Часть I. Начало работы
Глава 1. Python в вопросах и ответах
Глава 2. Как Python выполняет программы
Глава 3. Как пользователь выполняет программы
Часть II. Типы и операции
Глава 4. Введение в типы объектов Python
Глава 5. Числовые типы
Глава 6. Кратко о динамической типизации
Глава 7. Фундаментальные основы строк
Глава 8. Списки и словари
Глава 9. Кортежи, файлы и все остальное
Часть III. Операторы и синтаксис
Глава 10. Введение в операторы Python
Глава 11. Операторы присваивания, выражений и вывода
Глава 12. Проверки if и правила синтаксиса
Глава 13. Циклы while и for
Глава 14. Итерации и включения
Глава 15. Документация
Часть IV. Функции и генераторы
Глава 16. Основы функций
Глава 17. Области видимости
Глава 18. Аргументы
Глава 19. Расширенные возможности функций
Глава 20. Включения и генераторы
Глава 21. Оценочные испытания
Часть V. Модули и пакеты
Глава 22. Модули: общая картина
Глава 23. Основы написания модулей
Глава 24. Пакеты модулей
Глава 25. Расширенные возможности модулей
ПРИЛОЖЕНИЕ. Решения упражнений, приводимых в конце частей
Предметный указатель

С помощью этой практической книги вы получите всестороннее и глубокое введение в основы языка Python. Будучи основанным на популярном учебном курсе Марка Лутца, обновленное 5-е издание книги поможет вам быстро научиться писать эффективный высококачественный код на Python. Она является идеальным способом начать изучение Python, будь вы новичок в программировании или профессиональный разработчик программного обеспечения на других языках.
Это простое и понятное учебное пособие, укомплектованное контрольными вопросами, упражнениями и полезными иллюстрациями, позволит вам освоить основы линеек Python 3.X и 2.X. Вы также ознакомитесь с расширенными возможностями языка, получившими широкое распространение в коде Python.

Изучаем Python. Том 1 | Лутц Марк

Foreword
Preface
1. Understanding Performant Python
2. Profiling to Find Bottlenecks
3. Lists and Tuples
4. Dictionaries and Sets
5. Iterators and Generators
6. Matrix and Vector Computation
7. Compiling to C
8. Asynchronous I/O
9. The multiprocessing Module
10. Clusters and Job Queues
11. Using Less RAM
12. Lessons from the Field
Index

Your Python code may run correctly, but you need it to run faster. Updated for Python 3, this expanded edition shows you how to locate performance bottlenecks and significantly speed up your code in high-data-volume programs. By exploring the fundamental theory behind design choices, High Performance Python helps you gain a deeper understanding of Python’s implementation.
How do you take advantage of multicore architectures or clusters? Or build a system that scales up and down without losing reliability? Experienced Python programmers will learn concrete solutions to many issues, along with war stories from companies that use high-performance Python for social media analytics, productionized machine learning, and more.

High Performance Python, 2nd Edition

Предисловие
Предпосылки и предположения
Сопутствующее видео
Признательности
Часть I. Основы TDD и Django
Глава 1. Настройка Django с использованием функционального теста
Глава 2. Расширение функционального теста при помощи
модуля unittestn
Глава 3. Тестирование простой домашней страницы при помощи
модульных тестов
Глава 4. И что же делать со всеми этими тестами (и рефакторизацией)?
Глава 5. Сохранение вводимых пользователем данных: тестирование
базы данных
Глава 6. Усовершенствование функциональных тестов: обеспечение
изоляции и удаление методов sleep
Глава 7. Работа в инкрементном режиме
Часть II. Непременные условия веб-разработки
Глава 8. Придание привлекательного вида: макет, стилевое оформление сайта и что тут тестировать
Глава 9. Тестирование развертывания с использованием промежуточного сайта
Глава 10. Переход к развертыванию, готовому к эксплуатации
Глава 11. Автоматизация развертывания с помощью Fabric
Глава 12. Разделение тестов на многочисленные файлы и обобщенный помощник ожидания
Глава 13. Валидация на уровне базы данных
Глава 14. Простая форма
Глава 15. Более развитые формы
Глава 16. Пробуем окунуться, очень робко, в JavaScript
Глава 17. Развертывание нового программного кода
Часть III. Основы TDD и Django
Глава 18. Аутентификация пользователя, импульсное исследование
и внедрение его результатов
Глава 19. Использование имитаций для тестирования внешних
зависимостей или сокращения дублирования
Глава 20. Тестовые фикстуры и декоратор для явных ожиданий
Глава 21. Отладка на стороне сервера
Глава 22. Завершение приложения «Мои списки»: TDD с подходом
«снаружи внутрь»
Глава 23. Изоляция тестов и «слушание своих тестов»
Глава 24. Непрерывная интеграция
Глава 25. Социально значимый кусок, шаблон проектирования
«Страница» и упражнение для читателя
Глава 26. Быстрые тесты, медленные тесты и горячий поля
Повинуйтесь Билли-тестировщику!
Приложение А. PythonAnywhere
Приложение B. Представления на основе классов в Django
Приложение C. Обеспечение работы серверной среды
при помощи Ansible
Приложение D. Тестирование миграций базы данных
Приложение E. Разработка на основе поведения (BDD)
Приложение F. Создание REST API: JSON, Ajax и имитирование
на JavaScript
Приложение G. Django-Rest-Framework
Приложение H. Шпаргалка
Приложение I. Что делать дальше
Приложение J. Примеры исходного кода
Предметный указатель

