Python のおすすめの教材9選！ 【 2024年11月 最新版】

※ご受講いただく前に必ず、「要件」欄を全てご確認ください！

「業務効率化・DX・リスキリングに興味はあるけれど…」

「文系の自分にはプログラミングなんてとても…」

「結局挫折してしまいそうで…」

そんな一歩踏み出すきっかけが欲しいあなたにオススメのコースです。

企業・自治体・学校・etc...バックオフィスにお勤めの全ての方に！

バックオフィス業務を効率化したいなら、コスト・汎用性・難易度・処理速度等の観点から総合的に見て、VBA(マクロ)やRPAより断然Pythonをオススメします！

"必要十分なスキルを身につける"。これが本コースの大きなコンセプトの１つです。

世の中のプログラミング教材は、プログラミング初学者、特に「エンジニアを目指しているわけではないけれど自業務・実生活にプログラミングを活用してみたい」と考えておられる方にとってはあまりにも過剰な知識を含んでおり、かつ基礎文法の解説ばかりで結局Pythonを学ぶメリットがよく分からない、という場合が多いです。

知識が網羅されており大ボリュームな教材は、必ずしも初学者にとって最適なものではなく、むしろ"挫折の可能性を高めてしまうというデメリットの方が遥かに大きい"と私は考えております。必須ではない知識の勉強が原因で挫折してしまう、というのは極めてもったいないですし、残念ながら実際よくあることです。

ボリュームが多い＝良い教材、ではありません。また、定価やセール割引率が高い＝良い教材、でもありません（Udemyは講師が定価を選べるので尚更です）。とにかく、初学者であればある程おトク感に釣られないようご注意ください。最初に取り組む教材次第で、挫折の可能性は大きく増減します。

本コースは、自身の独学経験も生かして、初学者の方が挫折せずにプログラミングの力と楽しさを実感していただけるような内容・ボリュームを意識して作成しました。言うならば、「こんな教材があったら良かったのに」「独学時代の自分に届けたい」と思える教材にしております。プログラミング教材でありがちな「とにかく教材を最後までこなすことが目的化してしまい、よく分からないまま写経してスキルアップした気になっただけで終わり」になってしまわないような工夫もしております。また、他の多くのUdemyコースが質問回答や内容更新が無いまま放置されている中、私のコースでは、ルールに則ったうえで頂いたご質問には真摯に対応するとともに、皆様からのフィードバックを受け随時レクチャーの更新もしております。

詳しいカリキュラムについては本ページ内の"コースの内容"をご確認下さい。

プログラミングは決して限られた人にしか扱えないものではありません。文系理系も関係ありません。

誰にでも門戸は開かれており、あなたも必ずプログラムが書けるようになります。

スマホのアプリを使うのと同じように、気楽に楽しみましょう。

完璧である必要は全くなく、ハイレベルを目指す必要もありません。

大谷翔平でなくても野球をして良いし、楽しむことができますよね。それと同じです。

ただあなたの日々の仕事や生活に、あなたのできる範囲でプログラミングを活用し、今より少しでも充実した毎日になる。それで十分なのです。

プログラミングを習得すれば、

　　できる仕事の範囲が広がる・業務効率化により可処分時間が増える

　　　　　　　　↓

　　自分でコントロールできる仕事（裁量権）が増える・ストレスが減る

　　　　　　　　↓

　　会社生活・私生活がもっと充実する

という好循環に入ることができます。

「仕事が忙しくて勉強する時間が無い…」という方もたくさんいらっしゃると思います。私も会社員でしたから、働きながら自己研鑽をする大変さは良く分かります。

しかし、その忙しい現状を打破するためにこそ、忙しい合間を縫ってでも今、業務効率化スキルを学ぶべきなのです。少し厳しく聞こえるかもしれませんが、日々愚痴をこぼしながらも目の前のタスクを盲目的にこなし、勉強できない言い訳をしているだけでは、残念ながら状況は何も変わりません。

