Подборка книг о языке Python для программистов любого уровня
Авторизуйтесь
Подборка книг о языке Python для программистов любого уровня
В этой подборке мы собрали самые полезные книги о языке программирования Python, которые помогут в изучении как начинающим, так и опытным программистам.
Здесь вы найдете материалы для создания приложений, а также учебные пособия, которые помогут вам ознакомиться с инструментарием, освоить базы данных и повысить свои профессиональные навыки.
Разделы:
Для начинающих
Learning Python
Пособие представляет собой отличное и признанное во всем мире введение в язык Python. Она быстро научит вас писать эффективный высококачественный код. Подойдёт как начинающим программистам, так и тем, у кого уже есть опыт использования других языков. Помимо теории в книге есть тесты, упражнения и полезные иллюстрации — всё, что нужно для изучения Python 2 и 3. Кроме того, вы познакомитесь с некоторыми продвинутыми фичами языка, которые освоены еще не многими специалистами.
Изучаем программирование на Python
Python является мультипарадигменным кроссплатформенным языком программирования, который в последнее время стал особенно популярен на Западе и в таких крупных компаниях, как Google, Apple и Microsoft. Благодаря своему минималистичному синтаксису и мощному ядру он является одним из наиболее производительных и хорошо читаемых ЯП в мире.
Прочитав эту книгу, вы быстро и в увлекательной форме изучите основы языка, затем перейдете к обработке исключений, веб-разработке, работе с SQL, обработке данных и Google App Engine. Также вы узнаете, как писать приложения под Android и многое другое о силе, которую дарует вам Python. Подробнее об изучении Python для начинающих.
Learn Python the Hard Way
Еще одна признанная книга по Python, в которой вы найдёте 52 специально подобранных упражнения для изучения языка. Разобрав их, вы поймёте, как устроен язык, как правильно писать программы и как исправлять свои собственные ошибки. Рассматриваются следующие темы:
Python Programming: An Introduction to Computer Science
Эта книга предназначена для начинающих изучать программирование. В ней используется весьма стандартный подход к обучению, но нестандартный язык 🙂 Стоит отметить, что это скорее книга об основах программирования, чем о Python.
Python. Программирование для начинающих
Книга «Программирование на Python для начинающих» — отличный вариант для старта. Она является подробным руководством, написанным специально для новичков, желающих освоить данный язык. Познакомившись с основами, вы перейдете к объектно-ориентированному программированию и созданию CGI-сценариев для обработки данных веб-форм, научитесь создавать графические приложения с оконным интерфейсом и распространять их на другие устройства.
С помощью данного учебника вы сможете пройти все ступени от установки интерпретатора до запуска и отладки полноценных приложений.
Python Crash Course
«Python Crash Course» — это емкое повествование о языке Python. В первой половине книги вы познакомитесь с основными понятиями языка, такими как списки, словари, классы и циклы, и научитесь писать чистый и хорошо читаемый код. Кроме того, вы узнаете, как тестировать свои программы. Во второй половине книги вам будет предложено применить знания на практике, написав 3 проекта: аркадную игру наподобие Space Invaders, приложение для визуализации данных и простое веб-приложение.
Python Pocket Reference
Это очень удобная карманная шпаргалка, созданная для Python 3.4 и 2.7. В ней вы найдёте самую необходимую информацию по различным аспектам языка. Затронутые темы:
Python Practice Book
Книга для изучения Python с кучей практических примеров.
Практические примеры можно почерпнуть и в нашей рубрике материалов по Python. Например, читайте наше руководство по самостоятельной реализации функции zip.
Автостопом по Python
Цель данной книги — познакомить читателя с популярными инструментами и принятыми в open source сообществе различными рекомендациями по написанию кода. Основы языка Python в этой книге не рассматриваются, ведь она совсем не про это.
