В этой статье мы расскажем, когда и как нужно читать, а также какие книги выбрать в соответствии с конкретным языком программирования.

Книги по программированию: как читать и что именно

Зачем нужны книги по программированию?

Провоцирует данный вопрос изобилие курсов и видеотуториалов, которые якобы сводят пользу чтения на нет, хотя это далеко не так. Книга – довольно объемный ресурс, предназначенный для основательного изучения материала. Техническая книга предоставляет не только информацию о техниках и советы, но также взгляд с высоты птичьего полета на определенные концепции, идеи и общее понимание предмета.

Техническая книга не читается за один вечер подобно художественной литературе. Зачастую она забирает дни, недели, а иногда и месяцы. Но даже столь «растянутый» срок не гарантирует, что вы быстро освоите все изложенное. Таким образом, брать в самом начале большую техническую книгу (а то и две) и просто читать – малоэффективный метод.

Сперва определитесь, что планируете осваивать.

Если речь идет о сложных технологиях, низкоуровневых языках программирования, абстрактных понятиях и концепциях, есть смысл основательно браться за теорию и, возможно, в процессе что-то пробовать на практике.

Например, если сперва программировать на Java или Python, а затем перейти на что-то вроде языка C, пытаясь его изучить с помощью туториалов, – ничего не выйдет. Низкоуровневое управление памятью, указатели, массивы и уйма других интересных вещей, о которых вы ранее даже не догадывались, не позволят сделать что-либо стоящее.

В этом случае нужно брать книги по программированию и читать. Иногда следует прочесть хотя бы половину учебника, чтобы написать несложную программу. Грубо говоря, сперва нужно в теории понять определенные вещи, и только потом переходить к практике.

Другой пример:

Если начинаете изучать несложные технологии, где в рамках первых экспериментов достаточно знать несколько простых фактов, читать целую книгу нет смысла. По крайней мере, с самого начала.

Допустим, разбираясь с HTML достаточно пройти пару онлайн-туториалов, чтобы сразу начать экспериментировать на практике, ведь для написания нескольких несложных тегов не нужно осваивать высшую математику. Достаточно информации о том, какие теги бывают и когда их использовать.

То же самое с Python: сначала несколько быстрых онлайн-курсов на несколько часов, а дальше – практиковаться, закрепляя полученные знания. Параллельно можно читать базовую книгу, которая поможет разобраться в непонятных моментах, что не всегда освещаются в коротких видеокурсах и даже в продолжительных видеолекциях.

Подытожим:

  1. Начинаете изучать что-то новое и не знаете, насколько оно сложное? Попробуйте для начала пробежаться по быстрым курсам, статьям и туториалам. Не помогло? Тогда ищите книги по программированию для основательного углубления в теорию.
  2. Уверены, что технология не является «rocket science» (сложной)? В этом случае книгу можно отложить до лучших времен, когда вы обрастете некоторым опытом: так она окажется намного более понятной и полезной.
  3. Если же точно знаете, что будет непросто (язык со сложными конструкциями, парадигмами, разработка под конкретную платформу, etc.), сразу ищите книгу, но также не забывайте о параллельной практике.

Как лучше читать книги по программированию?

Высшая математика – это зачастую исключительно теория. Программирование же в большинстве случаев является практикой.

Книги по технологиям (языки программирования, web-разработка, создание мобильных приложений) переполнены практическими примерами и заданиями, а потому нужно основательно «набить руку»: только так материал правильно осядет в голове.

Правило первое: только практика набивает руку.

Следует испытывать описанные в книге примеры сразу, в процессе чтения. Вы также можете усложнять их самостоятельно, придумывать свои собственные задачи с использованием только что изученного материала. Это хорошая практика за неимением учителя или репетитора.

Правило второе: перечитывайте.

Книги по программированию просто предназначены для этого, тем более, если конкретная технология или язык программирования для вас в новинку, и опыта работы с ними нет. С первого раза понять всю изложенную в книге информацию не получится. После первого прочтения и некоторой практики вернитесь к теоретическому изучению пройденного материала снова.

Правило третье: пять книг не лучше, чем одна.

Погоня за количеством в надежде забить свой шкаф «умными» книжками ни к чему не приведет. Изучая новое, бывает тяжело заставить себя перейти к практике. Чтобы оставаться в зоне комфорта, мы часто утешаем себя тем, что мало знаем, и попадаем в ловушку под названием «Вечный Студент» – человек, который постоянно что-то учит, но на самом деле ничего со своими знаниями не делает.

Чтобы начать работать над новой для нас технологией, достаточно пройти одну базовую книгу. Если вы считаете иначе – поделитесь в комментариях своими мыслями по этому поводу: будет интересно подискутировать на тему.

Не загоняйте себя в тупик вопросами в стиле «Прочел Лутца по Питону. Что читать дальше?». Лучше ответьте на вопрос «Сколько строчек кода вы написали в процессе чтения?». Что вы получите от следующей книги по программированию на ту же тему, если и эта не закрепилась на практике? Перечитайте книгу и попробуйте реализовать из нее что-то на практике.

Не гонитесь за количеством. Для начала хватит одного курса, одной книги, одного туториала, одного видеоурока, чтобы написать первые строки кода. Без этих строк грош цена следующей толстой книге.

Какие книги по программированию читать?

Небольшой список, в котором собраны наши подборки книг по разным языкам программирования и технологиям. Эта литература пригодится начинающим разработчикам.

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Zed Наука о данных Разное Тренды

Как исследовать и визуализировать данные МО для обнаружения объектов на изображениях