Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Відкрити 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
Показати більше
📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Канал Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 17 959 підписників, посідаючи 7 250 місце в категорії Технології та додатки та 36 565 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 17 959 підписників.
За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -87, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.31%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.70% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 953 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 485 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 05 листопада, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
17 959
Підписники
-324 години
-157 днів
-8730 днів
Архів дописів
Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili (2017)
Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow
Unlock modern machine learning and deep learning techniques with Python by using the latest cutting-edge open source Python libraries.
Machine learning is eating the software world, and now deep learning is extending machine learning. Understand and work at the cutting edge of machine learning, neural networks, and deep learning with this second edition of Sebastian Raschka’s bestselling book, Python Machine Learning. Thoroughly updated using the latest Python open source libraries, this book offers the practical knowledge and techniques you need to create and contribute to machine learning, deep learning, and modern data analysis.
Интересуешься разработкой? Создай собственный продукт на Python! Ждём тебя 9–11 июля на онлайн-интенсиве по программированию от технического директора в Lia.
Успей на бесплатную регистрацию: ▶ https://clc.to/TEhclA.
✔ Изучи основы Python — популярного языка программирования.
✔ Разработай сервер для прослушивания подключений.
✔ Научись программировать клиентскую часть для подключения и передачи сообщений.
✔ Поработай с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Tkinter.
✔ Пообщайся с опытным разработчиком и задай любые вопросы.
🎁 Всех, кто дойдёт до конца, ждёт подарок: электронная книга Кея Петерсона и Дэвида Колба «Век живи — век учись» от издательства «МИФ»!
Python Projects for Beginners: A Ten-Week Bootcamp Approach to Python Programming
Connor P. Milliken (2020)
Immerse yourself in learning Python and introductory data analytics with this book’s project-based approach. Through the structure of a ten-week coding bootcamp course, you’ll learn key concepts and gain hands-on experience through weekly projects.
Python и машинное обучение
Рашка С. (2017)
Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению.
Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.
⚡️3 июля в 20:00 мск пройдет День открытых дверей курса «Математика для Data Science» в рамках которого:
● вы познакомитесь с преподавателем и автором курса Петром Лукьянченко. Пётр уже более 10 лет преподаёт высшую математику в ВШЭ и имеет богатый опыт работы в DS (в частности, работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics);
● сможете задать любые вопросы по математике и Data Science;
● узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
● расскажем о карьерных перспективах.
🎁Первые 20 участников, зарегистрировавшихся на этот вебинар, получат сертификат на скидку. Еще 10 будут распределены во время вебинара. Регистрируйтесь на сайте: https://otus.pw/CvM8I/
☝🏻А пока есть время, пройдите тест, чтоб узнать свой уровень и сделать выбор между базовым и продвинутым курсом: https://otus.pw/yjNd/
Testing In Python: Robust Testing For Professionals
Noah Gift, Alfredo Deza (2020)
Getting started with testing can be hard, and this book aims make it all very easy by using examples and explaining the process in a straightforward way. Testing is a core principle of robust software implementations and should be a prime skill to master that can be applied to any project.
Новичок в программировании? Хочешь собрать готовый проект на Python, который можно будет положить в своё портфолио?
Присоединяйся к бесплатному интенсиву от Skillbox:
▶ https://clc.to/59zBzg.
Почему Python — отличный выбор для начинающих?
✔ Обладает простым синтаксисом.
✔ Применим почти во всех областях разработки: сайты, игры, приложения, искусственный интеллект, базы данных.
✔ Востребован на рынке труда, в том числе компаниями-гигантами (Google, Facebook, Microsoft).
🎁 Напиши утилиту, которая подбирает пароли, стань одним из лучших и получи возможность выиграть грант на обучение от Skillbox.
Mastering Django: Core
Nigel George (2016)
With an easy to follow style and plenty of examples and code, Mastering Django: Core will take you from being an absolute beginner to an expert Django programmer in no time!
Есть такой стереотип, что создание сайтов это сложно: обязательно нужно знание кода и программирования.
Но WordPress в пух и прах разбивает эту теорию. И если 20 лет назад сделать собственный сайт казалось чем-то сверхъестественным, то сейчас это может любой: от школьника до пенсионера.
Канал https человеческим языком объясняет как научится сайтоделанью; предоставляет кучу бесплатной информации и полезных ссылок.
Подписывайся, и в скором времени и ты сможешь получать 500$ за сайт
Django 3 Web Development Cookbook - Fourth Edition
Aidas Bendoraitis (2020)
This recipe-based guide is intended to solve common problems in building web apps with Django 3 and Python. Starting from setting up your environment, you will come across actionable solutions for common tasks like building models, forms, views, data management, through to testing, deploying, and securing your web apps.
Подборка телеграм каналов для разработчиков 🎯
CPA и арбитраж трафика
Канал про бабло из интернета. CPA, SMM, SEO, арбитраж трафика, соцсети
@partnerochkin
Ключи для НОД 32 / Касперский / Windows
Свежие ключи для ESET бесплатно
@kluchi_dlya_nod32
Программирование {BookFlow}
Публикуют лекции и книги по программированию, видеоуроки, доклады с IT конференций.
@bookflow
Системный администратор
Все для системного администратора: библиотека электронных книг, полезные статьи, мануалы.
@i_odmin
Хакер {Hacker}
Канал о кибербезопасности: защита, кодинг, новости, интервью, безопасность в сети.
@thehaking
Frontend разработчик
Библиотека электронных книг и статей для frontend разработчиков.