Первая часть книги содержит описание различных текстовых редакторов и сред разработки, которые можно использовать для написания Python-программ, а также множества видов интерпретаторов для различных систем. Во второй части книги рассказывается о принятом в сообществе, работающем с открытым исходным кодом, стиле написания кода. Третья часть книги содержит краткий обзор множества библиотек для Python, которые используются в большинстве open source проектов.
Программируем на Python
Главное отличие данной книги от всех других пособий для начинающих изучать Python в том, что параллельно с изучением теоретического материала читатель знакомится с реализацией проектов различных игр. Таким образом будущий программист сможет лучше понять, как те или иные возможности языка используются в реальных проектах.
В книге рассматриваются основы как языка Python, так и программирования в целом. Отличная книга для первого знакомства с этим языком.
Для продвинутых
Python Cookbook
Если вы хотите перейти на Python 3 или правильно обновить старый код, написанный на Python 2, то эта книга для вас. А еще для вас — наше руководство по переводу проекта с Python 2 на Python 3 без боли.
В книге вы найдёте много практических примеров на Python 3.3, каждый из которых подробно разобран. Рассматриваются следующие темы:
Test-Driven Web Development with Python
В ходе чтения этой книги вы разработаете веб-приложение, параллельно изучив практические преимущества разработки через тестирование. Вы разберёте такие темы, как интеграция баз данных, JS-инструменты для автоматизации, NoSQL, веб-сокеты и асинхронное программирование.
Кстати, рекомендуем вам почитать нашу ознакомительную статью по TDD.
Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений
В книге подробно рассматривается Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Кроме того, в книге также уделено внимание базе данных SQLite, интерфейсу доступа к базе и способам получения данных из Интернета.
Вторая часть книги целиком посвящена библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python. Здесь рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др.), варианты их размещения внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF.
High Performance Python
Может, ваши программы на Pyhton и работают, но они могут работать быстрее. Это практическое руководство поможет вам лучше понять устройство языка, и вы научитесь находить в коде узкие места и повышать скорость работы программ, работающих с большими объёмами данных.
Django. Подробное руководство
Как понятно из названия, цель данной книги — дать наиболее полное понятие фреймворку для разработки веб-приложений Django. Из-за того, что книга была выпущена на русском языке в далеком 2010 году, в ней рассматривается устаревшая версия фреймворка, Django 1.1. Но все равно книга рекомендуется к прочтению, поскольку в ней можно почерпнуть основы Django. А хороших книг по этому фреймворку на русском языке, кроме этой, практически нет.
Авторы Адриан Головатый и Джейкоб Каплан-Мосс подробно рассматривают компоненты фреймворка. В книге достаточно много материала по разработке интернет-ресурсов на Django – от основ до таких специальных тем, как генерация PDF и RSS, безопасность, кэширование и интернационализация. Перед прочтением книги рекомендуется освоить базовые понятия веб-разработки.
Разработка игр
Making Games with Python & Pygame
«Making Games with Python & Pygame» — это книга, которая посвящена библиотеке для разработки игр Pygame. В каждой главе даются полный исходный код новой игры и подробные объяснения использованных принципов разработки
Invent Your Own Computer Games with Python
Книга «Invent Your Own Computer Games with Python» научит вас программировать на Python на примере разработки игр. В поздних игр рассматривается создание двумерных игр при помощи библиотеки Pygame. Вы научитесь:
Анализ данных и машинное обучение
Think Complexity
Прокачайте свои навыки, поработав со структурами данных и алгоритмами в новом ключе — научном. Изучите примеры сложных систем с понятными объяснениями. В книге предлагается:
Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение
В данной книге язык Python рассматривается как инструмент для решения задач, требующих вычислений с обработкой больших объемов данных. Цель данной книги — научить читателя применять стек инструментов исследования данных языка Python для эффективного хранения, манипуляции и понимания данных.
