第1章　コードは動けばなんでも同じ？

1-1　「動けばどんなコードでもいい」から卒業しよう

• 1-1-1　コードの読みやすさとバグの関係
• 1-1-2　良いコードが書けると最終的に「楽」になる

1-2　良いコードとはどんなコードなのか？

• 1-2-1　可読性
• 1-2-2　安全性
• 1-2-3　保守性
• 1-2-4　効率性
• 1-2-5　良いコードの基準は複合的な関係

1-3　Pythonらしいコードを書こう

• 1-3-1　コーディング規約
• 1-3-2　標準で用意されてる機能を活用する
• 1-3-3　グルー言語としてのPython

1-4　コードの書きかたにはトレンドがある

• 1-4-1　手続き型プログラミング
• 1-4-2　オブジェクト指向プログラミング
• 1-4-3　関数型プログラミング
• 1-4-4　Pythonとトレンド

1-5　モチベーションを保ちながらスキルアップする方法

• 1-5-1　手を動かすことが大切
• 1-5-2　成長に不安を感じたら

第2章　まずはコードの見た目を整えよう

2-1　コードのお作法「PEP8」の要点をおさえる

• 2-1-1　PEP8をすべて覚える必要はない！
• 2-1-2　インデント
• 2-1-3　空行
• 2-1-4　スペース
• 2-1-5　1行の長さ
• 2-1-6　チームのルール

2-2　コードフォーマッターblackで自動整形してみよう

• 2-2-1　コードフォーマッターのポイント
• 2-2-2　コードフォーマッターblackをVSCodeに設定する
• 2-2-3　コードフォーマッターblackをPyCharmに設定する

第3章　読みやすいコードに改善するテクニック

3-1　コードは適切なサイズで分割しよう

• 3-1-1　ブロックに分けると読みやすい
• 3-1-2　関数に切り出す
• 3-1-3　関数切り出しのコツ
• 3-1-4　モジュールに切り出す

3-2　スッキリしたif文を書くコツ

• 3-2-1　複数の比較演算子を使った条件式をまとめる
• 3-2-2　条件式の左側は調査対象の変数で統一する
• 3-2-3　辞書オブジェクトを使うとif文は不要になることがある
• 3-2-4　複雑な条件は関数にする
• 3-2-5　早期リターンを使う

3-3　ネストが深くなりすぎないようにしよう

• 3-3-1　なぜネストが深くなってしまうのか
• 3-3-2　深いネスト部分を関数で切り出す
• 3-3-3　リスト内包表記や高階関数を使う
• 3-3-4　データ構造を工夫する
• 3-3-5　早期リターンでネストを浅くする

3-4　変数名・関数名・クラス名の命名にも注力する！

• 3-4-1　PEP8の命名規則
• 3-4-2　「名は体を表す」名前と実態を一致させる
• 3-4-3　意味を持たない名前は極力避ける
• 3-4-4　対になる対義語・反対語を使う
• 3-4-5　ブール型はTrue/Falseがわかる名前にする

3-5　要所にわかりやすいコメントを残すには

• 3-5-1　コメントの箇所と量には注意
• 3-5-2　Docstringで説明文を書く
• 3-5-3　Docstringの書きかたをマスターする

第4章　Python便利機能でシンプルなコードを書く

4-1　for文で活躍する組み込み関数

• 4-1-1　enumerate関数でインデックス番号を自動生成
• 4-1-2　zip関数で複数リストを同時に処理
• 4-1-3　rangeで連続した数値をかんたんに作る

4-2　よく使う標準ライブラリ

• 4-2-1　osで環境変数の情報を取得
• 4-2-2　datetimeで日時を操作
• 4-2-3　pathlibでファイル・フォルダを操作
• 4-2-4　jsonでJSON形式文字列を辞書オブジェクトに変換

4-3　スッキリしたコードが書けるPython便利機能

• 4-3-1　リスト内包表記でリスト作成をシンプルにする
• 4-3-2　三項演算子でif文を短縮
• 4-3-3　f文字列でかんたんに変数を埋め込む

第5章　プロが意識する安全性が高いコードとは？

5-1　変数のスコープを意識しよう

• 5-1-1　スコープを理解していないことで起きるエラー
• 5-1-2　for文の中で定義された値は外でも有効
• 5-1-3　関数の中から関数の外の変数にアクセスができる