@frontend_1
Библиотека Java разработчика
Книги по программированию на Java.
@BookJava
Я Математик
Публикуем книги по математике, видео, задачи с собеседований и олимпиад.
@Pomatematike
Библиотека программиста
Очень большая база книги по программированию.
@proglb
Книги для программистов
Книги по программированию, библиотека электронных книг для разработчиков.
@bfbook
Английский с нуля🇬🇧
Учите английский язык самостоятельно и бесплатно.
@UchuEnglish
Progjob
Работа для программистов, IT специалистов. Бесплатная публикация.
@progjob
ITumor | программисты шутят
Шутки и мемы о программистах, про разработчиков
@itumor
Сообщество Дизайнеров🎨
Максимально полезные статьи для дизайнеров
@ux_web
Intro to Python forComputer Science and Data Science : Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud
Paul Deitel (2020)
Providing the most current coverage of topics and applications, the book is paired with extensive traditional supplements as well as Jupyter Notebooks supplements. Real-world datasets and artificial-intelligence technologies allow students to work on projects making a difference in business, industry, government and academia. Hundreds of examples, exercises, projects (EEPs), and implementation case studies give students an engaging, challenging and entertaining introduction to Python programming and hands-on data science.
Django Standalone Apps: Learn to Develop Reusable Django Libraries
Ben Lopatin (2020)
Develop standalone Django apps to serve as the reusable building blocks for larger Django projects. This book explores best practices for publishing these apps, with special considerations for testing Django apps, and strategies for extracting existing functionality into a separate package. This jumpstart reference is divided into four distinct and sequential sections, all containing short, engaging chapters that can be read in a modular fashion, depending on your level of experience. The first section covers the structure and scope of standalone Django apps.
Количество вакансий для специалистов в Data Science выросло в разы. Начни осваивать перспективную профессию уже сейчас.
Присоединяйся к онлайн-интенсиву: 🔜 https://clc.to/oAWDYw.
Что тебя ждёт?
➕ Знакомство с основами Python.
➕ Работа с библиотеками Matplotlib и Pandas.
➕ Проработка техник исследования данных.
➕ Изучение статистических методов на Python.
➕ Построение моделей для реальных кейсов.
🎁 Авторы трёх лучших проектов получат сертификаты на 30 000 рублей для поступления на любой курс онлайн-университета Skillbox!
Python для чайников, 2-е изд.
Джон Пол Мюллер (2019)
Python - это мощный язык программирования, на котором можно создавать самые разные приложения, не зависящие от платформы. Он идеально подходит для новичков, особенно если нужно быстро научиться программировать и начать создавать реальные проекты. Благодаря пошаговым инструкциям, приведенным в книге, вы сможете в краткие сроки освоить основы языка. Работая в среде Jupyter Notebook, вы будете применять принципы грамотного программирования для создания смешанного представления кода, заметок, математических уравнений и графиков.Основные темы книги:— загрузка и установка Python;— использование командной строки;— знакомство со средой Jupyter Notebook;— основы программирования на Python;— создание коллекций и списков;— взаимодействие с пакетами;— поиск и устранение ошибок.
Python for Probability, Statistics, and Machine Learning, Second Edition
José Unpingco (2019)
This book, fully updated for Python version 3.6+, covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples.
Statistical Methods for Machine Learning: Discover How to Transform Data into Knowledge with Python
Jason Brownlee (2019)
Welcome to Statistical Methods for Machine Learning. The field of statistics is hundreds of years old and statistical methods are central to working through predictive modeling problems with machine learning. Statistical methods refer to a range of techniques from simple summary statistics intended to help better understand data, to statistical hypothesis tests and estimation statistics that can be used to interpret the results of experiments and predictions from models. I designed this book to teach you step-by-step the basics of statistical methods with concrete and executable examples in Python.
23 июня пройдет бесплатный вебинар «Python для начинающих: когда Excel уже недостаточно» от Ильи Братенькова, консультанта Big4 и программиста с почти десятилетним стажем. На вебинаре вы сможете потренироваться на реальных задачах из сферы анализа данных, а также узнаете:
— Как быстро обрабатывать большие массивы данных с помощью Python.
— Как быстро и красиво визуализировать данные с помощью библиотеки Seaborn.
— Как избавиться от ошибок и лишних символов в базах данных, используя библиотеку Pandas.
— Какие преимущества есть у Python по сравнению с Excel и как ими пользоваться.
Успейте зарегистрироваться на вебинар до 23 июня включительно: https://vk.cc/avV4DK
Expert Python Programming
Michal Jaworski, Tarek Ziade (2019)
What you will learn
Explore modern ways of setting up repeatable and consistent development environments
Package Python code effectively for community and production use
Learn modern syntax elements of Python programming such as f-strings, enums, and lambda functions
Demystify metaprogramming in Python with metaclasses
Write concurrent code in Python
Extend Python with code written in different languages
Integrate Python with code written in different languages
Getting Started with Python
Fabrizio Romano (2019)
This Learning Path helps you get comfortable with the world of Python. It starts with a thorough and practical introduction to Python. You'll quickly start writing programs, building websites, and working with data by harnessing Python's renowned data science libraries. With the power of linked lists, binary searches, and sorting algorithms, you'll easily create complex data structures, such as graphs, stacks, and queues. After understanding cooperative inheritance, you'll expertly raise, handle, and manipulate exceptions. You will effortlessly integrate the object-oriented...