Каждая глава книги посвящена определенной библиотеке для работы с большими данными. В первой главе рассматривается IPython и Jupyter, во второй — NumPy, в третьей — Pandas. Четвертая глава содержит материал о Matplotlib, пятая — о Scikit-Learn.
Python for Data Analysis
«Python for Data Analysis» повествует о всевозможных способах обработки данных. Книга является отличным вводным материалом в области научных вычислений. Вот с чем вы познакомитесь:
Вы также научитесь измерять данные на временных промежутках и решать аналитические задачи во многих сферах науки.
Mastering Python for Data Science
В этой книге предлагается изучить различные методы анализа данных при помощи Python. Вот чему вы научитесь после прочтения:
Natural Language Processing with Python
Это пособие понятным языком объясняет принципы обработки естественных языков. Вы научитесь писать программы, способные обрабатывать большие наборы неструктурированных текстов, получите доступ к обширным наборам данных и познакомитесь с основными алгоритмами.
Прочее
Automate the Boring Stuff with Python
Если вы когда-нибудь часами переименовывали файлы или обновляли сотни ячеек таблицы, то знаете, как это выматывает. Хотите научиться автоматизировать такие процессы? В книге «Automate the Boring Stuff with Python» рассказывается о том, как создавать программы, которые будут решать различные рутинные задачи за минуты. После прочтения вы научитесь автоматизировать следующие процессы:
Python for Biologists
Отличная книга с минимальным порогом вхождения. Рассказывает больше о биологии, нежели о языке, но всем работающим в этой сфере она точно пригодится. Снабжена большим количеством разобранных примеров различной сложности.
Programming the Raspberry Pi
В этой книге рассказывается об основах программирования системы Raspberry Pi. Автор уже составил для вас множество скриптов, а также предоставил доходчивое и подробное руководство по созданию своих. Помимо обычных упражнений вам предлагается реализовать три проекта: игру «Виселица», LED-часы и программно управляемого робота.
Hacking Secret Ciphers with Python
«Hacking Secret Ciphers with Python» не только рассказывает об истории существующих шифров, но и учит создавать собственные программы для шифрования и взлома шифров. Отличная книга для изучения основ криптографии.
Делитесь полезными книгами по Python в комментариях!
Скачать книги для Python программиста от новичка до профи
Мы собрали для вас лучшие книги по изучению языка программирования Python. Качественное руководство позволит вам быстро изучить Python и принимать участие в интересных проектах.
Чистый Python. Тонкости программирования для профи (2019)
Изучение всех возможностей Python – сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте «скрытое золото» в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня.
Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3.
Если вы работали с другими языками программирования и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонистом.
Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.
Изучаем Python. 4-е издание (2011)
Такие известные компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, используют язык Python, выбрав его за гибкость, простоту использования и обеспечиваемую им высокую скорость разработки. Он позволяет создавать эффективные и надежные проекты, которые легко интегрируются с программами и инструментами, написанными на других языках.
Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. Издание значительно расширено и дополнено в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии 3.0. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ.
Каждая глава завершается контрольными вопросами с ответами на закрепление пройденного материала, а каждая часть – упражнениями, решения которых приведены в приложении В. Книга была дополнена примечаниями о наиболее существенных расширениях языка, появившихся в версии Python 3.1.
Учим Python, делая крутые игры (2017)
Перед вами – увлекательный самоучитель по языку Python для начинающих. Книга подходит даже читателям с нулевым уровнем. Создавайте собственными руками веселые классические и необычные, продвинутые игры, такие как «Виселица» или «Охотник за сокровищами», – в процессе вы поймете основные принципы программирования и выучите Python играючи!
#Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay (2018)
Как за год научиться программировать и устроиться разработчиком в Ebay? Автор этой книги на собственном опыте знает, что это возможно, и делится знаниями с читателями. Кори Альтхофф создал универсальный самоучитель, не похожий ни на один другой. На примере языка Python автор показывает, как буквально с первого урока можно приступить к созданию собственной небольшой программы, а к концу книги уверенно писать код.
