本書は「Pythonだけ」を学ぶ本ではありません。Pythonを使ってプログラミングを紹介していますが、伝えたい内容はPythonに限らない「プログラミング全般」の知識です。 プログラマになるためのスキルを独学できる本です。Pythonプログラミングの基本を学べるだけでなく、プログラマとして必要なスキル(シェル、正規表現、パッケージ管理、バージョン管理、データ構造、アルゴリズム、仕事の始め方・やり方)もひと通り学べるのが特徴です。 「プログラミングを始めたい」「できればその道でプロを目指してみたい」――そんな読者にオススメです。 本書の著者、コーリー・アルソフ(Cory Althoff)は、「独学プログラマー」です。本書は、彼が独学で、ゼロからプログラミングを学んだ体験に基づいて書かれました。 プログラミングを独学で身に付けるために、著者がPythonを通して学んだエッセンスが書かれています。彼の独学プログラマーとしての学び方は、Amazon.comでの本書の評価を見るとわかるように、多くの人に支持されています。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械学習本ベストセラーの第2版！ 著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる 機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク（CNN/RNN）までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。 ◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。 ■「はじめに」より抜粋 機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。

Pythonの文法を基礎から学べる初学者向けプログラミング学習書です。丁寧な解説とわかりやすいイラストで，はじめてプログラミングを学習する人も安心して読み進められます。この1冊があれば，Pythonの一通りの機能をすべて身につけることができます。学習用途だけでなく，機能や文法を調べたいときに参照するリファレンスとしても活用可能です。 章末には練習問題があるので，学習した内容を確認することもできます。

便利に使えるPython標準ライブラリの活用術。 初中級スキルアップの近道！ 文字列/データ操作、テキスト処理、ファイル操作、 数値演算、ネットワークアクセス、GUIなど、使えるテクニックを満載。 本書では、Pythonの基本的な文法をすでに理解したユーザーが 次に学ぶべきテーマとして、Pythonの標準ライブラリを取り上げます。 本格的なプログラミングへの準備として、習得しておきたい標準ライブラリの 基礎的な活用法を解説します。 Pythonの標準ライブラリは、多数のデータ型やモジュールを提供しています。 それらの機能をうまく活用することがプログラミングの上達につながります。 目的別に180以上の基本レシピを収録。特定の目的を達成するのに、 どの機能をどのように使えばよいのか、すぐにわかるようになっています。 キーとなる関数やメソッドなどの書式に加え、対話的な実行例やスクリプトの例も示しています。 本書により、Pythonのスキルを高め、実践に向けて足場を固めていきましょう。

本書は、Pythonを使って仕事をしている開発者が普段どのようなツールやテクニックを用いて仕事をしているのか、また開発者が実際に現場で用いているベストプラクティスについて解説した書籍です。本書を読むことで、先進的なPythonプログラマが日常的に使用している開発ノウハウを学ぶことができます。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 手軽に学びたい人の味方！人気の絵本シリーズにPython登場！ Pythonはコンパイラを使わずに実行できるインタープリタ型の言語でありながら、データ分析など最新のコンピューティングの現場でひろく活用されています。 本書では「プログラミングについて何も知らないこと」を前提に、基本からPythonを解説し、さらにリストや関数といった特徴ある機能を紹介していきます。また、章末でプログラミングサンプルを紹介するなど、実戦的な内容も含まれています。 本書には次のような特長があります。 ・絵を多用し、短い解説で絵本のようにビジュアルに理解することができます ・2ページを単位とした説明、基礎に絞り込んだ内容でスピーディに学習できます ・予備知識は不要。「プログラミングとはなにか」から入門できます ・Pythonの特徴などや実行の仕組みなど、知識として知っておきたい事柄もフォロー ・クラス／オブジェクトの基本も解説。オブジェクト指向の基礎にも入門できます 【翔泳社の「絵本」シリーズのラインナップをアップデート】 翔泳社の「絵本シリーズ」は、豊富なイラストと簡潔な解説でコンピュータ技術に入門できる初心者向けのシリーズです。言語／技術の超初心者や手軽に習得したい方に最適な入門書です。 新しい「絵本シリーズ」では、旧来の分かりやすさ、親しみやすさ、基礎に徹した内容というコンセプトはそのままに、Web／ネットが全盛となった現在のコンピュータ技術の潮流に合わせた解説を心掛けます。『Cの絵本』『Javaの絵本』を皮切りにラインナップを順次刷新、さらに新しい仲間を増やしてラインナップを充実させていきます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 『C による数値計算とシミュレーション』のPython版登場!! 　本書は、シミュレーションプログラミングの基礎と、それを支える数値計算の技術について解説します。数値計算の技術から、先端的なマルチエージェントシミュレーションの基礎までをPythonのプログラムを示しながら具体的に解説します。 　アルゴリズムの原理を丁寧に説明するとともに、Pythonの便利な機能を応用する方法も随所で示すものです。 まえがき 第1章　Pythonにおける数値計算 1.1　Pythonによる数値計算プログラムの構成 1.1.1　Pythonによる数値計算プログラム 1.1.2　Pythonモジュールの活用 1.2　数値計算と誤差 1.2.1　数値計算における誤差 1.2.2　数値計算における誤差の実際 1.2.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第2章　常微分方程式に基づく物理シミュレーション 2.1　質点の1次元運動シミュレーション 2.1.1　自由落下のシミュレーション 2.1.2　着陸船のシミュレーション 2.2　 ポテンシャルに基づく2次元運動シミュレーション 2.2.1　ポテンシャルに基づく2次元運動 2.2.2　2次元運動シミュレーション 2.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第3章　偏微分方程式に基づく物理シミュレーション 3.1　偏微分方程式の境界値問題 3.1.1　ラプラスの方程式 3.1.2　ラプラスの方程式の境界値問題 3.1.3　境界値問題の数値解法 3.1.4　ガウスの消去法による境界値問題の計算 3.1.5　逐次近似による境界値問題の計算 3.1.6　その他の二階偏微分方程式 3.2　ラプラスの方程式による場のシミュレーション 3.2.1　ラプラスの方程式の反復解法プログラム 3.2.2　より複雑な形状の領域の場合 3.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション 4.1　セルオートマトンの原理 4.1.1　セルオートマトンとは 4.1.2　セルオートマトンの計算プログラム 4.2　ライフゲーム 4.2.1　ライフゲームとは 4.2.2　ライフゲームのプログラム 4.3　交通流シミュレーション 4.3.1　1次元セルオートマトンによる交通流のシミュレーション 4.3.2　交通流シミュレーションのプログラム 章末問題 第5章　乱数を使った確率的シミュレーション 5.1　擬似乱数 5.1.1　乱数と擬似乱数 5.1.2　乱数生成アルゴリズム 5.1.3　Pythonの乱数生成モジュール 5.2　乱数と数値計算 5.2.1　数値積分と乱数 5.2.2　乱数と最適化 5.3　乱数を使ったシミュレーション 5.3.1　ランダムウォーク 5.3.2　ランダムウォークシミュレーション 5.4　Pythonモジュールの活用 章末問題 第6章　エージェントベースのシミュレーション 6.1　エージェントとは 6.1.1　エージェントの考え方 6.1.2　Pythonによるエージェントシミュレーションの実現 6.1.3　マルチエージェントへの拡張 6.1.4　相互作用するマルチエージェント 6.2　マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション 6.2.1　マルチエージェントによるシミュレーション 6.2.2　マルチエージェントシミュレーションプログラム 章末問題 付録 A.1　4次のルンゲ=クッタ法の公式 A.2　ラプラスの方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明 A.3　ナップサック問題の解法プログラムrkp30.py A.4　シンプソンの公式 章末問題略解 参考文献 索　　引

