Pythonの書籍一覧

【2022年4月に内容を改訂しました】本書ではPythonを使ったWebスクレイピングテクニックについて解説します。いろいろなことをPythonで自動化していきましょう。日本の主要なサービスを題材に、スクレイピングでデータを取得する方法と、そのデータを元に分析や可視化していく手法を紹介していきます。スクレイピング環境の構築、スクレイピングを行うにあたって便利なライブラリの選定、ターゲットとなるWebサービスの選定、データ分析の手法など、初心者にもわかりやすく解説しています。

【目次】
第1章　スクレイピングの基礎
第2章　Pythonの導入
第3章　Pythonの環境構築
第4章　Python3の基礎
第5章　Beautiful Soupでスクレイピングする
第6章　スクレイピングのテクニックと考慮すべき点
第7章　PythonからSeleniumでブラウザーを操作する
第8章　Scrapyを使って、はてな匿名ダイアリーをクローリングする
第9章　MeCabとWord2Vecによる自然言語解析
第10章　Pandasによる解析とMatplotlibによる可視化
第11章　スクレイピング結果を自動通知する
第12章　スマートフォンでスクレイピング
第13章　Raspberry Piにポータブル・スクレイピング・ハッキング・ラボを構築する

本書は、XBRLの構造と実務的な応用までを一冊に凝縮した実践的ガイド。EDINETとiXBRLの基礎から、タクソノミやインスタンスの仕組み、さらには提出者別のタクソノミの作成方法、API活用、独自パーサーの実装まで、金融情報の自動取得と分析に不可欠な知識を体系的に解説します。XML、XLink、XPointerなどの仕様理解も丁寧にサポートされ、XBRL初心者から中上級者まで幅広く対応。Pythonによるコード実装例やEDINET API連携も豊富に掲載しており、現場で即使える内容が詰まった一冊です。

【目次】
序章　XBRLの基礎知識
第1章　有価証券報告書とは
第2章　XBRLファイルを読み解く
第3章　XBRLで見られるXML（名前空間、XLink、XML Schema、XPointer）
第4章　XMLとタクソノミ
第5章　分析環境の構築
第6章　大量の有価証券報告書を自動でダウンロードする
第7章　連結財務諸表から営業利益を自動で取得する
第8章　事業等のリスクのテキストデータを自動で取得する
第9章　提出者別タクソノミのデータを取得する ～ソニーのコンテンツ価値を取得する～
第10章　自前データベースを持つ
第11章　独自のパーサーを作成する

【PythonでGUIをつくる！】

2018年6月にオフィシャルリリースされたQt for Pythonを利用して、インタラクティブで機能的なGUI をPythonで作成してみませんか？ 本書はQt for Python とQt Quickを使用したUIの基本的な作成方法を解説します。
【目次】
第1章　Qt for Pythonとは
1.1　Qtについて
1.2　PythonのバインディングであるQt for Python
1.3　Qtで作成できるGUIフレームワークについて
第2章　PythonとQt開発環境のセットアップ
2.1　Qt for Pythonの使用要件
2.2　開発環境を整える
第3章　Qt for Pythonの導入
3.1　Anacondaでの仮想環境の構築
3.2　Qt for Pythonのインストール
3.3　PyCharmを使用してPySideのバージョンを表示する。
第4章　画面の作成
4.1　Qt Creatorを使ってみる
4.2　QML記法の基礎
4.3　Qt Creator デザインモードを使ってみる
第5章　PythonでのGUI制御
5.1　Qt for PythonでHello Worldを表示
5.2　PythonとQMLとの連携
5.3　画面のスタイルについて
第6章　GUIアプリケーションの作成
6.1　作成するアプリケーションの画面と構成
6.2　画面の作成
6.3　Pythonにおけるコード作成
6.4　まとめ

シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版！
コツ・しくみ・落とし穴をしっかり押さえるから
初心者でもすぐにプログラミングを習得できる！

