Il y a toujours de nombreuses raisons de publier un livre sur l'informatique et la programmation. Le Bitcoin est monté en flèche - une douzaine de blockbusters sur la technologie de la blockchain et l'exploitation minière apparaissent sur le marché. La machine sur Go a battu une personne dans une sorte de jeu intellectuel - obtenez un tas de "guides les plus complets" sur la langue de Google.
Mais il y a des sujets éternels. L'un d'eux est Python. Il est compréhensible, le langage est parfait pour ceux qui ne sont pas du tout familiarisés avec la programmation; Vous pouvez étudier toutes les bibliothèques principales en quelques semaines et les possibilités sont pratiquement illimitées. L'auteur du blog
GeekBrains, Ilya Bubnov, a regardé les étagères électroniques de la boutique Amazon pour voir ce qui était utile ou réédité via Python au premier semestre 2018.
Avant de passer directement à la langue, permettez-moi de recommander ce livre. D'après ce qui est sorti ces dernières années, c'est peut-être l'introduction la plus complète et la plus lisible à la programmation.
Il est parfait pour ceux qui ne comprennent rien à la programmation. Au total, deux cents pages sont très concises, mais en même temps, elles sont clairement décrites:
- Tous les termes de programmation de base avec définitions.
- Quels sont les états, les opérateurs, les fonctions, les étendues et les utilisations.
- À quoi ressemblent les programmes dans différentes langues: structure, assemblage et débogage.
- Qu'est-ce que la POO, en quoi diffère-t-il de la programmation fonctionnelle et quand l'utiliser?
- Comment travailler avec la mémoire: enregistrement, gestion, nettoyage, manipulation.
Tout cela est accompagné d'exemples en C #, Python et Java, vous pourrez donc non seulement vous familiariser avec la programmation en théorie, mais aussi commencer à vous y plonger dans la pratique.
A en juger uniquement par les critiques, c'est l'un des meilleurs livres pour débutants. Ici, sans approfondir la mécanique des processus (cela peut être trouvé dans le livre précédent), des connaissances de base sur la programmation en général sont données, et seulement ensuite sur la syntaxe Python, la structure du programme, les bibliothèques principales et les fonctionnalités. Tout est écrit dans un langage simple, vous pouvez donc le lire au moins devant un ordinateur, au moins allongé sur la plage en vacances.
Bien sûr, à la sortie, vous ne vous sentirez pas comme un spécialiste tout fait, mais vous êtes définitivement incendié avec le désir de continuer à vous entraîner dans cette direction. De plus, le livre est rempli d'exemples de base, donc dans la pratique, vous reviendrez souvent à la ré-étude de chapitres individuels.
Ce livre convient mieux à ceux qui ne veulent pas se plonger dans la jungle de la théorie, mais comprendre un nouveau langage, en suivant strictement les étapes de l'installation à l'écriture du premier programme sérieux en Python 3. Bien sûr, ce n'est pas un livre qui peut être étudié loin de l'ordinateur.
Le matériel est extrêmement mâché et accompagné d'un tas d'exemples, vous n'aurez donc pas de points blancs après la lecture, tout sera appris même au niveau de la mémoire mécanique. En général, c'est un bon guide pour le programme éducatif, si vous n'avez que quelques jours de congé.
Une collection de trois livres qui plaira à ceux qui sont convaincus que son avenir sera lié à Python. Chaque pièce est conçue pour un certain niveau de formation. La durée de formation indiquée pour ce guide est de 21 jours. Cependant, vous ne devriez pas penser que ce temps est suffisant pour devenir un spécialiste tout fait.
La première partie aborde les problèmes de base:
- Qu'est-ce que Python? Quels sont ses avantages par rapport aux autres langues?
- Comment commencer?
- Que sont les variables, les chaînes, les listes, les dictionnaires, etc.?
- À quoi ressemble un programme Python? Pourquoi est-il important de suivre certaines règles de style?
- Comment créer le premier projet?
Les deuxième et troisième parties révèlent des questions plus profondes, par exemple:
- Comment la gestion de la mémoire est-elle organisée en Python?
