учебник по программированию

Python без проблем, Решаем реальные задачи и пишем полезный код, Зингаро Д., 2023.

   Компьютеры — это мощные машины для решения задач, способные делать практически все, если им дать правильные инструкции. Вот тут-то и приходит на помощь программирование. Эта книга поможет начинающим питонистам сразу создавать программы, поскольку знакомит с языком через решение задач, которые использовались на реальных соревнованиях по кодингу.
Практикуясь в использовании основных функций, функций и методов, вы разберётесь со структурами данных, алгоритмами и другими основополагающими аспектами программирования, полезными на любом языке.
К концу книги вы не только овладеете Python, но и научитесь тому типу мышления, который необходим для решения задач. Потому что языки программирования приходят и уходят, а способ решения проблем — нет!

Python, Разработка на основе тестирования, Персиваль Г., 2018.

   Книга демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) на языке Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты для создания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. Вы также научитесь работать с различными инструментами и фреймворками, такими как Django, Selenium, Git, jQuery и Mock.
Издание предназначено всем разработчикам, кто уже освоил начальный уровень программирования на Python и хочет перейти на следующий.

Python Programming, Handbook For Robotics Development, Greeny T.

   In the rapidly evolving landscape of robotics, one programming language has emerged as a dominant force: Python. Python's rise to prominence in robotics can be attributed to a confluence of factors that make it exceptionally well-suited for the challenges and complexities of robot programming. Let's delve into the reasons why Python has become the lingua franca of modern robotics.

Python Toolbox, 100 Scripts for Developers, Sari S., 2023.

Фрагмент из книги:
Web scraping scripts are programs designed to extract data from websites. These scripts use various techniques to navigate through the structure of web pages, locate relevant information, and then retrieve and store that data for further use. Web scraping is commonly used for tasks such as data extraction, data mining, and content aggregation.

Springer Textbooks in Earth Sciences, Trauth M.H., 2024.

   The book Python Recipes for Earth Sciences is designed to help undergraduate and postgraduate students, doctoral students, post-doctoral researchers, and professionals alike in finding quick solutions to common data analysis problems in the earth sciences. It provides a minimal amount of theoretical background and demonstrates the application of all described methods via examples. The book is based on the popular MATLAB Recipes for Earth Sciences book that I wrote many years ago, which is now available in its 6th edition (Springer 2024).

Python Programming, Handbook For Robotics Development, Greeny T.

   In the rapidly evolving landscape of robotics, one programming language has emerged as a dominant force: Python. Python's rise to prominence in robotics can be attributed to a confluence of factors that make it exceptionally well-suited for the challenges and complexities of robot programming. Let's delve into the reasons why Python has become the lingua franca of modern robotics.

Python Programming for Mathematics, Guillod J., 2025.

   Python Programming for Mathematics focuses on the practical use of the Python language in a range of different areas of mathematics. Through 55 exercises of increasing difficulty, the book provides an expansive overview of the power of using programming to solve complex mathematical problems.
This book is intended for undergraduate and graduate students who already have learned the basics of Python programming and would like to learn how to apply that programming skills in mathematics.

Python Polars, The Definitive Guide, Janssens J., Nieuwdorp T., 2024.

   Polars is a high-performance data processing package designed for efficient handling of large-scale datasets. What started as a side project by Ritchie Vink to learn Rust and to better understand data processing has now grown into a popular package. Data scientists, data engineers, and software developers use it to perform data analysis, create data visualizations, and build data-intensive applications used in production.