Pythonプロフェッショナルプログラミング 第4版 [単行本]

Pythonプロフェッショナルプログラミング 第4版 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  チーム開発に必須のプロの基礎知識！！

• 目次

  ■■Part 1　Pythonで開発しよう
  ●Chapter 01　Pythonをはじめよう
  01-01　Pythonのセットアップ
  01-01-01　Dockerイメージの選択
  01-01-02　Dockerコンテナの起動
  01-01-03　パッケージ管理ツール（pip）
  01-02　Gitのセットアップ
  01-02-01　Gitの概要
  01-02-02　Gitのインストール
  01-02-03　Gitの動作確認
  01-02-04　Gitの環境設定
  01-02-05　リポジトリの作成
  01-02-06　ファイルの操作
  01-03　エディターと開発ツールのセットアップ
  01-03-01　エディター
  01-03-02　開発に便利なツール
  01-04　まとめ
  
  ●Chapter 02　Webアプリケーションを作る
  02-01　Webアプリケーション入門
  02-01-01　Webアプリケーションとはどういうものか
  02-01-02　Webアプリケーションの仕組み
  02-01-03　WebアプリケーションサーバーとWebAPI
  02-02　Webアプリケーション開発の流れ
  02-02-01　要件を決める
  02-02-02　機能を決める
  02-02-03　画面を決める
  02-02-04　設計する
  02-03　Webアプリケーションの作成のためのフレームワーク選定
  02-03-01　Webフレームワークの概要
  02-03-02　フレームワークの比較紹介
  02-04　Web APIの実装
  02-04-01　開発環境設定とプロジェクト構成の確認
  02-04-02　アプリのベースを作る
  02-04-03　モデル定義
  02-04-04　読了記録保存機能のWeb APIを実装する
  02-04-05　読了記録取得機能のWeb APIを実装する
  02-05　画面の作成
  02-05-01　Vue.jsの紹介
  02-05-02　フロントエンドの実装
  02-06　Webアプリケーション全体の動作確認
  02-06-01　要件を満たしているかどうかの確認
  02-06-02　セキュリティの確認
  02-07　まとめ
  
  ●Chapter 03　データサイエンスのプログラムを書く
  03-01　データサイエンスライブラリの基本
  03-01-01　データサイエンス用のDocker環境を作成する
  03-01-02　JupyterLab
  03-01-03　JupyterLabの終了
  03-01-04　pandas
  03-01-05　Matplotlib
  03-01-06　scikit-learn
  03-02　データサイエンスのプログラムを作ってみる
  03-02-01　仮説を立てる
  03-02-02　データを取得する
  03-02-03　Python-MIPをインストールする
  03-02-04　モデルを考える
  03-02-05　データの前処理
  03-02-06　モデルの実装
  03-02-07　解を得る
  03-02-08　コードを一般化する
  03-02-09　仮説の検証と試行錯誤、そして次に
  03-03　作成したNotebookを配布する
  03-03-01　セルの順序を整理する
  03-03-02　Markdownセルで説明を書く
  03-03-03　環境構築方法を示す
  03-03-04　Notebookをエクスポートして共有する
  03-04　データサイエンスのプログラムを製品化する
  03-04-01　製品版に必要な設計
  03-04-02　製品版として実装する
  03-05　まとめ
  
  ■■Part 2　チーム開発の手法
  ●Chapter 04　チーム開発のためのツール
  04-01　課題管理システム
  04-01-01　Redmine
  04-01-02　Backlog
  04-01-03　Jira
  04-01-04　GitHub Projects
  04-02　チャットシステム
  04-02-01　さまざまなチャットシステム
  04-02-02　Slackと主な特徴
  04-02-03　Slackの便利な機能
  04-02-04　Slackのおすすめアプリ
  04-02-05　Slackの登録
  04-03　ファイル、ドキュメント管理
  04-03-01　Googleドライブ
  04-04　ビデオ・音声会議
  04-04-01　ビデオ会議サービス
  04-04-02　ビデオ会議での工夫
  04-05　その他ツール
  04-05-01　Googleカレンダー
  04-05-02　1Password
  04-06　まとめ
  