Помимо этого, вы узнаете, как успешно проходить собеседования на должность программиста в любой IT компании и перестать сомневаться в собственных силах. Это прекрасное пособие для тех, кто хочет научиться программировать и планирует заниматься этим профессионально.
Программируем с Minecraft. Создай свой мир с помощью Python (2017)
Эта книга научит программировать на языке Python. Выполняя пошаговые инструкции, вы познакомитесь с базовыми принципами программирования и создадите программы, которые будут творить в мире Minecraft настоящие чудеса: в мгновение ока возводить постройки, телепортировать игрока, создавать цветные стены, работающий душ, тайные ходы и многое другое.
Для детей от 10 лет и взрослых, желающих освоить Python нескучным способом.
Решение задач на компьютере. Электричество и магнетизм (2018)
Рассмотрены примеры решения задач по основным темам разделов «электричество и магнетизм» рабочей программы по физике для студентов АВТФ: « Электростатика», « Постоянный ток», «Магнитостатика», «Электромагнитная индукция».
Особенностью пособия является описание применения компьютера при решении задач по физике, в качестве языка программирования используется Python.
Data Science. Наука о данных с нуля (2017)
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.
В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу k ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
Для аналитиков данных.
Глубокое обучение на Python (2018)
Глубокое обучение – Deep learning – это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras – самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.
Обучение – это путешествие длиной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности.
Математика на Python. Часть I. Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии (2018)
Дисциплина «Компьютерный практикум» является обязательной дисциплиной базовой части профессионального цикла ООП по направлению 38.03.01 «Экономика» всех профилей (модуль математики и информатики Б.1.1.2.3.). Изучение данной дисциплины нацелено на формирование у слушателей практических навыков по реализации математических методов и моделей, применяемых в профессиональных задачах, с помощью компьютерных вычислений. В учебном пособии представлены задачи по высшей математике и их реализация на языке Python.
Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения.
Учебно-методическое пособие предназначено для проведения занятий по дисциплине «Компьютерный практикум» для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика» и 38.03.02 «Менеджмент» (уровень бакалавриата) в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации, а также в других образовательных организациях высшего образования.
Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения (2018)
Книга «Изучаем Python» – это ускоренный курс, который позволит вам сэкономить время и сразу начать писать работоспособные программы (игры, визуализации данных, веб-приложения и многое другое). Хотите стать программистом? В первой части книги вам предстоит узнать о базовых принципах программирования, познакомиться со списками, словарями, классами и циклами, вы научитесь создавать программы и тестировать код. Во второй части книги вы начнете использовать знания на практике, работая над тремя крупными проектами: создадите собственную «стрелялку» с нарастающей сложностью уровней, займетесь работой с большими наборами данных и освоите их визуализацию и, наконец, создадите полноценное веб-приложение на базе Django, гарантирующее конфиденциальность пользовательской информации. Если вы решились разобраться в том, что такое программирование, не нужно ждать. Ключ на старт и вперед!
Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение (2018)
Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» – это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, Получитьь ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python (2018)
Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О (2018)
Н2О – простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей.
В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О – Deep Water и Stacked Ensemble. Их также можно найти в репозитории https://github.com/statist-bhfz/h2o_book_translate.
Издание предназначено для специалистов по анализу данных, желающих изучить и применять на практике относительно новый, но многообещающий инструмент – библиотеку Н2О.
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес (2018)
Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.
Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.
Основы программирования на языке Python (2018)
Книга представляет собой учебник по программированию на языке Python. Она написана простым языком, при этом повествование «идет» не от возможностей языка, а от особенностей конкретных задач. Приводятся типичные ошибки начинающих программировать и дается ряд полезных советов. Рассмотрены основные типовые задачи и методы их решения с подробными комментариями
Издание рассчитано на школьников, студентов и любых других читателей, начинающих изучать программирование с помощью языка Python или уже имеющих небольшой опыт написания программ на другом языке. Книга также будет полезна учителям средних школ, преподавателям вузов и колледжей.