またよくありがちな落とし穴は、せっかく勉強にリソースを割いているのに"概論的な勉強"ばかりしてしまうことです。DX・BPR・EBPM…この界隈にはそれっぽいカッコイイ言葉が並びますが、（やらされ感を半分持ちながら）そういった類の座学セミナーを受講し、言葉の定義を字面だけ暗記し、付け焼き刃の勉強で資格を取得し、なんとなく成長した気になったとしても…実際に目の前の仕事は何か変えられていますか？

楽は苦の種、苦は楽の種。是非「自分の力で自分の時間を作り出すんだ！」という気概を持って、毎日少しずつでもいいので"目の前の仕事を効率化するための勉強"に時間を割いてみていただければと思います。業務効率化は"やったもん勝ち"。習得が早ければ早いほど、恩恵は大きくなります。

是非この機会に、私と一緒に楽しみながらリスキリングを始めましょう！

それでは、コースでお会いできることを楽しみにしております。

★学習効率を最大化するための講師推奨ラーニングパス★

①本コース

（Python・プログラミングの基礎を学び、プログラムによってどんなことが実現できるのかを知る）

↓

②演習問題セット

（基礎力を鍛え上げて自信をつけ、プログラミングの面白さを再確認し、学習のモチベーションをさらに上げる）

↓

③応用編・Excel自動化編・Windows編のうちニーズに合ったコース

（様々なプログラミング活用方法を習得し、実務の効率化・自動化に繋げる）

1. はじめに
2. 講師紹介・コースの特徴
3. Udemyの使い方Tips
4. コース受講中の注意事項　※必読
5. 字幕について
6. プログラミングの基本
7. プログラムとは？プログラミングとは？
8. なぜPythonがオススメなのか
9. プログラミング学習の心得
10. 環境構築
11. レクチャーのアップデートについて
12. 質問時のルール
13. 環境構築の前に
14. 会社PCをお使いの方へ
15. Windowsの環境構築手順
16. Macの環境構築手順
17. （補足）Jupyter Labの使い方
18. ソースコードについて
19. プログラミングをしてみよう
20. プログラミングを始める前に
21. Jupyter Notebookの使い方
22. （補足）セル内行数のデフォルト表示
23. 数値と四則演算
24. 文字列
25. 変数
26. リスト
27. if文
28. for文
29. ライブラリ
30. 演習問題
31. 演習問題解説
32. 【追加コンテンツ】演習問題その２
33. よくあるエラーと"自走力"について
34. 質問用テンプレート　※質問時利用必須
35. セクション4のソースコード
36. Excel操作の自動化
37. 目標物の確認
38. Excelファイルの扱い方
39. プログラム作成
40. セクション5のソースコード
41. ブラウザ操作の自動化
42. WEBサイトについて
43. プログラム作成
44. ライブラリの仕様変更について
45. セクション6のソースコード
46. （番外編）LINE通知プログラムを作ってみよう
47. 本セクションの注意事項　※必読
48. プログラム作成
49. セクション7のソースコード
50. おわりに
51. おわりに
52. ボーナスレクチャー
53. ボーナスレクチャー

本コースはプログラミング言語「Python（パイソン）」未経験の方が、中級者を目指すために設計された、初級レベルコースです。

• プログラミングに興味がありますか？

• 人気上昇中のPythonを学びたいですか？

• 機械学習で役立つPythonの基礎知識を学びたいですか？

• データサイエンスで役立つPythonの基礎知識を学びたいですか？

• ウェブ制作で役立つPythonの基礎知識を学びたいですか？

あなたの答えが１つ以上YESなら、これはまさにあなたが探しているコースです！

今すぐ、コース紹介動画やプレビュー動画を視聴して、カリキュラム内容をご確認ください！！

私は、ウェブ開発入門完全攻略コースなど、ウェブ開発者を目指す方向けのプログラミング入門コースを複数公開していますが、それよりも、さらに入門者向けに、Pythonを使ったプログラミングを入門できるビジネスパーソン向けのコースを制作しました。

