📚10 книг по Python: как для новичков, так и для профи. Часть 2


🔹Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов
Автор: Такфилд Брэдфорд

Как и предыдущее издание, эта книга рассчитана на тех, кто уже знаком с основами ЯП. Название раскрывает содержание — автор знакомит нас с нюансами реализации многих популярных алгоритмов. Также читателя учат измерять и оптимизировать их производительность.


Книги по Python для опытных разработчиков

🔹Внутри CPYTHON: гид по интерпретатору Python
Автор: Энтони Шоу

Автор рассказывает о принципах работы внутренних механизмов языка. Даются задания, которые позволяют на практике понять то, о чём рассказывает Шоу. В частности, раскрываются такие нюансы, как:

грамматика и язык Python;
почему CPython написан на C, а не на Python;
спецификация языка Python;
документация языка;
файл грамматики и многое-многое другое.


🔹Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов
Автор: Элбон Крис

В книге содержится сразу 200 рецептов решения многих задач машинного обучения. Авторы приводят решения, используя векторы, матрицы и массивы, линейную и логистическую регрессию, деревья, леса и k ближайших соседей, кластеризацию и нейронные сети. Если описать всё содержимое, то это будет отдельная статья, так что лучше ознакомиться самостоятельно.


🔹Black Hat Python: программирование для хакеров и пентестеров, 2-е издание
Авторы: Джастин Зейтц, Тим Арнольд

Это уже второе издание популярной книги. Она даёт возможность изучить обратную сторону медали, то есть узнать о вещах вроде кражи учётных данных пользователя, написания сетевых снифферов, создания фазеров мутаций, создания скрытых троянов. Всё это используют как взломщики, так и пентестеры, специалисты по информационной безопасности. Книга подходит тем из читателей, кто занимается поддержанием безопасности сетей и компьютерных систем.


🔹Высокопроизводительные Python-приложения. Практическое руководство по эффективному программированию
Авторы: Миша Горелик, Йен Освальд

Ну а здесь раскрываются нюансы создания высокопроизводительных приложений. Этого авторы помогают достичь благодаря ускорению кода выполнения в программах, которые работают с большими объёмами данных. Они обучают задействовать плюсы многоядерных архитектур, а также строить масштабируемые системы.

👉 @python_360