Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Открыть в 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Канал Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 18 290 подписчиков, занимая 7 304 место в категории Технологии и приложения и 36 821 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 290 подписчиков.
Согласно последним данным от 20 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -88, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.37%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.87% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 983 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 525 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 21 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
18 290
Подписчики
-324 часа
-207 дней
-8830 день
Архив постов
Python Graphics: A Reference for Creating 2D and 3D Images
B.J. Korites
Use Python's built-in features to create innovative graphics for data visualization and technical illustrations. This book goes beyond simple commands and libraries to explain how to not only display but also rotate, shade, and edit graphics for any purpose.
#book
Image Operators: Image Processing in Python
Jason M. Kinser
For decades, researchers have been developing algorithms to manipulate and analyze images. From this, a common set of image tools now appear in many high-level programming languages. Consequently, the amount of coding required by a user has significantly lessened over the years. While the libraries for image analysis are coalescing to a common toolkit, the language of image analysis has remained stagnant. Often, textual descriptions of an analytical protocol consume far more real estate than does the computer code required to execute the processes. Furthermore, the textual explanations are sometimes vague or incomplete. This book offers a precise mathematical language for the field of image processing. Defined operators correspond directly to standard library routines, greatly facilitating the translation between mathematical descriptions and computer script. This text is presented with Python 3 examples.
#book
The Python Book: The Ultimate Guide to Coding with Python
Aaron Asadi
In The Python Book, you’ll find plenty of creative projects to help you get to grips with one of the fastest-growing programming languages around. Its powerful functionality works brilliantly with the Raspberry Pi, but youll also find plenty of tutorials that focus on Python’s effectiveness away from the Pi. You’ll learn how to code with Python from the very beginning with our comprehensive masterclass, then go on to complete tutorials to consolidate your skills and become fluent in the language.
#book
Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы
Кэмерон Дэвидсон-Пайлон
Байесовские методы пугают формулами многих «айтишников», но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.
#book
Hands on Machine Learning with Scikit Learn Keras and TensorFlow
Aurélien Géron
Explore the machine learning landscape, particularly neural nets
Use Scikit-Learn to track an example machine-learning project end-to-end
Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods
Use the TensorFlow library to build and train neural nets
Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning
Learn techniques for training and scaling deep neural nets
#book
Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка
Мартин Клеппман
В этой книге вы найдете ключевые принципы, алгоритмы и компромиссы, без которых не обойтись при разработке высоконагруженных систем для работы с данными. Материал рассматривается на примере внутреннего устройства популярных программных пакетов и фреймворков. В книге три основные части, посвященные, прежде всего, теоретическим аспектам работы с распределенными системами и базами данных. От читателя требуются базовые знания SQL и принципов работы баз данных.
Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance
Yves Hilpisch
The financial industry has recently adopted Python at a tremendous rate, with some of the largest investment banks and hedge funds using it to build core trading and risk management systems. Updated for Python 3, the second edition of this hands-on book helps you get started with the language, guiding developers and quantitative analysts through Python libraries and tools for building financial applications and interactive financial analytics.
#book
Web Scraping with Python: Collecting More Data from the Modern Web
Ryan Mitchell
If programming is magic then web scraping is surely a form of wizardry. By writing a simple automated program, you can query web servers, request data, and parse it to extract the information you need. The expanded edition of this practical book not only introduces you web scraping, but also serves as a comprehensive guide to scraping almost every type of data from the modern web.
#book
Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение
Автор: Дж. Вандер Плас
Год издания: 2018
#python #book
Learning Scrapy
Dimitrios Kouzis-Loukas
This book covers the long awaited Scrapy v 1.0 that empowers you to extract useful data from virtually any source with very little effort. It starts off by explaining the fundamentals of Scrapy framework, followed by a thorough description of how to extract data from any source, clean it up, shape it as per your requirement using Python and 3rd party APIs. Next you will be familiarised with the process of storing the scrapped data in databases as well as search engines and performing real time analytics on them with Spark Streaming.
#book
Прикладное машинное обучение с помощью scikit-learn и tensorflow
Жерон Орельен
Эта книга - замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения.
- Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow
#book
Python for Probability, Statistics, and Machine Learning
José Unpingco
This book covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. The entire text, including all the figures and numerical results, is reproducible using the Python codes and their associated Jupyter/IPython notebooks, which are provided as supplementary downloads.
#book
Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии
Ной Гифт
Искусственный интеллект - это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика.
Облачные технологии - ваш путь к укрощению искусственного интеллекта.
Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать облачные приложения с использованием средств искусственного интеллекта и машинного обучения, решать реалистичные задачи из таких востребованных и актуальных областей, как спортивный маркетинг, управление проектами, ценообразование, сделки с недвижимостью.
Все примеры разобраны на языке Python, № 1 в сфере современных стремительных вычислений.
#book
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
