Одно из несомненных преимуществ языка Python — наличие большого количества библиотек для работы в самых разных областях. Хороший разработчик должен знать хотя бы самые популярные из них, чтобы при случае не изобретать заново велосипед. В этой статье мы собрали книги, в которых рассматривается работа нескольких часто применяемых библиотек Python.
Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами
Автор: Даг Хеллман. Язык: русский.
Автор книги, Даг Хеллман, имеет большой опыт работы с Python (еще с 1997 года). Увлечение этим языком подвигло его писать статьи для тематических изданий. Кроме того, Даг активно вел свой блог, где писал о самых используемых модулях Python. Эти статьи активно комментировались читателями и соответственно исправлялись и дополнялись. Переработав материал своих статей под Python 3, Даг выпустил книгу «Стандартная библиотека Python 3».
Описания модулей в книге сгруппированы по темам (текст, структуры данных, алгоритмы, дата и время, математика, файловая система, сжатие данных, криптография и т.д.). Каждое описание модуля сопровождается примером использования его в коде.
Книга предназначена для программистов среднего уровня, у которых нет проблем с чтением кода на Python (пояснения к коду даются только в исключительных случаях).
PyTorch Recipes
Автор: Pradeepta Mishra. Язык: английский.
Pradeepta Mishra занимается наукой о данных и созданием систем искусственного интеллекта на профессиональном уровне. Помимо «PyTorch Recipes», он также написал «R Data Mining Blueprints» и «R: Mining Spatial, Text, Web, and Social Media Data». По этим книгам созданы обучающие курсы на Udemy.
«PyTorch Recipes» предназначена для специалистов data science и разработчиков, занятых в сфере обработки естественного языка и искусственного интеллекта.
Читая эту книгу, вы познакомитесь с тензорами, вычислениями, осуществлением арифметических операций, линейной алгеброй и статистическими распределенными операциями. Естественно, все это разбирается с позиций применения фреймворка PyTorch.
Две части книги посвящены детальному разбору темы нейронных сетей, еще две — тонкой настройке моделей и улучшению моделей, уже запущенных в продакшен. Кроме того, в книге разбирается тема обработки естественного языка.
По сути эта книга — практическое руководство. Как и заявлено в названии, это сборник конкретных рецептов применения PyTorch.
Знакомство с PyTorch
Авторы: Брайан Макмахан, Делип Рао. Язык: русский.
Книга посвящена обработке естественного языка и глубокому обучению. Ее цель — познакомить начинающих программистов с этими темами. Из-за ориентации на начинающих авторы сознательно избегали погружения в математические темы, чтобы не отвлекать читателей от главного.
Для реализации алгоритмов глубокого обучения в книге используется фреймворк PyTorch.
Learn Keras for Deep Neural Networks
Автор: Jojo Moolayil. Язык: английский.
Книга предназначена для быстрого ознакомления с темой глубокого обучения. Ее «целевая аудитория» — разработчики, владеющие любым современным языком программирования (не обязательно Python). Если вы уже немного разбираетесь в глубоком обучении и хотели бы изучить более продвинутые темы, такие как компьютерное зрение, распознавание речи и т. п., — эта книга вам не подойдет: она для новичков.
Читая эту книгу, вы научитесь проектировать, разрабатывать, тренировать, проверять и развертывать глубокие нейронные сети, используя открытую библиотеку Keras.
Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning
Авторы: Sridhar Alla, Suman Kalyan Adari. Язык: английский.
Выявление аномалий — это поиск паттернов, не совпадающих с поведением, которое считается нормальным. Из этой книги вы узнаете, как выявление аномалий помогает решать проблемы бизнеса. Вы познакомитесь с приемами выявления аномалий, используемыми в тех или иных случаях.
Для примеров в книге выбран Python — язык, широко применяемый в науке о данных и имеющий целый набор подходящих библиотек в своей экосистеме.
В начале книги авторы знакомят читателей с методами выявления аномалий, которые были популярны на протяжении целых десятилетий. Затем повествование плавно переходит к более современным подходам — с применением глубокого обучения.
В дополнение к основному материалу книги авторы рассматривают Keras и PyTorch — самые популярные фреймворки Python в сфере глубокого обучения.
Numerical Python
Автор: Robert Johansson. Язык: английский.
Robert Johansson — опытный питонист, имеющий докторскую степень по теоретической физике. Научными вычислениями (и теорией, и практикой) он занимается уже больше 10 лет.
В своей книге «Numerical Python» Роберт показал, как можно осуществлять научные вычисления, используя Python и его экосистему. Дело в том, что работа с научными и численными вычислениями требует знания как математики, так и программирования. Цель данной книги — перебросить мост между этими двумя направлениями.
Книга состоит из 19 глав, каждая из которых освещает разные аспекты научных вычислений. В привязке к каждой отдельной теме рассматриваются разные библиотеки Python: NumPy, SymPy, Matplotlib, SciPy, PyMC.
Предполагается, что читатель разбирается в математике и численных методах, а также имеет хотя бы базовые навыки программирования на Python.
Mastering GUI Programming with Python
Автор: Alan D. Moore. Язык: английский.
Алан Мур — аналитик данных и разработчик ПО, работающий на Python с 2006 года. Свои приложения он создает при помощи Django, Flask, Qt и Tkinter. Помимо этой книги, он написал также «Python GUI Programming with Tkinter».
Многие Python-разработчики стремятся изучить инструменты, которые позволят им создавать приложения с графическими интерфейсами. Чаще всего этим разработчикам рекомендуют набор инструментов PyQt.
Но по PyQt просто удивительно мало обучающих ресурсов. Людям приходится пользоваться устаревшими книгами, документацией C++, искать информацию в блогах и постах на Stack Overflow. Эта книга призвана восполнить пробел и послужить современным пособием по PyQt для Python-разработчиков.
В своей первой книге — «Python GUI Programming with Tkinter» — Алан Мур разбирал основы создания графических интерфейсов. В этой же он решил сосредоточиться на тех уникальных возможностях, которые предоставляет именно PyQt: мультимедиа, анимация, 3D-графика, сети, многопоточность.
Эта книга предназначена для питонистов среднего уровня, желающих изучить фреймворк PyQt и научиться создавать мощные GUI-приложения. Читатель должен знать основы Python, его функционал и идиомы, а также инструментарий стандартной библиотеки. Предварительные знания по созданию именно графических интерфейсов не требуются.
Как обычно, призываем всех наших читателей, уже знакомых с данными книгами, делиться впечатлениями в комментариях!
