わかる Python ［決定版］(ワカルパイソンケッテイバン)

■ Python 初心者に学んで欲しい文法を過不足なく掲載!
それぞれの項目について、練習問題を掲載しており、読むだけではなく実際にコードを書くことでより深く Python の理解をすることができます。

■豊富なサンプル集
機械学習、ディープラーニング、科学技術計算といった、 Python がよく利用されている分野についての解説を掲載しています。
いろいろな分野のサンプルコードを動かすことだけでなく、機械学習などの理論の概要を知りたい方にもオススメです。

【本書の対象読者】
・プログラミング未経験だが、 Python を学ぶ意欲があり、より実践的な力を身に付けたいと思っている人
・プログラミング経験者で Python の入門書を探しているが、一方でゴールのレベルが低すぎる書籍は避けたいと思っている人
・多くのサンプルコードに触れ、 Python でどんなプログラムが書けるのか学んでみたいと思う人に向けた、 Python の入門書が欲しい人
Chapter01 プログラミング言語 Python
1.1 Python とは?
1.2 プログラミングとは?
1.3 Python をインストールする
1.4 Python 文法まずはここから
1.5 まとめ
Chapter02 Python の文法 変数から文字列まで
2.1 変数
2.2 数値
2.3 文字列
2.4 まとめ
Chapter03 Python の文法 関数からリストまで
3.1 関数とは
3.2 リスト
3.3 まとめ
Chapter04 Python の文法 制御構文
4.1 制御構文
4.2 まとめ
Chapter05 Python の文法 関数の定義と変数のスコープ
5.1 関数の定義
5.2 変数のスコープ
5.3 まとめ
Chapter06 Python の文法 タプルからジェネレータまで
6.1 タプル
6.2 集合
6.3 タプル
6.4 辞書
6.5 内包表記
6.6 ジェネレータ式
6.7 まとめ
Chapter07 Python の文法 オブジェクト指向と発展的な機能
7.1 オブジェクト指向プログラミング
7.2 例外処理
7.3 発展的な機能
Chapter08 標準ライブラリを使ってみよう
4.1 モジュール
4.2 標準ライブラリ
4.3 まとめ
Chapter09 色々なプログラミングをしてみよう
9.1 配布ファイルの使い方
9.2 パッケージ
9.3 機械学習
9.4 ニューラルネットワーク
9.5 ディープラーニング
9.6 Numpy と Matplotlib による科学技術計算
9.7 SciPy と Matplotlib による科学技術計算
9.8 Web アプリケーションの作成
9.9 まとめ

Python の入門書は数多く出版されていますが、本書は松浦健一郎氏らによる「プログラミング自体が初めて」の読者を強く意識した一冊です。変数、条件分岐、ループ、関数、クラスといった基本構文を、短いコード例と実行結果を示しながら一つずつ積み上げていく構成になっています。

扱う範囲は標準ライブラリの基本的な使い方やファイル操作まで含み、 Python で小さなプログラムを自力で書き始められる段階まで導くことを目標としています。説明のテンポはゆっくりで、用語の導入も丁寧です。既にほかの言語を書ける人にとっては冗長に感じるかもしれませんが、それは本書のターゲットが「コードを書いた経験がゼロの人」に絞られているからです。

ここから先、データ分析や Web 開発に進むには分野別の書籍が必要になります。本書の役割は「 Python の文法で躓かない状態を作る」ことにあり、その範囲に集中しているぶん、最初のハードルを低く保つことに成功しています。