Проводя вас по процессу разработки реального веб-приложения от начала до конца, второе издание книги демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) с использованием языка Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты до написания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. В результате вы получите чистый программный код, который работает!
Также вы узнаете основы Django, Selenium, Git, jQuery и Mock. Если вы готовы поднять свои навыки программирования на Python на следующий уровень, то эта книга – обновленная до Python 3.6 – продемонстрирует вам, как методология TDD способствует созданию простой структуры кода и вселяет в вас уверенность в своих силах.

Python. Разработка на основе тестирования

Preface
Introduction
I. Building an Architecture to Support Domain Modeling
1. Domain Modeling
2. Repository Pattern
3. A Brief Interlude: On Coupling and Abstractions
4. Our First Use Case: Flask API and Service Layer
5. TDD in High Gear and Low Gear
6. Unit of Work Pattern
7. Aggregates and Consistency Boundaries
II. Event-Driven Architecture
8. Events and the Message Bus
9. Going to Town on the Message Bus
10. Commands and Command Handler
11. Event-Driven Architecture: Using Events to Integrate Microservices
12. Command-Query Responsibility Segregation (CQRS)
13. Dependency Injection (and Bootstrapping)
Epilogue
A. Summary Diagram and Table
B. A Template Project Structure
C. Swapping Out the Infrastructure: Do Everything with CSVs
D. Repository and Unit of Work Patterns with Django
E. Validation
Index

As Python continues to grow in popularity, projects are becoming larger and more complex. Many Python developers are taking an interest in high-level software design patterns such as hexagonal/clean architecture, event-driven architecture, and the strategic patterns prescribed by domain-driven design (DDD). But translating those patterns into Python isn’t always straightforward.
With this hands-on guide, Harry Percival and Bob Gregory from MADE.com introduce proven architectural design patterns to help Python developers manage application complexity—and get the most value out of their test suites.

Architecture Patterns with Python

Предисловие
ЧАСТЬ I. Пролог
Глава 1. Модель данных в языке Python
ЧАСТЬ II. Структуры данных
Глава 2. Массив последовательностей
Глава 3. Словари и множества
Глава 4. Текст и байты
ЧАСТЬ III. Функции как объекты
Глава 5. Полноправные функции
Глава 6. Реализация паттернов проектирования с помощью
полноправных функций
Глава 7. Декораторы функций и замыкания
ЧАСТЬ IV. Объектно-ориентированные идиомы
Глава 8. Ссылки на объекты, изменяемость и повторное
использование
Глава 9. Объект в духе Python
Глава 10. Рубим, перемешиваем и нарезаем
последовательности
Глава 11. Интерфейсы: от протоколов до абстрактных
базовых классов
Глава 12. Наследование: хорошо или плохо
Глава 13. Перегрузка операторов: как правильно?
ЧАСТЬ V. Поток управления
Глава 14. Итерируемые объекты, итераторы и генераторы
Глава 15. Контекстные менеджеры и блоки else
Глава 16. Сопрограммы
Глава 17. Параллелизм и будущие объекты
Глава 18. Применение пакета asyncio для организации
конкурентной работы
ЧАСТЬ VI. Метапрограммирование
Глава 19. Динамические атрибуты и свойства
Глава 20. Дескрипторы атрибутов
Глава 21. Метапрограммирование классов
Послесловие
Приложение А. Основы языка Python
Терминология Python
Предметный указатель

