> ◆目次

>

> はじめに

> 本書はだれのために書かれたのか？

> 本書でカバーしている内容

> 本書を最大限に活かすために

> サンプルソースコードのダウンロード

> 本書の表記法

>

> 第1章 現在のPythonのステータス

> 1.1 今どこにいて、どこに向かおうとしているのか？

> 1.2 Python 2の扱い方

> 1.3 最新情報への追従

> 1.3.1 PEP文書

> 1.3.2 活動しているコミュニティ

> 1.3.3 その他のリソース

> 1.4 まとめ

>

> 第2章 現代的なPythonの開発環境

> 2.1 事前準備

> 2.2 Pythonのパッケージングエコシステム

> 2.2.1 pipコマンドを利用したPythonパッケージのインストール

> 2.3 実行環境の分離

> 2.3.1 アプリケーションレベルの分離とシステムレベルの分離

> 2.4 アプリケーションレベルの環境分離

> 2.4.1 Poetryによる依存パッケージ管理

> 2.5 システムレベルの環境分離

> 2.5.1 コンテナ化と仮想化

> 2.5.2 Dockerを使った仮想環境

> 2.5.3 Vagrantを使った仮想的な開発環境

> 2.6 人気のある生産性向上ツール

> 2.6.1 拡張インタラクティブセッション

> 2.6.2 IPythonを使う

> 2.6.3 スクリプトやプログラムにシェルを組み込む

> 2.6.4 インタラクティブ・デバッガ

> 2.6.5 その他の生産性向上ツール

> 2.7 まとめ

>

> 第3章 Pythonの新しい要素

> 3.1 事前準備

> 3.2 最近追加された言語機能

> 3.2.1 辞書のマージと更新の演算子

> 3.3 代入式

> 3.3.1 構造的パターンマッチ

> 3.3.2 型ヒントのジェネリック型

> 3.3.3 Union型と | 演算子

> 3.3.4 位置専用引数

> 3.3.5 zoneinfo モジュール

> 3.3.6 graphlib モジュール

> 3.4 新機能ではないが、依然として輝いている機能

> 3.4.1 breakpoint() 関数

> 3.4.2 開発モード

> 3.4.3 モジュールレベルの __getattr__() と __dir__() 関数

> 3.4.4 f-stringを使った文字列のフォーマット

> 3.4.5 数値リテラルのアンダースコア

> 3.4.6 secretsモジュール

> 3.5 まとめ

>

> 第4章 Pythonと他の言語の比較

> 4.1 事前準備

> 4.2 クラスモデルとオブジェクト指向プログラミング

> 4.2.1 スーパークラスへのアクセス

> 4.2.2 多重継承とメソッド解決順序

> 4.2.3 クラスインスタンスの初期化

> 4.2.4 属性アクセスのパターン

> 4.2.5 ディスクリプタ

> 4.2.6 プロパティ

> 4.3 動的ポリモーフィズム

> 4.3.1 演算子のオーバーロード

> 4.3.2 関数とメソッドのオーバーロード

> 4.4 データクラス

> 4.5 関数型プログラミング

> 4.5.1 ラムダ関数

> 4.5.2 map()、filter()、reduce()関数

> 4.5.3 部分オブジェクトとpartial()関数

> 4.5.4 ジェネレータ

> 4.5.5 ジェネレータ式

> 4.5.6 デコレータ

> 4.6 列挙型

> 4.7 まとめ

>

> 第5章 インターフェイス、パターン、モジュール化

> 5.1 事前準備

> 5.1.1 インターフェイス

> 5.1.2 簡単な歴史: zope.interface

> 5.1.3 関数アノテーションや抽象基底クラスを使用する

> 5.1.4 型アノテーションを使ったインターフェイス

> 5.2 制御の反転と依存性注入

> 5.2.1 アプリケーションにおける制御の反転

> 5.2.2 依存性注入フレームワークの利用

> 5.3 まとめ

>

> 第6章 並行処理

> 6.1 事前準備

> 6.2 並行性とは何か？

> 6.3 マルチスレッド

> 6.3.1 マルチスレッドとは？

> 6.3.2 Pythonはどのようにスレッドを扱うのか？

> 6.3.3 いつマルチスレッドを使うべきか？

> 6.3.4 マルチスレッドを使用したアプリケーション例

> 6.4 マルチプロセス

> 6.4.1 multiprocessing

> 6.4.2 プロセスプールを使う

> 6.4.3 マルチスレッドのためのmultiprocessing.dummy

> 6.5 非同期プログラミング

> 6.5.1 協調的マルチタスクと非同期I/O

> 6.5.2 Pythonにおける async と await

> 6.5.3 非同期プログラミングの実践例

> 6.5.4 Future を利用して同期コードを結合する

> 6.6 まとめ

>

> 第7章 イベント駆動プログラミング

> 7.1 事前準備

> 7.2 イベント駆動型プログラミングとは何か

> 7.2.1 イベント駆動 != 非同期

> 7.2.2 GUIにおけるイベント駆動プログラミング

> 7.2.3 イベント駆動通信

> 7.3 イベント駆動プログラミングのスタイル

> 7.3.1 Callback-basedスタイル

> 7.3.2 Subject-based スタイル

> 7.3.3 Topic-based スタイル

> 7.4 イベント駆動アーキテクチャ

> 7.4.1 イベントとメッセージキュー

> 7.5 まとめ

>

> 第8章 メタプログラミングの要素

