Pythonの書籍一覧

本書は、他のプログラミング言語に精通しているが、Pythonに馴染みのない方々に向けて、特にWheelファイルの作成に焦点を当てた一冊です。本書では、Pythonの主要な用語や概念（モジュール、パッケージ、仮想環境など）について丁寧に解説し、実際に配布ファイルを作成するための具体的なステップを紹介します。
さらに、GitHub Actionsを利用した作成プロセスの自動化や、配布パッケージ内のソースコードを難読化しての配布、またPyPIを用いた一般的な配布手順についても取り上げています。これにより、異なる環境でのPythonコードの実行がスムーズに行えるようになります。
この書籍は、他のプログラミング言語、例えばNode.jsでの経験があるがPythonにはまだ不慣れな方に特におすすめです。開発したPythonコードを別の環境に提供し、実行したいと考えている方には非常に有用な内容が詰まっています。また、setup.pyを用いた従来のWheelファイル作成方法は知っているが、最新の標準的な方法やよりマネージドな方法を学びたい方にも最適です。


【目次】
第1章　パッケージ作成の前提理解
第2章　配布パッケージの作成手順
第3章　配布パッケージの配布方法とインストール動作方法
付録A　Pythonにおけるパッケージとは？
付録B　本書で利用するPython環境のインストール方法
付録C　パッケージ化の前にソース難読化を実施（Pyarmor）
付録D　配布パッケージ化をGitHub Actionsで自動化（CI構築）
付録E　Python配布パッケージをGitHubリポジトリで配布する方法
付録F　Python配布パッケージをPyPIリポジトリで配布する方法
付録G　PyPIへのアップロードをGitHub Actionsで自動化する（CI構築）
付録H　参考書籍、参考サイト

本書は著者による前著『Python3で学ぶ！プログラミングはじめの一歩』を理解した読者に最適な続編です。前作の「実践的な学習」のスタイルを継承しながら、今回はWebアプリケーション開発に特化した内容となっています。Pythonやプログラミングの基礎を扱っている前著に続き、本書ではWebアプリケーションの設計原理、関連する技術スタック、そしてその運用メカニズムについて具体的に解説しています。
本書では、Webアプリケーションの基本から高度な概念まで、全体的な理解を得ることができます。一歩一歩確実にスキルを積み上げたい方、次のレベルのWebアプリケーション開発者を目指す方におすすめです。

【目次】
第1章　Webページを制作してみよう
第2章　Webページをデザインしてみよう
第3章　Web アプリケーションとは
第4章　Djangoとは
第5章　環境構築
第6章　DjangoでHelloWorld
第7章　HTMLを出力してみよう
第8章　モデルからデータを取得して表示
第9章　Djangoの管理サイト（Django Admin）
第10章　モデルからデータを条件付きで取得
第11章　クラスベースの汎用ビュー
第12章　CRUDアプリを作ってみよう（設計編）
第13章　CRUDアプリを作ってみよう（制作編）
第14章　DjangoでBootstrapを使ってみよう
第15章　検索フォーム
第16章　ユーザー管理機能
第17章　DjangoアプリをGitHubにアップしてみよう
第18章　Djangoアプリをデプロイしてみよう（本番環境構築編）
第19章　Djangoアプリをデプロイしてみよう（アプリデプロイ編）

地球環境の変動をリアルタイムで観察することの重要性は高まっています。その中心には衛星データがあります。しかし、その解析や活用は難しいと思われているかもしれません。この本はそんなあなたのための一冊です。Google Earth Engineを使用して、初心者でも手軽に衛星データの取り扱いを学べる内容になっています。プログラミング経験が少ない方でも、この本を通して衛星データの世界への入り口を開くことができます。
対象読者：
・衛星データ解析に興味があるが、始めの一歩を踏み出せていない方
・地球環境の変動や持続可能性に関心を持つ方
・研究やプロジェクトに地球規模の視点を取り入れたい方
地球をもっと深く知るための第一歩を、ここから始めてみませんか？

