📚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