программирование

Алгоритмы и структуры данных с примерами на Python, Цзинь Юйдун, 2025.

   Цель этой книги - при помощи наглядных иллюстраций и исполняемых примеров кода помочь читателю понять ключевые идеи алгоритмов и структур данных и освоить их воплощение в программном коде. Если вам не хватает времени на чтение множества учебников, она станет спасательным кругом в океане знаний.
Книга будет особенно полезна всем, у кого есть начальные навыки программирования, но отсутствует четкое понимание алгоритмов и структур данных. Более опытным читателям она поможет освежить и систематизировать знания об алгоритмах.

Компьютерная графика на Питоне, Рубанцев В., 2019.

   В этой книге мы рассмотрим графическую библиотеку Processing.ру, которая полностью удовлетворяет их желания. Она написана на языке Ява, но программы, использующие её, нужно писать на Питоне. Этот язык достаточно прост в изучении и применении, а программы на Питоне работают на всех устройствах, на которых установлены операционные системы Windows, MacOS и Linux, то есть практически везде и всюду.
В книге подробно, обстоятельно и с многочисленными примерами рассматриваются графические возможности библиотеки Processing.ру. В ней вы найдёте множество разнообразных программ с исчерпывающими комментариями. Большинство проектов, что естественно для такой книги, учебные, но несколько программ имеют самостоятельную ценность и могут использоваться в художественном творческом процессе.

Python для инженерных задач, Ильин Е.В., 2026.

   Книга предназначена для изучения языка Python с ориентацией на использование его в инженерных и научных вычислениях, начиная с установки интерпретатора и изучения основ языка и до применения специализированных библиотек. Основные темы касаются встроенных типов языка, функций и аннотации типов, особенностей динамической типизации, форматирования и обработки текста, в том числе с использованием регулярных выражений, работы с файлами. Подробно рассматриваются основные идеи объектно-ориентированного программирования и его особенности в Python. Также затрагиваются темы обработки исключений, тестирования приложений, описываются некоторые модули из стандартной библиотеки, а также множество сторонних библиотек, в частности, NumPy для математических вычислений, Pandas для обработки табличных данных, Matplotlib для построения различных видов графиков, библиотеки для работы с различными форматами файлов. Рассматриваются такие инструменты, как IPython и JupyterLab, применяемые в научных и инженерных областях.

Объектно ориентированное программирование в Java, Гуськова О.И., 2024.

   Учебное пособие посвящено объектно ориентированному программированию на языке Java. Рассматриваются основные принципы объектно ориентированного программирования, средства работы со структурами данных – коллекции и дженерики, принципы объектно ориентированного дизайна.

Build a Text-to-Image Generator, With transformers and diffusions, Liu M., 2026.

   This book is written for developers, researchers, students, and curious practitioners who want to move beyond simply running prebuilt AI models and instead learn how they are designed. You should have a solid command of Python and a working knowledge of machine learning, especially neural networks in PyTorch. A background in deep learning fundamentals, such as convolutional networks, embeddings, and training loops, will be helpful, though the book introduces each concept in context. If you’re an engineer seeking to deepen your AI skills, a researcher exploring multimodal learning, or simply an enthusiast who learns best by coding, this book is for you.

Python, Самое необходимое, Прохоренок Н.А., 2011.

   Описан базовый синтаксис языка Python: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, объектно-ориентированное программирование, часто используемые модули стандартной библиотеки. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL. Рассмотрены работа с изображениями с помощью библиотеки PIL и получение данных из Интернета. 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.

Идеальная архитектура, Ведущие специалисты о красоте программных архитектур, Спинеллис Д., Гусиос Г., 2010.
        
   Из каких компонентов строятся надежные, элегантные, гибкие, удобные в сопровождении программные архитектуры? Книга отвечает на этот вопрос серией очерков, написанных ведущими программными архитекторами и проектировщиками современности. В каждом очерке авторы представляют какую-либо выдающую программную архитектуру, анализируют ее отличия от других архитектур и объясняют, почему она идеально подходит для своей цели.
Из книги вы узнаете, как на основе архитектуры Facebook была построена экосистема приложений, ориентированных на работу с данными; как новаторская архитектура Хеn повлияла на будущее операционных систем; как процессы в сообществе проекта KDE способствовали превращению программной архитектуры из предварительного проекта в элегантную систему; как «ползучая функциональность» помогла GNU Emacs выйти за пределы изначально запланированных возможностей; как устроена высокооптимизированная виртуальная машина Jikes RVM; какие сходства и различия существуют между объектно-ориентированными и функциональными архитектурными школами; как архитектуры влияют на эволюцию программных продуктов и труд разработчиков.

Python for Excel Users, Know Excel, You Can Learn Python, Stephens T., 2025.
        
   This book distills the lessons I’ve learned and benefits I’ve reaped from applying Python and other related coding tools to traditionally Excel-based workflows. The chapters that follow illustrate not just Python’s tremendous effect on productivity but also how accessible it can be, especially to those who already know and love Excel.