Хабрахабр

Подборка свежих книг по Python для тех, кто только собрался его изучать

image

Взлетел курс биткоина — на рынке появляется десяток блокбастеров про технологию блокчейна и майнинг. Всегда есть множество поводов выпустить книгу про IT и программирование. Машина на Go обыграла человека в какую-нибудь интеллектуальную игру — получите кипу «самых полных руководств» по гугловскому языку.

Одна из них — Python. Но есть темы вечные. Автор блога GeekBrains Илья Бубнов заглянул на электронные полки магазина Amazon, чтобы посмотреть, что полезного было выпущено или перевыпущено по Python в первой половине 2018 года.
Оно и понятно, язык прекрасно подойдёт тем, кто с программированием не знаком вовсе; изучить все основные библиотеки можно за пару недель, а возможности практически не ограничены.

Computer Programming for Beginners: Fundamentals of Programming Terms and Concepts, Nathan Clark

Из того, что выходило в последние годы, пожалуй, именно это наиболее полное и удобочитаемое введение в программирование. Прежде, чем мы перейдём непосредственно к языку, позвольте порекомендовать эту книгу.

Всего на двухстах страницах очень лаконично, но вместе с тем понятно описано: Она прекрасно подойдёт тем, кто вообще ничего не понимает в программировании.

  • Все основные термины программирования с определениями.
  • Что такое состояния, операторы, функции, области видимости и использования.
  • Как выглядят программы в разных языках: структура, сборка и отладка.
  • Что такое ООП, чем оно отличается от функционального программирования, и когда что применять.
  • Как работать с памятью: запись, управление, очистка, обращение.

Всё это сопровождается примерами на языках C#, Python и Java, поэтому вы не только познакомитесь с программированием в теории, но и начнёте вникать в него на практике.

Python Programming: For the Beginners, Navi Feroz

Здесь без углубления в механику процессов (с этим можно ознакомиться в предыдущей книге) даются основные знания по программированию в целом, и уже потом по синтаксису Python, структуре программ, основным библиотекам и возможностям. Если судить только по отзывам, это одна из лучших книг для новичков. Всё написано простым языком, поэтому читать её можно хоть перед компьютером, хоть лёжа на пляже в отпуске.

Кроме того, книга изобилует базовыми примерами, поэтому в дальнейшей практике вы не раз вернётесь к повторному изучению отдельных глав. Безусловно, на выходе вы не почувствуете себя готовым специалистом, но определённо загоритесь желанием продолжить обучение в этом направлении.

Python Programming: A Step By Step Guide For Beginners, Brian Jenkins

Разумеется, это не та книга, которую можно изучать вдали от компьютера. Эта книга больше подойдёт тем, кто хочет не углубляться в дебри теории, а постигать новый язык, строго следуя шагам от установки до написания первой серьёзной программы на Python 3.

В целом, это неплохое руководство для ликбеза, если у вас есть всего несколько свободных дней. Материал предельно разжёван и сопровождён кучей примеров, поэтому у вас не останется белых пятен после прочтения, всё усвоится даже на уровне механической памяти.

Python: — The Bible- 3 Manuscripts in 1 book: -Python Programming For Beginners -Python Programming For Intermediates -Python Programming for Advanced, Maurice J. Thompson

Каждая часть рассчитана на определённый уровень подготовки. Собрание из трёх книг, которое придётся по душе тем, кто уверен, что его будущее будет связано с Python. Однако не стоит думать, что этого времени хватит, чтобы стать готовым специалистом. Заявленная длительность обучения по этому руководству — 21 день.

В первой части рассматриваются базовые вопросы:

  • Что такое Python? В чём его преимущества перед другими языками?
  • Как начать работу?
  • Что такое переменные, строки, списки, словари и пр.?
  • Как выглядит программа на Python? Почему важно соблюдать определённые правила стиля?
  • Как создать первый проект?

Вторая и третья части раскрывают более глубокие вопросы, например:

  • Как в Python организована работа с памятью?
  • Как выглядит ООП в Python?
  • Как надо отлаживать и тестировать программы?
  • Что такое итераторы и генераторы? Как их использовать?

