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 17 959 подписчиков, занимая 7 250 место в категории Технологии и приложения и 36 565 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 959 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -87, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.31%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.70% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 953 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 485 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- 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 05 ноября, 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.
17 959
Подписчики
-324 часа
-157 дней
-8730 дней
Архив постов
Python 3. Самое необходимое
Н. А. Прохоренок, В. А. Дронов
Описан базовый синтаксис языка Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, объектно-ориентированное программирование, обработка исключений, часто используемые модули стандартной библиотеки и установка дополнительных модулей. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL, в том числе посредством ODBC. Рассмотрена работа с изображениями с помощью библиотек Pillow и Wand, получение данных из Интернета и использование архивов различных форматов. Книга содержит более двухсот практических примеров, помогающих начать программировать на языке Python самостоятельно. Весь материал тщательно подобран, хорошо структурирован и компактно изложен, что позволяет использовать книгу как удобный справочник.
Introduction to Deep Learning
Eugene Charniak
This concise, project-driven guide to deep learning takes readers through a series of program-writing tasks that introduce them to the use of deep learning in such areas of artificial intelligence as computer vision, natural-language processing, and reinforcement learning. The author, a longtime artificial intelligence researcher specializing in natural-language processing, covers feed-forward neural nets, convolutional neural nets, word embeddings, recurrent neural nets, sequence-to-sequence learning, deep reinforcement learning, unsupervised models, and other fundamental concepts and techniques. Students and practitioners learn the basics of deep learning by working through programs in Tensorflow, an open-source machine learning framework. “I find I learn computer science material best by sitting down and writing programs,” the author writes, and the book reflects this approach.
Искусственный интеллект с примерами на Python
Джоши П.
Автор начинает с рассмотрения общих концепций искусственного интеллекта, после чего переходит к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Вы узнаете о том, как принимать обоснованные решения при выборе необходимых алгоритмов, а также о том, как реализовывать эти алгоритмы на языке Python для достижения наилучших результатов. Если вы хотите создавать многоцелевые приложения для обработки информации, содержащейся в изображениях, тексте, голосовых и других данных, то эта книга станет для вас надежным подспорьем.
Хочешь стать программистом? Начни с изучения Python на бесплатном онлайн-интенсиве!
Все подробности по ссылке ▶️ https://clc.to/uGYWBg.
✔️ Изучишь основы востребованного языка Python.
✔️ Поработаешь с сетью (TCP).
✔️ Создашь интерфейс мессенджера (PyQT).
За три дня ты соберешь готовый проект на Python, который можно будет добавить в своё портфолио.
🎁 За участие получишь подарки от компаний Skillbox и EnglishDom.
Introduction to Modeling and Simulation with MATLAB® and Python
Steven I. Gordon, Brian Guilfoos
Introduction to Modeling and Simulation with MATLAB and Python is intended for students and professionals in science, social science, and engineering that wish to learn the principles of computer modeling, as well as basic programming skills. The book content focuses on meeting a set of basic modeling and simulation competencies that were developed as part of several National Science Foundation grants. Even though computer science students are much more expert programmers, they are not often given the opportunity to see how those skills are being applied to solve complex science and engineering problems and may also not be aware of the libraries used by scientists to create those models.
Друзья, мы в поиске PHP-разработчика. Санкт-Петербург, ЗП 60-90К
Требуемый опыт работы: от 1 года
Мы занимаемся созданием спортивных проектов в Интернете. Сотрудничаем с ведущими российскими спортивными организациями. Разрабатываем решения для наших клиентов, а также развиваем собственные сервисы.
Наши клиенты отмечают наши решения как лучшие на рынке, и мы по праву гордимся реализованными проектами.
В работе мы используем:
PHP 7.2
Yii2 framework
Mysql, Redis
Bitbucket
Vagrant
Wrike как средство управления проектами
Ожидаем от вас:
Знание и опыт работы с PHP 7.*
Владение Yii2
Опыт использования Mysql / PostgreSQL
Умение работать в команде, прислушиваться к мнению других и формулировать свои предложения
Предлагаем:
Уровень оплаты в соответствии с квалификацией
Карьерный рост и профессиональное развитие
Гибкое начало рабочего дня
Работу в молодом и амбициозном коллективе
По всем вопросам, пишите в любое время @daniilmorozov
Загляни за кулисы геймдева и попробуй свои силы в разработке игр. Поможет тебе в этом Михаил Овчинников, программист с 12-летним стажем.
Все подробности по ссылке 🔜 https://clc.to/cXvGkQ.
✨ Познакомишься с основами Unity.
✨ Напишешь игру, где космический корабль стреляет и разбивает метеориты.
✨ Лучшие участники получат сертификат на 30 000 рублей для обучения в Skillbox.
Все участники, сдавшие проект, получат премиум-доступ в мобильное приложение для изучения английского языка от партнёра EnglishDom.
Присоединяйся!
Байесовский анализ на Python
Освальдо Мартин
В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования PyMC3 и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ.
Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной обработки данных.
Deep Learning for Computer Vision with Python
Adrian Rosebrock
The Starter Bundle begins with a gentle introduction to the world of computer vision and machine learning, builds to neural networks, and then turns full steam into deep learning and Convolutional Neural Networks. You'll even solve fun and interesting real-world problems using deep learning along the way.
