- Amazon.co.jp ・電子書籍 (503ページ)
感想・レビュー・書評
-
この本は4版で日本語でかかれたPythonの本がほとんどないころから存在し貴重な本でした。
ツールを作る程度ならこの本で十分である。
1章 プログラミング言語Python
Pythonの開発環境の整え方
2章 Pythonでプログラミングをはじめよう
基本的なこと
3章 Pythonの基礎をマスターする
辞書、set、タプルなど主要なデータ構造を紹介
4章 組み込み関数を使いこなす
Pythonの豊富な組み込み型であるobject、数値、文字列、リスト、タプルなどの使い方を説明
version3.x以降で大きく変わった文字列について説明
5章 pythonと関数型プログラミング
関数型プログラミングを取り入れることで記述量が少なくなり見通しよく書けるようになる。Pythonの良いところをなんでも取り込む貪欲なところがよい
6章 クラスとオブジェクト指向関数
省略
7章 クラスの継承と高度なオブジェクト指向機能
省略
8章 モジュール
関数、クラスなどをまとめる機構としてモジュールがある。サードパーティのモジュールをインポートするにも重宝する。
9章 スコープとオブジェクト
Pythonのスコープは分かりやすく作ってある。ローカルスコープとモジュールスコープとビルトインスコープ
10章 例外処理
Pythonのエラー処理は例外処理となる
11章 標準ライブラリを使う
Pythonを使う理由としてあるのが標準ライブラリーの充実ぶりがあるがとても助かっている
12章 Pythonとデータサイエンス
Numpyとmatplotlibの紹介と機械学習のサワリ
13章 Python2
Python2について紹介詳細をみるコメント0件をすべて表示 -
Pythonの入門書を何冊か読んだけど、
中ではこれが最も良かったなぁ。
学習にJupiter Notebookが使われているので内容が実行結果の確認がしやすい。
また、よく使われる標準モジュールの解説の解説も良かった。
機械学習や、統計分析の触りも書いてあったし、入門書としてはかなり良いのではないだろうか。
ただ、全くプログラミングをしたことがない人にはちょっと難易度が高いかもしれない。 -
4版から、JupyterNotebook利用を想定&データサイエンスに関して大幅補筆されており、大変良いです。データ分析をPythonで始めたい人にもおすすめできる内容になりました。3版を持っている人でも目を通す価値あり。