Python

Простой Python просто с нуля, Гаско Р., 2019.

   Язык программирования Python. Он моден, он актуален, он в тренде. Python работает везде. Python используют все - от суперкорпораций до сдачи ЕГЭ. Python универсален. Для Python создано колоссальное количество расширений для решения буквально любой задачи. Python прост, очевиден и прозрачен.
Эта книга - лучший выбор для освоения языка - просто, доступно, живо.
Это не только учебник Python - это и начало долгого пути в мире программирования.

Искусственный интеллект с примерами на Python, Джоши П., 2019.

   Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В агой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте, и научитесь писать функциональный код
Мы начнем с рассмотрения общих концепций искусственною интеллекта, после чего перейдем к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Эта книга предназначена для программистов, которые пишут код на языке Python и хотели бы применять алгоритмы искусственного интеллекта для создания прикладных программ.

Мама, не отвлекай, Я Python учу, Лазаревский И.В., 2024.

   Эта книга + телефон — все, что нужно ребенку, чтобы полностью самостоятельно без помощи взрослых освоить основы программирования на языке Python, написать десятки игр, интерактивных программ и поделиться ими в любых привычных мессенджерах и соцсетях.
Книгу отличает сверхбыстрый старт, удобство обучения, легкость изложения и авторский юмор.
При этом новички узнают о командах, циклах, типах данных, переменных, условных выражениях, графических примитивах и координатах. Освоят игры и анимацию, работу со строками, комментарии, методы (функции), операторы сравнения, случайные числа, условные выражения и многое другое. Электронный архив на сайте издательства содержит коды примеров и изображения эмодзи.

Обработка данных на Python, Data Wrangling и Data Quality, Макгрегор С., 2024.

   Книга посвящена первичной обработке данных (Data Wrangling) на Python и оценке их качества (Data Quality). Материал содержит основополагающие концепции, экспертные советы и ресурсы, необходимые для первичной обработки, извлечения, оценки и анализа данных. Все темы раскрыты на простых и наглядных примерах из практики. Даны необходимые и достаточные сведения о языке программирования Python 3.8+ для чтения, записи и преобразования данных из различных источников, а также для обработки данных в больших масштабах. Приведены лучшие практики документирования и структурирования кода. Описан сбор данных из файлов, веб-страниц и API. Рассмотрены приемы проведения базового статистического анализа наборов данных, а также наглядные и убедительные способы визуализации и представления данных. Изложение рассчитано как на новичков по обработке данных, так и на профессионалов.

Визуализация данных с помощью Python и JavaScript, Анализ и преобразование данных, Дейл К., 2026.

   Хотите научиться эффективно представлять данные? Эта книга покажет полный путь преобразования сырых данных в яркие и информативные визуализации. Вы освоите инструменты Python и JavaScript, используя популярные и доступные библиотеки. Киран Дейл делится проверенными методами сбора, очистки и анализа данных, демонстрируя создание динамических веб-интерфейсов. Вы сможете уверенно создавать привлекательные и понятные представления данных как локально, так и прямо в браузере.
Будет полезно для всех, кто хочет прокачать навыки обработки и отображения данных в современных веб-приложениях.

Python для сложных задач, Наука о данных, Плас В.Д., 2026.

   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.

Python, 12 уроков для начинающих, Добряк П.В., 2023.
 
   В 12 уроках показаны основы программирования и базовые конструкции языка Python. Изложены принципы различных стилей программирования. Даны понятия ввода-вывода, переменных, условий, потока чисел, циклов и списков, массивов, функций и рекурсий. Рассмотрены особенности структурного, объектно-ориентированного и функционального программирования. В каждой главе предложены практические задачи и дано их пошаговое решение с подробным описанием алгоритма.

Функциональное программирование на Python, Мерц Д., Клаймен Л., 2026.

   Перед вами практическое руководство, посвященное функциональному программированию на Python — подходу, который помогает писать более предсказуемый, модульный и устойчивый к ошибкам код. Книга шаг за шагом знакомит читателя с основными концепциями функционального стиля, от базовых принципов и встроенных средств языка до продвинутых приемов, применяемых в современных проектах.
Вы узнаете, как использовать функции высшего порядка, замыкания, декораторы и ленивые вычисления для построения гибких программных решений. Подробно рассматриваются механизмы итераторов и генераторов, принципы композиции функций, организация пайплайнов обработки данных и применение асинхронного функционального программирования. Особое внимание уделено темам мемоизации, конкурентности и интеграции с популярными инструментами, такими как itertools, functools, operator, asyncio и Pydantic.
Издание предназначено для разработчиков, стремящихся выйти за рамки традиционного объектно-ориентированного подхода и освоить функциональную парадигму, чтобы писать более элегантный, надежный и современный Python-код.