В этой подборке мы собрали самые полезные книги о языке программирования Python, которые помогут в изучении как начинающим, так и опытным программистам.
Здесь вы найдете материалы для создания приложений, а также учебные пособия, которые помогут вам ознакомиться с инструментарием, освоить базы данных и повысить свои профессиональные навыки.
Разделы:
- Для начинающих;
- Для продвинутых;
- Разработка игр;
- Анализ данных имашинное обучение;
- Прочее.
Для начинающих
Learning Python
Пособие представляет собой отличное и признанное во всем мире введение вязык Python. Она быстро научит вас писать эффективный высококачественный код. Подойдёт как начинающим программистам, так итем, укого уже есть опыт использования других языков. Помимо теории вкниге есть тесты, упражнения иполезные иллюстрации— всё, что нужно для изучения Python 2и3. Кроме того, выпознакомитесь снекоторыми продвинутыми фичами языка, которые освоены еще не многими специалистами.
Изучаем программирование на Python
Python является мультипарадигменным кроссплатформенным языком программирования, который в последнее время стал особенно популярен на Западе и в таких крупных компаниях, как Google, Apple и Microsoft. Благодаря своему минималистичному синтаксису и мощному ядру он является одним из наиболее производительных и хорошо читаемых ЯП в мире.
Прочитав эту книгу, вы быстро и в увлекательной форме изучите основы языка, затем перейдете к обработке исключений, веб-разработке, работе с SQL, обработке данных и Google App Engine. Также вы узнаете, как писать приложения под Android и многое другое о силе, которую дарует вам Python. Подробнее об изучении Python для начинающих.
Learn Python the Hard Way
Еще одна признанная книгапо Python, в которой вынайдёте 52специально подобранных упражнения для изучения языка. Разобравих, выпоймёте, как устроен язык, как правильно писать программы икак исправлять свои собственные ошибки. Рассматриваются следующие темы:
- Установка окружения;
- Организация кода;
- Базовая математика;
- Переменные;
- Строки итекст;
- Взаимодействие спользователями;
- Работа сфайлами;
- Циклы илогика;
- Структуры данных;
- Разработка программ;
- ООП;
- Наследование икомпозиция;
- Модули, классы иобъекты;
- Пакеты;
- Отладка;
- Автоматизация тестирования;
- Разработка игр;
- Веб-разработка.
Python Programming: An Introduction to Computer Science
Эта книга предназначена для начинающих изучать программирование. Вней используется весьма стандартный подход кобучению, нонестандартный язык 🙂 Стоит отметить, что это скорее книга обосновах программирования, чем оPython.
Обратите внимание также на наш вводный курс по основным принципам программирования.
Python. Программирование для начинающих
Книга «Программирование на Python для начинающих» — отличный вариант для старта. Она является подробным руководством, написанным специально для новичков, желающих освоить данный язык. Познакомившись с основами, вы перейдете к объектно-ориентированному программированию и созданию CGI-сценариев для обработки данных веб-форм, научитесь создавать графические приложения с оконным интерфейсом и распространять их на другие устройства.
С помощью данного учебника вы сможете пройти все ступени от установки интерпретатора до запуска и отладки полноценных приложений.
Python Crash Course
«Python Crash Course»— это емкое повествование оязыке Python. Впервой половине книги выпознакомитесь сосновными понятиями языка, такими как списки, словари, классы ициклы, инаучитесь писать чистый ихорошо читаемый код. Кроме того, выузнаете, как тестировать свои программы. Вовторой половине книги вам будет предложено применить знания напрактике, написав 3проекта: аркадную игру наподобие Space Invaders, приложение для визуализации данных ипростое веб-приложение.
Кстати, мы рассказывали, как создать аналог Space Invaders на Lua.
Python Pocket Reference
Это очень удобная карманная шпаргалка, созданная для Python3.4 и2.7. Вней вынайдёте самую необходимую информацию поразличным аспектам языка. Затронутые темы:
- Встроенные типы объектов;
- Выражения исинтаксис создания иобработки объектов;
- Функции имодули;
- ООП (у нас есть отдельная шпаргалка по принципам ООП);
- Встроенные функции, исключения иатрибуты;
- Методы перегрузки операторов;
- Популярные модули ирасширения;
- Опции командной строки иинструменты для разработки;
- Подсказки;
- Python SQL Database API.
