等院校计算机科学与技术

本书在介绍虚拟仪器的基本概念和LabVIEW软件基础知识的同时，重点详细地介绍了LabVIEW的数据采集、仪器控制、分析及应用，并结合实际应用，介绍了编者近年来在研究中总结出来的一些经典案例，尽量做到理论、应用与实际编程的紧密结合，使读者掌握使用LabVIEW的基本方法和技巧。
本书适合LabVIEW入门级读者以及从事相关专业的工程项目开发人员阅读，也可供高等院校计算机、电子技术、自动化工程、电气、通信、测控等相关专业的高年级本科学生使用。

Python作为编程语言的一种，具有高效率、可移植、可扩展、可嵌入、易于维护等优点；同时Python语法简洁，代码高度规范，是初学者步入程序开发与设计之路的不二之选。 本书在Windows环境下介绍Python 3.x的基础语法，讲解程序开发流程，并结合项目介绍Python常用模块与通用的程序设计方法。本书分为10章，其中第1、2章简单介绍计算机与程序的概念，讲解Python的基础语法；第3～6章对Python语法进行详细讲解，并设置了小型实例；第7章结合项目介绍程序设计方法，同时讲解Pygam

全书共10 章。第1 章介绍Python 开发环境的搭建、简单使用和Python 代码规范；第2 章讲解Python 内置对象与运算符的使用；第3 章讲解列表、元组、列表推导式与生成器表达式以及切片和序列解包的用法；第4 章讲解字典应用；第5 章讲解集合应用；第6 章讲解字符串与正则表达式的应用；第7 章讲解选择结构与循环结构语法和应用；第8 章讲解函数设计与应用；第9 章讲解文本文件操作、二进制文件操作、Office 文档操作以及文件夹操作；第10 章讲解如何使用Python 扩展库nu

本书分为九个章节，分别介绍了基本语法、分支循环结构、列表元祖及字典、面向对象的思维及方法、网络相关基本等编程知识。每章从硬件实例出发，并对实例中使用的软件编程知识点进行讲解。在每个章节后准备相关练习，方便读者练习及巩固相关知识。

随着网络技术的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，网络爬虫应运而生。本书介绍了如何利用Python 3.x来开发网络爬虫，并通过爬虫原理讲解以及Web前端基础知识引领读者入门，结合企业实战，让读者快速学会编写Python网络爬虫。 本书适用于中等水平的Python开发人员、高等院校及培训学校的老师和学生。通过本书的学习可以轻松领会Python在网络爬虫、数据挖掘领域的精髓，可胜任Python网络爬虫工程师的工作以及完成各种网络爬虫项目的代码编

本书是为高校师生学习Python编程语言而设计编著的教材。全书分为20章，其中包括绪论，搭建开发环境，*个Python程序，Python语法基础，数据类型，运算符，控制语句，数据结构，函数，面向对象编程，异常处理，常用模块，正则表达式，文件操作与管理，数据库编程，网络编程，wxPython图形用户界面编程，Python多线程编程，以及*后给出的两个实战项目项目实战1： 网络爬虫与爬取股票数据和项目实战2： 数据可视化与股票数据分析。每一章后面都安排了若干同步练习题，并在附录A中提供了参考答

本书基于Django 2.0，较为全面地介绍了Django 应用的开发过程、Django 核心模块的实现原理以及部署应用的相关技巧。全书共14 章，第1 章到第3 章对Django 框架以及开发环境配置、项目框架搭建进行了介绍；第4 章到第13 章使用Django 内置的核心模块完成了应用的开发，并对各个模块的实现原理进行了分析，包括ORM 实现原理、模板系统实现原理、路由系统实现原理、信号工作原理等；第14 章介绍了部署Django 应用的过程。同时，本书针对出现的疑难内容，配有视频讲解，以便

本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标，注重技术应用能力的培养。本书内容充实、结构合理、实用性强，具有明确的应用能力培养目标，易于接受和理解，学完本书后，可以具备数据分析的基本能力。本书适合作为普通高等院校人工智能、数据科学与大数据以及计算机相关专业课程的教材，也可以作为相关从业人员的技术参考用书。