【本書の概要】 人工知能開発の分野では、機械学習（教師あり学習）を利用した開発が非常に多くなってきています。 本書は、機械学習の基礎から、Pythonのフレームワーク（scikit-learn：サイキットワーン）や NUmPyといったライブラリを利用した開発方法について、初学者でも理解しやすいようにイラストを交えて、 丁寧に解説した書籍です。 本書では教師あり学習だけにとどまらず、教師なし学習についても触れています。 【本書の特徴と構成】 機械学習について基礎からきちんと学習できよう、構成を工夫しています。 第1章では開発環境の準備について解説しています。 第2章では機械学習に必要なPythonの基礎知識について丁寧に解説しています。 第3章では機械学習でよく利用するグラフの描画について主だった方法を中心に解説しています。 第4章では機械学習に必要な数学の知識について必要最低限の解説をしています。 第5章では教師あり学習（回帰）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。 第6章では教師あり学習（分類）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。 第7章ではニューラルネット・ディープラーニングの基本について解説しています。 第8章ではニューラルネット・ディープラーニングの応用について解説しています。 第9章では教師なし学習について、ポイントを押さえて解説しています。 特に第5章から第9章では、機械学習を学ぶ過程でつまづきやすいポイントについて 著者がピックアップし、丁寧に解説しています。 【対象読者】 機械学習について学びたい初学者 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 これからPythonを始めたい人に、やさしく、楽しく、プログラミングを教えます！ 「最近よく聞くPythonってなんだろう？」 「プログラミングをやってみたいけど、どこから始めればいいかな？」 そんな風に思っている方にぴったりの1冊です。 本書は、Pythonに興味を持っている方や、プログラミングを始めてみたい方、プログラミングに興味のある学生さんに向けて、丁寧に、やさしく解説した本です。 プログラミングを学ぶ場合につまづきがちな環境構築はなるべく簡単なものを選び、簡単に始められるようにしています。 この本の特徴は「できた！」「動いた！」という感覚を積み重ねていけることです。すぐに動かせるサンプルを使いながら基本文法を学習できるようにし、「動かしながら学べる」ようにしています。 Pythonの入門書は画面にプログラムの結果を表示させるだけのものが多いですが、本書の後半では画面に円や四角を描画したり、ゲームを作ったりと、わくわくするような結果が得られるサンプルを用意しました。話題の機械学習にもチャレンジできます。 たとえばChapter 6では、プレイヤーをゴールまで連れて行く迷路ゲームや、車を操作するドライブゲームを作ります。自分で作ったゲームが動く喜びをぜひ味わってみてください。 Chapter 7では、花の画像の分類や、手書き文字の認識、自分で収集した画像の分類などを行います。機械学習の第1歩をぜひ体験してみてください。 本を読み終えたときにはきっと、「もっといろんなことができるようになりたい」と思ってもらえる、そんな1冊です。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Python 3を使ったテキストマイニングの入門書！ 本書は、Pythonを使ったテキストマイニングの入門書です。Pythonのインストールから基本文法、ライブラリパッケージの使用方法などについてもていねいに解説していますので、Pythonに触れたことがない方でも問題なく使用できます。また、テキストマイニングも、概要から実例に至るまで一から解説していますので、Python・テキストマイニング両方の知識が全くない方にとって最適な入門書となっています。 目次 第1章　テキストマイニングの概要 1.1 テキストマイニングとは 1.2 応用の例 第2章　テキストデータの構造 2.1 テキストの構成要素 2.2 統計分析・データマイニングの基本的な手法 2.3 テキストマイニング固有の考え方 第3章　Pythonの概要と実験の準備 3.1 Pythonとは 3.2 プログラムを作って動かす環境 3.3 Pyrhonの書き方ルール 3.4 テキストマイニングに役立つライブラリパッケージ 3.5 データの準備 第4章　出現頻度の統計の実際 4.1 文字単位の出現頻度の分析 4.2 単語の出現頻度の分析 第5章　テキストマイニングの様々な処理例 5.1 連なり・N-gramの分析と利用 5.2 共起（コロケーション）の分析と利用 5.3 語の重要性とTF-IDF分析 5.4 KWICによる検索 5.5 単語のプロパティを使ったネガポジ分析 5.6 WordNetによる類語検索 5.7 構文解析と係り受け解析の実際 5.8 潜在的意味論に基づく意味の分析とword2vec 付録　Python, Jupyter notebook のインストール

