Изучаем основы Python.
Практический курс для дата-аналитиков
Автор: Меликов Павел Ильич
Год издания: 2023
#ru
#основы #практическийкурс #da
Скачать книгу
Практический курс для дата-аналитиков
Автор: Меликов Павел Ильич
Год издания: 2023
#ru
#основы #практическийкурс #da
Скачать книгу
❤3👍2
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?
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
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)?
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)?
Начнем. Python. Просто о сложном
Автор: Иванов С. С.
Год издания: 2023
#ru #дляначинающих
Скачать книгу
Автор: Иванов С. С.
Год издания: 2023
#ru #дляначинающих
Скачать книгу
Современный скрапинг веб-сайтов
с помощью Python
Автор: Митчелл Райан
Год издания: 2021
#ru #скрапинг #парсинг
Скачать книгу
с помощью Python
Автор: Митчелл Райан
Год издания: 2021
#ru #скрапинг #парсинг
Скачать книгу