学習に必要なもの

• パソコン（macOS または Windows）

• ウェブブラウザ Google Chrome （無料）

• Google アカウント（無料）

学習環境について

• Google Colaboratory というクラウドを利用した学習環境を利用します（無料プラン利用）

• レクチャーの動画収録ではmacOSを利用します。Windows特有の操作については、適宜補足説明します。

Pythonのバージョンについて

• バージョン3系を利用します。

このコースを学ぶメリット

• インターネットとPCがあれば、いつでも自分のペースで学ぶ事ができます。

Q＆Aコーナーのご利用について

• 本コースの内容を超えるご質問にはお答えできませんので、あらかじめご了承ください。

• コース内で紹介する動作確認済みのサンプルコード以外の動作については、サポート対象外とさせていただいております。

• ご意見・ご要望や、コンテンツのリクエストは、コース内で紹介する専用のフォームにてお知らせいただけると幸いです。

  
  

ノーリスク

• 30日以内返金保証付きで安心です（Udemyウェブサイトよりご購入の場合）。

それでは、皆さんとコースの中でお会いできることを楽しみにしています！

更新履歴

• 2022/11/10 演習問題を追加

1. コースイントロダクション
2. コース紹介
3. Pythonとは？
4. 受講オリエンテーション（Udemyのご利用が初めての方向け）
5. はじめてのPythonプログラミングをしよう
6. Google Colaboratoryのウェブサイトを表示しよう
7. はじめてのPythonプログラムを実行しよう
8. Colaboratoryの使い方を知ろう
9. 演習: 文字列を出力してみよう
10. コンテンツリクエスト募集中！
11. Pythonプログラミングの基本を知ろう
12. イントロダクション
13. そもそもプログラミングとは？
14. サンプルコードについて
15. コメントを使おう
16. 数値を表示しよう
17. 数値の演算をしよう
18. 演算子の優先順位を知ろう
19. エラーを自力で取り除けるようになろう
20. 文字列を表示しよう
21. エスケープシーケンスを利用しよう
22. 文字列の操作をしよう
23. 変数を使おう
24. 変数名のルールを知ろう
25. 複合代入演算子を使おう
26. 変数のデータ型について知ろう
27. キーボードから値を入力しよう
28. データ型を変換しよう
29. 演習：キーボードから値を入力して、BMIを求めてみよう
30. 文字列中に値を埋め込もう - f文字列
31. 演習：f文字列を使って、文字列中に値を埋め埋め込もう
32. コレクションを使おう① - リスト
33. イントロダクション
34. リストの基本的な使い方を知ろう①
35. リストの基本的な使い方を知ろう②
36. リストを操作しよう
37. 配列を使っておみくじプログラムを作成しよう
38. 演習：配列を使ってサイコロを作成しよう
39. 条件分岐をしよう
40. イントロダクション
41. ifで条件分岐をしよう
42. 条件式が成り立たない場合の処理を書こう if else
43. 条件を追加しよう elif
44. 成績判定プログラムの仕上げをしよう
45. 真偽値とは何か知ろう
46. 比較演算子の種類を知ろう
47. 論理演算子を使おう
48. in演算子を使おう
49. 演習：if elif else を使って、体格を出力しよう
50. 繰り返し処理をしよう
51. イントロダクション - 繰り返し処理をしよう
52. forで繰り返し処理をしよう
53. リストをforで扱おう
54. forの入れ子を使おう
55. break, continueを使おう
56. whileで繰り返し処理をしよう
57. whileの無限ループについて知ろう
58. 演習： 繰り返し処理を使って、 テストの点数の合計値、平均値を求めよう
59. 関数を使おう
60. イントロダクション
61. 関数を使おう
62. 関数の引数を使おう
63. 関数の戻り値を使おう
64. 演習： 三角形の面積を求める関数を作成しよう
65. コレクションを使おう②
66. イントロダクション - コレクションを使おう②
67. ディクショナリを使おう
68. タプルを使おう
69. 演習：ディクショナリを作成して各値を取り出して出力しよう
70. ボーナスレクチャー
71. ボーナスレクチャー

