Среди подборок книг чаще всего встречаются подборки для начинающих. Вероятно, потому что начинающих численно больше (ведь не все доходят до более продвинутых уровней). Но разработчики, преодолевшие первые барьеры, тоже стремятся развиваться дальше. В этой статье мы представляем вам десятку книг для опытных Python-программистов. В ней вы найдете и книги с приемами использования самого Python, и книги по отдельным направлениям в применении этого языка (машинное обучение, анализ текста и изображений и т. п.).
1. Чистый Python. Тонкости программирования для профи
Автор: Ден Бейдер. Год издания: 2018. Язык: русский.
Эта книга раскроет перед вами все самые лучшие подходы к написанию кода на Python. На простых примерах и благодаря пошаговым объяснениям вы увидите всю красоту и мощь этого языка. Но это не просто книга готовых рецептов. Разбирая примеры, внимательный читатель получит глубокое понимание принципов работы Python.
Освоив материал книги Дена Бейдера, вы еще на шаг приблизитесь к мастерству в использовании Python, а также познакомитесь со скрытыми сокровищами стандартной библиотеки. В результате ваш код непременно станет более красивым и идиоматичным.
Конечно, изучить все входы и выходы Python сложно и, безусловно, ни одна книга не охватит всего. «Чистый Python» фокусируется на практических навыках, имеющих наибольшее значение.
2. Путь Python
Автор: Джульен Данжу. Год издания: 2019. Язык: русский.
Это книга не о тонкостях самого языка, хотя и с ними знакомит, конечно. Она посвящена разработке проектов на Python.
Работая над реальными проектами, разработчик решает множество задач и сталкивается со множеством проблем (тестирование, стиль кода, библиотеки, управление базами данных, документация, производительность). Автор этой книги предлагает срезать путь и приобретать знания по этим темам не методом проб и ошибок, а сразу усваивая лучшие подходы к созданию проектов.
Кстати об авторе. Джульен Данжу занимается программированием больше 20 лет, из которых больше 12 — на Python. Последние годы он был тимлидером в OpenStack. Это распределенная облачная платформа и крупнейшая кодовая база Python с открытым кодом. Так что можно быть уверенными: Данжу отлично знаком и с Python, и с разработкой проектов на этом языке.
Эта книга — прекрасная коллекция практических советов и жизненных примеров. В книгу включены интервью с опытными разработчиками, которые делятся примерами из собственной практики (например, о проектировании API и работе с базами данных).
3. Изучение сложных систем с помощью Python
Автор: Аллен Б. Дауни. Год издания: 2019. Язык: русский.
Книга Аллена Дауни поможет вам расширить ваш набор навыков для работы с Python. Вы посмотрите на алгоритмы и структуры данных с необычного угла: с точки зрения науки о поведении сложных систем. Помогут вам в этом многочисленные примеры с понятными объяснениями.
Читая эту книгу, вы:
- поработаете с массивами NumPy и методами SciPy, потренируетесь обрабатывать сигналы,
- изучите абстрактные модели сложных физических систем, включая фракталы и розовый шум, а также машины Тьюринга,
- сможете повторить и расширить ряд экспериментов (начальный код и решения прилагаются),
- расширите свое понимание философии науки, включая природу научных законов, реализм, инструментализм и прочие темы.
4. Practices of the Python Pro
Автор: Dane Hillard. Год издания: 2020. Язык: английский.
Эта книга научит вас проектировать и создавать на Python программы профессионального уровня. Речь идет не о том, что в таком ПО не должно быть багов (хотя это тоже важно). Но здесь упор делается больше на то, что такие программы должны быть поддерживаемыми и расширяемыми, а также иметь чистый и читаемый код.
Многочисленные примеры и упражнения, собранные Халлардом, подскажут вам, когда, зачем и как разбивать код на модули, как улучшить качество, уменьшая сложность, и прочим вещам такого же рода.
Если вы хотите из способного кодера превратиться в профессионального разработчика, вам нужно изучить стандарты индустрии, касающиеся стиля написания кода, проектирования приложений, процесса разработки. Здесь вам и пригодится книга «Practices of the Python Pro».
5. Байесовский анализ на Python
Автор: Освальдо Мартин. Год издания: 2020. Язык: русский.
Это уже второе издание книги Мартина. Эта книга знакомит читателя с основными концепциями байесовского анализа и его практической реализацией на Python с использованием библиотек PyMC3 и ArviZ.
Автор раскрывает основные идеи байесовской статистики, используя практический и вычислительный метод. К концу книги у вас будут рабочие знания по вероятностному моделированию. Вы сможете самостоятельно проектировать и реализовывать байесовские модели для решения собственных задач в сфере науки о данных.
