Pythonの書き方を項目単位で示す本。「こう書くべき」という結論だけでなく、素朴な書き方が抱える問題と、言語仕様のどこがそれを生むのかを対にして説明する。内包表記、ジェネレータ、クラス設計、並行処理、テストまで幅広く、通読しても必要な項目だけ引いても使える。
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Kaggleで勝つデータ分析の技術
門脇大輔・阪田隆司・保坂桂佑・平松雄司 / 技術評論社 / 2019年
技術: 機械学習・Python

前処理大全
本橋智光・橋本秀太郎 / 技術評論社 / 2024年(改訂版)
技術: Python・SQL・データ基盤・データエンジニアリング

現場で使える!NumPyデータ処理入門
吉田拓真・尾原颯 / 翔泳社 / 2024年(改訂版)
技術: Python・数学

アルゴリズム実技検定公式テキスト
高橋直大・大槻兼資・杉江祐哉・中村謙弘 / マイナビ出版 / 2023年(第2版)
技術: アルゴリズム・データ構造・Python

Pythonクックブック
アレックス・マルテッリ(訳: 鴨澤眞夫) / オライリー・ジャパン / 2007年(第2版) / 翻訳書
技術: Python

Pythonデータサイエンスハンドブック
ジェイク・バンダープラス(訳: 菊池彰) / オライリー・ジャパン / 2024年(第2版) / 翻訳書
技術: Python・機械学習・データ基盤・データエンジニアリング
この本からもっと探す →邦訳版の書誌(オライリー・ジャパン、2025年、ISBN 9784814401338)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「Brett Slatkin 著,鈴木駿 訳」による。原著の初版年2015年はOpenLibrary/英語版Wikipediaの書誌による。
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