このコースでは、Python を使ったプログラミングをする際に必要となる、いくつかのツールを用意するところから始めます。

はじめてプログラミングを経験する方でも、すぐに始められるように、順を追って説明していますので、安心して取り組んでいただけます。

また、既に何らかのプログラミングを経験されている方も、「こんな便利なツールがあるんだ」と感じていただけるかもしれません。

VS Code と Jupyter Notebook 拡張機能を使って Python プログラミング環境を簡単に構築

• Python 実行環境のインストール

• 高機能テキスト・エディター： Visual Studio Code のインストール

• プログラミング練習帳： Jupyter Notebook 拡張機能のインストール

• VS Code と Jupyter Notebook 拡張機能を使った Python プログラミング体験

• このコースで学んだことの振り返りと今後に向けてのアドバイス

Python プログラミング環境を構築して今すぐプログラミングを始めよう

インターネットの世界で広く使われているプログラミング言語 Python を使って、プログラミングを気軽に始めるために、まずは使いやすいツールを用意しましょう。無料で入手できるツールを使ってプログラミング環境を構築するので、はじめてプログラミングを経験する方にも、無理なく準備していただくことができます。

ひとたび Python プログラミング環境を準備してしまえば、あとはあなたの好きなように、プログラムを作成し、その動作を試すことができます。あなたの Python プログラミング経験の出発点として、あるいは、手っ取り早く Python 実用プログラムを作成するための第一歩として、このコースをご活用ください。

コース内容

Python は、インターネットの世界で広く使われているプログラミング言語です。まずは Python の実行環境を、あなたのパソコンにインストールします。これにより、あなたのパソコン上で、Python で書かれたプログラムが実行できるようになります。

Visual Studio Code は、Microsoft 社が無償で提供している高機能なテキスト・エディターです。すでに多くの開発現場で使用されているメジャーなテキスト・エディターと言えます。プログラミングに適したテキスト・エディターなので、Python でプログラムを作成する際に大変便利に使うことができます。

Jupyter Notebook は、Python における開発環境のひとつで、プログラムを一部分だけ実行して何度も試したり、情報を視覚的に表示させたりすることができる、言わば Python プログラミングの「練習帳」のようなものになります。本来の Jupyter Notebook は、Web サーバーの機能が必要となるため、プログラミング初心者が使うのには、若干の「壁」が存在していました。しかしながら、Visual Studio Code 用の拡張機能としての、Jupyter Notebook 拡張機能であれば、そういった面倒な事柄に煩わされることなく、Python プログラミングを楽しむことができるようになります。

このコースの修了時には、今後あなたの相棒となる Python プログラミング環境が、Visual Studio Code 上に構築され、Jupyter Notebook を使用して、自由に Python プログラミングを楽しむことができる準備が整っていることになります。

なお、このコースでは、Windows がインストールされたパソコンを使用していることを前提に説明しています。Windows 10/11 がインストールされたパソコンをお持ちの方は、このコースで説明される手順にしたがって、お手元のパソコンを使ってレクチャーを進めることができます。

また、macOS などがインストールされたパソコンをお持ちの方は、画面の様子や手順などが、Windows のものとは若干異なりますが、やろうとしていることの本質は変わりません。あなたが使用するパソコン環境に応じて、適宜読み替えて取り組んでみてください。もしも心配なようでしたら、Windows がインストールされたパソコンをご用意いただき、それを使ってレクチャーを進めることをお勧めします。