Эта книга, безусловно, лишь вступление, но прочитав ее, вы будете готовы углубиться в более сложный материал и специализированное статистическое моделирование (если вам это понадобится, конечно).
6. Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы
Автор: Дэвидсон-Пайлон Кэмерон. Год издания: 2019. Язык: русский.
Байесовские методы вывода являются чрезвычайно мощными. Но при их обсуждении часто применяются сложный математический анализ и искусственные примеры, что затрудняет понимание этой темы для людей без хорошего бэкграунда в математике.
Кэмерон Дэвидсон-Пилон представляет байесовский вывод с вычислительной точки зрения, соединяя теорию с практикой. Это дает читателям возможность получать нужные результаты, используя вычислительную мощность.
В этой книге байесовский вывод освещается посредством вероятностного программирования, при помощи языка PyMC и тесно связанных с ним инструментов Python NumPy, SciPy и Matplotlib. Такой подход позволяет подходить к эффективным решениям постепенно и без интенсивного использования математических знаний.
7. Искусственный интеллект с примерами на Python
Автор: Пратик Джоши. Год издания: 2019. Язык: русский.
В современном мире, где всем движут данные и технологии, тема искусственного интеллекта становится все более актуальной. ИИ широко используется во многих областях, таких как поисковые системы, распознавание изображений, робототехника, финансы и так далее. В этой книге рассматривается целый ряд жизненных сценариев, где применим искусственный интеллект.
Вы узнаете о различных алгоритмах, которые можно использовать для создания ИИ-приложений. Также вы научитесь принимать обоснованные решения о том, какие алгоритмы использовать в данном контексте.
Читая эту книгу, вы начнете разбирать тему искусственного интеллекта с основ. Вы научитесь реализовать различные алгоритмы для получения наилучших возможных результатов, и поймете, как применять их в реальных сценариях.
Если вы хотите добавить интеллектуальный слой в любое приложение для работы с текстом, изображениями или какой-либо другой формой данных, эта увлекательная книга по искусственному интеллекту наверняка станет отличным подспорьем!
8. Image Operators. Image Processing in Python
Автор: Jason M. Kinser. Год издания: 2019. Язык: английский.
Алгоритмы для работы с изображениями и анализа изображений разрабатывались десятилетиями. Не удивительно, что во многих высокоуровневых языках программирования появился определенный набор инструментов для работы с графикой.
Но хотя библиотеки для анализа изображений объединяются в общий инструментарий, язык анализа изображений остается на прежнем уровне. Зачастую текстовые описания аналитического протокола занимают гораздо больше места, чем компьютерный код, необходимый для выполнения процессов. Кроме того, текстовые объяснения иногда являются расплывчатыми или неполными.
Эта книга предлагает точный математический язык для сферы обработки изображений. Определенные операторы напрямую соответствуют стандартным библиотечным процедурам, значительно облегчая перевод между математическими описаниями и компьютерными сценариями.
В книге содержатся примеры кода (на Python 3) и упражнения.
9. Python Machine Learning Cookbook
Авторы: Giuseppe Ciaburro, Prateek Joshi. Год издания: 2019. Язык: английский.
Это второе издание популярной книги рецептов по машинному обучению с использованием Python.
С помощью более 100 рецептов вы научитесь создавать мощные приложения машинного обучения с использованием современных библиотек из экосистемы Python. Из этой книги вы также узнаете, как реализовать различные алгоритмы машинного обучения для механизмов классификации, кластеризации и рекомендаций, используя подходы, с которыми познакомитесь в рецептах.
В заключительных главах вас ждут рецепты, предлагающие продвинутые методе, включая обучение с подкреплением, глубокие нейронные сети и автоматизированное машинное обучение.
К концу этой книги вы получите навыки, необходимые для применения методов машинного обучения и использования всех возможностей экосистемы Python в реальных ситуациях.
10. Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка
Авторы: Макмахан Брайан, Рао Делип. Год издания: 2020. Язык: русский.
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) предоставляет безграничные возможности для решения проблем в сфере искусственного интеллекта. Она сделала возможным появление таких продуктов, как Alexa и Переводчик Google.
Книга «Знакомство с PyTorch» предназначена для разработчиков или специалистов data science, только начинающих знакомиться с обработкой естественного языка и глубоким обучением. Из нее вы узнаете, как применять эти методы с помощью PyTorch — библиотеки глубокого обучения на основе Python.
В этой книге вы найдете хорошее изложение теории, но кроме того получите и практические знания: авторы демонстрируют, как использовать PyTorch для создания приложений.
Каждая глава содержит несколько примеров кода и иллюстрации.
