Рекомендована література

Основна

1. Лисецька О. Ю. Бібліотека NumPy: теоретичні основи і застосування : навч. посібник / Лисецька О. Ю., Фундак Л. І., Ярошко С. М. – Львів : ЛНУ імені Івана Франка, 2025. – 180 с.
2. McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, 2nd Edition. – O’Reilly Media, 2018. – 582 p.
3. Fowler M. Python Concurrency with asyncio. – Manning, 2022. – 378 p.
4. Mitchell R. Web Scraping with Python: Data Extraction from the Modern Web, 3rd Edition. – O’Reilly Media, 2024. – 352 p.
5. VanderPlas J. Python Data Science Handbook. – O’Reilly Media, 2017. – 548 p.
6. Dua R. Mastering TensorFlow 2.x. – BPB Publications, 2022. – 395 p.
7. Abhinav A. What Is the Python Global Interpreter Lock (GIL)?. – https://realpython.com/python-gil/
8. Python Module Index. – https://docs.python.org/3/py-modindex.html
9. NumPy. – http://numpy.org.
10. Matplotlib. – http://matplotlib.org.
11. Plotly Open Source Graphing Library for Python. – https://plotly.com/python/
12. Pandas. – https://pandas.pydata.org.
13. Beautiful Soup Documentation. – https://beautiful-soup-4.readthedocs.io/en/latest/
14. User Guide – scikit-learn. – https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
15. TensorFlow. – https://www.tensorflow.org/
16. Gradio. – https://www.gradio.app/

Додаткова

1. Маттес Е. Пришвидшений курс Python. – Львів : ВСЛ, 2021 – 600 с.
2. Селіверстов Р., Мельничин А. Основи програмування мовою Python: навч. посібник. – Львів : ЛНУ імені Івана Франка, 2020. – 190 с. 
3. Селіверстов Р., Семчук І. Цінова оптимізація замовлень у онлайн-книгарнях на основі вебскрапінгу // Вісник Львівського університету. Серія прикладна математика та інформатика. Випуск 28, 2020. – С. 139-150.
4. GIL у Python. Ключ до стабільності чи ворог продуктивності. – https://dou.ua/forums/topic/52787/  
5. Python support for free threading. – https://docs.python.org/3/howto/free-threading-python.html
6. Streamlit: A faster way to build and share data apps. – https://streamlit.io/