Основы искусственного интеллекта
в примерах на Python
Автор: Постолит Анатолий Владимирович
Год издания: 2024
#ru
#ии
Скачать книгу
в примерах на Python
Автор: Постолит Анатолий Владимирович
Год издания: 2024
#ru
#ии
Скачать книгу
Программирование.
Основы Python
для инженеров
✍️ Автор: Никитина Т. П.
Год издания: 2023
#ru
#основы
📖 Скачать книгу
Основы Python
для инженеров
✍️ Автор: Никитина Т. П.
Год издания: 2023
#ru
#основы
📖 Скачать книгу
Нейросети на Python.
Основы ИИ и машинного обучения
Автор: Куликова И. В.
Год издания: 2024
#ru
#нейросети #ии #машинноеобучение
Скачать книгу
Основы ИИ и машинного обучения
Автор: Куликова И. В.
Год издания: 2024
#ru
#нейросети #ии #машинноеобучение
Скачать книгу
Python за 7 дней. Краткий курс для начинающих
Автор: Парк Эндрю
Год издания: 2023
#ru
#основы #краткийкурс #дляначинающих
Скачать книгу
Автор: Парк Эндрю
Год издания: 2023
#ru
#основы #краткийкурс #дляначинающих
Скачать книгу
1. «Python. Книга Рецептов» — Дэвид Бизли, Брайан К. Джонс — перевод и переиздания после 2014
2. «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» — Эл Свейгарт — в русскоязычном варианте издание после 2014
3. «Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения» — Эрик Мэтиз — русский перевод/издание после 2014
4. «Легкий способ выучить Python» — Зед Шоу — русское издание после 2014
5. «Чистый Python. Тонкости программирования для профи» — Дэн Бейдер — перевод после 2014
6. «Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features» — Дэн Бейдер — перевод после 2014
7. «Fluent Python» — Лучано Рамальо — русский перевод после 2014
8. «Effective Python: 59 способов писать лучше на Python» — Бретт Слаткин — перевод после 2014
9. «Python Crash Course» — Эрик Маттес — перевод после 2014
10. «Python Cookbook» — Дэвид Бизли & Брайан К. Джонс — перевод одной из новых редакций после 2014
2. «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» — Эл Свейгарт — в русскоязычном варианте издание после 2014
3. «Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения» — Эрик Мэтиз — русский перевод/издание после 2014
4. «Легкий способ выучить Python» — Зед Шоу — русское издание после 2014
5. «Чистый Python. Тонкости программирования для профи» — Дэн Бейдер — перевод после 2014
6. «Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features» — Дэн Бейдер — перевод после 2014
7. «Fluent Python» — Лучано Рамальо — русский перевод после 2014
8. «Effective Python: 59 способов писать лучше на Python» — Бретт Слаткин — перевод после 2014
9. «Python Crash Course» — Эрик Маттес — перевод после 2014
10. «Python Cookbook» — Дэвид Бизли & Брайан К. Джонс — перевод одной из новых редакций после 2014
Англоязычный сегмент — книги с изданиями после 2014 года
1. Effective Python: 59 Specific Ways to Write Better Python — Brett Slatkin, 2015
2. Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming — Luciano Ramalho, 2015
3. Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming — Eric Matthes, 2015
4. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists — Andreas C. Müller & Sarah Guido, 2016
5. Serious Python: Black-Belt Advice on Deployment, Scalability, Testing, and More — Julien Danjou, 2017
6. Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features — Dan Bader, 2017
7. High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans — Micha Gorelick & Ian Ozsvald, второе издание после 2014
8. The Hitchhiker’s Guide to Python: Best Practices for Development — Kenneth Reitz & Tanya Schlusser, 2016
1. Effective Python: 59 Specific Ways to Write Better Python — Brett Slatkin, 2015
2. Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming — Luciano Ramalho, 2015
3. Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming — Eric Matthes, 2015
4. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists — Andreas C. Müller & Sarah Guido, 2016
5. Serious Python: Black-Belt Advice on Deployment, Scalability, Testing, and More — Julien Danjou, 2017
6. Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features — Dan Bader, 2017
7. High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans — Micha Gorelick & Ian Ozsvald, второе издание после 2014
8. The Hitchhiker’s Guide to Python: Best Practices for Development — Kenneth Reitz & Tanya Schlusser, 2016
Вот мой рекомендуемый топ-10 книг для начинающих изучать Python в 2025 году. Я ориентировался на книги, которые хорошо зарекомендовали себя, часто обновляются, охватывают фундаментальные темы и содержат практические проекты.
Ниже — краткие описания и советы по этим книгам:
⸻
🔍 Топ-10 книг для начинающих (с краткими комментариями)
1. Python Crash Course (3rd Edition) — отличный проектный подход: сначала теория, затем реальные проекты (игра, визуализация, веб).
2. Beginning Programming with Python For Dummies — дружелюбный стиль, подходит тем, кто никогда не программировал.
3. Python All-in-One For Dummies — охватывает множество тем “всё-в-одном”, удобно как справочник и учебник.
4. Python Programming for the Absolute Beginner — ориентирован на новичков, включает практические упражнения и примеры.
5. The Quick Python Book — компактный и эффективный обзор ключевых тем языка.
6. Python Programming for Beginners — пошаговый гид с примерами; хорошо подходит как стартовая книга.
7. Python for Software Design — акцент на дизайн программ и чистую архитектуру с самого начала.
8. Python Programming for Beginners: Complete Guide — более объёмный “курс в книге” — покрывает от азов до средних тем.
9. Beginning Python: From Novice to Professional — классика, охватывающая как основы, так и переход к более серьёзным темам.
10. Python for Dummies — лёгкий стартовый вариант, часто используется новичками как вводный курс.
⸻
📚 Дополнительно: “не обязательно от нуля, но очень полезно”
• Automate the Boring Stuff with Python — книга, рекомендованная многими блогами как один из лучших стартовых ресурсов.
• Head First Python — визуально ориентированный подход, полезен тем, кому скучно читать “обычный текст”.
• Fluent Python — не совсем для абсолютных новичков, но отлична как “следующий шаг” после освоения базовых концепций.
• Effective Python — серия советов, как писать “правильный” код, полезна уже после первых шагов.
⸻
Если хочешь, я могу подобрать книги на русском языке для начинающих в 2025, или составить курс из этих книг по месяцам. Что предпочтёшь?
Ниже — краткие описания и советы по этим книгам:
⸻
🔍 Топ-10 книг для начинающих (с краткими комментариями)
1. Python Crash Course (3rd Edition) — отличный проектный подход: сначала теория, затем реальные проекты (игра, визуализация, веб).
2. Beginning Programming with Python For Dummies — дружелюбный стиль, подходит тем, кто никогда не программировал.
3. Python All-in-One For Dummies — охватывает множество тем “всё-в-одном”, удобно как справочник и учебник.
4. Python Programming for the Absolute Beginner — ориентирован на новичков, включает практические упражнения и примеры.
5. The Quick Python Book — компактный и эффективный обзор ключевых тем языка.
6. Python Programming for Beginners — пошаговый гид с примерами; хорошо подходит как стартовая книга.
7. Python for Software Design — акцент на дизайн программ и чистую архитектуру с самого начала.
8. Python Programming for Beginners: Complete Guide — более объёмный “курс в книге” — покрывает от азов до средних тем.
9. Beginning Python: From Novice to Professional — классика, охватывающая как основы, так и переход к более серьёзным темам.
10. Python for Dummies — лёгкий стартовый вариант, часто используется новичками как вводный курс.
⸻
📚 Дополнительно: “не обязательно от нуля, но очень полезно”
• Automate the Boring Stuff with Python — книга, рекомендованная многими блогами как один из лучших стартовых ресурсов.
• Head First Python — визуально ориентированный подход, полезен тем, кому скучно читать “обычный текст”.
• Fluent Python — не совсем для абсолютных новичков, но отлична как “следующий шаг” после освоения базовых концепций.
• Effective Python — серия советов, как писать “правильный” код, полезна уже после первых шагов.
⸻
Если хочешь, я могу подобрать книги на русском языке для начинающих в 2025, или составить курс из этих книг по месяцам. Что предпочтёшь?
❤1
Вот подборка (с учётом рекомендаций русскоязычных источников) из примерно 7–10 книг, которые хорошо подойдут начинающему изучать Python на русском языке, плюс советы, как выбрать.
(Примечание: не всегда удаётся найти много современных книг именно на русском — часто используются переводы лучших англоязычных.)