5-2　ミュータブル／イミュータブルの違いに要注意

• 5-2-1　ミュータブル／イミュータブルとは？
• 5-2-2　ミュータブルなオブジェクトのイコールによる代入は避ける
• 5-2-3　ミュータブルなオブジェクトの引数に注意する
• 5-2-4　ミュータブルなオブジェクトの引数にデフォルト値を設定するときの罠

5-3　「副作用」がないコードを書くために

• 5-3-1　副作用とは？
• 5-3-2　副作用がある関数はバグの温床

5-4　インプレースかどうかを意識しよう

• 5-4-1　インプレースとは？
• 5-4-2　違いを知らずにバグを仕込んでしまうことも
• 5-4-3　それぞれのメリットと使い分け

5-5　型ヒントで可読性と安全性を高める

• 5-5-1　型ヒントはバグを生みにくくする
• 5-5-2　型ヒントの基本的な使いかた
• 5-5-3　柔軟な型ヒント
• 5-5-4　関数以外で使う便利なケース
• 5-5-5　静的型チェッカーを併用する

5-6　安全性の要！　例外処理を書こう

• 5-6-1　例外処理を書いて次のアクションを促す
• 5-6-2　例外の送出で悪影響が広がる事態を防ぐ
• 5-6-3　例外はエスカレーションできる
• 5-6-4　例外処理を書くべき代表的な箇所

5-7　テストコード以外でも使えるassert文

• 5-7-1　assert文の基本的な使いかた
• 5-7-2　assert文を使うケース

5-8　ログを出力しよう

• 5-8-1　なぜログを出力するのか？
• 5-8-2　loggingライブラリを使う
• 5-8-3　例外発生時にエラーメッセージをログに出力する
• 5-8-4　ログの出力フォーマットを指定する
• 5-8-5　ログの設定ファイルを作成する

第6章　中級者への壁！　クラスとオブジェクトに慣れる

6-1　クラスとはなにか？　概念を理解しよう

• 6-1-1　Pythonはほとんどのものがオブジェクト
• 6-1-2　クラスはオブジェクトを分類したもの
• 6-1-3　処理もいっしょにまとめてみよう
• 6-1-4　クラス設計の難しさ
• 6-1-5　selfとはオブジェクト自身のこと

6-2　dataclassでデータ格納に特化したクラスを作る

• 6-2-1　dataclassの基本とメリット
• 6-2-2　インスタンス変数にデフォルト値を設定する
• 6-2-3　「==」での比較は値の一致でTrueになる
• 6-2-4　frozen=Trueで変更不可能なオブジェクトを作る
• 6-2-5　asdictで辞書オブジェクトに変換する

6-3　オブジェクト指向を正しく理解する

• 6-3-1　オブジェクトを使う＝オブジェクト指向ではない
• 6-3-2　カプセル化
• 6-3-3　継承
• 6-3-4　ポリモーフィズム

第7章　バグがあるかも？　テストコードを書こう！

7-1　テストコードとはなにか？

• 7-1-1　アプリケーション開発におけるテストとは？
• 7-1-2　テストコードを書くメリット

7-2　pytestを使ってテストコードを書いてみよう

• 7-2-1　pytestの使いかた
• 7-2-2　fixtureを使って事前処理・事後処理を追加
• 7-2-3　自作関数をモックに置き換える
• 7-2-4　外部ライブラリの関数をモックに置き換える
• 7-2-5　例外発生を確認するためのテスト
• 7-2-6　テストコードが書きやすいコードとは

第8章　自力でエラーを解消するために

8-1　エラーを解消するためのヒント

• 8-1-1　はじめの一歩！　エラーメッセージを読もう
• 8-1-2　デバッガーを使ってなにが想定と違うか確認しよう
• 8-1-3　ネットで情報収集をしよう
• 8-1-4　AIを活用しよう

8-2　YouTubeの質問で多いエラー

• 8-2-1　未定義のオブジェクトへのアクセス
• 8-2-2　未インストールのライブラリ使用
• 8-2-3　モジュールと同一名のファイル
• 8-2-4　パスの指定誤り

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