Pythonの書籍一覧

本書は「ほぼ」PythonだけでAWSを利用したサーバーレスアプリケーションを構築するためのガイドブックです。バックエンドにChalice、フロントエンドにTranscrypt、ユニットテストとAPIテストにpytest、UIテストにSeleneを利用します。実装部分をアプリエンジニアが、テスト部分をQAエンジニアが、それぞれの専門を活かして解説します。
【目次】
第1章　Pythonでサーバーレスアプリの実装をしよう
第2章　サーバーレスアプリ開発環境の構築をしよう
第3章　ChaliceでWeb APIの実装をしよう
第4章　DynamoDBでデータの永続化をしよう
第5章　Transcryptで画面の実装をしよう
第6章　AWS CodePipelineでCI/CD環境の構築をしよう
第7章　Pythonでサーバーレスアプリのテストをしよう
第8章　pytestでユニットテストをしよう
第9章　pytestでAPIテストをしよう
第10章　SeleneでUIテストをしよう
第11章　手動テストは……さすがに手でやろう
第12章　CI/CD環境で自動テストをしよう

【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

【Pythonで株式取引戦略シミュレーターを作って、株取引をはじめてみる！】

本書は、今まで株式取引の経験がないエンジニアが、Pythonをつかって各種データの収集や管理、自作シミュレーターの開発などを通して株式取引の仕組みや戦略について学ぶことができる株式取引入門書です。
〈本書の対象読者〉
・株式取引に関心がある
・Pythonの基本的な知識がある

【目次】
第1章　株取引の基礎知識
1.1　株取引をはじめるには？
1.2　株の買い方・売り方
1.3　株価の決まり方
1.4　権利確定日・権利落ち日・権利付き最終日
1.5　株式分割と併合
第2章　データー収集と管理
2.1　必要なデーター
2.2　データーの保存方法
2.3　銘柄情報の取得
2.4　四本値（日足）と出来高の取得
2.5　上場・廃止情報の取得
2.6　分割と併合への対応
第3章　取引戦略とバックテスト
3.1　集めたデーターを眺める
3.2　シミュレーターの作成
3.3　簡単な取引戦略の例 : ゴールデンクロスを利用した取引
3.4　株価以外も使う例 : 目標株価を利用した取引
第4章　取引戦略の評価手法
4.1　最終利益以外の評価方法の必要性
4.2　簡単な評価指標
4.3　指標をシミュレーターに追加 その1
4.4　リスクを考慮した評価指標
4.5　指標をシミュレーターに追加 その2
第5章　ファンダメンタルズを活用する取引戦略
5.1　ファンダメンタルズ分析における代表的な指標
5.2　営業利益が拡大している銘柄を買う戦略
5.3　営業利益情報の準備
5.4　戦略の実装
5.5　シミュレーション結果
第6章　つぎの一歩の前に
6.1　オーバーフィッティングに注意
6.2　「取り引きを高速化して儲ける」はお勧めできません

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。