【目次】
第1章　Google Earth Engineを使った衛星データ解析の始め方
第2章　Pythonを使ったGoogle Earth Engineの基本的な操作
第3章　衛星画像データをダウンロードする
第4章　衛星データを利用し時系列変化を解析する
第5章　シェープファイルを利用した衛星データ解析

企業や政府・自治体などが一般に公開している各種データがオープンデータです。本書は政府が公開しているオープンデータ「e-Stat」をAPI経由で取得し、分析目的の決め方、Pythonのライブラリpandasで整形、その後Matplotlibでの可視化までを一連の流れとして解説しています。実行環境はWebブラウザがあればすぐ実行できる環境となっており、身近なオープンデータの分析にすぐに活かすことができます。

【目次】
第1章　データ分析の流れ
第2章　e-Statとは
第3章　e-Statの機能
第4章　e-Stat API機能の基礎知識
第5章　よく使うAPI機能の使い方
第6章　さらに便利にAPI機能の使い方
第7章　分析の目的の設定
第8章　データの取得と整形
第9章　データの分析
付録A　Google Colaboratory
付録B　pandasの使い方
付録C　Matplotlibの使い方

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

マンデルブロ集合は静止画・動画ともに世界の誰かが今日もweb上で人気のフラクタルです。その動画の中でも圧倒的に多いのが、1点をズームしていくものです。本書はPythonを使ってこれを描く方法を解説しています。
マンデルブロ集合の定義はそれほど難しくないので、プログラムで数式をグラフ化したり、図形を描画した経験がある人ならすぐにズーム動画をつくれると思うかもしれません。そう思って、軽い気持ちで手を出したら大火傷。いくつもの壁にぶち当たり、手を出してから動画をつくれるようになるまで1ヶ月かかりました。どんな壁にぶつかり、どう解決してきたのか。本書ではそういったことも含めてつくり方を紹介していきます。

【目次】
第1章　マンデルブロ集合
第2章　静止画
第3章　ズーム動画
第4章　高速化 その1
第5章　高速化 その2
第6章　任意精度
第7章　配色、保存、読込
第8章　"飛び地"探しの旅へ
付録A　ギャラリー
付録B　参考文献

本書は類似画像検索の基本的な作り方についての解説書です。実際にPythonとTensorFlowを使いながら、基本的な類似画像検索システムの作り⽅を理解することができます。TensorFlow の事前学習済みモデルを使って画像の特徴抽出を⾏い、⾵景と顔の類似画像検索の実験プログラムを作成します。

【目次】
第1章　類似画像検索の基本
第2章　Colaboratory
第3章　NumPyとTensorFlow
第4章　風景類似画像検索システム
第5章　顔類似画像検索システム
第6章　近似最近傍探索
第7章　深層距離学習

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

本書はプログラミング言語の1つであるPythonのバージョン3を使って、プログラミングを「手を動かしながら覚える」ことに留まらず、読者が「実際にプログラムを作りながら覚える」ことを目指す入門書です。プログラミングに興味のある方やこれからプログラミングを始めてみたい方、一度は学習を挫折してしまった方にもわかりやすく、しっかりとプログラミングの基礎を身に付けられる内容になっています。

【目次】
第1章 プログラミングとは
第2章 環境構築
第3章 Pythonを実行してみよう
第4章 標準出力
第5章 変数と定数
第6章 演算処理
第7章 データの型について知ろう
第8章 標準入力
第9章 条件分岐
第10章 ループ処理
第11章 関数について知ろう
第12章 ライブラリとモジュール
第13章 リスト（配列）
第14章 複数の入力値の取得
第15章 辞書（ディクショナリ）
第16章 多次元リスト
第17章 テキストファイルの読み出しと書き込み
第18章 CSVファイルの読み出しと書き込み
第19章 関数とモジュールを作ってみよう
第20章 オブジェクト指向について知ろう
第21章 例外処理
第22章 GUIアプリ制作に挑戦してみよう

【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