1. はじめに
2. コース説明
3. コース内容と受講対象者
4. 受講に際して
5. Python インストール
6. Python 公式サイトからインストール用プロブラムを入手する
7. インストール用プロブラムを実行する
8. 正常にインストールされたか確認する
9. Visual Studio Code インストール
10. Visual Studio Code 公式サイトからインストール用プロブラムを入手する
11. インストール用プロブラムを実行する
12. メニューを日本語で表示させる： Japanese Language Pack for Visual Studio Code 拡張機能のインストール
13. Jupyter Notebook 拡張機能インストール
14. Python 関連および Jupyter Notebook 拡張機能のインストール
15. pip モジュールの更新と ipykernel モジュールのインストール
16. 試しに使ってみよう
17. ノートブックについての説明
18. カーネルの選択
19. プログラムの実行方法
20. 今後に向けて
21. このコースで学んだこと
22. さらに一歩前進するには
23. ボーナスレクチャー

ほとんどの職場に多かれ少なかれ存在するExcelを使った業務。その多くは、「人間がやる必要のない（付加価値を生まない）単なる作業」です。

コピペの繰り返し、手動でのデータ入力・フィルタ処理、目視での確認・修正…

このような面倒臭いExcel業務、あなたの職場にもあるのではないでしょうか？

人間がこういった単純作業に時間を費やすのは非常にもったいないですし、ミスも生じます。そのミスを修正するためにさらなる無駄な作業も発生してしまいます。

是非この機会に、パソコンに任せられることは任せて、"人間が本当にやるべき仕事"にシフトしていきましょう。

Excelの自動化となると、まずVBA・マクロをイメージされる方が多いかと思いますが、PythonもExcelの自動化が非常に得意です。

基本的に「VBAで実現できることはPythonで（もっと簡単に）実現できる」と言って良いでしょう。もちろんExcelファイルだけでなくCSVファイルも扱うことができます。

このコースでは、Pythonを活用して

・Excelファイル間、シート間でデータを転記する方法

・Excelファイルを分割、結合する方法

・Excelの機能（VLOOKUP、ピボットテーブル等）をPythonで実現する方法

等について、実務をイメージしたオリジナルの演習課題も交えつつ、実践的に学びます。

バックオフィスでよくある作業をテーマにコースを構成しましたので、皆様の実務で実際に使えるスキルが身につけられます。

それでは、コースでお会いできることを楽しみにしております！

★学習効率を最大化するための講師推奨ラーニングパス★

①Python基礎編

（Python・プログラミングの基礎を学び、プログラムによってどんなことが実現できるのかを知る）

↓

②演習問題セット

（基礎力を鍛え上げて自信をつけ、プログラミングの面白さを再確認し、学習のモチベーションをさらに上げる）

↓

③本コース・応用編・Windows編のうちニーズに合ったコース

（様々なプログラミング活用方法を習得し、実務の効率化・自動化に繋げる）

1. はじめに
2. 講師紹介・コース内容
3. コース受講中の注意事項　※初見の方以外はスキップしていただいて構いません
4. 質問用テンプレート　※質問時利用必須
5. 字幕について
6. コーディングを始める前に
7. PythonとVBAの比較
8. プログラミング学習の心得
9. レクチャー受講方法
10. ソースコードについて
11. データの転記
12. 目標物の確認
13. プログラム作成
14. 絶対パスと相対パス
15. 補足
16. セクション3のソースコード
17. ファイルの分割・結合
18. pandasの基礎
19. ファイルの分割
20. ファイルの結合
21. 演習課題（目標物の確認）
22. 演習課題解答
23. openpyxlとpandasの使い分け
24. セクション4のソースコード
25. その他の活用事例
26. VLOOKUP
27. ファイル間の差分検出
28. ピボットテーブル（データ集計）
29. セクション5のソースコード
30. 最終課題
31. 最終課題（目標物の確認）
32. 最終課題解答
33. セクション6のソースコード
34. おわりに
35. おわりに
36. ボーナスレクチャー
37. ボーナスレクチャー

