Книги по Python | Books Python 📚

📚10 книг по Python: как для новичков, так и для профи. Часть 2 🔹Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов Автор: Такфилд Брэдфорд Как и предыдущее издание, эта книга рассчитана на тех, кто уже знаком с основами ЯП. Название раскрывает содержание — автор знакомит нас с нюансами реализации многих популярных алгоритмов. Также читателя учат измерять и оптимизировать их производительность. Книги по Python для опытных разработчиков 🔹Внутри CPYTHON: гид по интерпретатору Python Автор: Энтони Шоу Автор рассказывает о принципах работы внутренних механизмов языка. Даются задания, которые позволяют на практике понять то, о чём рассказывает Шоу. В частности, раскрываются такие нюансы, как: грамматика и язык Python; почему CPython написан на C, а не на Python; спецификация языка Python; документация языка; файл грамматики и многое-многое другое. 🔹Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов Автор: Элбон Крис В книге содержится сразу 200 рецептов решения многих задач машинного обучения. Авторы приводят решения, используя векторы, матрицы и массивы, линейную и логистическую регрессию, деревья, леса и k ближайших соседей, кластеризацию и нейронные сети. Если описать всё содержимое, то это будет отдельная статья, так что лучше ознакомиться самостоятельно. 🔹Black Hat Python: программирование для хакеров и пентестеров, 2-е издание Авторы: Джастин Зейтц, Тим Арнольд Это уже второе издание популярной книги. Она даёт возможность изучить обратную сторону медали, то есть узнать о вещах вроде кражи учётных данных пользователя, написания сетевых снифферов, создания фазеров мутаций, создания скрытых троянов. Всё это используют как взломщики, так и пентестеры, специалисты по информационной безопасности. Книга подходит тем из читателей, кто занимается поддержанием безопасности сетей и компьютерных систем. 🔹Высокопроизводительные Python-приложения. Практическое руководство по эффективному программированию Авторы: Миша Горелик, Йен Освальд Ну а з

📚 Outlier Detection in Python Автор: Brett Kennedy (2025) Автор рассказывает о поиске аномальных данных, которые могут выявить скрытые закономерности, ошибки или мошенничество. Он показывает, как находить выбросы с помощью Python-библиотек, выбирая подходящие методы и комбинируя их для повышения точности. Изучите алгоритмы и техники обнаружения выбросов в числовых, категориальных, временных рядах и текстовых данных. Примеры из финансов, соцсетей и сетевых логов делают книгу практичным пособием для работы с реальными данными. 👉 @python_360

📚 Security Automation with Python: Practical Python solutions for automating and scaling security operations Автор: Corey Charles (2025) Автор рассказывает, как автоматизировать задачи информационной безопасности с помощью Python, решая главную проблему безопасности — масштабируемость. Он делится своим опытом в управлении уязвимостями и объясняет, как автоматизация может упростить работу команд и повысить общий уровень защиты организации. Книга выделяется практическим подходом: вместо сухой теориисразу применяйте Python для реальных задач. Автор показывает, как автоматизировать сканирование уязвимостей, управление брандмауэрами, реагирование на инциденты, используя библиотеки вроде Paramiko, Requests и PyAutoGUI. 👉 @python_360

📚Python Programming Mastery: A Comprehensive Guide for Beginners with Real-World Projects and Proven Techniques to Excel in 14 Days! Computer Programming Автор: Ryan Campbell (2023) Ключевые особенности: - Изучите интуитивно понятный синтаксис Python и научитесь писать чистый и эффективный код - Откройте для себя универсальность Python на примере реальных приложений для веб-разработки, анализа данных, машинного обучения и т.д. - Освойте передовые методы программирования, такие как генераторы, декораторы, менеджеры контекста и метаклассы. - Изучите лучшие практики обработки ошибок, исключений, написания надежного и удобного кода - Подготовьтесь к собеседованиям по Python с уверенностью, используя советы и рекомендации наших экспертов -Отточите алгоритмическое мышление и навыки решения задач с помощью практических заданий и упражнений по кодированию 👉 @python_360

