Bạn muốn tìm hiểu về lập trình, đặc biệt là ngôn ngữ Python. Vậy thì đừng bỏ qua những tựa sách về Python căn bản bên dưới đây!
Think Python 2nd Edition
"Think Python: How to Think Like a Computer Scientist" của Allen B. Downey là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho người mới bắt đầu học lập trình Python. Cuốn sách có sẵn trong ấn bản thứ hai và là một cuốn sách mã nguồn mở miễn phí cung cấp phần giới thiệu rõ ràng và ngắn gọn về các khái niệm cơ bản về lập trình và Python.
Cuốn sách bao gồm các khái niệm lập trình cơ bản như biến, biểu thức, hàm, điều kiện, vòng lặp và cấu trúc dữ liệu. Nó cũng bao gồm các chủ đề nâng cao hơn như lập trình hướng đối tượng, gỡ lỗi và thử nghiệm. Kèm theo đó là các ví dụ và bài tập trong sách được thiết kế để giúp người đọc phát triển kỹ năng lập trình và tư duy như một nhà khoa học máy tính.
Ấn bản thứ hai của cuốn sách sử dụng Python 3, phiên bản mới nhất của Python và cung cấp các ví dụ và bài tập cập nhật. Nó có sẵn trên nền tảng trực tuyến miễn phí và các bản in có thể được mua từ các nhà bán lẻ trực tuyến khác nhau.
Nhìn chung, "Think Python" là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho bất kỳ ai muốn học lập trình Python, đặc biệt là những người mới học lập trình.
Python Cookbook
"Python Cookbook" là một cuốn sách phổ biến dành cho các lập trình viên Python trung cấp và cao cấp, phù hợp với những người muốn cải thiện kỹ năng của mình và viết mã hiệu quả hơn.
Cuốn sách do David Beazley và Brian K. Jones là tác giả và bao gồm nhiều chủ đề trong lập trình Python, bao gồm cấu trúc dữ liệu, thuật toán, lập trình chức năng, đồng thời, lập trình mạng…
"Python Cookbook" bao gồm những nội dung cơ bản như:
- Chứa hơn 500 công thức viết mã thể hiện các phương pháp hay nhất và cung cấp giải pháp cho các vấn đề lập trình phổ biến.
- Các công thức được sắp xếp rõ ràng theo chủ đề, giúp bạn dễ dàng tìm thấy thông tin mình cần.
- Mỗi công thức đều độc lập và bao gồm mã mẫu mà bạn có thể sử dụng trong các dự án của riêng mình.
- Cuốn sách bao gồm cả Python 2 và Python 3, vì vậy bạn có thể tìm hiểu cách viết mã tương thích với cả hai phiên bản.
- Hai tác giả cung cấp các giải thích chi tiết về mã, cùng một số khái niệm cơ bản, giúp bạn dễ hiểu và áp dụng các kỹ thuật này vào từng dự án riêng của mình.
Tóm lại, "Python Cookbook" là một nguồn tài nguyên quý giá dành cho các lập trình viên Python muốn cải thiện kỹ năng của mình và viết mã hiệu quả hơn.
Tớ Học Lập Trình – Làm Quen Với Python
"Tớ Học Lập Trình - Làm Quen Với Python" là một cuốn sách rất phổ biến trong cộng đồng lập trình viên ở Việt Nam. Tác giả của cuốn sách là Đỗ Trung Kiên và Nguyễn Đức Hoàng.
Cuốn sách này sẽ giúp độc giả làm quen với ngôn ngữ lập trình Python một cách dễ dàng, bắt đầu từ những khái niệm cơ bản như kiểu dữ liệu, biến, hàm và cấu trúc điều khiển.
Cuốn sách này không chỉ giới thiệu về ngôn ngữ Python mà còn giúp người đọc hiểu được cách thức hoạt động của máy tính, cũng như cách thức lập trình một chương trình đơn giản.
Ngoài ra, cuốn sách này còn cung cấp nhiều ví dụ thực tế và các bài tập để độc giả có thể tự tay viết code và rèn luyện kỹ năng lập trình.
"Tớ Học Lập Trình - Làm Quen Với Python" là một tài liệu hữu ích cho những ai mới bắt đầu học lập trình và muốn tìm hiểu về ngôn ngữ Python.
Python for Data Analysis
"Python for Data Analysis" của Wes McKinney là một cuốn sách nổi tiếng và rất được khuyên dùng cho những ai muốn học cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu, cũng như đang tìm kiếm hướng dẫn toàn diện để bắt đầu.
Cuốn sách gồm nhiều chủ đề khác nhau liên quan đến phân tích dữ liệu, cụ thể là thao tác dữ liệu, làm sạch dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và khai thác dữ liệu bằng Python.
Cuốn sách được cấu trúc theo cách cho phép người đọc dần dần xây dựng kỹ năng phân tích dữ liệu bằng Python, giới thiệu kèm theo các thư viện chính của Python như NumPy, Pandas, Matplotlib và Scikit-Learn, thường được sử dụng để phân tích dữ liệu.
