シリコンバレー一流プログラマーが教える Python プロフェッショナル大全

12 万人が選んだ人気 No.1 オンライン講座が
超わかりやすくパワーアップして書籍化!

海外企業でも通用する
一流のプログラミング技術が学べます!

★基礎から応用、一流コードスタイルまで 1 冊で学べる★

【応用編】ではニーズの高い実践的テクニックを中心に、
【入門編】では基礎から 1 歩ずつ、わかりやすく解説。

シリコンバレーのトップ IT 企業で活躍する著者が
世界標準の Python スキルを一気に伝えます。

★海外でも通用する
一流のプログラミング技術が身につく★

知っていましたか?
アメリカのエンジニアの年収は日本の 5〜10 倍です。
本書は「いつか海外で活躍したい」、
そんな夢の実現も強力にバックアップしてくれる
「海外進出の道しるべ」ともなる一冊です。

★12 万人が選んだ人気 No.1 講座の書籍化★

本書のもととなったのは、オンライン講座 Udemy で人気 No.1 を獲得した Python 講座。
本格的な内容をわかりやすく伝える著者の講座は人気が高く、延べ 24 万人以上が受講しています (全講座計)。

本書はさらに内容を充実させてパワーアップ! 自分のペースでしっかり学べます。
独学の強い味方、「サンプルコード」の無料ダウンロードサービス付き。

★エンジニアの成功戦略も教えます★

コラムでは、エンジニアのキャリア戦略の立て方、成功するポイント、独学のコツなども紹介。

文系出身、TOEIC300 点代からスタートした著者が渾身のエールを送ります。

★用語集、Point なども充実★

コードを書くときの注意点、知っておきたい豆知識、
開発の現場で必要なことなどは
「Point」としてたっぷり掲載。

巻末には「用語集」も収録し、
徹底して実践的な内容となっています。

Python の文法を一つずつ固める入門から、コードスタイルやロギング、並列化、データ解析といった仕事で使う技術までを 1 冊で通して学べるのが『シリコンバレー一流プログラマーが教える Python プロフェッショナル大全』 (酒井 潤 著、KADOKAWA、2022 年 8 月 16 日発売) です。版元の紹介によれば、もとになったのは著者が Udemy で開いている Python 講座で、書籍化にあたって内容を充実させたとされています。入門編では基礎から 1 歩ずつ、応用編ではニーズの高い実践的なテクニックを中心に解説する構成で、独学で文法を覚えた段階から、現場で通用する書き方へ進みたい人に向いた一冊です。

入門編、演習編、応用編の全 13 Lesson、文法からデータ解析まで

目次は、冒頭の学習を始める前にの Python の環境設定に続いて、3 つの編に分かれています。入門編は Lesson 1 から Lesson 7 で、変数と数値の計算、文字列の操作から始まり、リスト、タプル、辞書型、集合といったデータ構造、条件分岐と繰り返しの制御フロー、関数と内包表記と変数の有効範囲と例外処理、モジュールとパッケージ、オブジェクトとクラス、ファイル操作までを順に積み上げます。演習編の Lesson 8 で簡単なアプリケーションを作ったあと、応用編の Lesson 9 から Lesson 13 では、コードスタイル、設定ファイルの形式とロギング、Web でよく使うファイル形式と通信と Web サーバーの作成と Web スクレイピング、マルチスレッドとマルチプロセスによる並列化、そして numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn を使ったデータ解析と株価のデータ解析と予測へ進みます。版元の紹介では、コードを書くときの注意点や豆知識を Point として掲載し、巻末に用語集を収め、コラムではエンジニアのキャリア戦略の立て方や独学のコツも紹介すると説明されています。サンプルコードは無料でダウンロードできます。

書き方の規約、ログ、並列化が実務の Python で効く理由

文法を覚えた人が次につまずくのは、自分では動くコードが、他人に読まれ、長く運用されるコードとしては通用しない場面です。Python には公式のスタイルガイドとして PEP 8 があり、命名や空白、行の長さといった書き方をそろえると、レビューで本質的でない指摘が減り、差分も読みやすくなります。動作の記録も同じで、print で画面に出すのではなく標準ライブラリの logging を使えば、重要度ごとに出し分けたり、出力先を設定で切り替えたりでき、本番で起きた問題を ログ から後で追えるようになります。並列化では、プロセスとスレッド の違いを押さえることが出発点です。標準の CPython にはグローバルインタプリタロック (GIL) があり、通信やファイルの待ち時間が長い処理はスレッドで速くなりやすい一方、計算そのものが重い処理は複数のプロセスに分けるほうが効果が出やすいという使い分けがあります。

入門編から読める前提と、2022 年刊の環境で読む注意

入門編は変数の宣言と数値の計算から始まるので、Python の文法を本書で初めて学ぶ人も最初から読み進められます。とはいえ全体の範囲は応用編のデータ解析まで広いため、プログラミングそのものが初めてで、まず小さな題材でつまずきなく学びたい場合は、Python の入門書 を先に一冊通しておく方法もあります。本書は 2022 年 8 月の発売で、冒頭の環境設定の手順や、データ解析で使う外部ライブラリの版はその時点のものです。手元の Python や各ライブラリの版が進んでいれば、インストールの手順や一部の書き方が異なる場合があるので、各ライブラリの公式ドキュメントで手元の版の説明を確かめながら進めるのが安全です。

目次の節題に、Web アプリケーションのフレームワークの名前は出てきません。機械学習は、Lesson 13 のデータ解析の中で scikit-learn を使う節として置かれています。特定のフレームワークで Web アプリケーションを作り込みたい人や、機械学習の理論を体系的に学びたい人は、それぞれの専門書を組み合わせることになります。裏返せば、文法の復習から書き方の規約、設定とログ、通信、並列化、データ解析まで、Python で仕事をするときに一度は通る題材を 1 人の著者の一貫した説明で押さえたい人にとって、本書は手元で何度も引き直せる一冊です。著者は版元の紹介で米シリコンバレーのエンジニアとして紹介されており、コラムのキャリアの話も含めて、海外の開発現場を視野に入れて学びたい人の後押しにもなります。