🔖Mastering Python Design Patterns, 3rd Edition: Craft essential Python patterns by following core design principles Автор: Kamon Ayeva (2024) Книга посвящена принципам проектирования и паттернам в Python, охватывает как классические, так и современные паттерны и показывает, как применять их для решения повседневных задач в качестве разработчика или архитектора Python. В новом издании рассматриваются творческие, структурные, поведенческие и архитектурные паттерны, включая паттерны параллелизма, асинхронности и производительности. Вы узнаете, как эти паттерны связаны с различными областями, такими как обработка событий, параллелизм, распределенные системы и тестирование. В книге также представлены антипаттерны Python, которые помогут вам избежать распространенных подводных камней и обеспечат чистоту и эффективность вашего кода. 👉 @python_360

🔖 Python for Excel: A Modern Environment for Automation and Data Analysis Felix Zumstein (2021) While Excel remains ubiquitous in the business world, recent Microsoft feedback forums are full of requests to include Python as an Excel scripting language. In fact, it's the top feature requested. What makes this combination so compelling? In this hands-on guide, Felix Zumstein--creator of xlwings, a popular open source package for automating Excel with Python--shows experienced Excel users how to integrate these two worlds efficiently. Excel has added quite a few new capabilities over the past couple of years, but its automation language, VBA, stopped evolving a long time ago. Many Excel power users have already adopted Python for daily automation tasks. This guide gets you started. 👉 @python_360

🔖Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition Автор: Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf (2022) С момента своего появления в 2017 году трансформеры быстро стали доминирующей архитектурой для достижения передовых результатов в самых разных задачах обработки естественного языка. Если вы дата-сайентист или программист, эта практическая книга — теперь в полном цвете — покажет вам, как обучать и масштабировать большие модели с помощью Hugging Face Transformers, библиотеки глубокого обучения на Python. Трансформеры уже использовались для написания реалистичных новостных статей, улучшения поисковых запросов Google и даже создания чат-ботов, рассказывающих банальные шутки. В этом руководстве авторы Льюис Тунсталл, Леандро фон Верра и Томас Вольф - одни из создателей Hugging Face Transformers - предлагают практический подход, чтобы объяснить, как работают трансформеры и как интегрировать их в ваши приложения. Вы быстро освоите широкий спектр задач, которые они помогают решать. - Создавайте, отлаживайте и оптимизируйте модели-трансформеры для ключевых NLP-задач, таких как классификация текста, распознавание именованных сущностей и ответы на вопросы - Узнайте, как трансформеры применяются для кросс-лингвального обучения переносу - Используйте трансформеры в реальных сценариях, где размеченные данные ограничены - Делайте модели-трансформеры эффективными для внедрения с помощью техник дистилляции, прореживания и квантизации - Обучайте трансформеры с нуля и осваивайте масштабирование на несколько GPU и распределённые среды 👉 @python_360

🔖Think Python, 2nd edition Автор: Allen B. Downey Think Python — это введение в программирование на Python для начинающих. Книга начинается с базовых концепций программирования; она тщательно построена так, чтобы определять все термины при их первом употреблении и развивать каждую новую идею в логической последовательности. Более крупные темы, такие как рекурсия и объектно-ориентированное программирование, разделены на серию небольших шагов и вводятся постепенно на протяжении нескольких глав. 👉 @python_360

Django 3 By Example: Build powerful and reliable Python web applications from scratch Antonio Melé (2020) Эта книга предназначена для разработчиков со знанием Python, которые хотят изучить Django прагматичным способом. Возможно, вы совсем новичок в Django, или вы уже немного знаете, но хотите извлечь из него максимум пользы. Эта книга поможет вам освоить наиболее актуальные области фреймворка, создавая практические проекты с нуля. Для чтения этой книги вам необходимо иметь представление о концепциях программирования. Предполагаются некоторые предварительные знания HTML и JavaScript. 👉 @python_360

Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib Автор: Robert Johansson (2019) Это полностью переработанное издание, демонстрирует, как численно вычислять решения и математически моделировать задачи в области больших данных, облачных вычислений, финансового инжиниринга, управления бизнесом. Прочитав эту книгу, читатели познакомятся со многими вычислительными техниками: визуализация и запись в файлы, решение уравнений, оптимизация, интерполяция и интеграция, а также вычислительные задачи, относящиеся к конкретной предметной области, такие как решение дифференциальных уравнений, анализ данных, статистическое моделирование и машинное обучение. Скачать 👉 @python_360

Python for Scientists, 3rd Edition Автор: John M. Stewart (2023) Python - бесплатный, с открытым исходным кодом, простой в использовании программный инструмент, представляющий собой значительную альтернативу таким проприетарным пакетам, как MATLAB и Mathematica. Эта книга охватывает все, что необходимо знать работающему ученому, чтобы начать эффективно использовать Python. Автор объясняет научный Python с нуля, показывая, как легко реализовать и протестировать нетривиальные математические алгоритмы, а также знакомит читателя с многочисленными свободно распространяемыми дополнительными модулями. Ряд примеров, относящихся к самым разным областям, иллюстрирует возможности программы. Скачать 👉 @python_360

Interpretable Machine Learning with Python, 2nd Edition: Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples Автор: Serg Masis (2023) Второе издание раскрывает ключевые понятия интерпретации моделей машинного обучения на основе анализа реальных данных, предоставляя вам широкий спектр навыков и инструментов для расшифровки результатов даже самых сложных моделей. Скачать 👉 @python_360

📚 Security Automation with Python: Practical Python solutions for automating and scaling security operations Автор: Corey Charles (2025) Автор рассказывает, как автоматизировать задачи информационной безопасности с помощью Python, решая главную проблему безопасности — масштабируемость. Он делится своим опытом в управлении уязвимостями и объясняет, как автоматизация может упростить работу команд и повысить общий уровень защиты организации. Книга выделяется практическим подходом: вместо сухой теориисразу применяйте Python для реальных задач. Автор показывает, как автоматизировать сканирование уязвимостей, управление брандмауэрами, реагирование на инциденты, используя библиотеки вроде Paramiko, Requests и PyAutoGUI. Скачать 👉 @python_360

📚 Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib Автор: Robert Johansson (2019) Это полностью переработанное издание, демонстрирует, как численно вычислять решения и математически моделировать задачи в области больших данных, облачных вычислений, финансового инжиниринга, управления бизнесом. Прочитав эту книгу, читатели познакомятся со многими вычислительными техниками: визуализация и запись в файлы, решение уравнений, оптимизация, интерполяция и интеграция, а также вычислительные задачи, относящиеся к конкретной предметной области, такие как решение дифференциальных уравнений, анализ данных, статистическое моделирование и машинное обучение. Скачать 👉 @python_360

Python for Algorithmic Trading Cookbook: Recipes for designing, building, and deploying algorithmic trading strategies with Python Автор: Jason Strimpel (2024) Подробные рецепты помогут вам использовать передовой OpenBB SDK для сбора свободно распространяемых данных по акциям, опционам и фьючерсам, а также создать собственную исследовательскую среду с использованием таких молниеносных методов хранения данных, как SQLite, HDF5 и ArcticDB.В этой книге вы узнаете, как использовать SciPy и статмодели для определения альфа-факторов и хеджирования рисков, а также для построения факторов импульса и средней реверсии. Вы оптимизируете параметры стратегии с помощью оптимизации «вперед-назад» с использованием vectorbt и построите готовый к производству бэктест с помощью Zipline Reloaded. Скачать 👉 @python_360