> 8.1 事前準備

> 8.2 メタプログラミングとは何か？

> 8.3 デコレータを使って実行前の関数を変更する

> 8.3.1 さらなる深みへ: クラスデコレータ

> 8.4 クラスインスタンスの生成処理への割り込み

> 8.5 メタクラス

> 8.5.1 メタクラスの構文

> 8.5.2 メタクラスの使用例

> 8.5.3 メタクラスの落とし穴

> 8.5.4 メタクラスの代わりに __init_subclass__() メソッドを利用する

> 8.6 コード生成

> 8.6.1 exec, eval と compile

> 8.6.2 抽象構文木

> 8.6.3 importフック

> 8.6.4 Pythonによるコード生成の注目すべき例

> 8.7 まとめ

>

> 第9章 PythonとC/C++をつなぐ

> 9.1 事前準備

> 9.2 拡張モジュールの中心となるC/C++

> 9.3 拡張モジュールのコンパイルとロード

> 9.4 拡張モジュールを使う理由

> 9.4.1 コードのクリティカルな部分の性能を向上する

> 9.4.2 別の言語で書かれたコードを利用する

> 9.4.3 サードパーティーの動的ライブラリを利用する

> 9.4.4 効率の良い独自のデータ構造を作る

> 9.5 拡張モジュールを書く

> 9.5.1 ピュアC拡張モジュール

> 9.5.2 Cythonを使って拡張モジュールを書く

> 9.6 拡張モジュールのデメリット

> 9.6.1 増加する複雑さ

> 9.6.2 デバッグの難しさ

> 9.7 拡張モジュールを使わずに動的ライブラリを利用する

> 9.7.1 ctypesモジュール

> 9.7.2 CFFI

> 9.8 まとめ

>

> 第10章 テストと品質保証の自動化

> 10.1 事前準備

> 10.2 テスト駆動開発の原則

> 10.3 pytestを使ったテストの書き方

> 10.3.1 パラメータ化テスト

> 10.3.2 pytestのフィクスチャ

> 10.3.3 スタブの利用

> 10.3.4 モックとunittest.mockモジュール

> 10.4 品質保証の自動化

> 10.4.1 テストカバレッジ

> 10.4.2 スタイルフィクサーとコードリンター

> 10.4.3 静的型解析

> 10.5 ミューテーションテスト

> 10.6 便利なテストユーティリティ

> 10.6.1 リアルなデータのフェイク

> 10.6.2 時間のフェイク

> 10.7 まとめ

>

> 第11章 Pythonパッケージの作成と配布

> 11.1 事前準備

> 11.2 ライブラリのパッケージ作成と配布

> 11.2.1 Pythonパッケージの構造

> 11.2.2 パッケージ配布物の種類

> 11.2.3 パッケージの登録と公開

> 11.2.4 パッケージのバージョンと依存の管理

> 11.2.5 自分のパッケージをインストールする

> 11.2.6 名前空間パッケージ

> 11.2.7 パッケージスクリプトとエントリーポイント

> 11.3 Webアプリケーションのためのパッケージ作成

> 11.3.1 Twelve-Factor App 宣言

> 11.3.2 Dockerの有効性

> 11.3.3 環境変数の扱い

> 11.3.4 アプリケーションフレームワークにおける環境変数の役割

> 11.4 スタンドアローン実行形式の作成

> 11.4.1 スタンドアローン実行形式が便利なシーン

> 11.4.2 人気のあるツール

> 11.4.3 実行可能形式のパッケージにおけるPythonコードの難読化

> 11.5 まとめ

>

> 第12章 アプリケーションの挙動とパフォーマンスの監視

> 12.1 事前準備

> 12.2 エラーとログ情報の取得

> 12.2.1 Pythonのログの要点

> 12.2.2 良いログのプラクティス

> 12.2.3 分散ログ

> 12.2.4 あとで確認するためにエラーを取得する

> 12.3 カスタムメトリクス取得のためにコードに計装する

> 12.3.1 Prometheusを利用する

> 12.4 分散アプリケーションのトレーシング

> 12.4.1 Jaegerによる分散トレーシング

> 12.5 まとめ

>

> 第13章 最適化

> 13.1 事前準備

> 13.2 パフォーマンスの問題の原因

> 13.2.1 コードの複雑さ

> 13.2.2 過度なリソース確保とリーク

> 13.2.3 過剰なI/Oとブロッキング処理

> 13.3 コードのプロファイリング

> 13.3.1 CPU使用量のプロファイル

> 13.3.2 メモリ使用量のプロファイリング

> 13.4 正しいデータ構造を選び計算量を減らす

> 13.4.1 リストからの探索

> 13.4.2 setを使う

> 13.4.3 collectionsモジュールを使う

> 13.5 トレードオフを利用する

> 13.5.1 ヒューリスティックアルゴリズムや近似アルゴリズムを使う

> 13.5.2 タスクキューを使って遅延処理を行う

> 13.5.3 確率的データ構造を利用する

> 13.5.4 キャッシュ

> 13.6 まとめ

> 索引

>@shimizukawa - 午前11:10 · 2023年7月11日 『エキスパートPythonプログラミング 改訂4版』の見本きたーー！箱デカ、と思ったら2冊だった。それにしても分厚い！！

>584ページ 3900円です！4版は中身も相当濃いですよ！！

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