2024年8月30日
株式会社ビープラウド 監修，altnight，石上晋，delhi09，鈴木たかのり，斎藤努 著
Python
この記事を読むのに必要な時間：およそ 1 分
『現場のPython』を手に取っていただき，ありがとうございます。私たちビープラウドは2008年からPythonを使用して開発してきました。そして，実際のプロジェクトの開発をしているうちに，現場で培ったノウハウや実践的な知識が増えてきました。今回，私たちはそれらを共有するために本書を執筆しました。
本書は雑誌『WEB+DB PRESS』に連載していた「現場のPython」の記事をまとめ，2024年4月時点での最新バージョンに更新し，一部加筆した内容となっています。
本書の対象読者
本書の対象読者は次のような方です。
- 脱初心者を目指す方
- Pythonの入門を終えた中級者の方
- すでに趣味の開発ではPythonを使っており，実務レベルにステップアップしたい方
- Pythonがソフトウェア開発の業務にどのように使えるのかを知りたい方
- 経験2，3年目で基本的なコードを書けるようになっているが，その先に進む方法がわからない方
- エキスパートな内容は難しいと感じるが，入門よりは難しい内容を知りたい方
本書の構成と読み方
本書は3部構成となっており，各部や各章が独立した内容になっているため，気になる箇所から自由に読み進められます。また，実務で必要になったときや迷ったときに，つまみ食いのような形での活用もできます。
第1部 基礎編
第1部では，Python開発の基礎を固めるための情報をお伝えします。最新のPython環境構築から始まり，型ヒントとmypyによるコード品質の向上，pytestを使ったテストの書き方，structlogを使った効率的な構造化ログの出力方法，そしてリリース管理の方法までをカバーします。
第2部 Webシステム開発編
第2部では，実際のWebアプリケーション開発で必要となるスキルを身に付けることができます。Webシステム開発に焦点を当て，アプリケーションの品質向上のための技術，DjangoやFastAPIを用いたAPI開発，GraphQLの基礎，そしてDjango ORMの速度改善やトラブルシューティングについて詳しく解説します。
第3部 機械学習・データ分析編
第3部では，機械学習とデータ分析に関連する技術を取り上げます。データ分析プログラムの品質改善，データ分析レポートの作成，pandasを使った処理の高速化，日本語の形態素解析のためのJanomeとSudachiPyの利用方法，データ分析のためのテスト入門，そして数理最適化について学びます。
ビープラウドについて
ビープラウドは，主にWebシステムの開発や運営を行っている企業です。受託開発の割合が大きいですが，IT勉強会支援プラットフォームのconnpassやオンラインPython学習サイトのPyQ，システム開発者向けドキュメントサービスのTraceryといった，自社サービスの運用も手掛けています。また，開発者が多く在籍し，日々コードの読み書きを行っています。私たちが手がけるWebシステムには，大量のトラフィックをさばく必要があるコンシューマ向けのものや，ビジネス向けの業務システムなどもあります。ほかにも，データ分析や数理最適化といった分野もカバーしています。
本書がみなさんのPythonスキルの向上に貢献し，より良い開発ができることを心より願っています。それでは，現場のPythonの世界へ，ようこそ。（「はじめに」より）