- À quoi ressemble la POO en Python?
- Comment déboguer et tester des programmes?
- Que sont les itérateurs et les générateurs? Comment les utiliser?
Ce n'est qu'une petite liste de sujets abordés - dans la Bible, il y a des réponses à toutes les questions dans la langue, mais dans exactement le volume qui ne peut tenir que dans trois livres.
Similaire à la collection précédente, mais composé de quatre parties. Voici un peu plus d'informations, un peu plus d'exemples, dans les parties "avancées" un peu plus d'accent sur les mécanismes de travail de Python. En général, il s'agit du même guide complet de la langue, qui est utile à garder à portée de main pendant de nombreuses années de travail en programmation.
Des livres généraux sur le langage, passons à un guide pour les débutants qui s'intéressent non seulement à Python, mais à son utilisation dans le domaine de l'intelligence artificielle. Bien que le titre indique que le livre est pour les débutants, il est préférable de se familiariser avec la langue à l'avance, car l'accent sera mis ici non pas tant sur le travail que sur les données.
L'objectif principal de l'auteur est de montrer comment fonctionne le monde de la Data Science, comment l'information est structurée, traitée et placée dans des algorithmes qui sont ensuite utilisés par l'intelligence artificielle. Autrement dit, ce n'est pas un guide étape par étape classique, donc le livre sera intéressant même pour ceux qui étudient d'autres langues ou ne programment pas du tout.
Une autre procédure pas à pas avec des exemples de code de travail. La différence fondamentale avec la plupart des autres livres est la quantité d'informations. Cela signifie que vous n'avez pas à exécuter le magasin pour le livre suivant immédiatement après la création du premier programme. Avec l'aide de ce guide, vous pourrez pratiquer la programmation fonctionnelle, apprendre à créer des diagrammes informatifs et maîtriser le style professionnel d'écriture de code. Et tout cela grâce à un grand nombre d'exemples, agrémentés d'une description détaillée des processus.
Un autre livre de très haute qualité d'Addison, composé de deux parties. Le premier est dédié au programme éducatif Python - il peut être utilisé en conjonction avec le livre ci-dessus "Python Machine Learning ...". La deuxième partie consiste à apprendre avec Python les capacités de l'une des plateformes de geek les plus populaires. En général, c'est un guide de bureau très pratique pour ceux qui décident de créer leur propre robot ou de rendre leur propre maison un peu plus intelligente.
Il n'y a pas d'exemples directs de la catégorie "comment assembler une machine pour arroser les plantes", mais si vous avez peu de compréhension en programmation, le livre sera très utile.
Une structure similaire à une collection de deux livres, mais un peu plus grande. Ici, non seulement les problèmes directement liés au langage sont examinés en détail, mais aussi des points importants tels que l'optimisation du code, la fiabilité et la modularité. Après avoir lu la question avec Python, vous pouvez réellement la fermer - tout le reste appartiendra au domaine de l'ingénierie et au désir de trouver des réponses par vous-même.
La deuxième partie présente la plate-forme Raspberry Pi. Vous apprendrez comment mettre un système d'exploitation sur un appareil et commencer à travailler avec lui en utilisant Python. Contrairement au livre précédent, il existe des exemples pratiques, mais toujours pas dans la quantité qui n'a pas eu à fatiguer le cerveau.
Nous concluons notre critique avec un autre livre sur un sujet urgent - l'apprentissage automatique. Contrairement au livre d'Addison, il est initialement supposé que vous avez des connaissances et une expérience avec Python. Le livre plaira à tous ceux qui sont proches du sujet de l'intelligence artificielle et des mégadonnées, mais en raison de l'abondance d'exemples utilisant des bibliothèques telles que pandas, matplotlib et sklearn, il est d'une valeur particulière pour les pythonistes. Voici un grand nombre d'illustrations et d'exemples de code (autant que possible dans un livre de 100 pages), ainsi que des explications par lesquelles l'auteur explique les algorithmes de traitement de données de base. Dans l'ensemble, c'est l'un des meilleurs livres MO en Python.
Et quel livre frais sur cette langue recommandez-vous?