受講後も学習を継続するには、単に復習だけでなく様々な情報に自ら触れることが必要です。その過程で、自分が抱える課題の解決方法が偶然見つかったり、「孫引き」しているうちに新しいアイデアを思いついたりします。
以下では、Pythonに関する情報のリンクをまとめました。今後も少しずつ更新しますので、是非ブックマークに登録してご活用ください。
本記事の目次
公式ドキュメント
Pythonの内容に関する「一次情報」は、何と言っても公式ドキュメントです。Pythonプログラミングでわからないことがあれば、まずは公式ドキュメントをあたってください。ありがたいことに日本語で読むことができます。
講座で使用したものを中心によく用いるドキュメントを以下に挙げます。
組み込み
標準モジュール
- os（os情報、環境変数）
- sys（システム情報、制御）
- pathlib（パス情報、操作）
- shutil（ファイル操作）
- decimal（10進演算をサポートした数値型）
- math（数学関数）
- statistics（統計関数）
- random（擬似乱数）
- csv（CSV ファイルの読み書き）
- string（文字列操作）
- smtplib（メールのSMTPクライアント）
- email.mime（メールのMIMEメッセージ作成）
コーディングスタイル
Pythonのコードを誰しも読みやすくするために、以下のコーディング規約に準拠することが望まれます。日本語で紹介しているページ もあります。
PEP 8 — Style Guide for Python Code
「The Zen of Python」というPythonのアフォリズム集があります。「暗示より明示」や「ネストは浅く」など、プログラミングに共通する心構えが書かれています。とてもわかりやすく解説しているページ もあります。まずは１つ２つでも、実践しやすいことからはじめることをお勧めします。
ライブラリを探す
サーデパーティーのライブラリは、以下のPyPIで探して、pipでインストールしますが、20万近くの膨大な中から、適当なライブラリを探すのは至難の技です。
そのような時に重宝するのが、以下のAwesome Pythonというサイトです。探す時に知りたいのは、「デファクトスタンダードなライブラリはどれか」ということです。例えば、Excelファイルを操作するためのOpenPyXlのようなライブラリです。このサイトでは、Pythonでよく利用されているライブラリをまとめてくれています。
Awesome Python (GitHub – vinta/awesome-python)
コードを読む
他の人が書いたコードを読むのは、非常に勉強になります。いわゆる「プログラムの書き方の常識」を把握できます。一番身近なのは、標準モジュールです。標準モジュールのコードは、IDLEなどから参照できますが、以下のサイトでも確認できます。
標準モジュールを読むのは、最初は少しハードが高いという場合には、以下のActiveState Codeがおすすめです。スクリプト（１ファイルだけのプログラム）が中心なので、シンプルで理解しやすいコードを見つけることができます。
Popular Python recipes (ActiveState Code)
GitHubというソースコードをホスティングしているサイトでも、公開されている多様なPythonのコードを閲覧できます。
問題の解決策を探す
Stack Overflowという世界的なプログラミングに関するQ&Aサイトがあります。回答はユーザーにより評価され、高く評価されるほど上位になります。エキスパートの回答者が多く、回答内容を読むだけでも非常に勉強になります。英語のサイトですが、苦労しても読む価値があります。
Stack Overflow (tagged python)
日本語のQ&Aサイト
Stack Overflowには日本向けのサイトもありまが、やはり本家の情報量が圧倒的です。また、teratrailという日本初のプログラミングに特化したQ&Aサイトもあります。
次のステップのための書籍
受講後は、いわゆる初級の次の本が欲しくなると思います。そのような場合は、自分がプログラミングしたい内容を記述してある書籍を選ぶとスムーズに学習できます。以下のサイトで紹介している「２冊目にオススメの本」を参考にしてください。
Gammasoft.jp2018-08-14雑誌
日経ソフトウェア
Pythonについての記事も多く、他の言語や開発に関する多様な情報を入手できるので、オススメです。以前は毎月でしたが、現在は隔月（奇数月）に発行されています。
Software Design
パソコン関連の老舗出版社「技術評論社（gihyo）」から発行されているエンジニア向けの雑誌です。本職を対象にしているので、専門的な内容が多いですが、その分野のエキスパートが執筆しているので、Python関連の特集はチェックしておくことをオススメします。毎月発行されています。
ウェブサイト
Qiita
日本最大のプログラマコミュニティです。プログラマ用のブログサービスであり、プログラミングに関する多様な記事が投稿されています。Pythonについての投稿も多く、Stack Overflowと並んで、プログラミング中に参考にする機会が多いサイトです。
note.nkmk.me
Pythonの「使い方のリファレンス」として重宝するサイトです。コンテンツがコード主体なので、使い方を一目でわかるのがうれしいです。１テーマごとにタイトルと直結した内容になっているので、知りたい情報を探しやすくなっています。情報量が非常に多く、データ分析や機械学習に関する記事も多いのが特徴です。
オンライン学習
Udemy
シリコンバレー発の世界最大のオンライン学習プラットフォームです。日本での運営は、進研ゼミの「ベネッセ」が行っています。Pythonの講座も多数登録されています。動画で学習しますので、実際に手を動かしながら学習できます。そのため、インタラクティブに結果を確認する「Pythonのデータ分析」の学習に特に向いていると思います。