  ●Chapter 05　課題管理とレビュー
  05-01　チケットを使った課題管理
  05-01-01　課題、チケットとはなにか
  05-01-02　課題管理を始める前に
  05-01-03　チケットを作成しよう
  05-01-04　チケットのワークフロー
  05-01-05　チケットを整理しよう
  05-01-06　チケットを分割しよう
  05-02　チケットのテンプレート
  05-02-01　チケットのテンプレート機能
  05-02-02　テンプレートの例
  05-03　チケット駆動開発
  05-03-01　コーディングの前にチケットを作成しよう
  05-03-02　チケット番号と同じ名前のブランチを作ろう
  05-03-03　ブランチのマージ
  05-04　レビュー
  05-04-01　レビューの留意点
  05-04-02　レビューのテクニック
  05-05　まとめ
  
  ●Chapter 06　GitとGitHubによるソースコード管理
  06-01　GitとGitHubの違い
  06-02　開発で必要となるリポジトリの設定
  06-02-01　GitHubの設定
  06-02-02　リモートリポジトリを作成する
  06-02-03　リモートリポジトリをクローンする
  06-02-04　最初のコミットをする
  06-02-05　デフォルトブランチを登録する
  06-03　GitHub Flowを使ったチームでの開発の流れ
  06-03-01　ブランチを作成する
  06-03-02　トピックブランチで作業する
  06-03-03　リモートリポジトリに成果物をプッシュする
  06-03-04　プルリクエストを作成する
  06-03-05　マージする
  06-03-06　リモートリポジトリの変更を取り込む
  06-03-07　まとめ
  06-04　マージとリベースについて
  06-04-01　基本的なマージのやり方
  06-04-02　マージの種類について
  06-04-03　基本的なリベースのやり方
  06-04-04　マージかリベースか
  06-04-05　コンフリクトについて
  06-05　より円滑にチームで開発するための技術
  06-05-01　GitHubの便利な機能
  06-05-02　開発をより円滑にするために
  06-06　まとめ
  
  ●Chapter 07　開発のためのドキュメント
  07-01　開発に必要なドキュメントとはなにか
  07-01-01　ドキュメントを書く目的
  07-01-02　開発に必要なドキュメントを洗い出す
  07-01-03　オンボーディング資料の作成例
  07-01-04　資料を育てよう
  07-02　開発に着手するために必要な情報を揃える
  07-02-01　システムの全体設計をドキュメント化する
  07-02-02　個々の開発内容をドキュメント化する
  07-02-03　ツールを使いこなし、ドキュメント基盤を構築する
  07-03　ドキュメントを活用して開発する
  07-03-01　ソースコードのdocstringにドキュメントへの参照を記入する
  07-03-02　レビューを依頼する際にドキュメントのURLを伝える
  07-03-03　ドキュメントを変更してレビューを受ける
  07-03-04　古くなったドキュメントはアーカイブする
  07-04　作業の履歴を残す
  07-05　まとめ
  
  ●Chapter 08　アプリケーションの単体テスト
  08-01　Pythonのテストはどう書くべきか
  08-01-01　テストのメリット
  08-01-02　テストのコスト
  08-01-03　テストコードにおける一般的なプラクティス
  08-01-04　網羅性を意識して設計する
  08-01-05　参考
  08-02　Djangoアプリケーションをテストする
  08-02-01　ライブラリの導入
  08-02-02　テストを書く
  08-02-03　テストを実行する
  08-02-04　pytest-covでカバレッジを計測する
  08-03　データサイエンスのプログラムをテストする
  08-03-01　pandasを使ったプログラムにテストを書く
  08-03-02　スナップショットテスト
  08-03-03　スナップショットテストを使いつつリファクタリングしよう
  08-04　良いテストを書くために
  08-04-01　効果的なテストの書き方
  08-04-02　テストをレビューする
  08-04-03　基本を理解しつつ、新しい技術をキャッチアップする
  08-05　まとめ
  
  ●Chapter 09　GitHub Actionsで継続的インテグレーション
  09-01　継続的インテグレーション（CI）とは
  09-01-01　継続的インテグレーション（CI）
  09-02　CIを実行する環境
  09-02-01　CI実行環境の準備
  09-02-02　GitHub Actionsの特徴
  09-03　ワークフローを作成する
  09-03-01　ワークフローの構造を理解する
  09-03-02　リポジトリにワークフローを追加する
  09-04　ワークフローでソースコードをチェックする
  09-04-01　ユニットテストを実行する
  09-04-02　コード解析ツールを実行する
  09-04-03　Slackに実行結果を通知する
  09-05　GitHub Actionsをさらに活用する
  09-05-01　便利な機能
  09-05-02　さらなる改善
  09-06　まとめ
  