このコースでは、Python3の基礎である入門コースを一通り終えた後に、今後のアプリケーション開発に役立つためのPythonのテクニックやデーターベースアクセス(SQLite, MySQL, MongoDB, SQLAlchemy, memcached, Hbase, neo4j etc)、WEB(Flask, socket, RPC etc)、インフラ自動化(Fabric, Ansible)、並列化(スレッド、マルチプロセス)、テスト(Unittest, pytest, Tox, Selenium, etc)、暗号化(pycrypto, hashlib)、グラフィック(turtle, Tkinter)、データ解析(numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn), キューイングシステム(ZeroMQ, Celery)、非同期処理(asyncio)などのPythonを使った応用編を取り入れております。

また、Pythonのコードをただ書いて、プログラムが動けば良いというだけではなく、コードスタイルに関しても言及しております。pythonicにと言われるように、PythonはPythonらしく綺麗でわかりやすいコードを書くことが大切です。

私が10年以上勤務しているアメリカのシリコンバレーのIT企業ですが、どの企業にも世界の多くの国から、良いプログラマーが集まってきます。そのため、他の国から来た異文化の人がコードを読んでも理解できるように綺麗に書かなければなりません。

日本では、他の人にはわからない難しいコードが書ける人が素晴らしいプログラマーだとされる傾向がありますが、シリコンバレーでは、いかに綺麗にわかりやすいコードを書けるかが重要となって来ております。アメリカでは、解雇や転職などの機会も多く、コードは常に誰か新しいメンバーが入って来てもすぐにわかるようにしなければならないため、他の人にわかりにくいコードを書くブログラマーは解雇対象となってしまいます。