初心者でもすぐに身に付く秘密は、3つのコンセプトにあり！

【1】手軽にPythonをはじめられる

すぐに最初の一歩を踏み出せるよう、スマホやPCのWebブラウザでプログラミングができる「dokopy（ドコパイ）」※を用意しました。
また、陥りがちなトラブルには、巻末の「エラー解決・虎の巻」で対策できます。

【2】「なぜ」「どうして」が必ずわかる

学習中浮かび上がる「なぜ？」「どうして？」をスルーせずに、しっかり答えを出して次のテーマに進む、シリーズ共通のスッキリ流解説によって、一歩一歩着実に理解を深めて短期間で知識を習得できます。

【3】今後に活かせる「基礎」を学べる

本書では初心者が利用する機会が少ない文法と、必ず覚えておきたい文法を切り分けて紹介。
未経験者が基礎をしっかりと身に付けるとともに、機械学習やWebアプリケーション開発といった専門分野へつながる知識を習得することができます。

第2版では、令和の学習体験により適した、シンプルでスッキリとした紙面デザインへ全面的にリニューアルし、読みやすさ、使い勝手の向上を図っています。
さらに、実践的なコーディング力を鍛える「ゲーム開発の総合演習」を追加。

本書を通じてプログラミングの楽しさを学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。

※dokopyは新刊購入者用特典です。利用の前にインプレスのWebサイトで「dokopyご利用上の注意」をご確認ください。


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。

本書ではWebスクレイピングを、PythonとScrapyフレームワークを利用して行うことをソースコードとともに解説します。Webサイトには多くの情報があり、ブラウザの利用だけでも取得できます。しかし、Webサイトを閲覧するという行為が能動的であり手間と時間を使うことになります。本書はPythonを使って普通のサイトからWebスクレイピングをはじめ、少しづつ難易度を高めていく実践的な内容です。

【目次】
第1章　環境構築
第2章　最初のスクレイピング
第3章　POSTメソッドがあるサイトでスクレイピング
第4章　データベースを使用する
第5章　動的画面のスクレイピング
第6章　Lazy loading画面のスクレイピング
第7章　Dropboxと連携する
第8章　Cloudサービスを使ってスクレイピング
第9章　cloudサービスで定期的実行をする

本書はCore ML Toolsの実践入門書です。

KerasやTensorFlowを用いて構築した機械学習／ディープラーニングのモデルをiOSで利用するために必要な変換ツールである「Core ML Tools」（Pythonパッケージ名としては`coremltools`）の利用方法を**さまざまなモデルをつくりながら**学んでいきます。

最初はわずか2行のコードで変換することからはじめてCore ML Toolsに入門しつつ、もっと高度な変換方法や、モデルのサイズを縮小する方法、パイプラインを構築する歩法、オンデバイスで学習できるようにする方法等も解説していきます。

また巻末には「逆引きリファレンス」も収録しています。開発の現場で「どう書くんだっけ？」となったときに大いに役立つことでしょう。

サンプルコードはGitHubよりダウンロード可能です。

PythonでのGUIアプリケーション開発を、初心者からでも簡単に実現できる「FreeSimpleGUI」を使ってみませんか？本書は、Pythonの基本的な操作ができる方を対象に、FreeSimpleGUIの導入から基本的なGUI部品の作成、さらにアプリの開発に必要なコードの配置や動作の設定方法までを詳細に解説します。具体的な例を使い、インタラクティブで美しいGUIを効率よく構築できるようにサポートします。特に、ウィンドウ上でのテキスト入力やボタン操作、ポップアップ表示など、よく使う機能を徹底的に網羅し、実用性のあるサンプルコードも豊富に掲載。初めての方でもFreeSimpleGUIの可能性を存分に引き出せる内容になっています。この一冊で、Pythonプログラムを使いやすいデスクトップアプリに変換し、自分のツールとしても他者に提供できるアプリ作成が可能です！

【目次】
第1章　FreeSimpleGUIについて
第2章　FreeSimpleGUIで作れるもの
第3章　FreeSimpleGUIの基本的なコード構成
第4章　基本的な部品の作り方
第5章　便利な機能

