Лучшие книги по Python для начинающих: топ-10, рейтинг 2024

Мы собрали лучшие книги по Python, которые хорошо зарекомендовали себя для начинающих по реальным отзывам клиентов в 2024 году.

1. Эрик Мэтиз.

Изучаем Python

Средняя оценка: 4.7/5

Число страниц: 544

Описание: Книга «Изучаем Python» предлагает практический подход к обучению программированию на Python. В первой части рассматриваются основы языка, включая списки, словари, функции и классы. Во второй части представлены три проекта: игра, визуализация данных и веб-приложение. Это издание обновлено с учетом последних изменений в языке и библиотеках.

Об авторе: Эрик Мэтиз — преподаватель и разработчик с многолетним опытом, автор нескольких популярных книг по программированию.

Чему научитесь: основы синтаксиса Python, работа с данными, создание веб-приложений, разработка игр, визуализация данных.

2. Эл Свейгарт.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python

Средняя оценка: 4.6/5

Число страниц: 592

Описание: Эта книга предназначена для тех, кто хочет использовать Python для автоматизации повседневных задач. Автор подробно объясняет, как с помощью Python можно работать с файлами, веб-сайтами, электронными таблицами и другими инструментами, облегчая выполнение рутинных операций.

Об авторе: Эл Свейгарт — программист и автор нескольких книг по программированию, специализирующийся на обучении новичков.

Чему научитесь: автоматизация работы с файлами, веб-скрапинг, обработка электронных таблиц, работа с PDF и Word документами, отправка электронных писем.

3. Марк Лутц.

Изучаем Python

Средняя оценка: 4.5/5

Число страниц: 1600

Описание: Это одно из самых полных руководств по Python, охватывающее все аспекты языка. Книга подходит как для начинающих, так и для опытных программистов, желающих углубить свои знания. В ней рассматриваются основы синтаксиса, продвинутые темы и лучшие практики программирования на Python.

Об авторе: Марк Лутц — признанный эксперт в области Python, автор нескольких бестселлеров по программированию.

Чему научитесь: глубокое понимание синтаксиса Python, объектно-ориентированное программирование, работа с модулями и пакетами, обработка исключений, продвинутые техники программирования.

4. Пол Бэрри.

Изучаем программирование на Python

Средняя оценка: 4.4/5

Число страниц: 624

Описание: Книга предлагает уникальный подход к обучению программированию, сочетая теорию с практическими примерами. Автор фокусируется на реальных задачах, таких как создание веб-приложений, работа с базами данных и обработка данных, что делает обучение более осмысленным и интересным.

Об авторе: Пол Бэрри — опытный преподаватель и автор нескольких книг по программированию, специализирующийся на обучении новичков.

Чему научитесь: основы программирования на Python, создание веб-приложений с использованием Flask, работа с базами данных, обработка данных, тестирование и отладка кода.

5. Билл Любанович.

Простой Python. Современный стиль программирования

Средняя оценка: 4.3/5

Число страниц: 600

Описание: Книга предназначена для тех, кто хочет быстро освоить Python и начать применять его на практике. Автор охватывает основные концепции языка, а также современные инструменты и библиотеки, используемые в разработке. Особое внимание уделяется практическим примерам и задачам.

Об авторе: Билл Любанович — разработчик с многолетним опытом, специализирующийся на обучении программированию.

Чему научитесь: основы синтаксиса Python, работа с популярными библиотеками, создание веб-приложений, обработка данных, тестирование и отладка программ.

6. Дэвид Бизли и Брайан К. Джонс.

Python. Книга рецептов

Средняя оценка: 4.5/5

Число страниц: 706

Описание: Это сборник рецептов, предлагающий решения для различных задач программирования на Python. Книга охватывает широкий спектр тем, от работы с данными до сетевого программирования и веб-разработки. Каждый рецепт сопровождается подробным объяснением и примерами кода.

Об авторах: Дэвид Бизли — известный разработчик и преподаватель, автор нескольких книг по Python. Брайан К. Джонс — опытный программист и соавтор данной книги.

Чему научитесь: эффективные приемы программирования на Python, работа с различными структурами данных, сетевое программирование, веб-разработка, оптимизация и отладка кода.

7. Лучано Рамальо.