⸻
📚 Рекомендуемые книги (на русском или с переводом)
Ниже — несколько подходящих книг (или переводов), которые часто рекомендуются:
Вот что можно выделить из этого списка:
• Простой Python. Современный стиль программирования — хорошее введение, с акцентом на стиль и понятность
• Python для сложных задач: Наука о данных — чуть дальше от базовых тем, но полезна, если хотите с самого начала погружаться в Data Science
• Python Crash Course — отличная книга-практика; читают и на русском переводе
• Python для сложных задач: Наука о данных и Машинное Обучение — вариант с тем же переведённым содержанием
• Fluent Python — уже не совсем для абсолютных новичков, но полезна, когда основные концепции освоены
• Fluent Python — альтернативное издание
• Learn Python the Hard Way — строгий и системный подход, пригодится тем, кто не боится “жёсткого” стиля обучения
⸻
📝 Дополнительные книги и рекомендации из русскоязычных обзоров
Из русских обзоров и подборок выделяют такие книги:
• Начинаем программировать на Python — Тони Гэддис (5-е издание, 2022) — используется как учебник новичков с иллюстрациями и примерами.
• Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения — Эрик Мэтиз — часто упоминается в списках книг для начинающих.
• Большая книга проектов Python — Эл Свейгарт — полезно после первых шагов.
• Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов — Брэдфорд Такфилд — помогает понять алгоритмы на Python.
• В разных статьях рекомендуются “8 лучших книг для начинающих на русском” — подборки ориентированы на простоту подачи и практику.
⸻
🔍 Как выбрать подходящую книгу начинающему
Вот на что стоит обратить внимание:
1. Понятность языка изложения — чтобы не “тонуть” в терминах без объяснений.
2. Много примеров и задач — практика закрепляет теорию.
3. Проекты / мини-проекты внутри — шаг за шагом к реальным программам.
4. Актуальность содержания — Python развивается: важно, чтобы книжка охватывала Python 3 и современные стандарты.
5. Поддержка и экосистема — наличие разъяснений в интернете, GitHub-репозиториев, дополнительных материалов.
⸻
Если хочешь, я могу составить ТОП-10 книг на русском именно с акцентом на переводы после 2015 года, с ISBN, примерами содержания и ссылками на покупку. Сделать?
(Примечание: не всегда удаётся найти много современных книг именно на русском — часто используются переводы лучших англоязычных.)
⸻
📚 Рекомендуемые книги (на русском или с переводом)
Ниже — несколько подходящих книг (или переводов), которые часто рекомендуются:
Вот что можно выделить из этого списка:
• Простой Python. Современный стиль программирования — хорошее введение, с акцентом на стиль и понятность
• Python для сложных задач: Наука о данных — чуть дальше от базовых тем, но полезна, если хотите с самого начала погружаться в Data Science
• Python Crash Course — отличная книга-практика; читают и на русском переводе
• Python для сложных задач: Наука о данных и Машинное Обучение — вариант с тем же переведённым содержанием
• Fluent Python — уже не совсем для абсолютных новичков, но полезна, когда основные концепции освоены
• Fluent Python — альтернативное издание
• Learn Python the Hard Way — строгий и системный подход, пригодится тем, кто не боится “жёсткого” стиля обучения
⸻
📝 Дополнительные книги и рекомендации из русскоязычных обзоров
Из русских обзоров и подборок выделяют такие книги:
• Начинаем программировать на Python — Тони Гэддис (5-е издание, 2022) — используется как учебник новичков с иллюстрациями и примерами.
• Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения — Эрик Мэтиз — часто упоминается в списках книг для начинающих.
• Большая книга проектов Python — Эл Свейгарт — полезно после первых шагов.
• Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов — Брэдфорд Такфилд — помогает понять алгоритмы на Python.
• В разных статьях рекомендуются “8 лучших книг для начинающих на русском” — подборки ориентированы на простоту подачи и практику.
⸻
🔍 Как выбрать подходящую книгу начинающему
Вот на что стоит обратить внимание:
1. Понятность языка изложения — чтобы не “тонуть” в терминах без объяснений.
2. Много примеров и задач — практика закрепляет теорию.
3. Проекты / мини-проекты внутри — шаг за шагом к реальным программам.
4. Актуальность содержания — Python развивается: важно, чтобы книжка охватывала Python 3 и современные стандарты.
5. Поддержка и экосистема — наличие разъяснений в интернете, GitHub-репозиториев, дополнительных материалов.
