Классические задачи Computer Science на языке Python – Дэвид Копец
Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач!
Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python.
Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.
Серия "Библиотека программиста (Питер)"
Хорошая книга. Читал ее в оригинале, возможно в русском переводе что-то пропустили.Книга хороша тем, что на ванильном питоне авторы учат писать классические алгоритмы (ханойская башня, поиск в графах и пр.) и неклассические (кластеризация, нейронные сети, состязательные поиск). Все алгоритмы пишутся с нуля, без всяких там библиотек, что помогает читателю разобраться в алгоритмах в их «чистом» виде. В самом коде очень используются аннотации типов и generic-подход (хотя питон трудно отнести к языкам с generic-ами.)Единственно, что меня удержало от высшей оценки – это отсутствие комментариев в самом коде. Т.к. описываемый код довольно не тривиален, порой теряешься в листингах и недоумеваешь, почему здесь сделано так, а не иначе. Вынос комментариев кода в основной текст все таки «баня – через дорогу раздевалка» – приходиться постоянно возвращаться к тексту, что очень не удобно.