まずは、Pythonの基礎を学んで、アプリケーション開発の際には、コードスタイルに気をつけて、Pythonicなコードが書けるように目指しましょう。

皆様の今後のご活躍にお役に立てるようなコースとなれば幸いです。それでは、今後の皆様のご活躍を祈っております。

1. ここから開始しましょう。
2. はじめに
3. アメリカ本社のUdemyオフィスに遊びに行ってきました
4. 講義の話すスピードを変更したい場合
5. Python環境の設定
6. MacにPythonをインストールする
7. MacにPycharmをインストールする
8. WindowsにPythonをインストールする
9. WindowsにPycharmをインストールをする
10. Pythonの基本
11. 変数宣言
12. まずはprintで出力
13. 数値
14. 文字列
15. 文字列のインデックスとスライス
16. 文字のメソッド
17. 文字の代入
18. f-strings
19. データー構造
20. リスト型
21. リストの操作
22. リストのメソッド
23. リストのコピー
24. リストの使い所
25. タプル型
26. タプルのアンパッキング
27. タプルの使い所
28. 辞書型
29. 辞書型のメソッド
30. 辞書のコピー
31. 辞書の使い所
32. 集合型
33. 集合のメソッド
34. 集合の使い所
35. 制御フローとコード構造
36. コメント
37. １行が長くなる時
38. if文
39. デバッガーを使って確認してみる
40. 比較演算子と論理演算子
41. InとNotの使い所
42. 値が入っていない判定をするテクニック
43. Noneを判定する場合
44. while文とcontinue文とbreak文
45. while else文
46. input関数
47. for文とbreak文とcontinue文
48. for else文
49. range関数
50. enumerate関数
51. zip関数
52. 辞書をfor文で処理をする
53. 関数定義
54. 関数の引数と返り値の宣言
55. 位置引数とキーワード引数とデフォルト引数
56. デフォルト引数で気をつけること
57. 位置引数のタプル化
58. キーワード引数の辞書化
59. Docstringsとは
60. 関数内関数
61. クロージャー
62. デコレーター
63. ラムダ
64. ジェネレーター
65. リスト内包表記
66. 辞書包括表記
67. 集合内包表記
68. ジェネレーター内包表記
69. 名前空間とスコープ
70. 例外処理
71. 独自例外の作成
72. モジュールとパッケージ
73. コマンドライン引数
74. Import文とAS
75. 絶対パスと相対パスのImport
76. アスタリスクのインポートと__init__.pyと__all__の意味
77. ImportErrorの使い所
78. setup.pyでパッケージ化して配布する
79. 組み込み関数
80. 標準ライブラリ
81. サードパーティーのライブラリ
82. importする際の記述の仕方
83. __name__と__main__
84. オブジェクトとクラス
85. クラスの定義
86. クラスの初期化とクラス変数
87. コンストラクタとデストラクタ
88. クラスの継承
89. メッソドのオーバーライドとsuperによる親のメソッドの呼び出し
90. プロパティーを使った属性の設定
91. クラスを構造体として扱う時の注意点
92. ダックタイピング
93. 抽象クラス
94. 多重継承
95. クラス変数
96. クラスメソッドとスタティックメソッド
97. 特殊メソッド
98. ファイル操作とシステム
99. ファイルの作成
100. withステートメントでファイルをopenする
101. ファイルの読み込み
102. seekを使って移動する
103. 書き込み読み込みモード
104. テンプレート
105. CSVファイルへの書き込みと読み込み
106. ファイル操作
107. tarfileの圧縮展開
108. zipfileの圧縮展開
109. tempfile
110. subprocessでコマンドを実行する
111. datetime
112. 入門編の終了　応用編に行く前に簡単なアプリケーションの演習
113. WindowsとMacのコマンド
114. 簡単なアプリケーションを作って見よう
115. デモアプリケーションの流れを説明したPDFファイル
116. デモアプリのコードを展開する
117. サンプルのデモアプリケーションのコード
118. サンプルコードの設計とフォルダ構造の解説
119. サンプルコードのViewsとテンプレートの解説
120. サンプルコードのmodelsとcontrollerの解説
121. コードスタイル
122. コードスタイルをチェックするツールの確認
123. スタイルルール
124. Pythonの書き方
125. ドキュメントとPylint
126. 文章のようにPythonを書く
127. コンフィグとロギング
128. 応用編に行く前に
129. configparser
130. yaml
131. ロギング
132. ロギング　フォーマッタ
133. ロギング　ロガー
134. ロギング　ハンドラー
135. ロギング　フィルタ
136. ロギング　コンフィグ
137. ロギングの書き方
138. Email送信
139. 添付ファイルEmail送信
140. SMTPハンドラーでログをEmail送信
141. virtualenv
142. optparse
143. データーベース
144. データーベースに関して
145. MacにHomeBrewとSQLiteをインストールする
146. WindowsにSQLiteをインストールする
147. SQLite
148. MacにMySQLをインストールする
149. WindowsにMySQLをインストールする
150. MySQL
151. SQLAlchemy
152. DBM
153. memcached
154. pickle
155. MacにMongoDBをインストールする
156. WindowsにMongoDBをインストールする
157. MongoDB
158. Hbase
159. Macにneo4jをインストールする
160. Windowsにneo4jをインストールする
161. neo4j
162. データーベースのおさらい
163. WEBとネットワーク
164. XML
165. Json
166. urllib.request
167. requests
168. socket通信
169. socketserverとhttp.serverとwebbrowser
170. Flask
171. BeautifulSoupでWEBスクレピング
172. XML RPC
173. networkx
174. テスト
175. doctest
176. Unittest
177. Unittestで例外テスト
178. Unittestのsetupとteardown
179. Unittestのスキップ
180. pytest
181. pytestで例外テスト
182. pytestのsetupとteardown
183. pytestのスキップ
184. pytestのconftest
185. pytestのfixture
186. pytestの独自のfixture
187. pytest-cov　どこまでテストをすればいいのか
188. noseのwebページの紹介
189. setuptoolsでtestを実行する
190. Toxで仮想環境でテストを行う
191. seleniumでUIの自動テスト
192. mock
193. mock.assert
194. mock.patch
195. mock.side_effect
196. mock spec
197. どこまでmockするか
198. 並列化
199. マルチスレッドとマルチプロセス
200. スレッド