「Pythonをマスターするための無料の５冊の本」
「Pythonを上達させるための無料の５冊の本」
新しいプログラミング言語やテックスタックを学ぶ際には、多くのリソースが利用可能であり、初めて始めるために最適な本、コース、チュートリアルなどの選択肢に圧倒されることがよくあります。
Pythonを学んでいる経験豊富なプログラマーであれば、特定のプロジェクトを完了するためのジャストインタイムな学習がより効果的かもしれません。しかし、言語に慣れるための構造化された学習カリキュラムとプロジェクトを組み合わせた完全な学習パスを求めている場合は、以下のPythonの書籍が役立ちます。
ここでは、Pythonの機能を習得し、メンテナンス性の高いアプリケーションを構築するための5冊のPython書籍を紹介します。初心者でも経験豊富なPythonプログラマーでも、これらの書籍は言語理解を広げるのに役立ちます。
1. Python for Everybody: Exploring Data in Python 3
Python for Everybodyは、Dr. Charles Severance（Dr. Chuck）によるPythonプログラミング言語の学習におけるコード志向のアプローチを紹介しています。Pythonを始めたばかりの場合には、最適な本の一つです。
PythonのインストールからWebスクレイピング、一般的なデータ形式の操作まで、この本は広範なトピックをカバーしており、実習問題と解答も付属しています。また、無料で視聴できるPython for Everybodyの講義も、freeCodeCampのYouTubeチャンネルで利用できます。
この本でカバーされるトピックには以下が含まれます：
- 変数、式、文
- 条件付き実行
- 関数
- ループと反復
- 文字列とファイルの操作
- リスト、タプル、辞書
- 正規表現
- ネットワークプログラミング
- ウェブサービスの利用
- オブジェクト指向プログラミング（OOP）
- データベース
- データの可視化
読み始める： Python for Everybody (PY4E)
2. Automate the Boring Stuff with Python
Automate the Boring Stuff with Pythonは、Al Sweigartによる基本から中級のPythonの概念を学ぶための優れた資料です。
ビルトインデータ構造、制御フロー、例外処理などの基礎を学ぶだけでなく、ファイルの検索、ウェブからのファイルのダウンロード、PDFの処理などのタスクを自動化するためのPythonスクリプトの書き方も学びます。
以下はこの本でカバーされるトピックの概要です（基礎に加えて）：
- 正規表現によるパターンマッチング
- 入力の検証
- ファイルの読み書き
- デバッグ
- ウェブスクレイピング
- Pythonでのスプレッドシート、PDF、CSV、JSONの操作
- タスクのスケジューリング
- 画像の操作
- GUIの自動化
読み始める： Automate the Boring Stuff with Python
3. Python 3 Patterns, Recipes, and Idioms
Python 3 Patterns, Recipes and Idiomsは、既にPython言語の機能に詳しい中級のPythonプログラマー向けの書籍であり、スキルをさらに向上させるための資料です。
この本では、Pythonの関数とクラスのレビューから始まり、以下の内容がカバーされます：
- インスタンスの初期化とクリーンアップ
- Pythonにおけるユニットテストとテスト駆動開発
- デコレータ
- メタプログラミング
- ジェネレータ、イテレータ、itertools
- Pythonにおけるデザインパターンとパターンのリファクタリング
読むのを始める： Python 3のパターン、レシピ、イディオム
4. Pythonにおけるクリーンなアーキテクチャ
単純なPythonスクリプトを超えてアプリケーションを構築し始めると、クリーンなアーキテクチャを理解し、本番用のアプリを構築する必要があります。
Leonardo GiordaniによるPythonにおけるクリーンなアーキテクチャは、以下をカバーした無料の書籍です：
- クリーンアーキテクチャの基本
- クリーンアーキテクチャのコンポーネント
- 外部システムとの統合（PostgresとMongoDB）
- 本番用システムの実行
読むのを始める： Pythonにおけるクリーンなアーキテクチャ
5. Pythonデータサイエンスハンドブック
Pythonの基本と組み込みモジュールの機能に習熟しました。クリーンなPythonコードを書くためのベストプラクティスも把握しています。次は何ですか？
データサイエンスを始める場合、いくつかのPythonデータサイエンスライブラリを追加する必要があります。 Pythonデータサイエンスハンドブックは、データのクリーニング、分析、操作の基本を学ぶための包括的なリソースです。
この本では、Pythonのマジックコマンド、デバッグ、コードのプロファイリングなどのPythonの概念がカバーされています。その後、Pythonデータサイエンスライブラリを使って機械学習モデルを構築するための基礎を学ぶのに十分な情報が提供されています。以下に概要を示します：
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- 機械学習
読むのを始める： Pythonデータサイエンスハンドブック
まとめと次のステップ
前述のように、興味のある小さなプロジェクトを作成して学んだことを実践することが重要です！ これらの本は、プロセスでのあなたの仲間となります。
アプリケーションの構築を開始すると、コードに微妙なアンチパターンを導入する可能性があります。したがって、使用しているプログラミング言語に関係なく、Clean CodeとThe Pragmatic Programmerを読んで、より優れたアプリケーションを構築するようにしてください。
Bala Priya Cは、インド出身の開発者兼テクニカルライターです。 彼女は数学、プログラミング、データサイエンス、コンテンツ作成の交差点での作業が好きです。 彼女の関心と専門知識の範囲には、DevOps、データサイエンス、自然言語処理が含まれます。 彼女は読書、執筆、コーディング、そしてコーヒーを楽しんでいます！ 現在、チュートリアル、ハウツーガイド、意見記事などの執筆によって開発者コミュニティとの知識の共有と学習に取り組んでいます。
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