本书涵盖了Python的基础知识以及使用ChatGPT的具体方法，采取通俗易懂的语言和实例引导，力求使读者在阅读过程中能轻松理解，快速掌握。本书还加人了ChatGPT与Python双效合一的应用，辅助学习Python、写代码、做聊天机器人……各种用法为我们的创新提供了无限的可能 无论你是一名零基础学习者，还是一位有志于进一步提升个人能力的专业人士，都将从本书获得有价值的知识和实用的技能。

《案例学Python（基础篇）》循序渐进地讲解Python语言的基本语法知识，并通过大量的实例讲解各个知识点的具体用法。本书分为4篇，共计14章。其中第1篇是准备开始篇，包括Python简要介绍；第2篇是基础语法篇，包括基本语法，Python的面向对象，文件操作，标准库函数，异常处理，多线程开发；第3篇是典型应用篇，包括网络开发，Tkinter图形化界面开发，数据库开发，Django Web开发，数据可视化；第4篇是项目实战篇，通过两个大型实例的实现过程，详细讲解使用Python语言开发大型商业项目的过程，这两个项目是水果连连看游戏和人工智能版NBA季后赛预测分析系统。 《案例学Python（基础篇）》适合初学Python的人员阅读，也适合计算机相关专业的师生阅读，还可供开发人员参考使用。

PowerBuilder8在设计数据库应用方面有独到的技术与实现方式，因而本书的大部分实例都是介绍数据库应用。本书较详细地介绍了PowerBuilder8的编程环境与基本编程语言——PowerScript的基本内容，为后面的学习打下坚实的基础。对于初学者来说，既可以学习具体的编程知识，也可以快速掌握一些基本的数据库设计技巧。包括8个项目实例：分别为图书借阅管理系统、收发文管理系统、学费管理系统、物资管理系统、员工培训管理系统、小区车辆管理系统、医疗管理系统及数据通信系统。配套收录了书中实例，包括工程文件、窗体设计文件、源代码、程序注释、数据库等。在利于读者学习本书的同时，可以帮助读者快速实现类似项目的开发，随书附有的详细说明。

低代码开发平台是企业实现数字化转型的有效手段。近几年，各大软件公司纷纷布局和推出低代码开发平台，而微软公司的Power Platform 已占据世界500 强97%企业的市场。 本书从Power Platform 基础理论出发，并着手实践，除了介绍大众熟知的数据可视化工具Power BI，还介绍Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agents 及通用组件（AI Builder、Data Connector、Dataverse）等，帮助读者了解Power Platform 的工作原理和业务场景，掌握低代码应用开发、流程自动化、数据分析与可视化、智能聊天机器人等应用技能。 本书内容循序渐进，指导性强，尤其适合非IT 背景的业务人员，及对数字化转型，特别是对全民开发、低代码开发感兴趣的读者阅读、使用。

《漫画学Python：实践》是一本寓教于乐的Python编程指南，以轻松幽默的漫画和简洁明了的文字，读者深入学习Python编程的精髓。本书共分为多个章节，涵盖了从数据库模型到数据科学、人工智能，再到数据交换和正则表达式等多个领域，旨在帮助读者全面掌握Python编程的各种技能和应用场景。 在章中，读者将了解到关于数据、数据库和SQL的基本概念，学习如何使用主键、WHERE语句等进行数据库操作。第二章则介绍了制作图表的技巧，包括使用Comprehension列表、绘制饼状图和三维图表等。接着，第三章深入探讨了数据统计、数据科学和人工智能的相关知识，为读者提供了进阶的学习内容。 在第四章和第五章中，读者将学习如何使用CSV和JSON进行数据交换，以及如何利用正则表达式进行文本处理。通过实际案例和详细讲解，读者可以轻松掌握这些实用的技能，为日后的工

低代码开发平台是企业实现数字化转型的有效手段。近几年，各大软件公司纷纷布局和推出低代码开发平台，而微软公司的Power Platform 已占据世界500 强97%企业的市场。 本书从Power Platform 基础理论出发，并着手实践，除了介绍大众熟知的数据可视化工具Power BI，还介绍Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agents 及通用组件（AI Builder、Data Connector、Dataverse）等，帮助读者了解Power Platform 的工作原理和业务场景，掌握低代码应用开发、流程自动化、数据分析与可视化、智能聊天机器人等应用技能。 本书内容循序渐进，指导性强，尤其适合非IT 背景的业务人员，及对数字化转型，特别是对全民开发、低代码开发感兴趣的读者阅读、使用。

本书全面讲述了现代编译器的各个组成部分，包括词法分析、语法分析、抽象语法、语义检查、中间代码表示、指令选择、数据流分析、寄存器分配以及运行时系统等。全书分成两部分，靠前部分是编译的基础知识，适用于靠前门编译原理课程（一个学期）；第二部分是不错主题，包括面向对象语言和函数语言、垃圾收集、循环优化、存储结构优化等，适合于后续课程或研究生教学。书中专门为学生提供了一个用C语言编写的实习项目，包括前端和后端设计，学生可以在一学期内创建功能完整的编译器。

《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视表、处理日期与时间、Scikit-Learn机器学习模块、Matplotlib模块入门、Matplotlib模块进阶、Seaborn图表、Plotly图表、Bokeh图表、Pyecharts图表等内容，以及4个项目实战综合案例。书中所有知识结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，读者可轻松领会Python数据分析程序开发的精髓，从而快速提升数据分析开发技能。

Python是一种简单、易学、功能强大的编程语言，广泛应用于Web和Inter开发、 人工智能开发、科学计算、软件开发、数据处理与分析、桌面开发、后端开发等。 《Python科学计算入门》就针对编程零基础读者，详细介绍了Python编程基础知识及 Python在科学计算中的应用方法。全书共9章，结合NumPy、SciPy、SymPy、pandas、 Matplotlib等软件库，通过大量示例对科学计算中的数组运算、代数计算、数值计算、 数据可视化等内容进行了详细说明，特别适合想使用计算机解决数学问题的学生、程 序员、IT工程师和科研人员学习。