Python Practice Book
Книга для изучения Python скучей практических примеров.
Практические примеры можно почерпнуть и в нашей рубрике материалов по Python. Например, читайте наше руководство по самостоятельной реализации функции zip.
Автостопом по Python
Цель данной книги — познакомить читателя с популярными инструментами и принятыми в open source сообществе различными рекомендациями по написанию кода. Основы языка Python в этой книге не рассматриваются, ведь она совсем не про это.
Первая часть книги содержит описание различных текстовых редакторов и сред разработки, которые можно использовать для написания Python-программ, а также множества видов интерпретаторов для различных систем. Во второй части книги рассказывается о принятом в сообществе, работающем с открытым исходным кодом, стиле написания кода. Третья часть книги содержит краткий обзор множества библиотек для Python, которые используются в большинстве open source проектов.
Программируем на Python
Главное отличие данной книги от всех других пособий для начинающих изучать Python в том, что параллельно с изучением теоретического материала читатель знакомится с реализацией проектов различных игр. Таким образом будущий программист сможет лучше понять, как те или иные возможности языка используются в реальных проектах.
В книге рассматриваются основы как языка Python, так и программирования в целом. Отличная книга для первого знакомства с этим языком.
Для продвинутых
Python Cookbook
Если выхотите перейти на Python 3 или правильно обновить старый код, написанный наPython2, тоэта книга для вас. А еще для вас — наше руководство по переводу проекта с Python 2 на Python 3 без боли.
В книге вынайдёте много практических примеров наPython3.3, каждый изкоторых подробно разобран. Рассматриваются следующие темы:
- Структуры данных иалгоритмы;
- Строки итекст;
- Числа, даты ивремя;
- Итераторы игенераторы;
- Файлы иоперации чтения/ записи;
- Кодирование иобработка данных;
- Функции;
- Классы иобъекты;
- Метапрограммирование;
- Модули ипакеты;
- Веб-программирование;
- Конкурентность;
- Системное администрирование;
- Тестирование иотладка;
- Си-расширения.
Test-Driven Web Development with Python
Входе чтения этой книги выразработаете веб-приложение, параллельно изучив практические преимущества разработки через тестирование. Выразберёте такие темы, как интеграция баз данных, JS-инструменты для автоматизации, NoSQL, веб-сокеты иасинхронное программирование.
Кстати, рекомендуем вам почитать нашу ознакомительную статью по TDD.
Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений
В книге подробно рассматривается Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Кроме того, в книге также уделено внимание базе данных SQLite, интерфейсу доступа к базе и способам получения данных из Интернета.
Вторая часть книги целиком посвящена библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python. Здесь рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др.), варианты их размещения внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF.
High Performance Python
Может, ваши программы наPyhton иработают, ноони могут работать быстрее. Это практическое руководство поможет вам лучше понять устройство языка, ивынаучитесь находить вкоде узкие места иповышать скорость работы программ, работающих сбольшими объёмами данных.
Django. Подробное руководство
Как понятно из названия, цель данной книги — дать наиболее полное понятие фреймворку для разработки веб-приложений Django. Из-за того, что книга была выпущена на русском языке в далеком 2010 году, в ней рассматривается устаревшая версия фреймворка, Django 1.1. Но все равно книга рекомендуется к прочтению, поскольку в ней можно почерпнуть основы Django. А хороших книг по этому фреймворку на русском языке, кроме этой, практически нет.
Авторы Адриан Головатый и Джейкоб Каплан-Мосс подробно рассматривают компоненты фреймворка. В книге достаточно много материала по разработке интернет-ресурсов на Django – от основ до таких специальных тем, как генерация PDF и RSS, безопасность, кэширование и интернационализация. Перед прочтением книги рекомендуется освоить базовые понятия веб-разработки.