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本書の概要】 Web開発やデータ分析などの分野で近年、ユーザー数が増えてきているPython。 最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。 本書はそうしたPython初心者の方に向けて、 簡単なサンプルを作りながら、対話形式でプログラミングのしくみを学ぶ書籍です。 【対象読者】 Pythonのついて、何も知らない超初心者 【1年生シリーズ・3つのポイント】 ・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。 ・平易でサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。 【本書のポイント】 ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に 基本的なプログラムから、面白い人工知能アプリの作成まで 体験して、プログラミングのしくみを学ぶことができます。 【著者】 森巧尚（もり・よしなお） iPhoneアプリや、HTML5ゲーム制作、執筆活動などを行っている。 近著に『アルゴリズムの図鑑』がある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

Webデータの巡回収集と解析を すべて自動で処理しよう 【背景】 企業においてデータ分析の需要が多くなってきているなか、 企業のデータ分析の現場において、 Webから様々なデータを集める「クローラー（クローリング）」と 集めたデータの解析を行う「スクレイピング」のニーズが 非常に高まってきています。 【対象読者】 ・データの収集、解析などの仕事を請け負うプログラマー ・クローラー開発を請け負うエンジニア 【本書の特徴】 本書は、データ収集・解析などの仕事を請け負うプログラマーや、 クローラー開発を請け負う分析会社のエンジニアに向けて、 クローラーの開発手法から実際のクローリングおよび スクレイピング手法ついて解説した入門書です。 本書ではデータ分析の現場でニーズの高まってきているPythonを利用して、 クローラー開発から始まり、クローリング、スクレイピングの基本から応用手法、 そして運用までそれぞれの開発が直面する場面に沿って丁寧に解説します。 最終章では目的別のクローラー開発手法を解説しています。 【対象OSとPythonのバージョンについて】 ・OS：macOS Sierra（10.2.x） ・Python：3.6.2 【目次】 Part1 基本編 Chapter 1 クローラーとスクレイピングを体験する Chapter 2　クローラーを設計する Chapter 3　クローラーおよびスクレイピングの開発環境の準備とPythonの基本　 Chapter 4　スクレイピングの基本 Part2　応用編 Chapter 5　クローラーの設計・開発（応用編） Chapter 6　スクレイピングの開発（応用編） Chapter 7　クローラーで集めたデータを利用する Chapter 8　クローラーの保守・運用 Chapter 9　目的別クローラー＆スクレイピング開発手法 Appendix クローラー＆スクレイピングに役立つライブラリ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Pythonは、プログラミングの学習に最適な言語ですが、最新の人工知能や大規模Webサービスも開発できるほど強力な言語でもあります。本書は、はじめてプログラミングを学ぶ読者向けに、バトルゲームやデート行き先決定アプリなど、楽しいソフトを開発しながら、Pythonプログラミングの基本を学ぶ入門書です。かわいいイラストと見やすいフルカラーの誌面でとても楽しく学べます。豊富な例題と練習問題を解いて基礎を固めましょう！

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 いま、さまざまな分野で「機械学習」や「人工知能（AI）」が注目されています。ところで、機械学習やAIの多くが、シンプルで使いやすいプログラミング言語「Python」で作られていることをご存知ですか？ 本書は、無料で使えるPythonを使って、知識ゼロの方でもいきなりAIプログラミングができる世界一簡単なAI入門書です。あなたもPythonの基礎をストーリー形式で楽しく学び、対話型ボット「レイ」の開発を実体験しましょう！

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Pythonはシンプルな文法でAI開発ができる優れたプログラミング言語です。いま、機械学習や人工知能ブームを受けて、Python技術者の需要が高まっています。本書は、人工知能を実際に作りながらPythonを基礎から学ぶプログラミングガイドです。基本的なデータ操作から、文字列の処理、プログラムの流れの制御を説明し、かんたんなシミュレーションゲームを作りながらオブジェクト指向を学習し、簡単な人工知能の開発まで解説します！

