Книги для программистов

📕 Data Pipelines with Apache Airflow, 2nd Edition (2026) Практический разбор того, как строить, тестировать и эксплуатировать data-пайплайны, включая современные AI-сценарии. ❓ Что внутри: — архитектура Airflow и проектирование DAG — event-driven и сложное расписание — Dataset API и dynamic task mapping — кастомные операторы и сенсоры — тестирование и best practices — запуск задач в контейнерах и Kubernetes — мониторинг, безопасность и production — интеграция с LLM, ML и RAG 💡 Airflow здесь — лишь часть большого стека Data Engineering и AI. Поэтому если хочется изучать не отдельные инструменты, а сразу несколько направлений, в Proglib Academy недавно появился формат подписки: одна подписка — доступ ко всей библиотеке курсов и новым материалам по мере их выхода 😎 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Podman for DevOps: Containerization reimagined with Podman and its companion tools (2022) Практическое руководство по Podman, Buildah и Skopeo — от запуска контейнеров до их сборки, безопасности и интеграции с Kubernetes. ❓ Что внутри: — Отличия Podman от Docker — Запуск и управление контейнерами — Создание образов с Buildah — Работа с OCI-образами через Skopeo — Хранилища и контейнерные сети — Мониторинг и диагностика проблем — Безопасность контейнеров — Интеграция с systemd, Docker Compose и Kubernetes — Миграция с Docker на Podman Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как использовать Podman в DevOps-инфраструктуре ✅ Как собирать и публиковать контейнерные образы ✅ Как безопасно управлять контейнерами без daemon-based подхода ✅ Как встроить Podman в существующую инфраструктуру 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions (2016) Книга о том, как идеи из компьютерных алгоритмов помогают принимать решения в условиях ограниченного времени, ресурсов и информации. ❓ Что внутри: — Оптимизация решений и распределение времени — Поиск оптимального выбора в условиях неопределённости — Баланс между новым и знакомым — Работа с большим количеством вариантов — Алгоритмы поиска и сортировки как модели человеческого поведения — Связь компьютерных наук с психологией и когнитивистикой Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как алгоритмы применяются за пределами программирования ✅ Как принимать решения при ограниченных ресурсах ✅ Почему некоторые человеческие проблемы похожи на задачи компьютеров ✅ Как идеи Computer Science можно применять в повседневной жизни 💡 Закрепить алгоритмическое мышление на практике поможет курс «Алгоритмы и структуры данных» 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Efficient Node.js (2025) Практическое руководство по Node.js для разработчиков, которые хотят перейти от базовых серверных приложений к производительным и масштабируемым системам. ❓ Что внутри: — Модули и пакеты Node.js — Event-driven архитектура — Streams и работа с потоками данных — Child processes — Масштабирование приложений — Тестирование и поддержка кода — Деплой Node.js-приложений — Использование возможностей Node.js без лишней зависимости от сторонних библиотек Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как эффективнее использовать Node.js на backend ✅ Как устроена событийная модель и работа с потоками ✅ Как строить масштабируемые приложения ✅ Как тестировать и поддерживать сложные Node.js-проекты 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Python Polars: The Definitive Guide: Transforming, Analyzing, and Visualizing Data with a Fast and Expressive DataFrame API (2025) Практическое руководство по Polars для быстрого преобразования, анализа и визуализации данных в Python. ❓ Что внутри: — Загрузка данных из CSV, Parquet, таблиц, БД и облачных хранилищ — Expressions как основа запросов в Polars — Работа с текстом, датами и вложенными структурами — Eager и Lazy API — Построение data pipelines и EDA — Визуализация с Altair, hvPlot, plotnine и Great Tables — Расширение Polars через Python и Rust — GPU-ускорение обработки данных Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как эффективно обрабатывать большие объёмы данных ✅ Как использовать Polars вместо или вместе с pandas ✅ Как строить быстрые и выразительные data pipelines ✅ Как ускорить обработку данных с помощью lazy execution и GPU 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Securing Android Apps: A Practical Approach for Secure Development (2026) Практическое руководство по безопасности Android-приложений: от анализа угроз и уязвимого кода до интеграции защиты в жизненный цикл разработки. ❓ Что внутри: — Угрозы и особенности безопасности Android — Причины появления уязвимостей в мобильном коде — Поиск и устранение потенциальных слабых мест — Интеграция безопасности на всех этапах разработки — Защитные механизмы Android-приложений — Внутреннее устройство популярных систем безопасности — Подходы, выходящие за рамки автоматизированного сканирования Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как находить типичные проблемы безопасности в Android-приложениях ✅ Как учитывать безопасность ещё на этапе разработки ✅ Как строить более устойчивые мобильные приложения ✅ Как глубже понимать механизмы защиты Android 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Building Generative AI Services with FastAPI: A Practical Approach to Developing Context-Rich Generative AI Applications (2025) Практическое руководство по созданию production-grade AI-сервисов на FastAPI — от интеграции моделей до развёртывания в облаке. ❓ Что внутри: — Интеграция моделей для текста, изображений, аудио и видео — Подключение баз данных, файлов, сайтов и API — Concurrency и обработка долгих задач — WebSocket и Server-Sent Events для потоковой генерации — RAG и векторные базы данных — Аутентификация, фильтрация, throttling и rate limiting — Кэширование и batch processing — Тестирование AI-ответов и оптимизация производительности — Docker и развёртывание микросервисов Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как превращать AI-модели в полноценные API-сервисы ✅ Как строить масштабируемые AI-приложения на FastAPI ✅ Как организовать RAG и работу с внешними инструментами ✅ Как подготовить AI-сервис к production 💡 Собрать production-ready AI-агентов с RAG, инструментами и памятью поможет курс «Разработка ИИ-агентов». 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Python Programming For Beginners: Practical Lessons for Building Real-World Applications (2025) Практическое введение в Python — от синтаксиса и структур данных до создания и развёртывания полноценного приложения. ❓ Что внутри: — Установка Python и основы синтаксиса — Условия, циклы и функции — Списки, словари, кортежи и множества — ООП: классы, наследование и инкапсуляция — Обработка исключений и собственные типы ошибок — Работа с файлами и директориями — NumPy, Pandas и Requests — Работа с API и данными — Тестирование и деплой реального проекта Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как писать структурированный Python-код ✅ Как создавать приложения, а не только отдельные скрипты ✅ Как работать с данными и внешними API ✅ Как организовать, протестировать и развернуть Python-проект 💡 Освоить Python на практике поможет курс «Программирование на Python». 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Troubleshooting Java, 2nd Edition (2025) Отладка — это не наказание, а часть профессии. Но иногда кажется, что код специально провоцирует тебя на гнев. Эта книга превращает хаотичную отладку в системный навык. Что разберёшь: 🔹 Debugger как суперсила. Как быстро понять поведение сложного участка кода и перестать «догадываться». 🔹 AI-инструменты для анализа. Логи, трейсинг, предсказание проблем — теперь можно автоматизировать то, что раньше делал ночами вручную. 🔹 Правильные логи. Что логировать, как логировать, зачем логировать. 🔹 Производительность и узкие места. Как находить медленные участки и оптимизировать без паники. 🔹 SQL-профилирование. Почему база тормозит и как это доказать цифрами, а не ощущениями. 🔹 Heap dump без боли. Как находить утечки памяти. 🔹 Потоки, deadlock’и, гонки. Как читать thread dump и разруливать самые неприятные кейсы. 🔹 Микросервисы и распределённые системы. Отладка, когда «у меня всё работает, значит проблема у соседнего сервиса». Все техники — из реальных боевых систем. Автор показывает, как читать код, как находить корень проблемы и как оптимизировать приложение так, чтобы оно не падало в самый неподходящий момент. 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Beginning MongoDB Atlas with .NET: Flexible and Scalable Document Data Storage for .NET Developers (2024) Практическое руководство по использованию MongoDB Atlas в приложениях на .NET и C#. ❓ Что внутри: — Отличия документных и реляционных баз данных — Подключение .NET-приложений к MongoDB Atlas — Создание и настройка MongoDB-кластера в облаке — CRUD-операции из .NET Web API — Тестирование REST API — Валидация схем для защиты от несовместимых изменений — Работа с гибкой и масштабируемой моделью хранения MongoDB Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Когда MongoDB подходит лучше реляционной БД ✅ Как использовать MongoDB Atlas в .NET-проектах ✅ Как работать с MongoDB из C# ✅ Как строить Web API с документным хранилищем 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом