учебник по программированию

Python 3, Самое необходимое, Прохоренок Н.А., Дронов В.А., 2019.
 
   Описан базовый синтаксис языка Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, объектно-ориентированное программирование, обработка исключений, часто используемые модули стандартной библиотеки и установка дополнительных модулей. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL, в том числе посредством ODBC. Рассмотрена работа с изображениями с помощью библиотек Pillow и Wand, получение данных из Интернета и использование архивов различных форматов. Книга содержит более двухсот практических примеров, помогающих начать программировать на языке Python самостоятельно. Весь материал тщательно подобран, хорошо структурирован и компактно изложен, что позволяет использовать книгу как удобный справочник.
Во втором издании описана актуальная версия Python — 3.6.4, добавлены описания утилиты pip, работы с данными в формате JSON, библиотеки Tkinter и разработки оконных приложений с ее помощью, реализации параллельного программирования и использования потоков для выполнения программного кода.
Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.

C# глазами хакера, Фленов М.Е., 2025.
 
   Подробно рассмотрены все аспекты безопасности от теории до реальных реализаций .NET-приложений на языке С#. Рассказано, как обеспечивать безопасную регистрацию, авторизацию и поддержку сессий пользователей. Перечислены уязвимости, которые могут быть присущи веб-сайтам и Web API, описано, как хакеры могут эксплуатировать уязвимости и как можно обеспечить безопасность приложений. Даны основы оптимизации кода для обработки максимального количества пользователей с целью экономии ресурсов серверов и денег на хостинг. Рассмотрены сетевые функции: проверка соединения, отслеживание запроса, доступ к микросервисам, работа с сокетами и др. Приведены реальные примеры атак хакеров и способы защиты от них. Во втором издании добавлены новые примеры безопасности, рассмотрены вопросы реализации технологий OAuth2 и Single Sign On.

Язык программирования Python, Практикум, Жуков Р.А., 2020.
 
   Учебное пособие посвящено теоретическому и практическому изучению современного широко используемого языка программирования Python. Состоит из пяти глав, в которых последовательно рассмотрены такие вопросы, как история языков программирования, особенности и основные элементы языка программирования Python (типы данных; инструкции, функции, модули; объектно-ориентированное программирование; разработка графических интерфейсов). Материал изложен компактно, с сохранением строгости, алгоритмичности и детальной проработанности основных понятий.
Для студентов учреждений среднего профессионального образования по укрупненным группам специальностей 09.02.00 «Информатика и вычислительная техника», 38.02.00 «Экономика и управление», а также всех, кто интересуется программированием.

Фулстек JavaScript, Секреты, которые должен знать каждый мидл, МакГрегор М., 2026.
 
   Как практикующий разработчик ПО вы уже умеете качественно выполнять задачи — на фронтенде или бэкенде. Пора перейти на следующую ступеньку карьерной лестницы и развить навыки, которыми обладают эксперты и senior-разработчики.
Милесия МакГрегор поможет разобраться, как работает вся система и как senior-разработчики принимают технические решения.
Вы изучите все необходимое для создания фулстек веб-приложения, развернутого на облачной платформе, поймете, как выявлять источники бизнес-логики для любого приложения, научитесь выбирать между различными архитектурами, сторонними сервисами и инструментами лучшие для создания масштабируемого проекта, освоите тонкие, но критически важные навыки senior-разработчика, включая стратегии взаимодействия с командами и анализ продуктовых решений.
Эта книга задумана как справочник, который можно открыть на любом этапе SDLC и использовать как чек-лист. Вы освоите все ключевые аспекты разработки приложений, чтобы уверенно принимать решения при возникновении вопросов, и будете понимать логику, сроки и методы принятия технических решений, а также эволюцию бизнес-требований.

Создаём телеграм-бота на python, Войтов Н.А., 2025.
 
   Эта книга - практическое руководство по созданию современных Telegram-ботов на Python с использованием асинхронного фреймворка aiogram.
Она рассчитана на начинающих и продолжающих разработчиков, которые хотят быстро освоить все этапы разработки: от первых шагов и настройки окружения до построения сложных интерактивных ботов с базой данных, кнопками, многошаговыми диалогами и интеграцией с внешними сервисами. Книга написана простым и понятным языком, а весь материал структурирован для быстрого освоения даже без большого опыта в Python. Создайте своего первого Telegram-бота уже сегодня и откройте для себя новые возможности автоматизации, общения и бизнеса!

Основы Python для Data Science, Берман К., 2022.
 
   Python — язык программирования № 1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения.
Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter — лучшей средой для профессиональной работы с данными. После этого перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. После этого, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи.

Машинное обучение на табличных данных, XGBoost, глубокое обучение и ИИ, Райан М., Массарон Л., 2026.
 
   Машинное обучение может ускорить выполнение повседневных бизнес-задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса или автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более сложных задачах, например выявление мошенничества, прогнозное техническое обслуживание и персонализированный маркетинг. Извлекайте важную информацию из электронных таблиц, реестров, баз данных и других источников, используя градиентный бустинг, глубокое обучение и генеративный ИИ.
«Машинное обучение на табличных данных» описывает практические методы машинного обучения для модернизации каждого этапа анализа бизнес-данных. Вас ждут примеры использования XGBoost и Keras для прогнозирования цен на краткосрочную аренду недвижимости, развертывание локальной модели машинного обучения с помощью Python и Flask и оптимизация рабочих процессов с использованием больших языковых моделей (LLM). Научитесь делать свои модели более мощными и интерпретируемыми.

Как работает LLM, Сапунов А.
 
   Эта книга — про то, как разобрать магию на шестерёнки и убедиться, что внутри нет ничего волшебного. Только очень, очень много умножений.