⸻
Если хочешь, я могу составить ТОП-10 книг на русском именно с акцентом на переводы после 2015 года, с ISBN, примерами содержания и ссылками на покупку. Сделать?
Вот подборка ТОП-книг на русском (или с качественным русским переводом), которые хорошо подойдут начинающим в 2025 году. Включил те, что изданы или переизданы после ~2015 года либо с современным материалом:
Вот мои рекомендации + пояснения (из этих 10):
1. Простой Python. Современный стиль программирования — хороший вводный курс, ориентированный на стиль кода и понятное изложение.
2. Python для сложных задач: Наука о данных — полезна, если хочешь сразу погрузиться не только в синтаксис, но и в задачи анализа данных / машинного обучения.
3. Python Crash Course — один из самых популярных обучающих курсов с проектной ориентированностью.
4. Python Machine Learning — для первого знакомства с ML через Python.
5. Learn Python 3 the Hard Way — строгий практический подход с упражнениями.
6. Code & Rätsel: Programmieren lernen mit Python — нестандартный подход: решая задачи, учишь язык.
7. Python Programming — общий курс, охватывает базовые темы.
8. Python Alles‑in‑einem Band для Dummies — “всё-в-одном” формат, удобно иметь под рукой как справочник.
9. Python Data Analytics — акцент на анализ данных на Python, полезно после основы.
10. Python freigeschaltet — более продвинутый подход / техники программирования.
⸻
Дополнительно отмечу пару книг, упоминаемых в русскоязычных обзорах:
• Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения — издание 2018 года.
• Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение — издание 2018.
⸻
Если хочешь, я могу составить рейтинг из этих книг по уровню (начальный → средний) и указать, в каком порядке читать, или подборку наиболее “легких стартеров”. Сделать?
Вот мои рекомендации + пояснения (из этих 10):
1. Простой Python. Современный стиль программирования — хороший вводный курс, ориентированный на стиль кода и понятное изложение.
2. Python для сложных задач: Наука о данных — полезна, если хочешь сразу погрузиться не только в синтаксис, но и в задачи анализа данных / машинного обучения.
3. Python Crash Course — один из самых популярных обучающих курсов с проектной ориентированностью.
4. Python Machine Learning — для первого знакомства с ML через Python.
5. Learn Python 3 the Hard Way — строгий практический подход с упражнениями.
6. Code & Rätsel: Programmieren lernen mit Python — нестандартный подход: решая задачи, учишь язык.
7. Python Programming — общий курс, охватывает базовые темы.
8. Python Alles‑in‑einem Band для Dummies — “всё-в-одном” формат, удобно иметь под рукой как справочник.
9. Python Data Analytics — акцент на анализ данных на Python, полезно после основы.
10. Python freigeschaltet — более продвинутый подход / техники программирования.
⸻
Дополнительно отмечу пару книг, упоминаемых в русскоязычных обзорах:
• Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения — издание 2018 года.
• Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение — издание 2018.
⸻
Если хочешь, я могу составить рейтинг из этих книг по уровню (начальный → средний) и указать, в каком порядке читать, или подборку наиболее “легких стартеров”. Сделать?
❤1👍1
Отлично 👍 Давай составим рейтинг книг на русском для начинающих изучать Python в 2025 году. Я расположил их от самых простых и дружелюбных к новичку → до более продвинутых, чтобы тебе было проще выбрать путь обучения.
⸻
🥇 Уровень 1 — Полный новичок
1. Python Crash Course (Эрик Мэтиз, рус. перевод “Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения”)
🔹 Самая популярная книга для старта: простая теория + реальные проекты.
2. Простой Python. Современный стиль программирования (Любанович Билл)
🔹 Очень дружелюбный стиль, помогает “въехать” в Python, не перегружая.
3. Python Alles-in-einem Band для Dummies (в переводе “Python для чайников. Всё в одном”)
🔹 Для тех, кто любит объяснения “с нуля” и в максимально простом стиле.
⸻
🥈 Уровень 2 — Уверенный новичок
4. Learn Python 3 the Hard Way (Зед Шоу, перевод “Легкий способ выучить Python”)
🔹 Жёсткий, но результативный тренинг. Упор на практику и многократное повторение.
5. Python Programming for Beginners (разные переводы)
🔹 Пошаговое руководство с множеством мелких упражнений.
