《Python编程练习与解答》通俗易懂，精选186道涵盖各学科和日常生活的实用练习题，帮助程序员扎实掌握基础知识，提高编程技能。还提供一部分练习的答案，其中的注释指出解题技巧或Python语法要点。 这个新版本对上一版做了全面更新，呈现更多基础知识，简明扼要地讲述习题中涉及的核心概念。阅读本书前，读者只需要了解Python入门编程知识。

本书是与《Python程序设计》（第2版）配合使用的实验教材。内容包括《Python程序设计》（第2版）各章的实验及解析，教材习题参考答案与解析，以及部分Python基础章节的补充习题与解析，样卷及参考答案。书中习题内容和层次丰富，取材新颖且实用性强，解题思路Python化思想强。 本书可作为高等学校 Python程序设计 课程的实验指导教材，亦可作为其他Python程序设计课程的实践教学参考书。

本书采用项目驱动模式，并通过Python库建立起一套基础的、实用的接口自动化测试框架。 本书共分为两部分，部分为接口自动化测试基础，包括第1～6章，先带读者部署被测系统， 然后分别讲解 HTTP 请求的发送（Requests 库）、目录及文件的操作（os 库）、日志信息的 记录与输出（logging 库）、数据库的操纵（PyMySQL 库）、pytest 框架的使用等，所用的库 都是设计接口自动化测试框架常用的基础库。第二部分为构建接口自动化测试框架，包括第 7 ～ 9 章，将应用部分的基础知识，带读者对 ZrLog 项目设计测试用例、搭建接口自动化 测试框架、实现接口自动化测试框架的持续集成等。 本书不但展示了设计接口自动化测试框架的整个过程，还讲解了设计接口自动化测试框 架所需的基础能力和思维。本书适合接口自动化测试的从业者阅读，也适合相关专业的院校 及各大培

机器学习作为实现人工智能的方法，是一种让计算机具备学习能力的数理技术。本书就以Python为工具，结合实例和代码分析对机器学习中的异常检测和系列数据分析技术进行了详细解说。其中前半部分介绍了基本的分类器和预测器的使用方法，以便读者能够顺利地进行机器学习实践。后半部分以作者的研究经验为基础，介绍了一些应用于实际问题的例子。 本书以解说实例源码为中心，特别适合有一定编程基础、对机器学习技术感兴趣的高校学生学习，也适合将机器学习技术应用于实际业务的工程师参考。

全书精选十个游戏案例，涵盖不同的游戏类型，每一章围绕一个经典游戏案例展开，并突出一个游戏编程的主题。本书涉及的主要知识点有游戏循环的原理、鼠标及键盘事件处理、碰撞检测及处理、随机数的运用、定时器的使用、游戏场景的滚动、角色动画的播放、音效及音乐的播放、缓动效果、游戏关卡设计、游戏人工智能的原理及运用等。本书将 Python语法知识及常用的编程技巧糅合在各个游戏案例中介绍，为读者展示 Python语言的实际运用场景。 本书内容安排合理，架构清晰，注重理论与实践相结合，适合作为零基础学习 Python开发初学者的教程，也可作为本科院校及大专院校的教材，还可供职业技术学校和各类游戏培训机构使用。

本书通过全彩图解 视频讲解的形式，介绍了Python编程入门及应用的相关知识，主要内容包括：Python编程环境安装与运行、Python中的数字运算、Python中的数据类型、输入输出与文件操作、条件与循环语句、函数与库、Python的OS、Python的命名空间与生命周期，以及Python五子棋项目实例、Python实现简易计算器、Python嵌入式实例 机器视觉等综合案例的开发。本书内容循序渐进，讲解通俗易懂，书中重难点章节配套视频讲解，扫码即可随时观看，同时提供源程序，方便学习实践。本书适合Python初学者、热爱编程的青少年朋友自学使用，也适合中小学信息技术课堂或相关培训机构用作教材。

