программирование

Алгоритмы, Введение в разработку и анализ, Левитин А.В., 2006.
     
   Эта книга, автором которой является преподаватель информатики, представляет собой один из лучших учебников, посвященных алгоритмам. Делая основной упор на понимание идей, а не на механическое рассмотрение работы того или иного алгоритма, автор излагает принципы разработки алгоритмов так, что они могут быть применены как универсальный инструментарий для широкого диапазона задач, а не только для разработки алгоритмов.
Книга ориентирована в первую очередь на студентов и аспирантов соответствующих специальностей, поэтому для преподавателей она может стать хорошим пособием для подготовки к лекциям и источником интересных нетривиальных задач. Книга может оказаться полезной и профессионалам в области разработки алгоритмов благодаря использованному автором новому подходу к классификации методов проектирования. Описание алгоритмов на естественном языке дополняется псевдокодом, который позволяет каждому, кто имеет хотя бы начальные знания и опыт программирования, реализовать алгоритм на используемом им языке программирования.

Программирование, Теоремы и задачи, Шень А., 2017.

   Книга содержит задачи по программированию различной трудности. Большинство задач приводятся с решениями. Цель книги научить основным методам построения корректных и быстрых алгоритмов.
Для учителей информатики, старшеклассников, студентов младших курсов высших учебных заведений. Пособие может быть использовано на кружковых и факультативных занятиях в общеобразовательных учреждениях, в школах с углублённым изучением математики и информатики, а также в иных целях, не противоречащих законодательству РФ.
Предыдущее издание книги вышло в 2014 г.

Объектно-ориентированное программирование с помощью Python, Кальб И., 2024.
     
   Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это метод, основанный на представлении программы в виде совокупности объектов, каждый из которых является экземпляром определенного класса, а классы образуют иерархию наследования, что позволяет по-другому думать о вычислительных задачах и решать их с возможностью многократного использования. «Объектно-ориентированное программирование с помощью Python» предназначено для программистов среднего уровня и представляет собой практическое руководство, которое глубоко изучает основные принципы ООП и показывает, как использовать инкапсуляцию, полиморфизм и наследование для написания игр и приложений с использованием Python.
Книга начинается с рассказа о ключевых проблемах, присущих процедурному программированию, затем вы познакомитесь с основами создания классов и объектов в Python.
Затем вы научитесь создавать графические интерфейсы с помощью pygame, благодаря чему вы сможете писать интерактивные игры и приложения с виджетами графического пользовательского интерфейса (GUI), анимацией, различными сценами и многоразовой игровой логикой.

Начнем.Python, Просто о сложном, Иванов С.С., 2023.
     
   Данная книга поможет вам в изучении языка программирования Python.
Многоцелевая направленность Python позволяет решать самые разные задачи: математические, физические, лингвистические, бухгалтерские, экономические, заниматься созданием игр(!), работой в Интернете и многое другое.
Отличием книги является легкий, понятный и даже где-то юмористический подход автора к программированию на Python, благодаря чему вы будете учиться писать программы, ошибаться вместе с автором, исправлять ошибки и любоваться на готовые работоспособные программы...
В книге рассмотрены все ключевые аспекты Python: переменные, операторы, логические выражения, циклы, комментарии, функции, рекурсия, строки, кортежи, словари и множества. В каждой главе теоретическую часть дополняют многочисленные практические примеры и задания для самостоятельного решения (впрочем, для самых нетерпеливых в конце книги приводятся правильные ответы).
Книга предназначена для широкого круга читателей, не требует навыков в программировании и будет полезна всем, кто хочет познакомиться с Python.

Микросервисы и контейнеры Docker, Кочер П.С., 2019.
     
   В данной книге анализируется два самых горячих направления развития информационных технологий: микросервисы и контейнеры Docker. Вместе они способны обеспечить беспрецедентную гибкость в разработке и развертывании приложений, а также в их масштабировании. Вы узнаете, как использовать микросервисы и Docker для создания модульной архитектуры, увеличения производительности и надежности приложений, уменьшения времени до выхода на рынок, повторного использования кода и экспоненциального повышения эффективности в DevOps.
Издание рекомендовано архитекторам и разработчикам ПО, а также будет полезно руководителям, стремящимся уйти от устаревших подходов и максимизировать успех своего бизнеса.

Using Stable Diffusion with Python, Zhu A., 2024.
     
   Artificial intelligence has ushered in a new era of creativity, with generative models offering a glimpse into what was once futuristic. Stable Diffusion stands out as an innovative leap forward, blending technical sophistication with practical application in a way that empowers creators across diverse domains. Andrew Zhu's book is a comprehensive resource for understanding Stable Diffusion's technical underpinnings. He provides an in-depth exploration of its foundational principles, contrasts it with alternative generative models, and demonstrates how to apply it to varied creative fields.

Python - к вершинам мастерства, Лаконичное и эффективное программирование, Лусиану Р., 2022.
     
   Не тратьте зря времени, пытаясь подогнать Python под способы программирования, знакомые вам по другим языкам. Python настолько прост, что вы очень быстро станете продуктивным программистом, но зачастую это означает, что вы не в полной мере используете то, что может предложить язык. Второе издание книги позволит вам писать более эффективный и современный код на Python 3, обратив себе на пользу лучшие идеи.
Издание предназначено практикующим программистам на Python, которые хотят усовершенствоваться в Python 3.

Python для сложных задач, Наука о данных, Вандер Плас Д., 2024, 2024.
     
   Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.
Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.