Pythonの書籍一覧

本書は、Streamlitを活用してデータ可視化アプリケーションの開発を一から学べる入門書です。Pythonベースで初心者でも簡単に使えるこのフレームワークの利点や使い方を、詳細に解説しています。本書は、データ分析やデータサイエンスの分野での応用に役立つ基本的な機能、設計方法から、実際のアプリ開発におけるベストプラクティスまで網羅。さらに、Snowflakeとの統合やLLM（大規模言語モデル）を活用した高度なチャットボットの開発方法も扱い、Streamlitの実践的な可能性を探求しています。シンプルなインターフェースと直感的な操作性により、WEB開発の知識がなくても美しいインタラクティブアプリが作成可能です。Pythonの基本知識さえあれば、実務に役立つアプリケーション開発がすぐに始められる一冊です。データ活用を加速させるStreamlitの魅力と将来性を、ぜひ体験してみてください。

【目次】
第1章　Streamlitとは
第2章　基本的な機能
第3章　用意されている便利な関数
第4章　実践的なアプリケーション開発
第5章　Streamlit in Snowflakeでのデータカタログの作成
第6章　StreamlitでChatBotを開発する

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

本書は、Pythonを使ってデスクトップアプリを作成する方法を解説した初心者向けの指南書です。Pythonは自動化や効率化プログラムの作成に最適なプログラミング言語であり、初学者向けの書籍や動画教材も豊富に存在します。ノンプログラマーでも業務自動化ツールを簡単に作成できます。
しかし、せっかく作成したツールを殺風景なテキストではなく、「デスクトップアプリ」としてGUIで操作できるようにしたら、もっと魅力的になりますよね。他の人にも使ってもらいやすくなります。そこで登場するのが「PySimpleGUI」です。
PySimpleGUIは、その名の通り、シンプルなコードで美しいGUIが作れるPythonのライブラリです。短いコードで見栄えの良いGUIを作成でき、デフォルト設定でも十分なデザインが提供されるため、細かいデザインを気にしなくても大丈夫です。この本では、どのようなGUIが作れるのかをざっと把握できるようにし、GUIを作るためのコードの書き方を理解して自分のツールに応用できるようになることを目指しています。
初心者でも安心して始められる内容で、PySimpleGUIを使ってカッコいいPythonデスクトップアプリを作る方法を丁寧に解説しています。ぜひ、この本を手に取って、自分だけの素敵なデスクトップアプリを作りましょう！

【目次】
第1章　PySimpleGUIについて
第2章　PySimpleGUIで作れるもの
第3章　PySimpleGUI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

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

●知識ゼロから始められるゲーム制作＆プログラミングの入門書
本書は、プロのゲームクリエイターがやさしく解説する、ゲーム制作＆プログラミングの入門書です。
ゲームを自作するには、プログラミングやゲーム制作の知識に加えて、ゲームのアルゴリズムを組むための数学の知識も必要不可欠です。そこで、ゲーム作りやプログラミングが初めてという方に向けて本書を執筆しました。Pythonという学びやすいプログラミング言語を使って、ゲームを作りながらプログラミングの基礎知識、ゲームの制作方法、そしてヒットチェック（当たり判定）などゲーム作りに必要なアルゴリズムや数学を無理なく学べる内容になっています。

【本書のサンプルゲーム】
モグラ叩き、テニスゲーム、カーレース、シューティングゲーム、ジャンプアクションゲーム、3Dダンジョン探検プログラムなど。

「とにかくゲームを作ってみたい」「知識ゼロからプログラミングやゲーム制作を学びたい」「何かを作りながらプログラミングやアルゴリズムを学びたい」「ゲームでよく使うアルゴリズムや数学を学びたい」といった方におすすめの一冊です。

※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。

【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

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

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）

●データの加工や分析の実践スキルを身につけよう
本書は、Pythonやpandasの基礎を身につけた方が、データ分析を行ううえで知っておきたい「データ分析の実務で使うノウハウ」をまとめた書籍です。

さまざまな種類のデータの読み込みから加工、可視化、データの評価、pandasやNumPyの活用方法など、Pythonを使ってデータを加工し分析する方法を詳しく学べます。データ加工のレシピやデータ分析に必要な数学の知識についても学べます。

【本書で学べること】
・データ加工の基礎知識
・データの種類と読み込み
・表形式データの加工
・NumPyと数値データ
・データの評価
・時系列データの処理
・テキスト情報の処理
・画像データの処理
・グラフデータの処理
・地理空間データの処理
・データ分析に必要な線形代数

【本書で学べること】
「Pythonのデータ活用や加工をより詳しく理解したい」「実務でデータ分析をしたい」「幅広いデータ形式の知識を持ちたい」「普段からPythonでデータ分析をしているが、データハンドリングの知識を学びたい／ツールの使い方を調べたい」といった方におすすめの一冊です。

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