本书内容共81个Python实验项目，涵盖运算符、内置函数、选择结构与循环结构、函数定义与使用、面向对象编程、字符串与正则表达式等Python基础知识，以及文件操作、数据库操作、Office文档操作、多线程与多进程、Socket编程、tkinter编程、算法分析与设计、数字图像处理、计算机图形学、声音处理、密码学、自动运维、网络爬虫、数据分析、数据可视化和机器学习等领域的应用。书中全部案例代码适用于Python 3.5/3.6/3.7或更高版本。 本书可以作为Python程序设计课程的实验指导书（根据需要选择不同的实验项目）或教师参考用书，也可以作为Python爱好者的自学参考书。

有限元是当今工程分析中应用*广泛的数值计算方法。本书以结构分析为主题，介绍了基于Python的有限元分析开源框架（被作者命名为Feon）的搭建过程和扩展方法。本书分为5章，主要内容包括Python、Numpy（Python著名的矩阵运算包）和Matplotlib（Python著名的二维绘图包）简介，Feon的框架及结构分析子包Feon.sa（structural analysis）的搭建过程，Feon中自带单元的定义和应用，如何自定义单元、求解函数（以计算结构动力学频率和振型为例）及子包（以渗流分析为例，定义子包ffa（fluid flow analysis）），以及Python进行有限元编程方面的建议。书中所有的程序均在Python 2.7上测试通过。

这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。 可是本书实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模，你所支持的球队有多大可能赢得冠 军，在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的**大值有什么样的期望，甚到在普通的彩弹射击游戏中，拥有一些贝叶斯思维也能帮助到你提高游戏水平。 除

本书选用各项性能指标优良的Ubuntu作为Linux系统实例，以Python为编程语言，理论结合实践，系统地讲解网络各层次的功能、所包含的常用协议、数据报文格式，并给出实际操作的程序实例。本书包括Linux系统介绍、Python语言基础、TCP/IP协议簇、Socket原理、进程和线程、网络应用程序实例、Web应用程序开发等内容。本书内容也适用于其他版本的Linux。本书可作为普通高等院校信息类专业本科生和研究生教材，也可作为广大Linux用户、网络管理员、程序员的自学用书和参考手册。

内容简介： 本书是一本面向初学者的Python基础性教程，分别从 程序是什么 开始Python的学习 编写Python程序时的规则 构成程序的基本功能 试着编写猜数字游戏 将猜数字游戏图形化 类和对象 试着使用扩展模块 8章对Python语言进行由浅入深的讲解，令Python初学者带着兴趣去学习。本书语言生动、版式设计活泼，通过讲解一段语法后进行编写示例的形式，能够让初学者加深理解。 本书适合对Python感兴趣的零基础的读者阅读和学习，也适合相关培训机构作为教材使用。

本书全面、系统地介绍了使用Python对系统进行操作与控制的os与sys两大模块。全书分为两部分共12章，其中，*部分为os模块（系统操作），主要包括系统及硬件相关、获取环境变量、进程操作、其他系统相关操作等内容；第二部分为sys模块（系统相关），主要包括标准输入流与输出流、获取Python解释器相关信息、Windows系统相关、虚拟环境与路径、获取系统编码信息、线程与递归、程序异常相关、其他sys模块属性及方法等内容。本书以模块应用为主线，通过大量的快学快用，帮助读者透彻理解os模块和sys模块的属性、方法及其应用。本书附有配套资源包及数字书。资源包提供了书中所有快学快用的源代码和关键代码段，且所有源代码都经过精心调试，在Windows 7\Windows 10系统中测试通过，保证能够正常运行。本书是各级Python程序开发人员***的参考书，也非常适合大中专院

本书全面、系统地介绍了使用Python对日期与时间进行操作的time模块、datetime模块和calendar模块。全书分为三部分共16章，其中，*部分为time模块（时钟与时间），主要包括术语和常量、时间戳相关操作、时钟与计数器、格式化时间等内容；第二部分为datetime模块（日期和时间），主要包括格式化日期时间、时间相关、日期相关、星期相关、日期和时间相关、UTC与时间差相关、时区与夏令时相关等内容；第三部分为calendar模块（日历相关操作），主要包括属性与时间戳、闰年及星期相关方法、返回日期迭代器、返回日期列表、获取或显示日历等内容。本书以模块应用为主线，通过大量的快学快用，帮助读者透彻理解time模块、datetime模块和calendar模块的属性、方法及其应用。本书附赠配套资源包及数字电子书。资源包提供了书中所有快学快用的源代码和关键代码段，且所有