データ分析，Web 開発などをはじめ，さまざまな場面で利用されるPython。本書は，これからPython エンジニアになる／なりたい人のための，Pythonによる開発に業務として取り組むために必要な知識と心構え，開発の流れ，事前に準備しておきたい環境の用意などを1 冊にまとめた書籍です。Python 3系による開発の基本，文法はもちろん，スクレイピング，データ分析，Web 開発など，現在開発の現場で求められている知識と開発の流れを学ぶことができます。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 昨今、ビッグデータとの親和性やIoTの相性が良いことなどで、2015年後半から「Python」という単語をよく目にするようになりました。この本はそういう情報を敏感に察知しながらも、忙しいためなかなかそれらに手を出せない人が、 ・土日の2日間という短期間で ・「考えるよりまず実践」の形式で ・Docker、Djangoなどの付帯技術も習得しながら ・環境づくりからWebアプリが動くまでを通してPythonに慣れ親しめる 本です。 ●この本を推薦します 人工知能はもはや「作る」時代ではなく「使う」時代。Pythonを学んで、人工知能を使いこなそう。 Mistletoe株式会社 代表取締役社長 兼 CEO 孫 泰蔵

Jupyter NotebookはPythonユーザを中心に人気の高い，オープンソースのデータ分析環境です。インタラクティブにコードを実行でき，その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では，実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説します。また，可視化に際しては，Pythonで人気のライブラリ「pandas」「Matplotlib」「Bokeh」を中心に解説します。

本書は，たった1日でPythonプログラミングの基本を学べる入門書です。開発環境のインストールから順を追って説明しているので，初めての人でも安心！ Pythonのさまざまなデータ型の扱い方から，関数，クラス，モジュールを駆使したオブジェクト指向プログラミングまでを，1冊でスッキリと解説しています。また，本格的なアプリケーションを作りながら，開発手順をていねいに解説しているので，Pythonプログラミングの実践的な知識が短時間で身に付きます！

ミニゲームを作りながら、人工知能で話題のPython を楽しく覚えよう!! プログラミング言語Pythonは、最新コンピューター技術の研究室で使われていて人気が高く、 しかも覚えやすくて書きやすいと評判なので、 「これからプログラミング言語を1つ覚えるならコレでしょ!」と大人気のプログラミング言語です。 この本では、簡単なミニゲームを作りながらPythonを楽しく勉強できます。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 講義＋実習のワークショップ形式で、会話bot「pybot」を作りながら楽しく学べる「はじめてでも挫折しない」Pythonの入門書を作りました。なぜそうするのかを知りたい、仕組みが知りたい、応用できる基礎を身に付けたい、そんな読者のさまざまな要望に応える新しい教本です。講義パートの図解をまじえた解説で仕組みについて理解したあと、実習パートで実際に手を動かしながらプログラムを書いていきます。少しずつ新しいことを学びながら進み、プログラムに機能を追加していくので、いま自分は何をやっているのかを、ちゃんと理解しながら進められます。もし、つまずいても安心です。短いレッスンを積み重ねた構成なので、少し戻って再確認することもしやすくなっています。また、本書で学ぶサンプルプログラムのコードは、サポートページからダウンロードできるので安心です。ぜひ本書でPythonのプログラミングの楽しさを実感してください！

Pythonのスタンダードがわかる。 わかりやすさを追求した本格的な入門書！ 本書はPythonの入門書です。Pythonはコンパイルのいらない 軽量なプログラミング言語です。その手軽さや文法の学びやすさが 人気であり、入門者がはじめてプログラミングを行なうのに最適な 言語として注目されています。 この書籍は、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けています。 入門者がつまづく箇所を事前に募集したプログラミングがはじめての レビューアーと追求し、プログラミングの「なぜ」を解決できるよう わかりやすさを重視した解説をしています。 この書籍で、インストールから応用まで、Pythonでデータを 扱うための基礎がたのしく身につけることができます！ 【本書の特長】 本書はPythonで本当に使われることに特化しており、 「せっかく覚えたのにこの機能全然使わない」ということが ありません。 入門者でもスラスラとPythonを学ぶことができます。 また、一番つまづきやすい環境構築は図を使いながら、 丁寧に解説しているので、安心してプログラミングの学習を 始めることができます。 【対応環境】 本書はWindows、MacOSの両方で解説をしています。また、Pythonの バージョンは執筆時では最新のPython 3.6.1で解説しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

新世代の数値計算ライブラリを操る！ 線形回帰からCNN/RNNまで網羅的に実践 -- TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。AI分野を中心に活用が進んでいます。本書ではまず、変数／プレースホルダといったTensorFlowの基本や、オープンデータを扱う方法を説明。以降は、機械学習のさまざまな手法をレシピとして示していきます。具体的には次のとおりです。線形回帰、SVM、最近傍法、ニューラルネットワーク、自然言語処理、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、運用環境のための手法、遺伝的アルゴリズム、k-means、常微分方程式などです。※本書は『TensorFlow Machine Learning Cookbook』の翻訳書です。　※コードの検証にPython 3.5/3.6とTensorFlow 1.1/1.2を使用（各環境/各コードの動作を完全に保証するものではありません）。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 エンジニアから学生、ビジネスパーソンまで、多くの人に使われている注目度ナンバーワンのプログラミング言語「Python」の入門書です。 Pythonプログラミング環境のインストールから始まり、基本的な文法やライブラリの使い方などを、わかりやすく解説します。 話題の画像認識やラズベリーパイを使うIoTのプログラミングにも少しだけチャレンジします。