Ngoài việc cung cấp các ví dụ và bài tập thực tế, cuốn sách còn bao gồm các nghiên cứu tình huống thực tế chứng minh cách Python có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu trong thế giới thực.
Thêm vào đó, cuốn sách còn giả định một số kiến thức cơ bản về lập trình Python, vì vậy đây được xem là sự lựa chọn phù hợp nhất cho người học ở trình độ trung cấp.
Python Machine Learning
"Python Machine Learning" là một cuốn sách nổi tiếng viết về Machine Learning bằng ngôn ngữ lập trình Python. Tác giả của cuốn sách là Sebastian Raschka - một giáo sư tại Đại học Wisconsin-Madison và cũng là một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực Machine Learning.
Cuốn sách này bao gồm những chủ đề cơ bản của Machine Learning, bao gồm các thuật toán phổ biến như Linear Regression, Decision Trees và Random Forests. Nó cũng bao gồm các chủ đề phức tạp hơn như Neural Networks và Deep Learning.
Cuốn sách được viết dựa trên ngôn ngữ Python, với sử dụng các thư viện như NumPy, pandas, Matplotlib và scikit-learn để xử lý và hiển thị dữ liệu.
Đồng thời, cũng cung cấp cho độc giả những kiến thức cần thiết để hiểu và triển khai các thuật toán Machine Learning.
Sách được viết với mục đích giúp các bạn mới bắt đầu trong lĩnh vực Machine Learning có thể hiểu và áp dụng những kiến thức đó vào thực tế.
Mặc dù vậy, nhưng nó cũng khá hữu ích với những người đã có kinh nghiệm trong lĩnh vực này và muốn học thêm về việc triển khai Machine Learning bằng Python.
Python for Everybody: Exploring Data in Python 3
Cuốn sách này được viết bởi Charles Severance - một chuyên gia về giáo dục khoa học máy tính. Cung cấp đến người đọc phần giới thiệu thực tế về lập trình bằng Python, tập trung chủ yếu vào quá trình phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Cuốn sách được thiết kế dành riêng cho người mới bắt đầu và không có kinh nghiệm lập trình trước đó. Nó bắt đầu với những khái niệm cơ bản về lập trình, chẳng hạn như biến, vòng lặp, hàm và kiểu dữ liệu. Sau đó, nó chuyển sang các chủ đề nâng cao hơn như xử lý tệp, biểu thức chính quy và quét web.
Thông qua cuốn sách, tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của các phương pháp lập trình tốt, bao gồm khả năng đọc mã và tài liệu hướng dẫn. Kèm theo đó là những ví dụ và bài tập để giúp người đọc hiểu, cũng như áp dụng các khái niệm mà họ học được.
Một trong những đặc điểm chính của cuốn sách này là tập trung vào phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Tác giả giới thiệu với độc giả các thư viện chính của Python như NumPy, Pandas và Matplotlib, rất cần thiết cho thao tác và trực quan hóa dữ liệu.
Đến cuối cuốn sách, người đọc sẽ có một nền tảng vững chắc về lập trình Python và có thể áp dụng các kỹ năng của họ vào các nhiệm vụ phân tích dữ liệu trong thế giới thực.
Making Games with Python & Pygame
"Making Games with Python & Pygame" là một cuốn sách của Al Sweigart hướng dẫn người đọc cách tạo trò chơi bằng ngôn ngữ lập trình Python kết hợp với thư viện Pygame, phù hợp với những người mới bắt đầu có hiểu biết cơ bản về Python và muốn tìm hiểu cách sử dụng nó để tạo trò chơi.
Cuốn sách bắt đầu với phần giới thiệu ngắn gọn về Python và Pygame, sau đó chuyển sang hướng dẫn người đọc cách tạo các trò chơi đơn giản như "Memory Puzzle" và "Slide Puzzle".
Thông qua cuốn sách, tác giả sử dụng cách tiếp cận dựa trên dự án, trong đó mỗi chương tập trung vào việc tạo ra một trò chơi khác nhau, cho phép người đọc xây dựng kiến thức và kỹ năng của họ khi họ tiến bộ qua cuốn sách.
Xuyên suốt cuốn sách, tác giả cung cấp các giải thích rõ ràng về code cùng các khái niệm, giúp người đọc dễ dàng theo dõi. Cuốn sách cũng bao gồm các hình minh họa, ví dụ mã và câu đố để củng cố việc học.
Đến cuối cuốn sách, độc giả sẽ học cách tạo ra các trò chơi như "Tic Tac Toe", "Four in a Row", "Snake" và "Wormy".
Ngoài ra, bạn cũng sẽ hiểu rõ cách sử dụng Pygame để thêm đồ họa, âm thanh và xử lý đầu vào vào trò chơi của họ.