Разработка игр
Making Games with Python & Pygame
«Making Games with Python &Pygame»— это книга, которая посвящена библиотеке для разработки игр Pygame. Вкаждой главе даются полный исходный код новой игры иподробные объяснения использованных принципов разработки
Invent Your Own Computer Games with Python
Книга «Invent Your Own Computer Games with Python» научит вас программировать наPython напримере разработки игр. Впоздних игр рассматривается создание двумерных игр при помощи библиотеки Pygame. Вынаучитесь:
- использовать циклы, переменные илогические выражения;
- использовать такие структуры данных, как списки, словари икортежи;
- отлаживать программы иискать ошибки;
- писать простойИИ для игр;
- создавать простую графику ианимации для ваших игр.
Анализ данных имашинное обучение
Think Complexity
Прокачайте свои навыки, поработав соструктурами данных иалгоритмами вновом ключе— научном. Изучите примеры сложных систем спонятными объяснениями. Вкниге предлагается:
- изучить такие понятия, как массивы NumPy, методы SciPy, обработка сигналов, быстрые преобразования Фурье ихеш-таблицы;
- познакомиться сабстрактными моделями сложных физических систем, фракталами имашинами Тьюринга;
- исследовать научные законы итеории;
- разобрать примеры сложных задач.
Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение
В данной книге язык Python рассматривается как инструмент для решения задач, требующих вычислений с обработкой больших объемов данных. Цель данной книги — научить читателя применять стек инструментов исследования данных языка Python для эффективного хранения, манипуляции и понимания данных.
Каждая глава книги посвящена определенной библиотеке для работы с большими данными. В первой главе рассматривается IPython и Jupyter, во второй — NumPy, в третьей — Pandas. Четвертая глава содержит материал о Matplotlib, пятая — о Scikit-Learn.
Python for Data Analysis
«Python for Data Analysis» повествует овсевозможных способах обработки данных. Книга является отличным вводным материалом вобласти научных вычислений. Вот счем выпознакомитесь:
- интерактивная оболочка IPython;
- библиотека для численных расчётов NumPy:
- библиотека для анализа данных pandas;
- библиотека для пострения графиков matplotlib.
Вы также научитесь измерять данные навременных промежутках ирешать аналитические задачи вомногих сферах науки.
Mastering Python for Data Science
Вэтой книге предлагается изучить различные методы анализа данных при помощи Python. Вот чему вынаучитесь после прочтения:
- управлять данными;
- решать задачи науки оданных;
- создавать высококлассные визуализации;
- применять линейные регрессии для оценки связей между переменными;
- создавать рекомендательные системы;
- обрабатывать большие данные.
Natural Language Processing with Python
Это пособие понятным языком объясняет принципы обработки естественных языков. Вынаучитесь писать программы, способные обрабатывать большие наборы неструктурированных текстов, получите доступ кобширным наборам данных ипознакомитесь сосновными алгоритмами.
Прочее
Automate the Boring Stuff with Python
Если выкогда-нибудь часами переименовывали файлы или обновляли сотни ячеек таблицы, тознаете, как это выматывает. Хотите научиться автоматизировать такие процессы? Вкниге «Automate the Boring Stuff with Python» рассказывается отом, как создавать программы, которые будут решать различные рутинные задачи заминуты. После прочтения вынаучитесь автоматизировать следующие процессы:
- поиск заданного текста вфайлах;
- создание, обновление, перемещение ипереименование файлов ипапок;
- поиск искачивание данных вСети;
- обновление иформатирование данных вExcel-таблицах;
- разделение, слияние ишифрование PDF-файлов;
- рассылка писем иуведомлений;
- заполнение онлайн-форм.
Python for Biologists
Отличная книга сминимальным порогом вхождения. Рассказывает больше обиологии, нежели оязыке, новсем работающим вэтой сфере она точно пригодится. Снабжена большим количеством разобранных примеров различной сложности.
Programming the Raspberry Pi
Вэтой книге рассказывается обосновах программирования системы Raspberry Pi. Автор уже составил для вас множество скриптов, атакже предоставил доходчивое иподробное руководство посозданию своих. Помимо обычных упражнений вам предлагается реализовать три проекта: игру «Виселица», LED-часы ипрограммно управляемого робота.
