Python книги, курсы, блоги | что читать/смотреть⁠⁠

Приветствую, когда то я уже делал подобный пост, в этой версии постарался уместить больше пунктов и меньше воды. Как и в прошлом посте, здесь есть условное распределение по уровню сложности, но это не учебный план, скорее список хороших уч.материалов. Сам учебный план, выходит отдельной серией постов здесь или у меня на канале - https://t.me/tobeprog (там же о самих методах обучения и обзоры на материалы).

Основы:

1. Автоматизация рутинных задач с помощью Python, Свейгарт + миллион туториалов

Книга Свейгарта сильно отличается от других вводов в Python. Дело в подходе к практике: что называется "с места в карьер", вы сразу учитесь делать полезные штуки(как говорит книга, автоматизировать свою рутину), а не стандартные абстрактные задачи, служащие исключительно для закрепления материала(это одна из самых приятных(и впечатляющих) особенностей питона, можно быстро сделать что то интересное/полезное/работающие).

Книга породила огромную волну материалов по "автоматизации". Если вбить на ютубе "python automation", то темы роликов будут от работы в Excel до знакомств в Tinder(десяток подобных видео, и алгоритм рекомендаций избавит от нехватки новых идей).

2. https://stepik.org/course/575 - курс по автоматизации тестирования, нам интересны первые две его части(в рамках изучения питона). Там про selenium - инструмент, для автоматизации в браузере(это про - зайти на страницу, заполнить форму, нажать кнопочки, оставить комент и т.д. и т.п.). О нем рассказано в книге Свейграта(если выбрали другой ввод в яп, то точно стоит обратить внимание на этот курс), но нужна практика. В этом курсе ее много и подана она отлично.

3. https://www.youtube.com/watch?v=vpyWbpdk3Xs - уникальный пример, где автор показывает процесс мышления при написании программы. Будет позитивной практикой, время от времени пересматривать и отмечать что-то новое, трекать свой прогресс. Можно считать видео ориентиром, когда подобный способ понят, понят и сам процесс программирования.

4. https://stepik.org/course/4519 - курс в котором учат гуглить, искать на StackOverflow, читать документацию и юзать библиотеки. Это тот самый подход, о котором не особо пишут в книжках, однако, это именно про такую - трушную практику. В каком то смысле, здесь учат делать, как в видео выше.

4 пункта выше, можно сказать, про заход привязанный к практике(мне он кажется наиболее правильным), но и более 'классический' вариант ничуть не хуже, к тому же, всегда хорошо иметь несколько источников, поэтому о нем далее:

5. 3 книги, которые мне кажутся наиболее удачными представителями 'классического' подхода:

-Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения, Мэтиз Эрик

-Программирование на Python 3. Подробное руководство, Марк Саммерфилд

-Программируем на Python, Доусон Майкл

6. https://stepik.org/course/67 - тот самый курс, его рекомендуют в каждом посте про изучение python, а если его там не окажется, то о нем вспомнят в комментах. Очень популярный(430к учащихся), возможно самый популярный курс по python на русском(звучит несколько иррационально, но в программировании, популярность учебного материала - верный признак качества(подробней об этом в прошлом посте)).

После основ:

7. https://stepik.org/course/512 - очень хороший курс по питону, для тех кто прошел основы. Стоит посмотреть хотя бы начало - там небольшой ввод в само устройство языка, стек вызовов, пространство имен, области видимости и прочее.

8. https://youtu.be/g6zzZxxifAw - один из лучших каналов для изучающих python. Ссылка на видео, где разбирают исходники одной python библиотеки. Думаю очевидно, насколько это ценный и редкий(тем более на русском) контент. Отдельно стоит отметить стримы с code review.

9. Если все хорошо с английским, и хочется действительно серьезного, академического подхода - у MIT выложена куча курсов связанных с python

Есть совсем начальное: https://youtu.be/nykOeWgQcHM - 1 лекция из MIT 6.0001 Introduction to Computer Science and Programming in Python) - один из лучших вводов в язык и cs(можно даже начать с него)

Или наоборот, на очень узко выбранную тематику: https://youtu.be/auK3PSZoidc - урок из курса MIT 6.S095 Programming for the Puzzled - наверно лучшее объяснение бэктрекинга, объясняют через решение судоку. Объяснять подобные методы сложно, тем более привязать интересные задачи. Курс справляется на ура.

10. Даже не знаю, как назвать подобный вид уч.материалов. Серия видео на определенную тему(мини курс), все структурировано, обычно параллельно ссылка на github/блог где будет код/сказанное в формате текста, все сопровождается нормально сделанной презентацией, и явно писалось не одним дублем, а имело за собой подготовку. К сожалению, такой формат не достигает популярности роликов - "учим плюсы за 10 минут".

Как пример, https://www.youtu.be/5BVebXXb2o4 - первое видео, из цикла 'ввода в обработку естественного языка на python'. Как подобное находить? Тоже, что и с видео про автоматизацию, посмотрите с десяток подобных видео, и алгоритм рекомендаций youtube(странно, насколько его недооценивают в образовательных целях, учитывая, что многие сидят на ютубе, буквально, часами) начнет щедро выдавать подобное.

Когда пора на собес:

11. https://www.youtube.com/watch?v=5V7XG1mGiHc - курс по python от Computer Science Center. После него, уже можно топать на собеседование(на самом деле, далеко не каждый джун сможет пройти этот курс), потому что более глубокого курса, я не видел.

Хотя это про язык с самых его основ, он не для новичков, а для уже программистов, к примеру, решивших выучить новый язык или углубить понимание питона. Он сложный, даже очень сложный, но при этом абсолютно потрясающий, разобрано вообще все. Его стоит посмотреть каждому, кто решил связаться с питоном. Есть более новая запись курса, но эта - 2015 года, мне нравится больше.

12. Python. Книга Рецептов, Кэвэна-Джонс, Бизли

Сборник огромного количества правильных рекомендаций(рецептов). В книге используют прием, когда показывают, что одно и то же можно сделать разными способами, попутно объясняя какой метод верный и исходя из каких принципов. Книга про то, как достичь той самой элегантности кода, свойственной опытным разрабам.

13. https://github.com/danistefanovic/build-your-own-x

Легендарный репозиторий, если кратко - подборка туториалов, основная идея которых - создание с нуля какой то сложной технологии. К примеру: языка программирования, операционки, воксельного движка, физического движка и прочего. Всю эту красоту, оглавляет цитата Фейнмана, которая объясняет философию этой подборки - "Чего не могу создать, того не понимаю".

https://ruslanspivak.com/lsbasi-part1/ - один из туториалов, по моему мнению, лучший во всей подборке. Цикл из 19 статей, в котором автор(Ruslan Spivak), пишет интерпретатор языка Pascal на Python. По сути - полноценная книга с подробнейшим разбором, графическими пояснениями, примерами из жизни, даже юмором, а в конце каждой главы - вопросы для проверки понимания темы и домашнее задание.

Проблемой может стать английский язык. Перевода материала о котором выше, к сожалению, не нашел. Но, многие пункты из репозитория переведены и легко ищутся на том же хабре.