Язык Python настолько прост, что научиться продуктивно писать на нем программы можно быстро, но зачастую вы при этом используете не все имеющиеся в нем возможности. Это практическое пособие покажет, как создавать эффективный идиоматичный код на Python, задействуя его лучшие — и иногда несправедливо игнорируемые — черты. Автор, Лучано Рамальо, рассказывает от базовых средствах и библиотеках Python и демонстрирует, как сделать код одновременно короче, быстрее и понятнее.

Многие опытные программисты стараются подогнать Python под приемы, знакомые им по работе с другими языками. Эта книга покажет им, как достичь истинного профессионализма в программировании на Python 3.

В книге рассматриваются следующие темы.

Модель данных в Python: почему специальные методы лежат в основе единообразного поведения объектов.
Структуры данных: как в полной мере задействовать встроенные типы, о дуализме текста и байтов в век Unicode.
Функции как объекты: взгляд на функции Python как на полноправные объекты и как это отражается на популярных паттернах проектирования.
Объектно-ориентированные идиомы: создание классов на основе знаний о ссылках, изменяемости, интерфейсов, перегрузке операторов и множественном наследовании.
Управление потоком выполнения: контекстные менеджеры, генераторы, сопрограммы и параллелизм с применением пакетов concurrent.futures и asyncio.
Метапрограммирование: как работают свойства, дескрипторы атрибутов, декораторы классов и метаклассы.

Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

Python. К вершинам мастерства

Предисловие
Глава 1. Введение
Глава 2. Шаблоны для чистого Python
Глава 3. Эффективные функции
Глава 4. Классы и ООП
Глава 5. Общие структуры данных Python
Глава 6. Циклы и итерации
Глава 7. Трюки со словарем
Глава 8. Питоновские методы повышения производительности
Глава 9. Итоги

Изучение всех возможностей Python - сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте ""скрытое золото"" в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня.

• Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3;

• Если вы работали с другими языками программирования, и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонщиком;

• Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.

"Чтобы освоить Python, нужно не только понимать теоретические аспекты языка. Для достижения этой цели придется понять и принять общие правила и самые лучшие практические приемы, используемые сообществом. Книга Дэна поможет вам в этом путешествии. Я убеждена, что, прочитав ее, вы почувствуете себя увереннее."

Мариатта Виджайя, разработчик ядра Python (mariatta.ca)

Чистый Python. Тонкости программирования для профи

Предисловие
Введение
Глава 1. Текст
Глава 2. Структуры данных
Глава 3. Алгоритмы
Глава 4. Дата и время
Глава 5. Математика
Глава 6. Файловая система
Глава 7. Постоянное хранение и обмен данными
Глава 8. Сжатие и архивирование данных
Глава 9. Криптография
Глава 10. Параллельные вычисления: процессы,
потоки и сопрограммы
Глава 11. Обмен данными по сети
Глава 12. Интернет
Глава 13. Электронная почта
Глава 14. Строительные блоки приложений
Глава 15. Интернационализация и локализация приложений
Глава 16. Инструменты разработки
Глава 17. Инструменты среды времени выполнения
Глава 18. Инструменты языка
Глава 19. Модули и пакеты
Приложение А. Замечания относительно портирования программ
Приложение Б. Внешние ресурсы, дополняющие
стандартную библиотеку
Указатель модулей Python
Предметный указатель

Стандартная библиотека Python содержит сотни модулей, позволяющих взаимодействовать с операционной системой, интерпретатором и Интернетом. Все они тщательно протестированы и готовы к немедленному использованию для разработки приложений. В этой книге Даг Хеллман, эксперт по языку Python, описывает все основные разделы библиотеки Python 3.x, сопровождая изложение материала компактными примерами исходного кода и результатами их выполнения. Приведенные примеры наглядно демонстрируют возможности каждого из модулей, предлагаемых библиотекой, и пригодны не только для изучения, но и для использования в реальном коде.
В книге имеются готовые примеры кода, предназначенного для работы с текстом, структурами данных, значениями даты и времени, файловой системой, процессами, потоками, электронной почтой, пакетами и другими ресурсами. Каждому модулю посвящен отдельный раздел, содержащий ссылки на дополнительные ресурсы, что делает эту книгу идеальным учебным и справочным руководством.
В книге рассмотрены новые библиотеки Python 3.x, описаны важные функциональные изменения и даны советы по переносу кода от модулей стандартной библиотеки Python 2.x к их эквивалентам в Python 3.x.