Hacking Secret Ciphers with Python
«Hacking Secret Ciphers with Python» нетолько рассказывает обистории существующих шифров, ноиучит создавать собственные программы для шифрования ивзлома шифров. Отличная книга для изучения основ криптографии.
Делитесь полезными книгами по Python в комментариях!
Следите за новыми постами по любимым темам
Подпишитесь на интересующие вас теги, чтобы следить за новыми постами и быть в курсе событий.
Python
Для начинающих
Для продолжающих
Обучение программированию
FAQs
Какую книгу выбрать для изучения Python? ›
- Лучшие книги по Python для начинающих ...
- «Программируем на Python», Майкл Доусон
- «Изучаем программирование на Python», Пол Бэрри
- «Легкий способ выучить Python», Зед А. ...
- Лучшие книги про программирование на Python для опытных специалистов ...
- «Python. ...
- «Python. ...
- «Python для сложных задач.
Если вы хотите стать Python-разработчиком, то готовьтесь уделять учебе от десяти часов в неделю. Занимаясь такое количество времени, вы сможете освоить Python на уровне джуна примерно в течение года. Основы языка можно выучить самостоятельно с помощью книг, видеолекций и онлайн-курсов.
Какие книги нужно прочитать начинающему программисту? ›- Дональд Кнут — «Искусство программирования»
- Роберт С. Мартин — «Чистый код: Создание, анализ и рефакторинг»
- Г. ...
- Стив Макконнелл — «Совершенный код»
- Мартин Фаулер — «Рефакторинг кода на JavaScript: улучшение проекта существующего кода»
Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения, который относится к интерпретируемым языкам.
Какие библиотеки нужно знать Python разработчику? ›Здесь вам пригодится базовый инструментарий — библиотеки pandas и NumPy, Jupyter Notebook. Если решили уйти в Machine Learning, обратите внимание на библиотеки Scikit-learn или более сложные PyTorch и Keras. Последняя — враппер над TensorFlow — популярной библиотекой от Google.
Что лучше учить после Python? ›4–5. С/С++ Согласно индексу TIOBE, язык C занимает второе место (после Python) по популярности по состоянию на январь 2022 года.
Что легче Java или Python? ›Да, Java сложнее, чем Python, но как-то люди и джавистами становятся. Выбирать язык по простоте изучения имхо ловкушка. Проще выучить html+css+js, а человеку интересно бэкенд для банковских приложений писать, или искусственный интеллект.
Сколько платят за Python? ›Программист Python
60 000 – 70 000 руб.
Главное преимущество C++ — производительность. Его скорость работы намного выше в сравнении с Python. C++ подходит почти для всех платформ, а также для встроенных систем, в то время как Python работает только на отдельных платформах, поддерживающих высокоуровневые языки.
Что лучше изучать начинающему программисту? ›Рейтинг языков программирования
С результатами 2021 года можно ознакомиться на рисунке ниже. Как и в 2020 году, пальму первенства держит JavaScript. Вслед за ним идут Java, C#, Python и PHP.
Что начинать учить начинающему программисту? ›
Вам нужно освоить HTML, CSS и JavaScript — три кита, на которых стоит фронтенд-разработка.
Какие недостатки есть у Python? ›Недостатки Python
Вот в чём обвиняют этот язык: Низкая производительность. Python требует высоких вычислительных мощностей серверов и компьютеров. Это делает его не таким быстрым, как хотелось бы, он отстаёт от других языков по части производительности.
- №1. Solidity. Лидером ТОПа стал еще малоизвестный язык программирования, который применяется для реализации всего жизненного пути контрактов для платформы Ethereum.
- №2. Rust. ...
- №3. Scala. ...
- №4. Ruby. ...
- №5. GO. ...
- №6. Python. ...
- №7. Swift. ...
- №8. С/С++ ...
Изначальная цель языка — сделать программирование простым. Это достигается в первую очередь за счет читаемости кода. Python имеет открытый исходный код и может быть запущен на Windows, Linux и macOS. Python легко читаем, а в его структурных элементах легко разобраться, поэтому он отлично подходит для начинающих.
