20 Лучших книг по программированию на Python

В этом материале мы рассмотрим лучшие книги, которые позволяют научиться программированию на Python https://eddu.pro/programming/python/. В топ вошли как базовые самоучители для новичков, так и серьезная литература для опытных разработчиков.

Лучшие книги для начинающих

В этот раздел вошли книги, которые дают основы языка Python и ООП. Полноценно работать по специальности после таких самоучителей не получится – лучше закрепить знания какими-либо продвинутыми курсами.

Изучаем Python. Марк Лутц

Книга, посвященная базовым принципам кодинга на Python. Прочтя ее, можно узнать практически все о типах данных, функциях, наиболее популярных подключаемых модулях, а также основах ООП. Но для успешного чтения и внимания в написанное потребуется базовое знание теории программирования на Python, поскольку книга написана достаточно сложным языком с обилием специальных терминов. Практические примеры есть, но их очень мало, поэтому лучше дополнительно записаться на какой-либо курс по Python.

Простой Python. Билл Любанович

Это руководство сначала знакомит с основами языка Python и функциональностью стандартной библиотеки. В нем также объясняется, как находить, загружать, устанавливать и использовать пакеты сторонних разработчиков. Учебник включает множество примеров кода и практических упражнений, которые помогут вам в процессе создания приложений для различных целей. Последнее издание охватывает целый стек новых технологий, включая контейнеры, облачные технологии, науку о данных и машинное обучение.

Изучаем программирование на Python. Пол Бэрри

Эта книга предназначена для начинающих программистов. Она способна обучить их максимально правильно работать со структурами и функциями, а также обучит основам кодирования на языке Пайтон. В ней также приводятся интереснейшие примеры кода, которые призваны помочь в создании собственных веб-приложений и управлении БД. Кроме того, объясняется, как обрабатывать исключения и как использовать менеджеры контекста, декораторы и генераторы. Благодаря простоте языка, теоретическая часть может быть освоена довольно быстро.

Программируем на Python. Майкл Доусон

Особенностью данного учебника является обилие практических примеров (даже в виде кода). Автор на конкретных примерах объясняет работу той или иной функции, что положительно влияет на качество усвоения материала. Однако почти все примеры связаны с разработкой игр, поэтому эту книгу смело можно рекомендовать тем, кто увлекается геймдевом. Учебник лучше читать в электронном варианте, так как предложенный для примера код удобнее копировать, а не перепечатывать. К тому же, качество бумаги не очень.

Легкий способ выучить Python. Зед А. Шоу

Данный учебник способен заложить основы, а также укрепить навыки программирования на Python. Здесь используются уникальные авторские техники практики и запоминания, которые позволяют продвигаться в обучении достаточно быстро. К концу книги каждый читатель получит навыки и знания, необходимые для дальнейшего (более углубленного) обучения. В книге находятся инструкции, которые закрепляют навыки программирования за счет многократного повторения. Методику можно назвать достаточно действенной.

Django 2 в примерах. Антонио Меле

Эта книга посвящена фреймворку для Python под названием Django 2. В частности, в ней подробно рассказывается о том, как создавать полноценные веб-приложения при помощи этого фреймворка, а также расширять созданные приложения при помощи дополнительных инструментов. В учебнике описано создание приложений, которые решают реальные задачи, используют лучшие практики разработки. Книга предлагает достаточно простое обучение, поэтому может быть рекомендована новичкам.

Грокаем алгоритмы. Адитья Бхаргава

Книга с необычным названием, которая позволит максимально полностью понять все принципы алгоритмов. Грокать – это значит настолько понимать суть явления, что становиться частью явления. Здесь используется точно такой же принцип. Именно поэтому данная книга весьма эффективна. Учебное пособие снабжено разнообразными иллюстрациями и написано максимально простым языком. Поэтому она подойдет как новичкам, так и тем людям, которые уже имеют минимальный опыт программирования на Python.

Грокаем глубокое обучение. Эндрю Траск

Книга посвящена проблеме конструирования нейросетей “с нуля”. Она дает все необходимые основы глубокого обучения в виде теории, а также рассказывает о приемах создания и обучения нейросетей. Автор не забыл и о таких важных вещах, как принципы машинного обучения и анализа данных. Несмотря на всю сложность рассматриваемой темы, автор смог написать книгу максимально простым языком, что позволяет рекомендовать ее не только продвинутым программистам, но и тем, кто только начинает изучать кодинг.

Лучшие книги для Middle специалистов

Раздел вобрал в себя литературу для тех, у кого уже есть какой-то опыт программирования на Python. В этих книгах рассматривается достаточно серьезная проблематика, которая поможет специалисту среднего уровня расширить свои возможности.

Python. Книга рецептов. Дэвид Бизли, Брайан К. Джонс

Книга охватывает больше 10 тем, которые тесно связаны с кодингом на Пайтон, и включает в себя практические примеры для решения широкого круга прикладных задач. Интересно, в примерах имеется код, предназначенный для использования в собственных проектах читателей. Все примеры в этой книге были предварительно протестированы в Python 3.3 (в котором они были разработаны). Эта книга станет универсальным помощником как для начинающих, так и для опытных программистов. Рекомендуется читать примеры в электронном виде, так как проще вставить код примера, чем переписывать его вручную.

Python. Разработка на основе тестирования. Гарри Персиваль

Этот курс предназначен для тех, кто уже знаком с основами кодирования на Python и хочет продвинуться дальше: Здесь подробно рассматриваются все плюсы и минусы TDD (уникальной методики разработки на основе тестов). На практических примерах авторы показывают, как правильно создавать и запускать тесты для каждой части приложения. В книге также подробно рассматривается использование различных инструментов и фреймворков. Особое внимание уделено Django, Selenium, Git и другим фреймворкам. С помощью этой книги вы сможете значительно улучшить свои навыки программирования.