  ■■Part 3　サービス公開
  ●Chapter 10　Pythonパッケージの利用と開発への適用
  10-01　Pythonプロジェクト
  10-02　環境とツール
  10-02-01　venvで独立した環境を作る
  10-02-02　pipでパッケージをインストールする
  10-02-03　まとめ
  10-03　パッケージを活用する
  10-03-01　プライベートリリース
  10-03-02　requirements.txtを活用する
  10-03-03　デプロイや CI + tox のためのrequirements.txt
  10-03-04　requirements.txt の内容と実際のインストール状態を一致させる
  10-04　ファイル構成とパッケージリリース
  10-04-01　パッケージの配布形式
  10-04-02　読みログのプロジェクト構成
  10-04-03　パッケージ情報と同梱するファイルの設定
  10-04-04　リポジトリにコミットする
  10-04-05　README.md: 開発環境セットアップ手順
  10-04-06　依存パッケージを変更する
  10-04-07　requirements.txt で開発バージョンを固定する
  10-04-08　python -m build: 配布パッケージを作る
  10-04-09　PyPIにアップロードして公開する
  10-04-10　pyproject.tomlを活用する
  10-05　まとめ
  
  ●Chapter 11　Webアプリケーションの公開
  11-01　Webアプリケーションの公開に必要な知識
  11-01-01　ハンズオンで利用するサービス
  11-02　環境に応じたWebアプリケーションの設定変更
  11-02-01　環境ごとに設定値が変わるかどうかのポイント
  11-02-02　環境ごとに設定値が異なる項目の具体例
  11-02-03　環境ごとにsettingsファイルの設定値を変える方法
  11-03　アプリケーションサーバーとリバースプロキシ
  11-03-01　公開時にDjangoのrunserverを使用しない
  11-03-02　アプリケーションサーバー: gunicorn
  11-03-03　リバースプロキシ: nginx
  11-04　静的ファイルの配信方法
  11-04-01　静的ファイルの配信を分ける理由
  11-04-02　静的ファイルをまとめるためのDjangoコマンド
  11-05　環境構築と自動化
  11-05-01　インフラ構成の検討
  11-05-02　環境構築の自動化
  11-05-03　環境構築の自動化に利用できるサービス・ツール
  11-05-04　AWS CloudFormation の使い方
  11-06　デプロイの自動化
  11-06-01　デプロイ自動化のメリット
  11-06-02　デプロイに必要なステップ
  11-06-03　デプロイ自動化に利用できるサービス
  11-07　ハンズオン
  11-07-01　ハンズオンで構築するインフラ構成
  11-07-02　ハンズオンのための Amazon ECS 基礎知識
  11-07-03　ハンズオンを行うための準備
  11-07-04　ハンズオンの流れ
  11-07-05　Webアプリケーションの設定変更
  11-07-06　CloudFormationによるAWSの環境構築
  11-07-07　GitHub ActionsによるECSへのデプロイ
  11-07-08　動作確認
  11-07-09　作成したリソースの削除
  11-08　まとめ
  
  ●Chapter 12　テストを味方にする
  12-01　現状認識:テストを取り巻く環境
  12-02　開発の各プロセスへのテスト導入
  12-02-01　見積もりについて
  12-02-02　ドキュメントのテスト（レビュー）
  12-02-03　テストを設計する（インプットとアウトプット）
  12-02-04　テスト実施フェーズの回し方
  12-02-05　チームでテストする（方針の共有、ツール導入）
  12-03　自動E2Eテストツールについて
  12-03-01　自動E2Eテストツールを導入する目的
  12-03-02　自動E2Eテストツールのメリット・デメリット
  12-03-03　サービス選びの基準
  12-03-04　自動E2Eテストとのより良い付き合い方
  12-04　まとめ：テストは怖くない
  