Что нужно знать новичку в питоне? ›- #1. Алгоритмы Для того чтобы быстрее и эффективнее решать задачи, где фигурируют большие данные – пригодятся алгоритмы. ...
- #2. Git. ...
- #3. SQL и базы данных ...
- #4. Агрегационные функции ...
- #5. Алгоритмы на графах ...
- #6. Рекурсия ...
- #7. Структуры данных ...
- #8. Docker.
Python — это высокоуровневый язык программирования, отличающийся эффективностью, простотой и универсальностью использования. Он широко применяется в разработке веб-приложений и прикладного программного обеспечения, а также в машинном обучении и обработке больших данных.
Что чаще всего пишут на питоне? ›Чаще всего Python используют в веб-разработке. Для него написано множество фреймворков: FastAPI, Flask, Tornado, Pyramid, TurboGears, CherryPy и, самый популярный, Django. Ещё на Python пишут парсеры для сбора информации с веб-страниц.
На каком языке пишут хакеры? ›- Python. Де-факто, Python, считается лучшим языком программирования для хакерства - и на то есть веские причины. ...
- С ...
- JavaScript. ...
- PHP. ...
- С++ ...
- Java.
Второй год Python занимает первое место в рейтинге TIOBE. В 2022 году он также возглавил и рейтинг PYPL. Python — эффективный и универсальный интерпретируемый язык. Его используют в разработке прикладного программного обеспечения, в машинном обучении и обработке Big Data.
В каком порядке изучать питон? ›- Pandas, Numpy, Matplotlib.
- Выгрузка баз данных с помощью SQL.
- Извлечение, преобразование и загрузка данных (ETL).
- Разведочный анализ данных (EDA).
- Задачи классификации, регрессии и кластеризации.
- Построение и отбор признаков (раз, два).
- Линейная алгебра, матанализ, основы теории вероятностей.
Где больше платят Java или Python? ›
Python — самый дорогой язык, на который припадает 4,3% всех вакансий для разработчиков. Java держит уверенное второе место и требуется в 5,2% вакансий.
Кто больше получает Java или Python? ›Даже несмотря на то, что разработчики на Python получают немного больше, чем их Java-коллеги, оба показателя гораздо выше среднего.
Что лучше учить Python или JavaScript? ›Несмотря на, что Python и JS схожи в плане их сложности (или простоты), Python имеет преимущество. Его не просто так считают самым простым языком программирования в мире – хотя JS тоже тяжело назвать “сложным”.
Сколько зарабатывают Python разработчики в сша? ›45% ИТ-специалистов живут на средний доход - $45,000-71,000 за календарный год; 20% айтишников могут позволить себе покрыть все желаемые расходы, имея годовую заработную плату $71,000-87,000; 20% считают, что нашли сою «золотую жилу» с годовой зарплатой $87,000-120,000.
Сколько зарабатывает программист Python в сша? ›Зависимость размера заработной платы программиста в США
Примерно 15 % зарабатывает в пределах 37–45 тысяч долларов США в год. Половина айтишников получает в пределах 45–71 тысячи долларов в год. Еще 15 % — в пределах 71–87 тысяч долларов в год. Остальные 20 % — свыше 87 тысяч долларов в год.
Простые и сложные языки программирования
Средние по сложности – Java и C#. Самый сложный – C++, он подходит тем, кто уже хорошо разбирается в языках программирования. Go – несложный язык по сравнению с другими, но не популярный, так как у него сложная сфера применения.
Java стал вездесущим из-за своей универсальности и надежности. Про него слышали даже те, кто далек от программирования, потому что на языке написаны продукты, которыми мы пользуемся каждый день (Android-приложения, игрушки, десктопные ПО, банковские системы).
На каком языке программирования легче всего найти работу? ›Если вы планируете как можно быстрее найти работу, изучайте простые и популярные языки программирования. Среди них: Java, PHP, Javascript, Python и так далее. В начале карьеры не следует погружаться в языки и технологии с высоким порогом входа, такие как Rust, Haskell, Scala и другие.
Что почитать будущему программисту? ›- Искусство программирования. ...
- Искусство программирования. ...
- Искусство программирования. ...
- Искусство программирования. ...
