Python 学習におすすめの本

プログラミングを学ぶには、インターネットからも情報を得ることはできますが、整理された情報で体系的に学ぶには、本がオススメです。
Python 学習におすすめの本を紹介します。

Python初心者向け

Pythonスタートブック 

プログラミングの学習自体が始めてという方にオススメのPython入門書です。

内容紹介
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。

みんなのPython 第4版

Python入門書のデファクトスタンダードを言える一冊。Pythonの開発環境の構築方法から、丁寧に解説されています。

内容紹介
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。
Chapter01 プログラミング言語Python
Chapter02 Pythonでプログラミングをはじめよう
Chapter03 Pythonの基礎をマスターする
Chapter04 組み込み型を使いこなす
Chapter05 Pythonと関数型プログラミング
Chapter06 クラスとオブジェクト指向開発
Chapter07 クラスの継承と高度なオブジェクト指向機能
Chapter08 モジュール
Chapter09 スコープとオブジェクト
Chapter10 例外処理
Chapter11 標準ライブラリを使う
Chapter12 Pythonとデータサイエンス
Chapter13 Pythan2
・AnacondaやJupyter Notebookなど、Pythonの最新開発環境に対応
・NumPy、matplotlibなどの科学技術系ライブラリに対応
・Windows、macOS、Linux対応

入門 Python 3

他のプログラミング言語の経験があり、Pythonは始めてという方に向いた一冊です。
プログラミングの学習がはじめての超初心者にはすこし敷居が高い本です。
Pythonスタートブック みんなのPython 第4版で勉強してからおすすめです。

内容紹介
Pythonが誕生して四半世紀。データサイエンスやウェブ開発、セキュリティなどさまざまな分野でPythonの人気が急上昇中です。
プログラミング教育の現場でもCに代わってPythonの採用が増えてきています。
本書は、プログラミングが初めてという人を対象に書かれた、Pythonの入門書です。
前提とする知識は特にありません。
プログラミングおよびPythonの基礎からウェブ、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用まで、Pythonプログラミングをわかりやすく丁寧に説明します。

クローリング、スクレイピングを学びたい

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド

 

内容紹介
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。

機械学習、ディープラーニングを学びたい

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

内容紹介
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why”に関する問題も取り上げます。

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

内容紹介
機械学習の考え方とPython実装法がわかる!
分類/回帰問題や深層学習の導入を解説
◎絶妙なバランスで「理論と実践」を展開
◎Pythonライブラリを使いこなす
◎数式・図・Pythonコードを理解する
機械学習の各理論を説明し、Pythonプログラミングによる実装を解説。
初期の機械学習アルゴリズムから、深層学習の導入までを見ていきます。
原著『Python Machine Learning』は米国Amazon.comでベストセラー!
3つのカテゴリーで首位(2016/5/24時点)
Data Modeling & Design/Data Processing/Neural Networks
1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
2章 分類問題 —機械学習アルゴリズムのトレーニング
3章 分類問題 —機械学習ライブラリscikit-learnの活用
4章 データ前処理 —よりよいトレーニングセットの構築
5章 次元削減でデータを圧縮する
6章 モデル評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
7章 アンサンブル学習 —異なるモデルの組み合わせ
8章 機械学習の適用1 —感情分析
9章 機械学習の適用2 —Webアプリケーション
10章 回帰分析 —連続値をとる目的変数の予測
11章 クラスタ分析 —ラベルなしデータの分析
12章 ニューラルネットワーク —画像認識トレーニング
13章 ニューラルネットワーク —数値計算ライブラリTheanoによるトレーニングの並列化
付録 Jupyter Notebookの基本/matplotlibによる可視化/行列の固有分解
■「はじめに」より抜粋
機械学習の実務家になりたい、問題をもっとうまく解決したい、機械学習の研究者になりたい場合、
本書はそのためにある。ただし、初心者は機械学習の理論に圧倒されてしまうかもしれない。筆者が思うに、
実践的なサンプルコードを使用することは重要である。実際に試してみることで、概念が明確になるからだ。
筆者の使命は、これまでとは違う本を提供することである。それは機械学習の概念に不可欠な内容を取り上げ、
機械学習のアルゴリズムの仕組み、それらを使用する方法、そして(最も重要な)一般的な落とし穴を
避ける方法を直観的かつ有益な方法で説明する本である。
【本書の解説記事を技術解説サイト(Think IT)に掲載】
◎記事タイトル:「ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド」
本書に必要な前提知識(Python/ライブラリ/数学)、本書の構成と読み方のプラン等について説明し、
本書を通してより効果的に機械学習を学ぶための解説となっています。