6. Code & Rätsel: Учимся программировать с помощью Python (локализованные издания)
🔹 Уникальный формат: обучение через головоломки и задачки.
⸻
🥉 Уровень 3 — Следующий шаг
7. Python для сложных задач: Наука о данных (Дж. ВандерПлас)
🔹 Хорошо для тех, кто хочет идти в Data Science, много практики с pandas, matplotlib.
8. Python Data Analytics (F. Nelli, перевод)
🔹 Акцент на анализ данных и визуализацию, можно читать после основ.
9. Python Machine Learning (Себастьян Рашка, перевод)
🔹 Для первых шагов в ML: алгоритмы + код на Python.
10. Fluent Python (Лучано Рамальо, перевод “Совершенный Python”)
🔹 Это уже “большая лига”: объектно-ориентированные фичи, итераторы, корутины. Подходит тем, кто освоил базу и готов писать “как профи”.
⸻
✅ Совет по порядку чтения:
• Если только начинаешь → начни с “Python Crash Course” или “Простой Python”.
• Если нужен упор на практику и упражнения → Зед Шоу.
• Если интересно сразу про данные → “Python для сложных задач” или “Python Data Analytics”.
• Если хочешь писать “по-взрослому” → оставь “Fluent Python” на будущее.
⸻
Хочешь, я составлю для тебя дорожную карту чтения на 6–9 месяцев (по месяцам, с переходом от одной книги к другой + практикой)?
⸻
🥇 Уровень 1 — Полный новичок
1. Python Crash Course (Эрик Мэтиз, рус. перевод “Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения”)
🔹 Самая популярная книга для старта: простая теория + реальные проекты.
2. Простой Python. Современный стиль программирования (Любанович Билл)
🔹 Очень дружелюбный стиль, помогает “въехать” в Python, не перегружая.
3. Python Alles-in-einem Band для Dummies (в переводе “Python для чайников. Всё в одном”)
🔹 Для тех, кто любит объяснения “с нуля” и в максимально простом стиле.
⸻
🥈 Уровень 2 — Уверенный новичок
4. Learn Python 3 the Hard Way (Зед Шоу, перевод “Легкий способ выучить Python”)
🔹 Жёсткий, но результативный тренинг. Упор на практику и многократное повторение.
5. Python Programming for Beginners (разные переводы)
🔹 Пошаговое руководство с множеством мелких упражнений.
6. Code & Rätsel: Учимся программировать с помощью Python (локализованные издания)
🔹 Уникальный формат: обучение через головоломки и задачки.
⸻
🥉 Уровень 3 — Следующий шаг
7. Python для сложных задач: Наука о данных (Дж. ВандерПлас)
🔹 Хорошо для тех, кто хочет идти в Data Science, много практики с pandas, matplotlib.
8. Python Data Analytics (F. Nelli, перевод)
🔹 Акцент на анализ данных и визуализацию, можно читать после основ.
9. Python Machine Learning (Себастьян Рашка, перевод)
🔹 Для первых шагов в ML: алгоритмы + код на Python.
10. Fluent Python (Лучано Рамальо, перевод “Совершенный Python”)
🔹 Это уже “большая лига”: объектно-ориентированные фичи, итераторы, корутины. Подходит тем, кто освоил базу и готов писать “как профи”.
⸻
✅ Совет по порядку чтения:
• Если только начинаешь → начни с “Python Crash Course” или “Простой Python”.
• Если нужен упор на практику и упражнения → Зед Шоу.
• Если интересно сразу про данные → “Python для сложных задач” или “Python Data Analytics”.
• Если хочешь писать “по-взрослому” → оставь “Fluent Python” на будущее.
⸻
Хочешь, я составлю для тебя дорожную карту чтения на 6–9 месяцев (по месяцам, с переходом от одной книги к другой + практикой)?
❤4👍1
Отличный запрос! 🔥 Вот подборка 10 книг по алгоритмам и структурам данных, где в примерах используется Python или где Python можно легко применить. Я подбирал издания, которые доступны на русском или имеют качественный перевод.
⸻
📚 10 книг по алгоритмам и Python
1. Алгоритмы. Руководство по разработке (Aditya Bhargava, “Grokking Algorithms”)
🔹 Очень простое и визуальное объяснение алгоритмов, есть русский перевод.