※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。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 Minecraftで楽しく身につくゼロからのPython学習帳 本書は「楽しんでプログラミングを学びたい」という、すべての人のためのPython学習帳です。 Minecraftという楽しすぎる舞台を利用して、遊びながらプログラミングの基礎を学んでみませんか? ○【繰り返し文】ですごい建物を一発建築! ○【条件分岐】で地形をガラリを一変させる! ○【モジュール】でブロックを叩いてダイヤに変更! ○【関数】を使って思い通りの建物をスマートに作成! ○【実践編】画像をブロックに変換する/巨大な時計を作る 初心者でもすんなり取り組めるように、Pythonの基本文法をやさしく丁寧に解説します。 基本を押さえたらあとは実践あるのみ! 階段や立方体、ピラミッドなどの建築を通して、楽しみながらプログラミングを身につけましょう! 「プログラミングを始めてみたい」「Pythonの基本文法を一通り知っておきたい」「マイクラ世界を思いどおりに創造したい」という方にオススメです。 Windows&Macユーザー両対応です。

※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。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 未来へのドアを開けよう! 本書は今もっとも注目されているプログラム言語Python 3.6の入門書です。プログラミングを学ぶベストプラクティスはコードを読み、コードを書くことに尽きます。538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを使って、Pythonの基礎をしっかり学び、その応用として機械学習プログラミングの扉を叩きましょう。 本書は段階的に3つのパートに分かれています。 Part 1 準備:Python 3をはじめよう まず最初にPython 3を実行する環境を整えます。NumPy、Matplotlib、Pandas、scikit-learnといった科学計算や機械学習に欠かせない外部ライブラリを同時にインストールすることができるAnacondaディストリビューションをインストールします。準備ができたならば、対話型インタプリタを使ってPythonを実行する方法を試し、ファイルに保存したPythonコードを実行します。 Part 2 基礎:基本構文を学ぶ Pythonプログラミングの基礎となるシンタックスを丁寧に詳細に説明します。コードの書き方、値と変数、演算子、組み込み関数、モジュールの読み込み、メソッドの実行、制御構造、例外処理、リスト、タプル、セット、辞書、ユーザ定義関数、関数オブジェクトとクロージャ、イテレータとジェネレータ、クラス定義・・・と、後半の章では初心者には少し難しい内容まで到達します。わかりにくい概念は図解し、コードにはコメント文だけでなく下線やマーカーで細かく補足説明が書き加えてあります。随所に埋め込まれた関連ページへの参照と充実した索引もしっかりサポートします。 Part 3 応用:科学から機械学習まで テキストファイルの読み出しと書き出し、Matplotlibを使ってのグラフ描画、NumPyの配列について詳しく解説します。これらはPythonを活用する場面で必ず求められる知識です。最終章では、集大成としていよいよ機械学習に取り組みます。機械学習プログラミングの基礎知識に続いて、代表的な3つの学習データセット(手書き数字、アヤメの計測データ、ボストン住宅価格)を使って、学習器のトレーニングや評価を行います。 Pythonは1991年に誕生し、Apple、マイクロソフト、Googleといった大企業を含めた欧米の企業や研究機関でよく使われているプログラム言語です。Pythonは機械学習プログラミングに使われることが多いことから、人工知能への期待を反映するように学ぼうという人が増えています。もうそれは遠いSFではなく、自分に起きる身近な出来事として胸騒ぎがするからでしょう。できれば、手にとって確かめたい。未来への扉をこじ開けて、未来の自分に会ってみたい。Pythonはそう思わせるプログラム言語です。

※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。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 はじめは誰でも未経験者! Pythonでプログラミングの基礎を身につけよう! 本書はプログラミング言語「Python」の「いちばんやさしい」入門書です。 ○「興味はあるけど、難しそう」と尻込みしている人 ○「そもそもプログラミングって何?」という未経験者 ○「一度試したが、挫折してしまった」という初級者 ○「スキルアップのためにPythonを学びたい」という経験者 そんなPythonビギナーに向けて、プログラムの根本概念、基礎知識、基本文法をきっちり端折らずに説明します! さらには、「簡単な計算」「ゲームの作成」「Desktopアプリ」「モジュールの活用」など、 実際に手を動かしながらの演習を通して、学んだことがしっかり身につくように構成しました。 豊富なカラー図解とイラストで、初心者にも分かりやすい! 本書を一通り終えれば、Pythonのみならず、プログラミングの基本がバッチリ学べます。 さあ、あたなもこの本をきっかけに、Pythonプログラミングの世界に飛び込んでみませんか?

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 MIT(マサチューセッツ工科大学)で常にトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた、計算科学の教科書をついに翻訳。今、注目のPython言語を通してプログラミングの手法一般を学ぶという、これまでの教科書にはない内容となっている。また、読者が身近な興味深い問題をどのようにプログラミングして解決してゆくのか、自分で考えさせるという構成となっている。 ・プログラミングの基礎 ・Python言語 ・計算法を理解するために中心となる概念 ・計算機を用いて問題解決を行うためのテクニック