Классические задачи Computer Science на языке Python
Дэвид Копец
Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач! Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python.
Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.
Minecraft. Программируй свой мир на Python
Дэвид Вэйл, Мартин О'Хэнлон
Можно ли объединить Minecraft и программирование? Нужно!
Теперь ты будешь не только играть и жить в удивительном мире Minecraft, но и научишься программировать на Python. Простые инструкции и советы помогут воплотить свои идеи в жизнь, построить дом и 3D-копировальную машину, найти сокровища и даже завести в своем "огороде" гигантские работающие часы.
Путь Python. Черный пояс по разработке, масштабированию, тестированию и развертыванию
Джульен Данжу
«Путь Python» позволяет отточить ваши профессиональные навыки и узнать как можно больше о возможностях самого популярного языка программирования. Эта книга написана для разработчиков и опытных программистов. Вы научитесь писать эффективный код, создавать лучшие программы за минимальное время и избегать распространенных ошибок. Пора познакомиться с многопоточными вычислениями и мемоизацией, получить советы экспертов в области дизайна API и баз данных, а также заглянуть внутрь Python, чтобы расширит понимание языка.
Создай первую модель машинного обучения на Python. На это потребуется всего три дня интенсива!
Подробности по ссылке: 🔜 https://clc.to/HXj-jw
Участие бесплатное!
✔️ Настроим рабочее окружение.
✔️ Проведем экспресс-введение в Python.
✔️ Построим модель от начала до конца.
✔️ Оценим полученную модель.
✔️ Проведем ревью работ участников.
🎁 Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
The Complete Python Manual – Volume 35
James Gale
В этой публикации вы найдете всю высококачественную информацию, которую вы ожидаете получить из технического путеводителя, но предоставленную полностью иллюстрированным, ярким, красочным и удобным для пользователя способом, не содержащим жаргона. Наша команда экспертов по редактированию и дизайну стремится предоставить вам самые последние, современные учебные пособия для пользователей в простой и пошаговой манере, гарантируя, что вы получите абсолютный максимум от вашего пользовательского опыта Python.
Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами, 2-е издание
Даг Хеллман
Стандартная библиотека Python содержит сотни модулей, позволяющих взаимодействовать с операционной системой, интерпретатором и Интернетом. Все они тщательно протестированы и готовы к немедленному использованию для разработки приложений. В этой книге Даг Хеллман, эксперт по языку Python, описывает все основные разделы библиотеки Python 3.x, сопровождая изложение материала компактными примерами исходного кода и результатами их выполнения. Приведенные примеры наглядно демонстрируют возможности каждого из модулей, предлагаемых библиотекой, и пригодны не только для изучения, но и для использования в реальном коде.
Python Basics: A Self-Teaching Introduction
H. Bhasin
Brief Table of Contents
1: Introduction to Python. 2: Python Objects. 3: Conditional Statements. 4: Looping.
5: Functions. 6: Iterations, Generators, and Comprehensions. 7: File Handling. 8: Strings.
9: Introduction to Object Oriented Paradigm. 10: Classes and Objects. 11: Inheritance.
12: Operator Overloading. 13: Exception Handling. 14: Introduction to Data Structures.
15: Stacks and Queues. 16: Linked Lists. 17: Binary Search Trees. 18: Introduction to NumPy. 19: Introduction to Matplotlib. 20: Introduction to Image Processing. Appendices. A: Multithreading in Python. Appendix B: Regular Expressions.
Appendix C: Exercises for Practice: Programming Questions. Appendix D: Problems for Practice: Multiple Choice Questions. Appendix E: Answer to the Multiple Choice Questions. Bibliography. Index.
Math Adventures with Python: An Illustrated Guide to Exploring Math with Code
Farrell, P.
Learn math by getting creative with code! Use the Python programming language to transform learning high school-level math topics like algebra, geometry, trigonometry, and calculus!
Math Adventures with Python will show you how to harness the power of programming to keep math relevant and fun. With the aid of the Python programming language, you'll learn how to visualize solutions to a range of math problems as you use code to explore key mathematical concepts like algebra, trigonometry, matrices, and cellular automata.
Introduction to Python Programming
Gowrishankar S., Veena A.
This book presents an intuitive approach to the concepts of Python Programming for
students. It is appropriate for courses generally known as “Introduction to Python
Programming.” We have tried to write a book that assists students in discovering the
power of Python programming. We have taken into account the reality that students taking
“Introduction to Python Programming” course are likely to come from a variety of disciplines.
Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning
Chris Albon
This practical guide provides nearly 200 self-contained recipes to help you solve machine learning challenges you may encounter in your daily work. If you’re comfortable with Python and its libraries, including pandas and scikit-learn, you’ll be able to address specific problems such as loading data, handling text or numerical data, model selection, and dimensionality reduction and many other topics.
Each recipe includes code that you can copy and paste into a toy dataset to ensure that it actually works. From there, you can insert, combine, or adapt the code to help construct your application. Recipes also include a discussion that explains the solution and provides meaningful context. This cookbook takes you beyond theory and concepts by providing the nuts and bolts you need to construct working machine learning applications.
Построение систем машинного обучения на языке Python
Луис Педро Коэльо, Вилли Ричард
Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных - умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложении машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи.
Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения н знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.