Стандартная библиотека Python 3. Справочник с примерами | Хеллман Даг

Предисловие
Благодарности
Об авторе
Колофон
Вступительное слово
Глава 1. Структуры данных и алгоритмы
Глава 2. Строки и текст
Глава 3. Числа, даты и время
Глава 4. Итераторы и генераторы 
Глава 5. Файлы и ввод-вывод
Глава 6. Кодирование и обработка данных
Глава 7. Функции
Глава 8. Классы и объекты
Глава 9. Метапрограммирование
Глава 10. Модули и пакеты
Глава 11. Сети и веб-программирование
Глава 12. Конкурентность
Глава 13. Полезные скрипты и системное администрирование
Глава 14. Тестирование, отладка и исключения
Глава 15. Расширения на языке C
Приложение А. Для дальнейшего изучения

Если вам нужна помощь в разработке программ на языке Python 3 или вы планируете заняться обновлением старого кода на языке Python 2, эта книга – ваш счастливый билет. Она наполнена практическими примерами, разработанными и протестированными в среде Python 3.3, поэтому станет уникальным подспорьем для опытных программистов, желающих сконцентрироваться на современных инструментах и идиомах.
В книге приведены полноценные рецепты, охватывающие свыше 10 основных тем Python, а также задачи, имеющие широкий спектр областей применения. Каждый рецепт содержит примеры кода, которые вы можете использовать в своих проектах, а также включает обсуждение принципов работы данного решения.

Python. Книга рецептов

Не IT-профессия

1С-Битрикс разработчик

Akka разработчик

Android разработчик

Angular разработчик

Ansible специалист

AR разработчик

AWS облачный архитектор

Azure облачный архитектор

Backend-разработчик

BI-аналитик

Blockchain разработчик

Cordova разработчик

Data engineer

Data Scientist

DevOps

DevSecOps инженер

Digital-специалист

Docker специалист

Drupal разработчик

Express.js разработчик

FastApi разработчик

Flask разработчик

Frontend-разработчик

Fullstack разработчик

Game дизайнер

Gin разработчик

Google Cloud облачный архитектор

Hibernate разработчик

Ionic разработчик

IT-специалист

Java программист

JavaScript программист

Joomla разработчик

Ktor разработчик

Kubernetes специалист

Linux/Unix системный администратор

MongoDB разработчик баз данных

NestJS разработчик

Next.js разработчик

Node.js разработчик

NoSQL разработчик баз данных

Nuxt.js разработчик

Play Framework разработчик

Product manager

Product Owner

Python программист

Quarkus разработчик

Rails разработчик

React разработчик

Scrum Master

SEO специалист

SMM-менеджер

Svelte разработчик

Symfony-разработчик

Terraform специалист

UI дизайнер

UI разработчик

Unity разработчик

UX дизайнер

VR разработчик

Vue.js разработчик

Web дизайнер

Windows системный администратор

WordPress разработчик

Xamarin разработчик

Yandex Cloud облачный архитектор

Yii разработчик

Zend-разработчик

Администратор баз данных

Администратор вычислительной сети

Администратор защиты

Администратор сайта

Аналитик 1С

Аналитик Big Data

Аналитик UX

Аналитик данных

Архитектор безопасности

Архитектор информационных систем

Бизнес аналитик

Веб-аналитик

Веб-мастер

Веб-разработчик

Верстальщик

Видеограф

Видеомонтажер

Визуализатор

Вирусный аналитик

Вконтакте таргетолог

Графический дизайнер

Дженералист (3D)

Дизайнер

Директор по безопасности

Директор по данным

Директор по информационным технологиям

Игровой аналитик

Инженер по машинному обучению

Инженер умных устройств

Интернет-маркетолог

Киберследователь

Развивайтесь в профессии Python программист с помощью нашей подборки книг. Эти книги помогут вам освоить ключевые навыки и углубить знания, необходимые для успешной карьеры в Python программист. Подходит для специалистов всех уровней!

Подборка лучших книг 📚 Python программист — Рекомендуемая литература для профессии Python программист | MyITcareer