本書の目的はPythonの基礎を習得することです。Pythonは機械学習など最先端の分野で注目されていますが、プログラミングを学習するための言語としても適しています。 プログラミング言語は本を読むだけではなかなか身に付きません。“いろいろなソースコードを読んで、いろいろなプログラムを書いてみる”といったプロセスが大切です。そこで、本書では前半でPythonの文法について説明し、後半で多くのサンプルを取り上げました。どのように文法が実装に落とし込まれているか見て欲しかったからです。このプロセスを継続するときに大切なのはモチベーションです。楽しくなければものごとは続きません。そこで、本書ではゲームを題材に選びました。ゲームで遊ぶのは楽しいことですが、作るのも同じように楽しいはずです。 題材となるゲームは初心者でも入力しやすいように短くシンプルであることを心がけました。すべてのゲームは１つのファイルで完結しています。慣れてくれば数時間で入力できるものもあるはずです。本書に掲載しているゲームの多くは拙著「ゲームを作りながら楽しく学べるHTML5+CSS+JavaScriptプログラミング」に掲載されている内容を移植したものです。 実は私は、Pythonを習得しようと入門書を読んだり、オンラインセミナーを受けたりしたのですが、今一つ身に付いた実感が持てませんでした。しかし、JavaScriptのゲームをPythonに移植してみたところ、あっという間に手に馴染んで行くことを実感できました。元のJavaScriptもそれほど長いコードではありませんでしたが、移植後のソースコードがさらに短くなったことには驚きを禁じえませんでした。Pythonへの移植作業は、“この処理をこんなに簡単に記述できるんだ！”という発見の連続でした。この“プログラミング言語が手に馴染んでくる”という感覚を読者の方々にもぜひ味わっていただきたいと思います。 Pythonはいろいろな用途に利用できます。本書でカバーした範囲はごく一部に過ぎません。しかしながら、Pythonの基本がマスターできていれば、様々な道を自分で切り開くことができるはずです。機械学習やデータ分析、Pythonの可能性は無限です。自分の興味のある分野に突き進んでいってください。 （「はじめに」より。）

本書では前提としているモジュールはPyGameだけです。DirectXやOpenGL、WebGLといった高度なAPIは使いません。自分で数式を実装し、その結果をSurface上に描画しながら2Dや3Dのゲームを実装してゆきます。すべて自分の手でプログラミングすることで、数学や物理の基礎に親しむとともに、プログラミングの楽しさを実感してもらうのが本書の狙いです。 本書は3部で構成されています。 【基礎編】では、ゲームプログラミングで使用する速度・加速度、三角関数、ベクトル、行列という数学物理の基本をPythonのプログラミングを通して解説します。物理や数学の法則をどのようにコードに落とし込むか、多くの例を使って説明します。 【２D編】では、【基礎編】での学習を元に、画像処理、物理エンジンのサンプルプログラムを作成します。 【３D編】では、簡単な３Dビューワの実装を通して３D描画の基礎を学んでゆきます。そのあとで、３Dを利用したゲーム（ブロック崩し、迷路、Tiltなど）を何種類か作成します。 本書は「ある程度Pythonを知っていて、PyGameというモジュールを触ったことがある」という方を読者として想定しています。もしPythonやPyGameになじみがない方は、「ゲームを作りながら楽しく学べるPythonプログラミング」をご覧いただければと思います。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ディープラーニング、TensorFlow、scikit-learn、Hadoop、リアルタイム集計……。 いま、エンジニアに欠かせない、最新技術のエッセンス。 いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。 本書では、具体的なデータ分析事例を交えながら、機械学習理論から実行環境の紹介、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。検索やハイライト等の機能が使用できません。 初心者でもPythonを用いて機械学習が実装できる！ 　 本書は、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術のうち機械学習について、入門的知識から実践まで、できるだけ平易に解説する書籍です。「解説だけ読んでもいまひとつピンとこない」人に向け、プログラミングが容易なPythonにより実際に自分でシステムを作成することで、そのエッセンスを実践的に身につけていきます。 また、読者が段階的に理解できるよう、「導入編」「基礎編」「実践編」の三部構成となっており、特に「実践編」ではシステム計画研究所が展示会「Deep Learning実践」で実際に展示した「手形状判別」を実装します。 詳細目次 第1部　導入編 　第1章　はじめに 　1.1 機械学習とは 　1.2 Python と機械学習 　1.3 インストール＆セットアップ 　1.4 Python 早分かり ― NumPy とmatplotlib 　1.5 クイックツアー 　　小話 深層学習って何だ？ 　第2 章　機械学習の様々な側面 33 　2.1 機械学習をとりまく環境.. 33 　2.2 関連分野. 34 　2.3 学習法による分類. 35 　2.4 手法や課題設定による分類. 36 　2.5 応用例. 37 第2部　基礎編 　第3章　分類問題 　3.1 分類問題とは 　3.2 最初の分類器 　3.3 学習データとテストデータ 　　ミニ知識 色々な用語 ―学習・訓練・教師 vs テスト・評価・バリデート・検証 　　ミニ知識 k- 分割交差検証 　3.4 分類器の性能を評価しよう 　　ミニ知識 正答率（Accuracy）と適合率（Precision） 　　ミニ知識 色々な平均.調和平均・算術平均・幾何平均 　3.5 色々な分類器 　3.6 まとめ 　第4章　回帰問題 　4.1 回帰問題とその分類 　4.2 最初の回帰 ― 最小二乗法と評価方法 　4.3 機械学習における鬼門 ― 過学習 　4.4 過学習への対応 ― 罰則付き回帰 　4.5 様々な回帰モデル 　4.6 まとめ 　第5章　クラスタリング 　5.1 iris データセット 　　ミニ知識 フィッシャーのあやめ 　5.2 代表的なクラスタリング手法 ― k-means 　5.3 その他のクラスタリング手法 　5.4 まとめ 第3部　実戦編 　第6章　画像による手形状分類 　6.1 課題の設定 　6.2 最初の学習 　6.3 汎化性能を求めて ― 人を増やしてみる 　6.4 さらに人数を増やしてみる 　　ミニ知識 学習データに含める人数について 　6.5 データの精査と洗浄 ― データクレンジング 　6.6 特徴量の導入 　6.7 パラメータチューニング 　6.8 まとめ 　第7章　センサデータによる回帰問題 　7.1 はじめに 　7.2 準備 　7.3 センサデータの概要 　7.4 データの読み込み 　7.5 高松の気温データと四国電力の消費量 　7.6 もっと色々、そしてまとめ 　7.7 終わりに 第4部　付録 　付録A　Python で作る機械学習 　A.1 この付録の目的 　A.2 最小二乗法 　A.3 行列計算による解析解の導出 　A.4 反復法 　A.5 コードを書く前に 　A.6 実装例 　付録B　線形代数のおさらいと代表的な非線形モデル 　B.1 この付録の目的 　B.2 そもそも「線形」とは 　B.3 線形変換とアフィン変換 　B.4 ノルムと罰則項 　B.5 線形回帰の最小二乗解を考える 　B.6 機械学習における「非線形」

