Python语言不仅语法简洁、优雅、清晰，而且存在大量的第三方库，因此很适合作为程序设计入门语言进行学习，对学科交叉应用也很有帮助。本书在第1版的基础上修订而成，介绍Python语言程序设计的基础知识，并以Python语言作为实现工具，介绍程序设计的基本思想和方法，培养学生利用Python语言解决各类实际问题的开发能力。在编写过程中，本书以程序设计应用为导向，突出问题求解方法与思维能力训练。全书共13章，内容包括Python语言基础、顺序结构、选择结构、循环结构、字符串与文本分析、列表与元组、字

本书从初学者的角度出发，以一个完整的旅游网站前端页面的开发项目为载体，按照项目开发流程和学生的认知规律，由浅入深、循序渐进地将HTML5和CSS3的理论知识和关键技术融入各个工作任务中。通过具体任务的实施及项目的完整实现，使学生能够快速掌握网站前端页面开发相关的理论知识和职业技能，从而独立设计开发各种类型的商业网站。本书包含12个项目，项目涉及的主要知识点和技能点包括：网站开发环境的选取和配置、DIV+CSS页面布局技术、HTML5标记与CSS3样式属性的使用、浮动与定位的设置、HTML5音视频

本书以Python 3.9和Anaconda 3为编程环境。通过本书的学习，希望读者能理解和掌握Python语言的相关知识，具备较强的算法设计、编写和调试程序的能力，理解面向对象程序设计和模块化程序设计思想，掌握文件读写、图形界面、数据库、数据分析与可视化、人工智能等编程技术。 本书共16章。第1～2章介绍程序设计与编程环境；第3～7章介绍顺序、函数、选择、循环的算法与程序设计，以及Python的数据结构；第8章介绍文件处理；第9～11章介绍面向对象程序设计、模块化程序设计和异常处理；第12~1

本书主要讲解Python在Linux系统运维开发中的典型应用，通过面向实际运维场景的任务实施，帮助读者掌握Python在系统自动化运维领域的应用。本书共8个项目，内容包括系统自动化运维：从Shell到Python、监控系统与调度运维任务、处理文件内容与配置文件、记录日志与发送邮件、运维数据记录与可视化、远程管理和批量运维服务器、网络管理和网络安全、企业级系统综合运维。 本书内容丰富、结构清晰、重点突出、难点分散，注重实践性和可操作性，对项目中的每个任务都提供详细的代码和解说，便于读者快速上手。

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材、国家精品课程教材和国家电工电子教学基地教材《数字逻辑与数字系统》（第6版）（ISBN 978-7-121-43430-3）的配套教材。全书分9章，内容包括数字逻辑基础、逻辑门电路、组合逻辑电路、锁存器和触发器、时序逻辑电路、半导体存储器、脉冲波形的产生与整形、数模转换和模数转换、数字系统分析与设计等。每章包含学习要点、教学要求、解题指导和习题解答4部分内容。

本书由浅入深、循序渐进地介绍了Python程序设计的思路和方法，通过趣味性强的精彩案例融汇每一章知识点，从而增强读者的学习兴趣，培养读者的自主学习能力和独立思考能力，并提高读者的计算思维能力。全书共分为10个项目，分别为感受Python精彩世界、编写简单的Python程序、活学活用流程控制、创建和使用字符串、活使用组合数据、运用函数解决问题、读写文件及格式化数据、活学活用面向对象、处理异常、构建与发布生态库。本书适合作为高等院校计算机程序设计教材，也可以作为计算机程序设计培训教材、各种计算机等级

SQL Server 2022是微软公司推出的最新版本的数据库管理系统，安装简易，功能强大，操作方便，界面友好，是软件项目设计的必备数据库。本书的编写团队基于长期的教学经验与多年的软件开发经验，根据程序员和数据库管理员的岗位要求及高职院校的教学特点组织内容，按照设计数据库→建立数据表→管理数据库→开发数据库项目的顺序，以高校图书馆图书资料借阅管理系统和学生成绩管理系统为主线，介绍了使用SQL Server 2022进行数据库管理的各种操作，以及数据库应用程序开发所需要的各种知识和技能。全书共8个

熟练掌握Java语言是Java应用开发的第一个台阶，能够深入理解Java程序设计，是学习Java系列技术的必要前提。本书结合编者多年的开发和教学经验，从入门者的学习特点出发，循序渐进地带领读者走进Java世界，使得"开头并不难”。 全书分为7个部分，包括Java语言的类、类之间的关系、异常处理、核心API的使用、特性总结、JDK8及以后版本特性总结和编程实战。其中，编程实战部分提供了连连看游戏的完整实现过程，帮助读者借助教材自主实现该案例，快速提高Java程序设计实践能力。书中内容打破了传统的堆

本书以Python 3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotlib、seaborn、pyecharts等；最后通过股票数据量化分析和销售业客户价值数据分析两个案例

本书从人们耳熟能详的互联网角度来观察计算机网络，分为6部分，这6部分是经过深思熟虑的一种组织方式，更加贴近人们的自然思维。
第1部分包含3章，主要讲解了计算机网络和互联网的概念、工作的基本原理等内容。第4～7章是第2部分，介绍了网络互联的实体物理网络的相关技术以及若干物理网络。第8～12章为第3部分，主要讲解互联网的主要工作如何实现网络互联。第4部分介绍了IP和物理网络结合时需要注意的内容，包括第13、14章。第5部分主要介绍传输层的相关内容，包括第15～17章。第6部分介绍了应