Это лишь малый перечень рассматриваемых тем — в «Библии» есть ответы на все вопросы по языку, но ровно в том объёме, который можно уместить всего в три книги.

Python Programming: The Basic, Blackhat, Intermediary and Advanced Guide to Python Programming, Richard Ozer

Здесь чуть больше информации, чуть больше примеров, в «продвинутых» частях чуть больше акцента на механизмы работы Python. Схожая с предыдущей коллекция, но состоящая из четырёх частей. В целом, это такое же полноценное руководство по языку, которое полезно держать под рукой в течение долгих лет работы в программировании.

Python Machine Learning: A Guide For Beginners, Leonard Eddison

Хотя в названии сказано, что книга для новичков, ознакомиться с языком лучше заранее, ведь основной акцент здесь будет сделан не столько на нём, сколько на работе с данными. От общих книг по языку перейдём к руководству для новичков, которым интересен не просто Python, а его применение в сфере искусственного интеллекта.

То есть это не классическое пошаговое руководство, поэтому книга будет интересна даже тем, кто изучает другие языки, или не программирует вовсе. Основная цель автора — показать, как работает мир Data Science, как информация структурируется, обрабатывается и помещается в алгоритмы, которые впоследствии использует искусственный интеллект.

Python Programming Illustrated For Beginners & Intermediates:: “Learn By Doing” Approach-Step By Step Ultimate Guide To Mastering Python: The Future Is Here!, William Sullivan

Принципиальное отличие от большинства других книг — количество информации. Ещё одно пошаговое руководство с примерами рабочего кода. С помощью этого руководства вы сможете попрактиковаться в функциональном программировании, научитесь строить информативные диаграммы, овладеете профессиональным стилем написания кода. Это означает, что вам не придётся бежать в магазин за следующий книгой сразу после создания первой программы. И всё это благодаря огромному количеству примеров, сдобренных подробным описанием процессов.

Coding: Raspberry Pi &Python: A Guide For Beginners, Leonard Eddison

Первая посвящена ликбезу по Python — её вполне можно использовать в связке с вышеуказанной книгой “Python Machine Learning…”. Ещё одна очень качественная книга от Эддисона, состоящая из двух частей. В целом, это очень удобное настольное руководство для тех, кто решил создать своего робота или сделать собственный дом чуть умнее. Вторая часть — познание с помощью Python возможностей одной из самых популярных гиковских платформ.

Непосредственных примеров из разряда «как собрать машину для полива растений» здесь нет, но если вы мало что понимаете в программировании — книга будет очень полезна.

Coding: The Bible: 2 Manuscripts — Python and Raspberry PI, Larry Lutz

image

Здесь подробно рассматриваются не только вопросы, касающиеся непосредственно языка, но и такие важные моменты, как оптимизация кода, надёжность и модульность. Схожее по структуре собрание из двух книг, но чуть большего объёма. После прочтения вопрос с Python фактически можно закрыть — всё остальное будет лежать в области инженерной мысли и желания самостоятельно находить ответы.

Вы узнаете, как поставить на устройство операционную систему и начать работать с ним, используя Python. Вторая часть знакомит с платформой Raspberry Pi. В отличие от предыдущей книги, здесь есть практические примеры, но всё же не в том количестве, чтобы не пришлось напрягать мозг.

Machine Learning: Step-by-Step Guide To Implement Machine Learning Algorithms with Python, Rudolph Russell

В отличие от книги Эддисона, здесь изначально предполагается, что у вас есть знания и опыт работы с Python. Завершим наш обзор ещё одной книгой по актуальной теме — машинному обучению. Здесь огромное количество иллюстраций и примеров кода (насколько это возможно в 100-страничной книге), а также пояснений, посредством которых автор объясняет основные алгоритмы обработки данных. Книга придётся по душе всем, кому близка тема искусственного интеллекта и больших данных, но из-за обилия примеров с использованием таких библиотек, как pandas, matplotlib и sklearn, особенную ценность она представляет для питонистов. В целом, это одна из лучших книг по МО на Python.

А какую свежую книгу по этому языку посоветуете вы?

Показать больше

Похожие публикации

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»