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Python入門書のデファクトスタンダードが4年ぶりに大改訂。 近年、Pythonの利用が、機械学習、AIなどの科学技術分野へ大きく広がっている現状を踏まえて、すべてのパートに手を入れいくつかの新章を追加しました。 次の10年を担うPythonプログラマを養成するための一冊。

Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集，HTMLやXMLの解析から，データ取得後の分析や機械学習前の処理まで解説。データの収集・解析，活用がしっかりと基本から学べます。Webサービスの開発やデータサイエンスや機械学習分野で実用したい人はもちろん，基礎から解説しているのでPython初心者でもつまずかずに学習できます。多数のライブラリ，強力なフレームワークを活用して高効率に開発できます。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 便利な簡単プログラムから機械学習までこの1冊で！ 本書はプログラミング言語Python（パイソン）の入門書です。 初めてPythonに取り組む人にとってもわかりやすいように、Pythonの文法の基本を1つずつ丁寧に説明します。小さなプログラムを実際に作りながらの説明なので、その文法がどんなものなのか、どんな時に使えばいいのかを理解しやすくなっています。また、プログラムが動く楽しさを味わいながら進むことができるようになっています。 後半では、より本格的にPythonを使っていくためのプログラミングを学んでいきます。途中少し難しめの解説があるところでは、「後から読んでも大丈夫」というマークを付けて、読み飛ばせるようになっています。 実践編や応用編では、少し長めのプログラムを書いて、デスクトップアプリやWebアプリを作ったり、機械学習で判定をするプログラムを書いたりする作例を紹介しています。これによって、本書で学習したことの理解を深めることもできますし、動くプログラムを作る楽しさや充実感を味わうことができます。 「初心者だけど、とりあえず動くものを作りたい」という目的にも使えますし、少し上達してから、後回しにしていた内容をもう一度読んで、「さらに力を付けて、高度なプログラミングにも挑戦してみたい」という目的にも使える、1冊で2度おいしい本です。

Pythonには，豊富な標準あるいはサードパーティライブラリ・モジュールがあります。ライブラリに関するドキュメントも充実していますが，初心者にとってはそのボリュームゆえに，まずどんなライブラリを活用できればよいのか，わかりづらい側面があります。ドキュメントは使用頻度の高い・低いに関わらずフラットに記載されており，サードパーティのライブラリについては言及されていません。本書では，「これだけは押さえておきたい」ライブラリとその機能を，標準ライブラリだけでなくサードパーティのものも交え，カテゴリごとに，その活用法を紹介します。バージョンはPython 3.4をメインとします。

GoogleなどのWebサービスで人気のスクリプト言語「Python」は，現在の言語に共通する，美しく模範的なプログラミングの学習に最適な言語です。本書は，プログラミングの知識がゼロの方でも理解できる，いちばん簡単なPythonの学習書です。プログラミングの基本の基本から，データ型を駆使した本格プログラムまで，豊富なイラストとサンプルを使って，Pythonならではのプログラミングのノウハウを楽しく解説します。

科学技術計算向けの，Pythonの実践的な入門書。理工系の学部や研究室等でもPython採用実績が増えてきています。本書では，実験やシミュレーション等で役立つPythonによる開発の基本を徹底解説。冒頭でロケットシミュレータの作成場面を想定し，コーディングの基礎からデバッグやテストまで，いつ，何をするか，具体的なフローを平易に紹介します。押さえておきたいライブラリであるNumpy/SciPy/Matplotlib/pandas等もコンパクトな例と共に紹介。広く初学者の方々へ，言語の基本から実践テクニックまで一挙にわかる1冊です。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 短時間で業務レベルの基礎知識を習得することを目指した独習形式の解説書で，実はよくわかってない人向けのレベルアップ指南書の位置づけです。「基礎編」「実践編」と分け，最短で業務レベルの入口まで到達させることを目的としています。最終的にWebアプリケーション開発のイロハがわかることを目的に，基礎編ではベースとなる文法を中心に，実践編ではテスト，デバッグ，Webアプリケーションセキュリティなど実際に業務で直結する技術を解説していきます。IDEとしてPyCharmを収録。