使用Python编写网络爬虫程序获取互联网上的大数据是当前的热门专题。本书内容包括三部分：基础部分、进阶部分和项目实践。基础部分（ ~7章）主要介绍爬虫的三个步骤——获取网页、解析网页和存储数据，并通过诸多示例的讲解，让读者能够从基础内容开始系统性地学习爬虫技术，并在实践中提升Python爬虫水平。进阶部分（第8~13章）包括多线程的并发和并行爬虫、分布式爬虫、 换IP等，帮助读者进一步提升爬虫水平。项目实践部分（ 4~17章）使用本书介绍的爬虫技术对几个真实的网站进行抓取，让读者能在读完本书后根据自己的需求写出爬虫程序。

本教材为Python数据分析立体教材，以任务为导向，结合大量数据分析案例及教学经验，深入浅出地介绍Python语言在处理Excel格式数据时的重要方法及内容，详尽地介绍了Python第三方库xlrd库、xlwt库、xlwings库、pandas库、matplotlib库、numpy库和pyplot库的基本操作方法。 为读者明确如何利用所学知识解决问题，设置了多个案例，每个案例都配有程序运行源代码，读者可通过二维码链接到网站上下载实际代码，查看运行结果，同时配以作者精心制作的视频讲解，轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据，能够真正地学以致用。 本教材适用于高校计算机公共基础程序设计课程和数据分析课程，也可供需要处理大量Excel数据、工作重复度较高的工作人员使用。

数据预处理是数据分析、数据挖掘或人工智能中 的环节，它通过一定的方法将存在诸多问题的低质量数据处理变成高质量数据，在一定程度上提高数据分析或数据挖掘等工作的效率。 本书以Jupyter Notebook为主要开发工具，采用理论与实例相结合的形式，全面地介绍数据预处理的相关知识。全书共8章，其中第1章介绍数据预处理的入门知识；第2～6章介绍科学计算库NumPy和数据分析库pandas，以及通过pandas库实现数据获取、数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的功能；第7章介绍数据清理工具OpenRefine的安装及使用；第8章结合前期的核心知识进行实战演练。除第1章外，其他章均配置了丰富的示例或案例，读者可以一边学习一边练习，巩固所学的知识，并在实践中提升实际开发能力。 本书附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源。为帮助初学者 好地学习

本书共分为4篇18章，第1篇为Python入门，主要介绍Python的功能、使用和学习方法。第2篇为Python应用基础，主要介绍变量与字符串、列表、元组和字典、控制语句、函数、模块与包、递归、文件、异常、面向对象技术、查找与排序。第3篇为Python科学计算与数据可视化，主要介绍Python科学计算库、Matplotlib数据可视化。第4篇为Python深度学习与实战，主要介绍数据挖掘、植物病害识别案例和皮肤癌变类识别实例。 本书适合Python初学者或爱好者作为入门教材，也可以作为软件技术基础、深度学习、人工智能等课程的参考教材。

本书在选材与编排上，贴近当前普通高等院校 数据结构 课程的现状和发展趋势，内容难易适度，突出实用性和应用性。本书并未面面俱到地介绍各种数据结构，而是通过分类和讲解典型结构，使读者对数据结构形成宏观认识。根据内容侧重，本书共分为8章，分别为绪论、线性表、栈和队列、串和数组、树结构、图、内排序和查找。本书可以作为普通高校计算机相关专业 数据结构 课程的教材，也可以供学习数据结构的读者单独使用（包括参加计算机等级考试或相关专业自学考试）参考。本书是高等院校计算机科学、软件工程及相关专业 数据结构 课程的理想教材，也可以供程序员、系统工程师等相关人员阅读参考。

本书以Python编程为主线，通过丰富的学科应用案例，系统且循序渐进地介绍Python编程基础、基础数据科学及人工智能编程等知识，让教师们从编程学习中逐渐熟悉和掌握用信息化手段解决问题的过程与方法。此外，本书还有一个突出特点是：书中通过对数量众多的真实学科案例的剖析，深入浅出地介绍了很多极具教育价值的工具。学科教师可以直接将其应用于学科教学、备课或自身提升。