Python. К вершинам мастерства. Лучано Рамальо

Эта книга с упором на практические занятия поведает все секреты того, как создавать максимально эффективный код на языке Python. Автор Лучано Рамальо подробно рассказывает об использовании базовых средств и библиотек Python, а также показывает, как сделать код коротким и при этом скоростным и максимально понятным. Интересно, что рассмотренные здесь приемы идут вразрез с теми, которые уже достаточно долго используются некоторыми программистами. Поэтому даже опытные специалисты найдут в книге много нового и смогут стать настоящими профессионалами.

Чистый Python. Тонкости программирования для профи. Дэн Бейдер

Книга для тех, кто хочет повысить свой навык программирования на Python. Пособие подходит даже программистам с опытом, которые имеют проблемы с чистотой кода. Автор приводит в книге множество примеров из собственной практики, которые позволят читателям существенно улучшить качество своего кода. Для чтения достаточно владеть базовыми навыками программирования на Python (не нужно даже быть практикующим программистом), поскольку язык изложения достаточно простой (без воды и непонятных терминов).

Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка. Мартин Клеппман

В книге описаны основные принципы, алгоритмы и компромиссы, необходимые для разработки высоконагруженных систем данных. В ней приводятся примеры внутренних особенностей проектирования распространенных и часто используемых приложений и фреймворков. Книга разделена на три части и в основном содержит теорию о том, как работать с распределенными системами и базами данных. Для чтения этой книги необходимо иметь базовые знания SQL, а также понимание принципов работы баз данных.

Чистый код. Роберт Мартин aka Дядя Боб

Книга рассказывает об отличиях хорошего кода от плохого, а также учит писать правильный код и даже преобразовывать плохой код в хороший. В первой части пособия рассказывается о принципах, паттернах и приемах написания максимально чистого кода. Вторая часть включает в себя практические упражнения, сложность которых постепенно растет. В третьей части содержится набор эвристических правил для написания правильного и чистого кода, а также так называемые “запахи кода”, которые и являются главной мыслью этой книги.

Распределённые системы. Эндрю С. Таненбаум, Мартен ван Стин

Книга, рассказывающая об основных особенностях распределенных систем. Много времени также уделено архитектуре компонентов, которые составляют ту самую систему. Теория здесь максимально полная, но язык изложения достаточно специфический. Поэтому для понимания написанного лучше знать основы Пайтон. Пособие также содержит в себе примеры кода, объясняющие теорию с практической точки зрения. Многие читатели отмечают, что данная книга безошибочно описывает основные принципы и парадигмы распределенных систем.

Лучшие книги для опытных разработчиков

В категорию вошла литература для опытных разработчиков, которые хотят стать востребованными специалистами широкого профиля. В таких книгах рассматриваются такие серьезные вещи, как компьютерное зрение или машинное обучение.

Паттерны разработки на Python: TDD, DDD и событийно-ориентированная архитектура. Гарри Персиваль и Боб Грегори

Книга сможет познакомить читателей с паттернами для простого управления сложностью приложений и получения максимально возможной отдачи от тестов. Здесь есть как теоретическая, так и практическая часть. Последняя представлена примерами кода на чистом Python. Особое внимание в книге уделяется различиям между паттернами разных типов и особенностям их использования в конкретной ситуации. Для чтения данного пособия рекомендуется владеть базовыми навыками программирования на Python.

Элегантный SciPy. Хуан Нуньес-Иглесиас и Штефан ван дер Уолт

В этом пособии разбираются все ключевые элементы библиотек SciPy для Пайтон. Теория подкреплена практическими примерами из научной экосистемы Python, что положительно влияет на качество усвоения материала. Однако SciPy — это далеко не единственная библиотека, о которой пойдет речь в данной книге. Здесь также рассмотрены основные особенности NumPy, Pandas, scikit-image и так далее. Книга подойдет программистам на Python, которые активно используют различные библиотеки в своей работе.

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение. Дж. Вандер Плас

Книга рассказывает об использовании Python в сфере Data Science и трудностях, которые могут возникнуть во время работы в этом направлении. Здесь также имеются рекомендации по работе с разными вычислительными и статистическими методами, которые могут использоваться как в обычной обработке данных, так и в научных исследованиях или даже передовых разработках. Читатели, которые интересуются этой темой найдут в данном пособии ответы на все вопросы, которые могут возникнуть в процессе работы.

Программирование компьютерного зрения на Python. Ян Эрик Солем

В книге рассматриваются методы распознавания объектов, рассказывается о трехмерной реконструкции, обработке стереокартинок, а также об особенностях разработки дополненной реальности и прочих приложений для обеспечения работы системы компьютерного зрения. При этом теоретическая часть подкреплена практическими примерами на языке Python. Особенностью является достаточно простое изложение максимально понятным языком, без сложной терминологии и погружения в сухую теорию. Именно поэтому книга подойдет даже студентам, желающим получить знания по данной теме.

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными. Андреас Мюллер и Сара Гвидо

Здесь максимально подробно рассмотрены шаги, которые предпринимаются для создания проекта машинного обучения (МО) с помощью Пайтон, а также библиотек типа scikit-learn. Особое внимание уделяется практическим особенностям применения алгоритмов МО, а не теории или математическому обоснованию той или иной функции. Это хорошо сказывается на процессе усвоения материала при чтении данной книги. Однако для успешного изучения предложенного материала потребуется знание некоторых библиотек. Как минимум, читатель должен уверенно себя чувствовать при работе с NumPy и matplotlib.

Источник — Агрегатор онлайн курсов EDDU