Семь языков за семь недель. Практическое руководство по изучению языков программирования (2017)
Вместе с семью языками программирования вы исследуете наиболее важные из современных моделей программирования. Вы познакомитесь с динамической типизацией, которая делает языки Ruby, Python и Perl такими гибкими. Постигнете систему прототипов, лежащую в основе языка JavaScript. Увидите, как сопоставление с образцом в языке Prolog сказалось на формировании языков Scala и Erlang. Узнаете, чем функциональное программирование на языке Haskell отличается от программирования на языках семейства Lisp, включая Clojure.
Издание предназначено для программистов разной квалификации, в том числе выбирающих для изучения новый язык программирования.
Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow (2018)
Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.
Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.
Машинное обучение (2017)
В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения этой тематикой.
Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, Получитье практический опыт обработки реальных данных.
Изучаем программирование на Python (2017)
Надоело продираться через дебри малопонятных самоучителей по программированию? С этой книгой вы без груда усвоите азы Python и научитесь работать со структурами и функциями. В ходе обучения вы создадите свое собственное веб-приложение и узнаете, как управлять базами данных, обрабатывать исключения, пользоваться контекстными менеджерами, декораторами и генераторами. Все это и многое другое – во втором издании «Изучаем программирование на Python».
Легкий способ выучить Python (2017)
Никогда не программировали, но мечтаете научиться? Знаменитая на весь мир авторская методика Зеда Шоу поможет вам сделать первые шаги в освоении одного из самых увлекательных и востребованных сегодня языков – Python. Читайте упражнения, копируйте примеры и запускайте свои первые программы легко!
Изучаем Python. 3-е издание (2009)
Мощный, переносимый и легкий в использовании язык программирования Python идеально подходит для разработки самостоятельных программ и сценариев. Эта книга позволит быстро и эффективно овладеть базовыми основами языка Python независимо от степени предварительного знакомства с ним.
Третье издание «Изучаем Python» основано на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ. Обсуждаются изменения в ожидаемой версии 3.0. В конце глав представлены упражнения и вопросы, которые позволят применить новые знания на практике и проверить, насколько хорошо усвоен материал.
Если вы хотите понять, почему выбирают Python такие компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, почему этот язык используют в NASA для научных вычислений, то эта книга станет для вас лучшей отправной точкой.
Программирование на Python. 2-е издание (2002)
Python – это широко распространенный язык программирования, применяемый при решении многих важных задач, диапазон которых простирается от коммерческих сценариев установки Linux и программирования веб-приложений до анимации фильмов и создания спецэффектов. Он доступен на всех ведущих вычислительных платформах, в том числе на основных коммерческих версиях Unix, Linux, Windows и Mac OS. Кроме того, он является языком с открытым исходным кодом.
Второе издание самого известного бестселлера по Python, прорецензированное и одобренное Гвидо ван Россумом, создателем Python, представляет собой наиболее полный на сегодняшний день источник для серьезно программирующих на Python. Основное внимание здесь сосредоточено на практическом применении языка. Читатель обнаружит, что одна книга фактически содержит в себе четыре, которые глубоко освещают создание сценариев для Интернета, системное программирование, программирование GUI с использованием Tkinter и интеграцию с С. Кроме того, обсуждаются новые инструменты и приложения: Jython – версия Python, компилируемая в виде байт-кодов Java; расширения Active Scripting и COM; Zope – система веб-приложений с открытым исходным кодом; генераторы кода HTMLgen и SWIG; поддержка потоков; модули CGI и протоколов Интернета. В книге приводится большое количество примеров кода, которые вы сможете использовать при разработке на Python сложных приложений. Прилагается CD для платформ PC, Macintoch и Unix.