Телеграм канал «Python | CMD»

🌎 The Object-Oriented Thought Process, Fourth Edition (2013) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Понимать основы ООП: инкапсуляция, наследование, полиморфизм независимо от конкретного языка программирования; 🔵 Мыслить объектами: декомпозиция задач, проектирование классов, отношения между сущностями для структурированных решений; 🔵 Применять принципы дизайна: SOLID, композиция против наследования, проектирование интерфейсов для поддерживаемых архитектур; 🔵 Проектировать иерархии классов: уровни абстракции, распределение ответственности, минимизация связанности; 🔵 Развивать ООП-мышление: переход от процедурного подхода к объектно-ориентированному для любого ООП-языка. "The Object-Oriented Thought Process" четвёртого издания 2013 года — классическое введение в объектно-ориентированное мышление, а не в синтаксис конкретного языка. Книга фокусируется на вечных концепциях: как думать объектами, независимо от выбора между Java, C# или Python. Хотя примеры могут быть устаревшими, фундаментальные принципы остаются актуальными. Для новичков в ООП и процедурных программистов, совершающих переход к объектно-ориентированной парадигме, понимающих что ООП — это прежде всего способ мышления и структурирования программ, а не просто использование ключевого слова class в коде. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Go Cookbook: Expert Solutions for Commonly Needed Go Tasks, 2nd Edition (2023) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Освоите idiomatic Go-паттерны и практики Go 1.20+; 🔵 Научитесь писать высокопроизводительный concurrent-код с goroutines и channels; 🔵 Получите готовые решения для работы с файлами, сетями, JSON и HTTP; 🔵 Разберёте оптимизацию, профилирование и отладку Go-приложений; 🔵 Сможете разрабатывать production-решения с чистой архитектурой. "Go Cookbook" — это практический справочник для разработчиков, которым нужны готовые, проверенные рецепты под реальный production. Книга ускоряет путь к профессиональному использованию Go, даёт понятные паттерны и расширяет инструментарий. 🗄 Получить курс Python | CMD

⚡️ ВАЙБ-КОДИНГ теперь в Telegram! Ребята сделали крутейший канал, где на наглядных примерах и понятном языке рассказывают как войти в новую эру разработки с ИИ, делятся полезными фишками и инструментами Подписывайтесь: @vibecoding_tg

🌎 Learning Zig: A Reimagined Introduction to Low-Level Programming with Zig (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Поймёте основы языка Zig 0.12+ и философию “no hidden control flow”; 🔵 Научитесь управлять памятью вручную и безопасно работать с указателями; 🔵 Освоите компиляцию, cross-compiling и build-system Zig; 🔵 Сможете писать low-level модули и системный код; 🔵 Поймёте взаимодействие Zig с C/C++ и embedded-средами. "Learning Zig" — отличный вход в системное программирование для тех, кто хочет современный, быстрый и прозрачный low-level язык. Книга формирует системное мышление и даёт практику. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Building CLI Applications with .NET: Craft Multi-Platform CLI Apps in .NET (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Освоите создание CLI-утилит на .NET 8 через System.CommandLine; 🔵 Научитесь проектировать команды, флаги, параметры и сабкоманды; 🔵 Освоите unit-тесты, интеграционные тесты и CI/CD для CLI; 🔵 Разберёте деплой под Windows, Linux и macOS; 🔵 Научитесь создавать производительные и расширяемые CLI-инструменты. "Building CLI Applications with .NET" — практическое руководство для тех, кто хочет строить мощные мультиплатформенные CLI-приложения. Фокус на реальных паттернах и production-подходах. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Accelerated Linux API for Software Diagnostics: With Category Theory in View (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Применять Linux API для диагностики: системные вызовы, memory dump analysis, crash investigation для глубокого понимания проблем; 🔵 Использовать математические модели: теория категорий, функторы, морфизмы для формализации процессов диагностики ПО; 🔵 Анализировать сложные системы: композиция диагностических подходов, паттерны отказов через категорийный взгляд; 🔵 Ускорять расследование инцидентов: структурированные методы, воспроизводимые процессы для эффективной диагностики; 🔵 Работать с низкоуровневыми инструментами: GDB, strace, perf для системного анализа под Linux. "Accelerated Linux API for Software Diagnostics" 2025 года — уникальное руководство, объединяющее практическую диагностику Linux-систем с математическим фундаментом теории категорий. Книга предлагает нестандартный взгляд на анализ сбоев через призму абстрактной математики, структурируя процесс расследования. Высокоспециализированный материал для продвинутой аудитории. Для системных программистов, исследователей и экспертов по диагностике, которые ищут глубокое концептуальное понимание процессов отладки и анализа, готовых к математической строгости ради систематизации подходов к сложнейшим проблемам низкоуровневой диагностики в Linux-окружениях. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 In-Memory Analytics with Apache Arrow: Accelerate data analytics for efficient processing of flat and hierarchical data structures, 2nd Edition (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Работать с Apache Arrow: columnar format, zero-copy reads, language interoperability для быстрой обработки данных в памяти; 🔵 Оптимизировать аналитические запросы: vectorized operations, SIMD utilization, parallel processing для многократного ускорения; 🔵 Обрабатывать иерархические данные: nested structures, efficient serialization, schema evolution для сложных форматов; 🔵 Интегрировать с экосистемой: Pandas, Spark, DuckDB interop для бесшовного обмена данными между инструментами; 🔵 Масштабировать in-memory вычисления: partitioning, distributed processing, memory management для больших датасетов. "In-Memory Analytics with Apache Arrow" второго издания 2024 года — руководство по революционному формату данных, трансформирующему производительность аналитики. Книга показывает как Apache Arrow устраняет узкие места копирования и сериализации данных между системами, обеспечивая беспрецедентную скорость. Обновлено для последних версий Arrow. Для дата-инженеров, аналитиков и разработчиков систем обработки данных, которые упираются в ограничения производительности традиционных форматов и хотят получить многократное ускорение аналитических workloads через современный стандарт in-memory представления данных, принятый ведущими проектами экосистемы. 🗄 Получить курс Python | CMD