楽しく早くプログラミングを学びたいと思いませんか？　本書はPythonを使ってプログラミングを独習できるようにさまざまな工夫を凝らしました。1つにはプログラミングのわかりにくい概念をイラストで解説しました（小悪魔女子大生のサーバエンジニア日記のaicoさんが描きました）。2つめはソースコードを図解で説明しました。そして未経験な読者でも自分で読み進めることで，エディタを使ったコーディング方法や文法に慣れ，オブジェクト指向やテスト方法，そしてWebアプリケーションの作り方までいっきに解説します。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングを始めよう！　Python（ぱいそん）で。 大人から子どもまで。プログラミングをはじめるならPythonで決まり！ 本当の本当に、まったくの初心者でも大丈夫。画面に打ち込む最初の1文字から、 本書はトコトンやさしく付き添います。 ポイント１「サンプルが楽しい！」 ⇒よくある“お勉強のためのサンプル”の代わりに 「こういうの見たことある！」「こういうのが作ってみたかった！」というような、 楽しいサンプルを集めました。最初の「やるぞ！」というモチベーションを維持したまま、 最後のページまで読み進めることができます。 ポイント２「初学者が知るべきことを完全網羅！」 ⇒内容のわかりやすさだけでなく、スタート地点・ゴール地点・スタートからゴールに至るまでの 道筋、と全体の構成にもこだわりました。初学者が陥りがちなのは「まず何を知るべきか？」という悩み。 本書では、はじめの一歩からスタートし、まったくの初心者がおさえておくべきポイントをまとめました。 余計なことで悩まずに実習を進めていけます。 ポイント３「例え話がわかりやすい！　図やイラストが豊富で楽しい！」 ⇒多くの人がつまづくのは、プログラミング初心者にはイメージしづらい、 独特な概念（がいねん）や専門用語。本書では、 誰にでも手にとるようにわかるイラストと例えでイメージとして掴みやすくなるよう工夫しています。 ポイント４「手を動かして『できた！』体験を積み上げるステップアップ方式」 ⇒教科書のように読むだけでもいいのですが、せっかくならパソコンの前に座って、 画面を開いてひとつずつ実行してみてください。 「できた！」実感が得られれば、最後まで楽しく読み進められるのです。

本書で解説するPythonは現在もっとも注目を集めているプログラミング言語のひとつです。プログラミング言語の人気度の目安となるPYPL（http://pypl.github.io/PYPL.html）では、2016年1月の時点でJavaに続いて2位に位置していることからも、その人気のほどが伺えるでしょう。その大きな理由として、Pythonがパワフルなオブジェクト指向のスクリプト言語でありながら、わかりやすく、すっきりしたプログラムを作成可能であることがあげられます。文法もシンプルで、これからプログラミングを始める方にとっても最適な言語です。現在、Pythonは、Python 2.x系からPython3.x系への移行時期にあります。Python 3.xでは、さまざま機能強化が行われ、さらに標準の文字コードがユニコードベースに変更され、日本語も容易に扱えるようになったことから、日本においてもさらなる普及が期待されるでしょう。 本書は、プログラミングの初心者を対象にしたPython 3の入門書です。変数の取り扱いから、リスト、タプルといったPython固有のデータの操作、制御構造や関数などについて具体的でかつ短いサンプルを多数提示しながら、初心者でも基礎から学んでいけるように拝領したつもりです。また、インデントでブロックを表現する点などなど、他のメジャーな言語と比べてユニークな部分も丁寧に説明しています。前半部分で基本を説明した後は、ファーストクラスオブジェクトとしての関数の活用方法、オリジナルのクラスの作成などといった多少高度な項目を丁寧に説明していきます。

※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Pythonの実践的ノウハウを知りたいが周囲に聞ける人がいない。チームで開発する方法も知りたい。そんなプログラマーの皆さま、ご安心ください。本書は、Pythonをメインに手がけるビープラウドが社内で蓄積したWeb開発の最新手法を惜しみなく公開します。作業環境の構築から、Webアプリケーションの作り方、課題管理、レビュー、テスト、デプロイの効率化、サーバーのチューニングなどPython開発のプロセスとノウハウが身につきます。

Python 3.3完全対応!速習Pythonプログラミング プログラミング言語Python(パイソン)にはじめて触れるユーザー向けに、基礎の基礎からスタートし、特異な記述方法や構文、よく利用される関数の使い方から独自関数の作り方、さらには各種モジュールのあれこれ、そして、いまや無くてはならないテスト方法まで網羅した一冊です。使い慣れていないPythonで、すぐにでも開発をはじめなければならない開発者にとっては、欲張りな内容をコンパクトにまとめた福音書となるはずです。もちろん、切羽詰まった開発者ではない、Pythonを知りたいプログラマにも最適の学習書です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本とし作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Pythonはシンプルな文法と、その応用性の高さから、Webプログラミングの世界で人気のスクリプト言語です。Pythonの基本ルールから、インデントを使った独特のコーディングスタイル、プログラムの実行方法までを、わかりやすいサンプルを例に優しく解説していきます。また、Pythonによるオブジェクト指向プログラミング、イテレータやジェネレータなどの機能を使った効率的で華麗なプログラムの書き方など、ステップアップしたテクニックも解説します。第3版の刊行に合わせて、最新のバージョン3系に完全対応。Python3で追加・変更された機能をフォローしています。あわせてPython2からの移行のポイントなど、従来のPythonプログラマのための情報も多数掲載しています。