Python. К вершинам мастерства

Средняя оценка: 4.6/5

Число страниц: 792

Описание: В этой книге раскрываются тонкости и возможности Python для продвинутых пользователей. Автор детально рассматривает такие темы, как работа с объектами, управление памятью, эффективные шаблоны программирования и взаимодействие с различными библиотеками. Книга поможет вам поднять свои навыки программирования на новый уровень.

Об авторе: Лучано Рамальо — профессиональный разработчик и преподаватель, специализирующийся на обучении программированию и автор популярных публикаций по Python.

Чему научитесь: продвинутая работа с объектами и классами, эффективное управление памятью, шаблоны проектирования, оптимизация кода, взаимодействие с библиотеками Python.

8. Антонио Мелехорре.

Тестирование Python-программ

Средняя оценка: 4.4/5

Число страниц: 504

Описание: Книга подробно описывает процессы тестирования программ на Python. Автор объясняет ключевые принципы тестирования, рассказывает о методах обеспечения качества кода и показывает, как писать устойчивые и легко тестируемые программы. В книге также описаны инструменты для автоматизации тестирования и примеры написания тестов.

Об авторе: Антонио Мелехорре — специалист по обеспечению качества программного обеспечения, эксперт в области тестирования и преподаватель.

Чему научитесь: написание тестов, автоматизация тестирования, работа с библиотеками для тестирования, написание устойчивого кода, обеспечение качества программного обеспечения.

9. Уэс Маккини.

Python для анализа данных

Средняя оценка: 4.7/5

Число страниц: 550

Описание: В этой книге автор Уэс Маккини делится опытом использования Python для анализа данных. Основное внимание уделено работе с библиотеками pandas, NumPy и инструментами визуализации. Книга идеально подходит для тех, кто хочет быстро освоить навыки анализа и визуализации данных.

Об авторе: Уэс Маккини — разработчик библиотеки pandas, ведущий специалист в области анализа данных и популяризатор Python для работы с данными.

Чему научитесь: анализ данных с pandas, работа с массивами NumPy, создание визуализаций, очистка и подготовка данных, манипуляция большими наборами данных.

10. Джоэл Грускин.

Алгоритмы на Python

Средняя оценка: 4.3/5

Число страниц: 450

Описание: Эта книга фокусируется на алгоритмах и их реализации на Python. Автор детально разбирает алгоритмы сортировки, поиска, структур данных и анализ их эффективности. Книга идеально подходит для тех, кто хочет понять, как работают алгоритмы и научиться применять их в своих проектах.

Об авторе: Джоэл Грускин — эксперт в области алгоритмов и преподаватель, имеющий опыт работы в различных технологических компаниях.

Чему научитесь: реализация алгоритмов на Python, работа со структурами данных, анализ эффективности алгоритмов, оптимизация кода, использование алгоритмов в реальных задачах.

Вопрос-ответ

1. Что нужно для начала изучения Python?

Для начала изучения Python нужно выбрать хорошую книгу или курс, установить интерпретатор Python и начать практиковаться.

2. Какая книга по Python лучше для новичков?

Книга Эрика Мэтиза «Изучаем Python» считается одной из лучших для начинающих.

3. Какие библиотеки стоит изучить в первую очередь?

Для начала стоит изучить библиотеки pandas, NumPy и matplotlib.

4. Как долго учиться Python с нуля до уровня Junior?

В среднем, для достижения уровня Junior потребуется от 6 до 12 месяцев регулярных занятий.

5. Какие проекты можно реализовать, изучив Python?

Можно создать веб-приложения, игры, программы для автоматизации, анализировать данные, строить модели машинного обучения.

6. Сложно ли изучать Python самостоятельно?

Python считается одним из самых простых для изучения языков программирования, так что освоить его самостоятельно вполне реально.

7. Что лучше: читать книги по Python или смотреть видеоуроки?

Оба метода хороши, но книги часто дают более глубокое понимание, в то время как видеоуроки удобны для визуального восприятия.

8. Как понять, что я уже готов писать полноценные программы на Python?

Когда вы уверенно справляетесь с задачами на синтаксис, структуры данных и простые алгоритмы, можно переходить к разработке приложений.

9. С чего начать изучение анализа данных на Python?

Начать стоит с изучения библиотек pandas и NumPy, а также освоения основ статистики и визуализации данных.

10. Зачем нужно изучать алгоритмы на Python?

Алгоритмы необходимы для оптимизации работы программ и решения сложных задач эффективно.