Pythonを日々のPC作業の業務効率化に役立てたい

退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング

動物の精密画の表紙でお馴染みの、「オライリー」本です。
日常のPC業務で行う単純作業をPythonで効率化するためのノウハウを解説した本です。

「退屈なことはPythonにやらせよう」の原文は「https://automatetheboringstuff.com/」から読むことができます。
ただし英語です。

  • ファイル管理
  • Webスクレイピング
  • Excelシート
  • PDFファイルとWord文書
  • CSVファイルとJSONファイル
  • 時間制御、自動実行、プログラム起動
  • 電子メールやSMS送信
  • 画像操作
  • そのほか

内容紹介
ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった作業は、日々の仕事の中で頻繁に発生します。
ひとつふたつ修正するだけであれば問題ないのですが、それが数十、数百となってくると手に負えません。
そのような単純な繰り返し作業はコンピュータに肩代わりしてもらうとすごくラクになります。
本書では、手作業だと膨大に時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方について学びます。対象読者はノンプログラマー。
本書で基本をマスターすれば、プログラミング未経験者でも面倒な単純作業を苦もなくこなす便利なプログラムを作れるようになります。
さらに、章末の練習問題を解くことで、類似のタスクを自動処理するスキルをもっと高めることができます。

レビュー・評価・クチコミ

Python3.6がベース。Windows,Mac,Linux環境対応。
初心者にもわかるように、インストール、開発環境の準備の段階から解説してくれている。
前半の約258ページ(全652ページ)は、Pythonの言語仕様、各種構文の解説に費やされている。単に仕様の解説だけでなく、小技のきいた応用例、はまりそうな誤った使用方法に対する回避など、学習上で想定される要所に実例を併せて紹介してくれているので、わかりやすいと思う。後半は、実務での主な事務作業の自動化に役立てそうなレシピを紹介してくれている。
以下のことが学ぶことができる。

Python環境構築
・インストール
・IDLE:インタラクティブ開発環境

Python言語仕様
・基本構文:変数、関数
・データ型:リスト、ディクショナリ
・文字列操作、正規表現
・ファイルI/O、ディレクトリファイル操作

作業自動化
・Webスクレイピング
BeautifulSoupライブラリを使ったHTML解析
Seleniumによるブラウザ制御
・Excel操作
シート選択、セル選択、範囲選択、セル結合
値の変更、追加、削除
Excel関数との連携
グラフ作成
・PDF操作
テキスト抽出、PDF作成、編集
・Word操作
文章読み込み、編集、図の追加
・CSV, JSON
各種読み込み、ExcelからCSVへの変換
・時間制御で自動実行
timeモジュール
日付、時刻、スリープ
マルチスレッド
・SMTP,IMAPを利用したメール送受信
・TwilioというWebサービスと連携してSMSを送信
・画像操作、編集
・キーボードとマウスを直接操作してWebフォームのGUI操作入力の自動化
・日本語版のみ収録:テキスト文章の誤記チェックツール

Pythonは、20世紀に台頭した高水準言語の仕様と比較し、文法が非常に単純化され学習コストと可読性が優れていて、さらにプログラミング実務で実践的かつ実用的に一歩踏み込んだ便利な関数やデータ構造、受け渡し処理の機能が豊富。そのため他の言語では数行もかかった処理を、シンプルかつ1行で記述するなんてことも可能。本書では単純な小さなプログラムを組む程度の規模に抑えてあるが、それらの恩恵を十分読み解くことができると思う。
後半の実務での自動化に役立つレシピは、Webサイト解析、各種ドキュメントのファイルフォーマットに対応した操作、メールやSMSによる送信、マウスとキーボードの実画面操作の紹介があり、それらを時間やタイマーやメール受信トリガで制御し、マルチスレッドで並行処理できるまでを解説しているので、読者のタスク自動化の構想やアイディアを十分に刺激してくれると思う。足りない機能などは今後自力で調査できるところまで基礎知識を紹介してくれているので問題ない。
全体として、1冊でPython初心者が言語仕様から学び作業自動化できるまでの段階を網羅した1冊となっていると感じた。

なお、Webスクレイピングでより高度な情報を知りたい場合は「PythonによるWebスクレイピング」が同オライリーより出版されている。認証、Cookie、JavaScriptが必要なサイトの解析、Bot対策サイトの解析、画像解析などに興味があれば参考までに。

 

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