- Чистый код: создание, анализ и рефакторинг.
- Совершенный код: Практическое руководство по разработке программного обеспечения
- Программист-прагматик.
В 1879 году в журнале Tokyo New Magazine выходит сатира на профессора, который покупает так много книг, что не успевает их читать. Его в шутку называют цундоку-сенсеем. Интересно, что именно в Японии появился термин, который метко описывает подобное состояние книголюба.
Сколько времени нужно для изучения питона? ›
Если вы хотите стать Python-разработчиком, то готовьтесь уделять учебе от десяти часов в неделю. Занимаясь такое количество времени, вы сможете освоить Python на уровне джуна примерно в течение года. Основы языка можно выучить самостоятельно с помощью книг, видеолекций и онлайн-курсов.
Какой язык программирования учить в 2023 году? ›1. Python. Python — язык программирования общего назначения с простым синтаксисом, что делает его идеальным для начинающих.
Какой язык учить вместе с питоном? ›Java, Python и С # между собой очень похожи и довольно универсальны. Java используют для сайтов и мобильной разработки. Python отдают предпочтение стартапы (а также крупные проекты, выросшие из стартапов) из-за его простоты освоения и универсальности. C # популярен и для сайтов, и для написания игр на движке Unity 3D.
Какой язык программирования считается первым в мире высокоуровневым? ›Первым языком программирования высокого уровня считается компьютерный язык Plankalkül, разработанный немецким инженером Конрадом Цузе ещё в период 1942—1946 годах. Однако транслятора для него не существовало до 2000 года.
Что учить после изучения основ Python? ›Для подавляющего большинства вариантов будущей работы необходимо изучать Python в комбинации с другой дисциплиной или языком. Это может быть математика, веб-дизайн, банковское дело, биология, экономика, Data Science, Artificial Intelligence и т.
Что нужно изучить для питона? ›Как правило, новичкам рекомендуют начать изучение языка с монументального двухтомника Марка Лутца «Изучаем Python». Это, действительно, солидный учебник, в котором есть немало интересных сведений как для новичков, так и для более продвинутых разработчиков, уже имеющих опыт программирования на других языках.
На чем лучше писать Python? ›В IDE, комфортной для кодирования на Python, есть: Редактор кода со всеми его возможностями. Особое значение в IDE для Python имеет компактное, но функциональное окно для редактирования теста, а также подсветка элементов синтаксиса. Это позволяет лучше ориентироваться в тексте и писать строчки кода быстрее.
На чем лучше писать питона? ›Thonny часто рекомендуют как среду разработки Python для новичков. Он доступен на Windows, macOS и Linux. Среди его возможностей — отладка кода, функциональная подсветка синтаксических элементов и совпадающих имен. Также в Thonny есть ассистент с визуализацией ошибок, а приложение можно открыть в нескольких окнах.
Сколько можно заработать на Python? ›60 000 – 100 000 руб.
Нужно ли знать математику для питона? ›Нужно знать математику
В начале своего пути вы будете акцентировать внимание не на сложных математических вычислениях, а больше на синтаксисе и фундаментальных вещах, без понимания которых запрограммировать что-то вменяемое будет невозможно.
В чем минусы Python? ›
Python является одним из самых медленных языков программирования. Python не подходит для задач, которые требуют большого объема памяти.
Что лучше учить С ++ или Python? ›Главное преимущество C++ — производительность. Его скорость работы намного выше в сравнении с Python. C++ подходит почти для всех платформ, а также для встроенных систем, в то время как Python работает только на отдельных платформах, поддерживающих высокоуровневые языки.
Что лучше учить Python или Ruby? ›Ruby почти исключительно используется в целях веб-разработки. Хотя вы можете обнаружить, что Python также является языком программирования, очень ориентированным на веб-разработку, было бы сравнивать Python с Ruby в этом аспекте.
Что можно сделать новичку в питоне? ›- Генератор случайных чисел Эту небольшую программу можно использовать как симулятор игральной кости с любым количеством граней. ...
- Отгадай число ...
- Генератор текстов ...
- Текстовый квест ...
- «Угадай слово» («Виселица»)