Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Open in Telegram
Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍 По всем вопросам @evgenycarter РКН clck.ru/3Ko7Hq
Show more
📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Channel Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 17 959 subscribers, ranking 7 250 in the Technologies & Applications category and 36 565 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 17 959 subscribers.
According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -87 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.31%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.70% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 953 views. Within the first day, a publication typically gains 485 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍
По всем вопросам @evgenycarter
РКН clck.ru/3Ko7Hq”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 November, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
17 959
Subscribers
-324 hours
-157 days
-8730 days
Posts Archive
Applied Text Analysis with Python: Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning
Benjamin Bengfort, Tony Ojeda, Rebecca Bilbro
From news and speeches to informal chatter on social media, natural language is one of the richest and most underutilized sources of data. Not only does it come in a constant stream, always changing and adapting in context; it also contains information that is not conveyed by traditional data sources. The key to unlocking natural language is through the creative application of text analytics. This practical book presents a data scientist’s approach to building language-aware products with applied machine learning.
#book
Learning the Pandas Library: Python Tools for Data Munging, Analysis, and Visual
Matt Harrison, Michael Prentiss
Python is one of the top 3 tools that Data Scientists use.One of the tools in their arsenal is the Pandas library.This tool is popular because it gives you so much functionality out of the box.In addition, you can use all the power of Python to make the hard stuff easy!
#book
Coding projects in Python
Carol Vorderman
#book
Искусственный интеллект с примерами на Python
Джоши П.
Основные темы книги:
Различные методы классификации и регрессии данных
Концепция кластеризации и ее применение для автоматического сегментирования данных
Создание интеллектуальных рекомендательных систем
Логическое программирование и способы его применения
Построение автоматизированных систем распознавания речи
Основы эвристического поиска и генетического программирования
Разработка игр с использованием искусственного интеллекта
Обучение с подкреплением
Создание интеллектуальных приложений, связанных с обработкой изображений, текста и последовательных данных
Алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе
#book #Python
Python Programming. Python Programming for Beginners, Python Programming for Intermediates
Adam Stewart
Python Programming Crash Course 2 in 1
This Book Includes: Python Programming for Beginners, Python Programming for Intermediates
Learn the Fundamentals of Python Programming
Python is one of the best programming languages out there. It is easy for beginners to learn and powerful enough to help even advanced programmers get their work done.
Python Programming: Python Programming for Beginners is a great place for beginners to take a look at Python and understand this program. From its history and why it is so easy to use to some of the tasks that you can do with Python, this guidebook will help you get started.
#book
Python for Data Science For Dummies
John Mueller, Zanab Hussain, Luca Massaron
Unleash the power of Python for your data analysis projects with For Dummies!
Python is the preferred programming language for data scientists and combines the best features of Matlab, Mathematica, and R into libraries specific to data analysis and visualization. Python for Data Science For Dummies shows you how to take advantage of Python programming to acquire, organize, process, and analyze large amounts of information and use basic statistics concepts to identify trends and patterns. You’ll get familiar with the Python development environment, manipulate data, design compelling visualizations, and solve scientific computing challenges as you work your way through this user-friendly guide.
#book
Basics for Linear Algebra for Machine Learning - Discover the Mathematical Language of Data in Python
Jason Brownlee
Some classical methods used in the field of linear algebra,such as linear regression via linear least squares and singular-value decomposition, are linear algebra methods, and other methods, such as principal component analysis, were born from the marriage of linear algebra and statistics. To read and understand machine learning, you must be able to read and understand linear algebra. This book helps machine learning practitioners, get on top of linear algebra, fast.
#book
Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся
Мэтт Харрисон
Готовы начать карьеру питониста? Не теряйте времени на поиск информации, перелопачивая блоги и сайты, списки рассылок и группы. Мэтт Харрисон использует Python с 2000 года. Он занимался научными исследованиями, сборкой и тестированием, бизнес-аналитикой, хранением данных, а теперь делится своими знаниями как с простыми пользователями, так и с крупными корпорациями. Приобщитесь к передовому опыту и узнайте секреты внутренней кухни Python, доступные только профи, работающим с этим языком на протяжении многих лет.
#book
Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay?
Кори Альтхофф
Автор книги всего за год научился программировать, что само по себе немало. Однако Кори Альтхофф пошел дальше, и, научившись программировать, он устроился разработчиком в одну из самых серьезных современных IT-компаний — Ebay. Как ему удалось? Читайте эту книгу, изучайте программирование на языке Python по уникальной авторской методике — вам это тоже по силам!
#book
Machine Learning: Step-by-Step Guide To Implement Machine Learning Algorithms with Python
Rudolph Russell
This book is for anyone who would like to learn how to develop machine-learning systems. We will cover the most important concepts about machine learning algorithms, in both a theoretical and a practical way, and we'll implement many machine-learning algorithms using the Scikit-learn library in the Python programming language. In the first chapter, you'll learn the most important concepts of machine learning, and, in the next chapter, you'll work mainly with the classification. In the last chapter you'll learn how to train your model. I assume that you've knowledge of the basics of programming
#book
Machine Learning with TensorFlow
Nishant Shukla with Kenneth Fricklas
Machine Learning with TensorFlow gives readers a solid foundation in machine-learning concepts plus hands-on experience coding TensorFlow with Python. You'll learn the basics by working with classic prediction, classification, and clustering algorithms. Then, you'll move on to the money chapters: exploration of deep-learning concepts like autoencoders, recurrent neural networks, and reinforcement learning. Digest this book and you will be ready to use TensorFlow for machine-learning and deep-learning applications of your own.
#book #MachineLearning
Стандартная библиотека Python 3. Справочник с примерами. 2-е издание
Даг Хеллман
В книге имеются готовые примеры кода, предназначенного для работы с текстом, структурами данных, значениями даты и времени, файловой системой, процессами, потоками, электронной почтой, пакетами и другими ресурсами. Каждому модулю посвящен отдельный раздел, содержащий ссылки на дополнительные ресурсы, что делает эту книгу идеальным учебным и справочным руководством.
#book
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics и R: Метод деревьев решений
Груздев А.В.
Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.
#book
Python for Programmers: with Big Data and Artificial Intelligence Case Studies
Paul Deitel, Dr. Harvey Deitel
In the context of 500+, real-world examples ranging from individual snippets to 40 large scripts and full implementation case studies, you’ll use the interactive IPython interpreter with code in Jupyter Notebooks to quickly master the latest Python coding idioms. After covering Python Chapters 1—5 and a few key parts of Chapters 6—7, you’ll be able to handle significant portions of the hands-on introductory AI case studies in Chapters 11—16, which are loaded with cool, powerful, contemporary examples. These include natural language processing, data mining Twitter for sentiment analysis, cognitive computing with IBM Watson™, supervised machine learning with classification and regression, unsupervised machine learning with clustering, computer vision through deep learning and
#book
Введение в программирование на Python
Северенс Чарльз
Вводный курс по программированию дает представление о базовых понятиях структурного программирования (данных, операциях, переменных, ветвлениях в программе, циклах и функциях).
Python обладает рядом преимуществ перед другими языками для начинающих изучать программирование, прежде всего благодаря ясности кода и быстроты реализации.
#book
Building Chatbots with Python: Using Natural Language Processing and Machine Learning
Sumit Raj
#book
Анализ социальных медиа на Python
Бонцанини Марко
#python #book
Learn Python 3 the Hard Way: A Very Simple Introduction to the Terrifyingly Beautiful World of Computers and Code
Zed A. Shaw
#book #Python
