10 livros de Python que todo dev especialista deve ler
Procurando por livros de Python? Oferecemos-lhe o aconselhamento ideal.
Se você gosta de programação ou pelo menos se interessa pelo tema e quer ler dicas para saber mais, esse é o post certo.
Se você tiver mais títulos para recomendar, deixe um comentário no final.
O que são livros sobre Python?
Os livros de Python são materiais para iniciar ou aprofundar o aprendizado dessa linguagem de programação.
É orientado a objetos e prospera por ser capaz de rodar na maioria dos sistemas operacionais.
Sem mencionar sua simplicidade, reduz a necessidade de manutenção do programa.
Por que ler livros de Python
Para quem já tem algumas habilidades de programação, Python não é uma linguagem difícil de aprender – claro, ainda existe uma grande diferença entre alguém que sabe programar e alguém que faz isso profissionalmente.
Também é considerada a melhor escolha para iniciantes.
Se você se interessa pelo assunto, aprender Python é uma forma de se manter atualizado.
Já é a terceira linguagem mais usada, mesmo à frente do C++, segundo o Índice Tiobe de junho de 2020.
E tem mais: se você é o responsável por um projeto e quer contratar desenvolvedores, por exemplo na hora de criar um app, é sempre mais seguro conhecer o básico do processo para que ele atenda plenamente às suas necessidades.
10 melhores livros de Python para desenvolvedores
A leitura é uma ótima fonte de aprendizado, e esses livros podem ajudar programadores de todos os níveis, do iniciante ao mais experiente:
1. Curso Intensivo de Python: Uma Introdução Prática e Baseada em Projetos à Programação
Este livro é a segunda edição de um dos livros de Python mais vendidos no mundo.
O livro Python Intensive Course: A Practical, Project-Based Introduction to Programming ensina aos desenvolvedores juniores os fundamentos da programação Python, com foco em projetos do mundo real.
Você aprenderá o seguinte:
Crie jogos que respondam às teclas e cliques do mouse, aumentando a dificuldade à medida que o jogo avança;
Produzir gráficos e tabelas utilizando técnicas de visualização de dados;
Crie e implante aplicativos da Web.
Lide com mal-entendidos e erros para resolver problemas reais de programação.
2. Automatize tarefas maçantes com Python: Programação prática para verdadeiros iniciantes
Chega de passar horas renomeando arquivos ou atualizando centenas de células de planilhas. Vamos automatizar tudo com Python!
Por meio deste livro, você aprenderá o básico do Python e explorará a rica biblioteca de módulos do Python para realizar tarefas específicas, como extrair dados de sites, ler documentos PDF e Word e automatizar tarefas que envolvem clicar ou digitar.
O livro Automating Boring Tasks with Python: Hands-on Programming for Real Beginners também fornece instruções passo a passo, que são altamente recomendadas.
Eles irão guiá-lo através de muita programação prática, solicitando que você melhore o código apresentado e use as novas habilidades que você aprenderá para automatizar tarefas semelhantes.
É um dos melhores livros de Python quando se trata de automação de tarefas, se eu fosse você, daria uma olhada agora!
3. Python Para Análise de Dados: Tratamento de Dados com Pandas, NumPy e IPython
O livro Python for Data Analysis: Working with Data with Pandas, NumPy, and IPython é na verdade um manual de referência para consultar. Você pode usá-lo por um longo tempo, pode apostar.
Abrange metodicamente uma função ou operação antes de passar para a próxima etapa.
Escrito por Wes McKinney, principal autor de Pandas Libraries, este livro está repleto de estudos de caso práticos.
Você sabe uma coisa legal: os arquivos de dados e materiais relacionados a este livro estão todos disponíveis no GitHub.
Através deste livro de Python, você aprenderá principalmente sobre:
Utilizar o shell IPython e o Jupyter para processamentos exploratórios;
Os recursos básicos e avançados da NumPy (Numerical Python);
Trabalhar com ferramentas de análise de dados da biblioteca Pandas;
Usar ferramentas flexíveis para carregar, limpar, transformar, combinar e reformatar dados;
Criar visualizações informativas com matplotlib;
Analisar e manipular dados de séries temporais regulares e irregulares.
É fundamental para novos desenvolvedores em Python e analistas de dados que utilizam o Python em seu dia a dia.
4. Python Fluente: Programação Clara, Concisa e Eficaz
Com Fluent Python: programação clara, concisa e eficaz, você aprenderá a aproveitar os melhores recursos da linguagem para escrever um código Python mais eficiente e idiomático.
Este trabalho de Luciano Ramalho é para desenvolvedores com alguma experiência, e serve como uma excelente referência, explicando tudo de forma clara e didática, como o próprio título diz.
Isso é ideal se você precisar aprender mais profundamente ou lembrar de coisas que não ficaram tão claras em sua jornada como desenvolvedor. Basta folhear este livro e você mergulhará no que realmente importa no Python 3.
5. Pense em Python: Pense Como um Cientista da Computação
Agora, se você quer um livro voltado inteiramente para iniciantes em Python, o livro “Think Python: Think Like a Computer Scientist” é o que você precisa.
Este guia prático fornece uma introdução passo a passo à linguagem, começando com os conceitos básicos de programação antes de passar para funções, recursão, estruturas de dados e design orientado a objetos.
