учебник по программированию

Большая книга проектов Python, Свейгарт Э., 2023.

   Вы уже освоили основы синтаксиса Python и готовы программировать? Отточите свои навыки на самых интересных задачах — графике, играх, анимации, расчетах и многом другом. Вы можете экспериментировать, добавляя к готовым проектам собственные детали.
В 256 строк кода поместится всё — «винтажная» экранная заставка, забег улиток на скорость, рекламный заголовок-приманка, вращающаяся спираль ДНК и так далее. Добавьте к этому пару строк своего кода, и вы сможете делиться собственными уникальными проектами в интернете.

Анализируем данные в Microsoft Power BI, Подготовка к экзамену DA-100, Маслюк Д., 2022.

   В книге рассматриваются все основные темы для подготовки к сертификационному экзамену Microsoft DA-100, посвященному анализу данных при помощи Microsoft Power BI. Материал удобно структурирован: каждая глава охватывает одну тему, в каждом разделе рассматривается конкретный навык. Освещаются вопросы получения данных, их подготовки, преобразования, моделирования и визуализации средствами Power BI Desktop, создания отчетов и дашбордов, углубленного анализа данных и др.
Издание пригодится профессионалам в области бизнес-аналитики, аналитикам данных и специалистам по проектированию и созданию отчетов, желающим проверить или подтвердить свои навыки.

Алгоритмы и структуры данных с примерами на Python, Цзинь Юйдун, 2025.

   Цель этой книги - при помощи наглядных иллюстраций и исполняемых примеров кода помочь читателю понять ключевые идеи алгоритмов и структур данных и освоить их воплощение в программном коде. Если вам не хватает времени на чтение множества учебников, она станет спасательным кругом в океане знаний.
Книга будет особенно полезна всем, у кого есть начальные навыки программирования, но отсутствует четкое понимание алгоритмов и структур данных. Более опытным читателям она поможет освежить и систематизировать знания об алгоритмах.

Компьютерная графика на Питоне, Рубанцев В., 2019.

   В этой книге мы рассмотрим графическую библиотеку Processing.ру, которая полностью удовлетворяет их желания. Она написана на языке Ява, но программы, использующие её, нужно писать на Питоне. Этот язык достаточно прост в изучении и применении, а программы на Питоне работают на всех устройствах, на которых установлены операционные системы Windows, MacOS и Linux, то есть практически везде и всюду.
В книге подробно, обстоятельно и с многочисленными примерами рассматриваются графические возможности библиотеки Processing.ру. В ней вы найдёте множество разнообразных программ с исчерпывающими комментариями. Большинство проектов, что естественно для такой книги, учебные, но несколько программ имеют самостоятельную ценность и могут использоваться в художественном творческом процессе.

Python для инженерных задач, Ильин Е.В., 2026.

   Книга предназначена для изучения языка Python с ориентацией на использование его в инженерных и научных вычислениях, начиная с установки интерпретатора и изучения основ языка и до применения специализированных библиотек. Основные темы касаются встроенных типов языка, функций и аннотации типов, особенностей динамической типизации, форматирования и обработки текста, в том числе с использованием регулярных выражений, работы с файлами. Подробно рассматриваются основные идеи объектно-ориентированного программирования и его особенности в Python. Также затрагиваются темы обработки исключений, тестирования приложений, описываются некоторые модули из стандартной библиотеки, а также множество сторонних библиотек, в частности, NumPy для математических вычислений, Pandas для обработки табличных данных, Matplotlib для построения различных видов графиков, библиотеки для работы с различными форматами файлов. Рассматриваются такие инструменты, как IPython и JupyterLab, применяемые в научных и инженерных областях.

Объектно ориентированное программирование в Java, Гуськова О.И., 2024.

   Учебное пособие посвящено объектно ориентированному программированию на языке Java. Рассматриваются основные принципы объектно ориентированного программирования, средства работы со структурами данных – коллекции и дженерики, принципы объектно ориентированного дизайна.

Build a Text-to-Image Generator, With transformers and diffusions, Liu M., 2026.

   This book is written for developers, researchers, students, and curious practitioners who want to move beyond simply running prebuilt AI models and instead learn how they are designed. You should have a solid command of Python and a working knowledge of machine learning, especially neural networks in PyTorch. A background in deep learning fundamentals, such as convolutional networks, embeddings, and training loops, will be helpful, though the book introduces each concept in context. If you’re an engineer seeking to deepen your AI skills, a researcher exploring multimodal learning, or simply an enthusiast who learns best by coding, this book is for you.

Python, Самое необходимое, Прохоренок Н.А., 2011.

   Описан базовый синтаксис языка Python: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, объектно-ориентированное программирование, часто используемые модули стандартной библиотеки. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL. Рассмотрены работа с изображениями с помощью библиотеки PIL и получение данных из Интернета. 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.