Pythonの書籍一覧

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

【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「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

●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。

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

広大な因果世界を幅広くカバー！
因果推論・因果探索のコード例を多数掲載
原著は米国Amazonでカテゴリーベストセラー（2024/6上旬など）

データサイエンティスト、機械学習エンジニアなら知っておきたい
因果的概念、グラフによる理解、因果探索の実践などを解説。

パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、
因果推論を構成する基本概念と、グラフ表現を解説。

パート2では、因果推論プロセスの4ステップのほか、
DoWhy／EconMLを使った因果推論の実装などを説明。

パート3では、因果探索の概念、因果分析プロセスでの位置づけ、
gCastle等を使った高度な因果探索の実装を取り上げます。

【章構成】
■Part1 速習：因果関係
第1章 因果関係に取り組む理由：機械学習があるのに？
第2章 ジューディア・パールと因果のはしご
第3章 回帰、観測、介入
第4章 グラフィカルモデル
第5章 チェーン、フォーク、コライダー

■Part2 因果推論
第6章 ノード、エッジ、統計学的な独立と従属
第7章 4ステップの因果推論プロセス
第8章 因果モデル―仮定と課題
第9章 因果推論と機械学習―マッチングからメタ学習器まで
第10章 因果推論と機械学習―高度な推定器、実験、評価など
第11章 因果推論と機械学習―ディープラーニング、NLPなど

■Part3 因果探索
第12章 因果グラフをいただけますか―因果関係の知識源
第13章 因果探索と機械学習―仮定から応用まで
第14章 因果探索と機械学習―高度なディープラーニングとその先へ
第15章 エピローグ


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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）