  ■■Part 4　リリース後を見据えて
  ●Chapter 13　Webアプリケーションの監視
  13-01　死活監視を設定する
  13-01-01　外形監視で動作していることを監視する
  13-01-02　UptimeRobotを導入する
  13-01-03　healthエンドポイントパターン
  13-02　構造化ログを導入する
  13-02-01　ログはなぜ必要なのか
  13-02-02　構造化ログはなぜ便利なのか
  13-02-03　 基本的なログ出力
  13-02-04　structlogでより便利に構造化ログを出力しよう
  13-02-05　django-structlogでリクエストとレスポンスログを拡張しよう
  13-02-06　ログを活用する
  13-03　エラー通知を設定する
  13-03-01　Sentryを導入する
  13-03-02　基本的なSentry設定
  13-03-03　Django向けのSentry設定
  13-04　パフォーマンスを監視する
  13-04-01　アプリケーションのパフォーマンスを改善する
  13-04-02　フロントエンドのパフォーマンス監視
  13-05　できるところから改善しよう
  
  ●Chapter 14　システムの追加開発
  14-01　システムのバージョンアップ
  14-01-01　なぜ、システムをバージョンアップするのか
  14-01-02　バージョンアップ計画の前提
  14-01-03　システムのバージョンアップ計画
  14-01-04　システムのバージョンアップ
  14-01-05　DjangoバージョンアップのTips
  14-01-06　ライブラリバージョンアップのTips
  14-01-07　ライブラリをリプレイスする
  14-01-08　継続的にライブラリを更新する
  14-01-09　まとめ
  14-02　Webアプリケーションの追加開発
  14-02-01　Webアプリケーションの追加開発とは
  14-02-02　DjangoのDBマイグレーション機能
  14-02-03　DBマイグレーションの実践
  14-02-04　追加開発のリスクと向き合う
  14-02-05　Webアプリケーション拡張のまとめ
  14-03　まとめ
  
  Appendix
  A-01　Docker
  A-01-01　Dockerとは
  A-01-02　Docker のインストール
  A-01-03　Docker の使用例
  A-01-04　Dockerfile とは
  A-02　Docker Compose
  A-02-01　Docker Composeとは
  A-02-02　Docker Compose のインストール
  A-02-03　Docker Compose の使用例

• 出版社からのコメント

  Pythonで「プログラミングの専門家として仕事をする」ために必要な知識とテクニックが詰まった書籍です。

• 内容紹介

  ■ チーム開発に必須のプロの基礎知識!! ■
  
  ｟さらなる進化！！｠
  ・Docker / Docker Compose による開発環境構築
  ・GitHub Actions による継続的インテグレーション
  ・AWS CloudFormation を使ってインフラ自動構築
  ・Web API/データサイエンス ・pyproject.toml ・structlog ・pytest ・Sentry 他
  
  Django / JupyterLab / pandas / Slack / Zoom / Google Drive / Redmine / Git / GitHub
  
  ---
  本書は作業環境の構築からはじまり、Webアプリケーションやデータサイエンスプログラムの作り方、課題管理やレビュー、ソースコード管理、ドキュメントや単体テストの書き方、本番環境構築やデプロイの効率化、結合テスト、監視、機能追加やバージョンアップなど、Pythonで仕事をするときの一連のプロセスを網羅する内容になっています。「プログラミングの専門家として仕事をする」ために必要な知識とテクニックが詰まった書籍です。

• 著者について

  株式会社ビープラウド (カブシキガイシャビープラウド)
  ｟株式会社ビープラウド｠
  2008年よりPythonを主言語として採用、Pythonを中核にインターネットプラットフォームを活用したシステムの自社開発・受託開発を行う。優秀なPythonエンジニアがより力を発揮できる環境作りに努め、Python特化のオンライン学習サービス「PyQ（パイキュー）」・システム開発者向けクラウドドキュメントサービス「TRACERY（トレーサリー）」・研修事業・技術書「いちばんやさしいPythonの教本」「pandasデータ処理ドリル Pythonによるデータサイエンスの腕試し」「自走プログラマー ～Pythonの先輩が教えるプロジェクト開発のベストプラクティス120」執筆などを通してそのノウハウを発信。
  IT勉強会支援プラットフォーム「connpass（コンパス）」の開発・運営や勉強会「BPStudy」の主催など、技術コミュニティ活動にも積極的に取り組む。

Pythonプロフェッショナルプログラミング 第4版 の商品スペック