Aprenda sobre:
Sintaxe e semântica da linguagem;
Tenha uma definição clara de cada conceito de programação;
Valores, variáveis, instruções, funções e estruturas de dados em uma progressão lógica;
Como trabalhar com arquivos e bancos de dados;
Objetos, métodos e programação orientada a objeto;
Técnicas de depuração para corrigir erros de sintaxe, tempo de execução e semânticos;
Estruturas de dados e algoritmos com uma série de estudos de caso.
6. Web Scraping com Python: Coletando Mais Dados da web Moderna
O livro “Web Scraping with Python: Collecting More Data from the Modern Web” é direto ao ponto: Web Scraping.
Ao escrever um programa automatizado simples, você pode consultar um servidor web, solicitar dados e interpretá-los para extrair as informações necessárias.
A primeira parte do livro se concentra em como usar o Python para solicitar informações de um servidor da Web, realizar o processamento básico da resposta do servidor e interagir com o site de maneira automatizada.
A segunda parte explora uma variedade de ferramentas e aplicativos mais específicos aplicáveis a quase qualquer cenário de web scraping.
7. Aprendendo Python
Existem muitos livros bons sobre Python por aí, mas se há algo único, como a “Bíblia Python”, é o livro “Aprendendo Python” de Mark Lutz e David Ascher. Abrange quase tudo importante sobre Python.
Baseado no popular curso de treinamento do autor Mark Lutz, este livro ajuda desenvolvedores como você a escrever código eficiente e de alta qualidade em Python.
Este livro contém testes, exercícios e ilustrações úteis para você crescer como desenvolvedor Python.
Este livro aborda principalmente os seguintes tópicos:
Tipos de objetos integrados do Python, como números, listas e dicionários;
Objetos com instruções Python;
Modelo geral de sintaxe do Python;
Funções para evitar redundância de código e código de pacote para reutilização;
Declarações, funções e outras ferramentas em componentes maiores com módulos;
Classes;
Programas grandes com o modelo de tratamento de exceções e ferramentas de desenvolvimento do Python;
Ferramentas avançadas de Python.
8. Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow
O livro “Hands on: Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow” aborda muitos dos conceitos básicos de como trabalhar com ciência de dados usando código Python.
É perfeito para qualquer pessoa com alguma experiência com Python, numpy, matplotlib e álgebra linear.
O autor Aurélien Géron usa exemplos concretos para ajudá-lo a visualizar os conceitos e ferramentas para construir sistemas inteligentes.
Você aprenderá uma variedade de técnicas, começando com regressão linear simples para redes neurais profundas. Com exercícios em cada capítulo para ajudá-lo a aplicar o que aprendeu, tudo o que você precisa é de experiência em programação para começar.
Você aprenderá sobre:
Machine Learning, especialmente as redes neurais;
Scikit-Learn;
Examine vários modelos de treinamento, incluindo máquinas de vetor de suporte, árvores de decisão, florestas aleatórias e métodos de conjunto;
Biblioteca TensorFlow para construção e treinamento de redes neurais;
Arquiteturas de rede neural, incluindo redes convolucionais, redes recorrentes e aprendizado profundo;
Técnicas para treinamento e dimensionamento de redes neurais profundas.
9. Desenvolvimento web com Flask: Desenvolvendo Aplicações web com Python
Esta é uma boa referência para quem quer ir ao Flask.
Com o livro Web Development with Flask: Developing Web Applications with Python, você aprenderá sobre o Flask desde o início, desenvolvendo um aplicativo completo para o mundo real criado pelo autor Miguel Grinberg.
Explore os principais recursos da estrutura e aprenda a estender aplicativos usando tecnologias Web complexas, como migrações de banco de dados e interfaces de programação de aplicativos.
Este livro é único neste assunto. Você aprende vários conceitos à medida que cria aplicativos poderosos.
Um detalhe muito interessante deste trabalho: a primeira parte de cada capítulo fornece referências e antecedentes sobre o tópico relevante, enquanto a segunda parte orienta você pela implementação real.
Ou seja, a teoria segue a prática, não tem como não aprender!
10. TDD com Python: Siga o Bode dos Testes: Usando Django, Selenium e JavaScript
Talvez o título do trabalho deva ser “TDD com Django” porque é muito focado em framework, mas isso não invalida um bom trabalho digno da estante de qualquer entusiasta de Python.
O livro TDD with Python: Follow the Test Bode: Using Django, Selenium and JavaScript tem uma ótima abordagem didática, não é um livro técnico, chato.
Conforme você lê, você aprenderá a escrever e executar testes antes de construir cada parte do aplicativo e então desenvolverá a quantidade mínima de código necessária para passar nos testes.
O resultado? Um código limpo e funcional.
Ao longo do caminho, você aprenderá o básico de Django, Selenium, Git, jQuery e Mock.
Aprenda também:
ciclos de teste e refatoração de unidade/código;
Utilizar testes unitários para classes e funções, e testes funcionais para interação do usuário com o navegador;
saber quando e como usar objetos simulados;
Vantagens e desvantagens de testes independentes e testes de integração;
Use servidores de teste para testar e automatizar suas implantações;
aplicar testes a plugins de terceiros que você integra em seu site;
Execute testes automaticamente usando um ambiente de integração contínua.