概要

3つの実用プログラムを作りながらPythonの基本を習得する

想定読者

プログラミング未経験者、またはPythonを初めて学ぼうとしている社会人・学生。PCの基本操作はできるが、コードを書いたことがない人に最適。

こんな人には向いていない

• すでに他言語でプログラミング経験があり、Python固有の設計や標準ライブラリを体系的に学びたい人には内容が薄い
• データ分析・機械学習への応用を主目的とする人には、扱う題材(ファイル操作・スクレイピング・CSV分析)が限定的
• Windows以外の環境(Mac・Linux)で進める場合、環境構築の章で差異が生じる可能性がある

読了後にできるようになること

• Anaconda + Spyderによる開発環境の構築と基本操作
• 変数・条件分岐・繰り返し処理の構文を実際のプログラムで使えるようになる
• ファイル・フォルダ操作(osモジュール)を使った自動化スクリプトの作成
• BeautifulSoupを使ったWebスクレイピングの基礎的な実装
• CSVファイルの読み込みと簡単なデータ集計・分析の流れ
• プログラムの完成度を高めるためのリファクタリングの考え方

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 Pythonとは — AIや統計分野での需要背景を概観する導入章
• 第 2 章 Pythonを学ぶ前の準備 — Anaconda + Spyderのインストール。環境構築を丁寧に手順化
• 第 3 章 Pythonプログラミングはじめの一歩 — 変数・演算・出力の最初のステップ
• 第 4 章 Pythonでファイルやフォルダーを操作する — 実用テーマ1の開始。osモジュールの基礎
• 第 5 章 ファイルの更新日が名前のフォルダーを作成しよう — 日時処理との組み合わせで実用性が出る章
• 第 6 章 条件によって実行する処理を使い分けよう — if文を実用文脈で学ぶ
• 第 7 章 繰り返しで複数のファイルに同じ処理を実行しよう — for文の実践。自動化の核心を体感できる章
• 第 8 章 変数を利用して、作成したフォルダー数を取得する
• 第 9 章 ファイル名やファイル数に関係なく処理できるようにしよう — 汎用化・抽象化の第一歩
• 第 10 章 機能は変えずにプログラムの完成度を高めよう — リファクタリングの考え方を入門レベルで体験できる貴重な章
• 第 11 章 PythonでWebページ上のデータをスクレイピングしてみよう — BeautifulSoupを使った実用テーマ2。応用への入口
• 第 12 章 CSVファイルのデータを分析してみよう — データ分析の端緒。pandasではなく標準ライブラリ中心で完結させている

ハイライト

• 1つ1つの手順を丁寧に解説するので、書いてあるとおりにプログラムを作っていくだけで自然とPythonの使い方や特長をマスターできます。(本書の学習設計の核心。手順追従型で確実に動くものを作れる点が入門者の心理的障壁を下げる)

外部からの言及

• Booklogの読者評価(29件・3.76点)では、プログラミング未経験層が『理系より文系向きの文体で難しくない』『すんなり理解できた』という評価を複数寄せている。一方、小型判型(ブルーバックス)の紙面制約でコードの可読性が落ちるという指摘もある。(other)

編集メモ

Qiita言及なし / Booklog評価3.76(29件)。主要技術コミュニティでの引用実績は確認できず。ブルーバックス版・入門層向けの位置づけで補完的な選択肢

読む前に押さえておきたいこと

• Windowsのファイル・フォルダ操作(コピー、移動、パス概念)の基本理解
• インターネットブラウザの一般的な操作とURLの概念

学習のコツ

• 4章から10章は一つのプログラム完成まで連続した流れになっているため、章をまたいで一気に読み進めることを推奨する。途中で止めると文脈が断絶する
• 11章(スクレイピング)と12章(CSV分析)は独立した題材なので、興味に応じて前後してもよい。特にCSVに興味がある場合は12章を先に読んでもよい
• Python 3.6とAnaconda 5.2を前提としているため、現在の環境との差異はサポートページ(tatehide.com)か公式ドキュメントで補うことが必要
• 10章のリファクタリング章は、入門書で扱われることが少ないトピックなので、コードの品質向上に興味がある人は特に注意して読む価値がある