2. Грокаем алгоритмы на Python (Jay Wengrow, “Data Structures and Algorithms in Python”)
🔹 Доступное введение именно с примерами на Python.
3. Алгоритмы и структуры данных на Python (Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser)
🔹 Академическое, но очень полное пособие (есть русскоязычные издания).
4. Introduction to Algorithms in Python (Thomas H. Cormen, адаптированный перевод)
🔹 Популярный CLRS (Cormen et al.), переведён и адаптирован с Python-примерами.
5. Algorithms in a Nutshell (George Heineman и др., перевод)
🔹 Краткий справочник по алгоритмам, многие примеры адаптированы под Python.
6. Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python (Bradley N. Miller, David L. Ranum)
🔹 Классический учебник, который часто рекомендуют студентам CS, примеры — полностью на Python.
7. Алгоритмы для начинающих. Учебник по Python (Bradford Tuckfield)
🔹 Фокус именно на новичках: от сортировок и поиска до базовых графов.
8. Python Algorithms (Magnus Lie Hetland)
🔹 Практическое руководство по алгоритмам с кодом на Python, подходит для самообучения.
9. Grokking Data Structures and Algorithms in Python (Bhavin Vasani)
🔹 Современная книга для начинающих и практиков, всё на Python 3.
10. Алгоритмы. Построение и анализ (Cormen et al., CLRS) + Python адаптации онлайн
🔹 Это “библия алгоритмов”; основной код в оригинале на псевдокоде, но много ресурсов и решений именно на Python.
⸻
🔍 Краткий совет
• Если ты новичок → начни с «Грокаем алгоритмы» (Бхаргава) или «Алгоритмы для начинающих» (Tuckfield).
• Если хочешь учебник с Python-кодом → смотри Goodrich/Tamassia/Goldwasser или Miller/Ranum.
• Если нужна серьёзная база для CS → читай Cormen (CLRS) + параллельно “Python Algorithms” Hetland.
⸻
Хочешь, я соберу для тебя TOP-5 самых практичных книг по алгоритмам с Python-кодом (именно для программиста-практика, а не академические тома)?
⸻
📚 10 книг по алгоритмам и Python
1. Алгоритмы. Руководство по разработке (Aditya Bhargava, “Grokking Algorithms”)
🔹 Очень простое и визуальное объяснение алгоритмов, есть русский перевод.
2. Грокаем алгоритмы на Python (Jay Wengrow, “Data Structures and Algorithms in Python”)
🔹 Доступное введение именно с примерами на Python.
3. Алгоритмы и структуры данных на Python (Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser)
🔹 Академическое, но очень полное пособие (есть русскоязычные издания).
4. Introduction to Algorithms in Python (Thomas H. Cormen, адаптированный перевод)
🔹 Популярный CLRS (Cormen et al.), переведён и адаптирован с Python-примерами.
5. Algorithms in a Nutshell (George Heineman и др., перевод)
🔹 Краткий справочник по алгоритмам, многие примеры адаптированы под Python.
6. Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python (Bradley N. Miller, David L. Ranum)
🔹 Классический учебник, который часто рекомендуют студентам CS, примеры — полностью на Python.
7. Алгоритмы для начинающих. Учебник по Python (Bradford Tuckfield)
🔹 Фокус именно на новичках: от сортировок и поиска до базовых графов.
8. Python Algorithms (Magnus Lie Hetland)
🔹 Практическое руководство по алгоритмам с кодом на Python, подходит для самообучения.
9. Grokking Data Structures and Algorithms in Python (Bhavin Vasani)
🔹 Современная книга для начинающих и практиков, всё на Python 3.
10. Алгоритмы. Построение и анализ (Cormen et al., CLRS) + Python адаптации онлайн
🔹 Это “библия алгоритмов”; основной код в оригинале на псевдокоде, но много ресурсов и решений именно на Python.
⸻
🔍 Краткий совет
• Если ты новичок → начни с «Грокаем алгоритмы» (Бхаргава) или «Алгоритмы для начинающих» (Tuckfield).
• Если хочешь учебник с Python-кодом → смотри Goodrich/Tamassia/Goldwasser или Miller/Ranum.
• Если нужна серьёзная база для CS → читай Cormen (CLRS) + параллельно “Python Algorithms” Hetland.
⸻
Хочешь, я соберу для тебя TOP-5 самых практичных книг по алгоритмам с Python-кодом (именно для программиста-практика, а не академические тома)?