Pythonを使った固有名詞抽出APIの構築に関する本書は、Flaskを活用して自然言語処理の基礎から実践までを網羅しています。初心者の方でも安心して取り組める内容で、Dockerを利用した開発環境の構築や、APIの設計からデプロイまでの具体的な手法を学ぶことができます。固有名詞抽出の概要を理解しながら、実際のアプリケーションに応用するための知識を身につけることができます。これからのAI時代に向けて、実践的なスキルを身につけてみてはいかがでしょうか。
【目次】
第1章　開発環境の準備〜DockerでFlaskが動く環境を作成〜
第2章　自然言語処理における固有名詞抽出の概要
第3章　APIの作成〜クエリ文字列から固有名詞を抽出するAPIを作成〜
第4章　APIを公開〜Cloud RunにDockerコンテナをデプロイ〜
第5章　APIに別の機能を追加〜ルーティングの実装〜

本書はクロスプラットフォームのC++開発フレームワーク「Qt」を使用して多言語アプリを作るためのガイドブックです。Qtの強みであるさまざまな言語を使用できるunicodeのサポートや、ユーザーインターフェース画面の翻訳が簡単にできるTool群、コード内の文字列を多言語化できる簡単な仕組み、C++でもPythonでも共通で使用できるユーザーライクな翻訳対応ソフトなどを中心に解説しています。

【目次】
第1章　Qtとは
1.1　Qtについて
1.2　Qtで作成できる GUI フレームワークについて
第2章　Qtでの多言語化の概要
2.1　多言語化の仕組みについて
2.2　lupdateの使い方
2.3　lreleaseの使い方
2.4　lconvertの使い方
2.5　翻訳ツールQt Linguistの使い方
第3章　翻訳ファイルのプロジェクトファイルへの追加と使用方法
3.1　Qtプロジェクトファイルへ出力する翻訳ファイルの指定を追加
3.2　Qt Creatorからの翻訳ファイル（拡張子.ts）の作成・更新
3.3　Qt翻訳バイナリファイル（.qm）をリソースファイルへ追加
3.4　起動時に各環境に応じた多言語化を行う。
第4章　Qt Linguistの使い方
4.1　翻訳ファイルの読み込み
4.2　Qt Linguistでの翻訳状況の表示
4.3　フレーズブックについて
4.4　文字の翻訳
4.5　翻訳時の画面と該当箇所のコード表示
4.6　翻訳の検証
4.7　翻訳ファイルの保存
第5章　コード内の文字列の多言語化
5.1　C++ Code内の文字列を多言語化
5.2　QML Code内の文字列を多言語化
5.3　Python Code内の文字列を多言語化
第6章　動的な言語表示の切り替え
6.1　Qt Widgetsでの動的な言語表示切り替え
6.2　Qt Quickでの動的な言語表示切り替え
第7章　翻訳ファイルの自動生成と翻訳対象文字列リテラルの自動補完機能
7.1　lrelease自動実行
7.2　lupdateの自動実行
7.3　Qt翻訳対象文字列の修飾

本書は数値解析手法のひとつである有限要素法をPythonによって実装するための方法の解説書です。
具体的にはPythonを使って、有限要素法のメッシュ作成やソルバ実行や結果の可視化が、ライブラリを使ってできることを目指します。ただし、Pythonの基礎知識や有限要素法の理論の基礎は本書では扱いません。
本書では次のような人を対象としています。
・Pythonでデータ分析をしていて、Pythonによる有限要素法の実装について興味がある人
・上記についてフルスクラッチではなく、あくまでライブラリを使いこなしたい人
・有限要素法の入門書を読んだ人(まったくの初心者は対象外です)
・NumpyやMatplotlibのように、Pythonicに有限要素法解析と可視化をしたい人

【目次】
第1章　環境構築
第2章　1次元解析
第3章　2次元解析
第4章　3次元解析
第5章　振動解析
付録A　ローカルでの環境構築⽅法