フルスタックエンジニア必携！
DjangoでWebアプリを開発しよう！

【本書の概要】
本書は、大人気フレームワーク「Django」によるWebアプリ開発手法を学べる書籍です。
具体的には、DjangoによるWebアプリの設計・作成の基本、動的機能の作成（フォーム作成）の基本、
認証処理の基本、データベースとの連携の基本（日記機能）、クラウドとの連携の基本（デプロイも含む）、
セキュリティの基本など一通り学ぶことができます。フルスタックエンジニア必携の1冊です。

【対象読者】
フルスタックエンジニア

【Djangoの対応バージョン】
Django2.2。
Django2.2はLTS（Long Term Support）という長期間サポート対象のバージョンです。
2022年4月までサポートが予定されており、安心して学習できます。

【Djangoとは（本書より抜粋）】
DjangoはPython用のフルスタックWebアプリフレームワークです。
多くのWebアプリにおいて必要となるメール送信やセキュリティなど、
多くの機能が標準で備わっています。

開発用の機能も充実しています。開発サーバーはDjangoに同梱されているため、
ローカルマシンで開発中のWebアプリをすぐに起動できます。

さらに、データベースのテーブル定義を記述しておけば自分でデータベースを操作するSQLを書くことなく、
コマンドを打つだけでデータベースに反映することもできます。

運用を支援する管理サイトも最初から備わっています。この管理サイトを使えば、
Web上からデータベースのデータを書き換えたり、
ユーザーの管理などを素早く行えます。

【著者】
大高隆（おおたか・りゅう）
京都大学大学院情報学研究科修了後に日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。
同社にて10年間エンジニアとして従事し退社。
現在フリーのソフトウェアエンジニア兼投資家。
パッケージソフトやWebアプリなどの開発作業に日夜取り組んでいる。

【Django】管理サイトからデータベースにデータ登録時にIntegrityErrorが出たときの対処

Djangoに０から入門

Django構築【PyCharm・Eclipse】

素人Python日記⑤ ～参考書を手に取ってみる

Chapter 1　Webアプリを開発する前に
　01　設計作業は簡素にする
　02　既存ライブラリを積極的に活用する
　03　できる限り機械化する
　04　モチベーションを維持する
　05　まとめ

Chapter 2　Webアプリを開発するには
　01　Webアプリとは
　02　Webアプリの処理の流れ
　03　Webアプリの構築手順
　04　Webアプリの構築手段
　05　まとめ

Chapter 3　Djangoの概説
　01　Djangoとは
　02　Djangoの全体像
　03　Djangoプロジェクトの構造
　04　ルーティング
　05　ビュー
　06　フォーム
　07　モデル
　08　テンプレート
　09　ユーティリティコマンド
　10　まとめ

Chapter 4　Webアプリ開発前の準備
　01　手書きスケッチでWebアプリをデザインする
　02　Pythonをインストールする
　03　Python仮想環境を作成する
　04　Djangoをインストールする
　05　PyCharmをインストールする
　06　PostgreSQLをインストールし、データベース環境を構築する
　07　バージョン管理システムを導入する
　08　まとめ

Chapter 5　ページのDjangoアプリケーションを作成する
　01　サンプルアプリの開発環境構成
　02　Djangoプロジェクトを作成する
　03　Djangoアプリケーションを作成する
　04　PyCharm上のPython設定を変更する
　05　言語とタイムゾーンを日本仕様に変更する
　06　Djangoのデータベース設定をPostgreSQLに変更する
　07　ロギングを設定する
　08　ルーティングを設定する
　09　ビューを作成する
　10　テンプレートを作成する
　11　開発サーバーを動かしてトップページを表示する
　12　まとめ

Chapter 6　バージョン管理システムを構築する
　01　リモートリポジトリを作成する
　02　ローカルリポジトリを作成する
　03　バージョン管理対象外ファイルを登録する
　04　ローカルリポジトリにコミットする
　05　Sourcetreeにリモートリポジトリを登録する
　06　リモートリポジトリにプッシュする
　07　まとめ

Chapter 7　トップページを作り込む
　01　Bootstrapテンプレートをダウンロードする
　02　静的ファイルが配置されている場所を設定する
　03　各ページで共通利用するベーステンプレートを作る
　04　トップページを作り変える
　05　トップページの表示を確認する
　06　まとめ

Chapter 8　問い合わせページのフォーム画面を作る
　01　ルーティングを追加する
　02　ビューを追加する
　03　フォームのフィールドを定義する
　04　テンプレートを編集する
　05　独自スタイルを追加する
　06　問い合わせページの表示を確認する
　07　まとめ

Chapter 9　フォーム機能を作り上げる──メール送信
　01　ビューにフォーム動作時の処理を記述する
　02　メール送信処理を記述する
　03　プロジェクト設定ファイルを分割する
　04　メール処理で使うバックエンドを定義する
　05　開発サーバー起動時のPyCharmの設定を変更する
　06　メール送信を確認する
　07　画面にメッセージが表示されるようにする
　08　まとめ

Chapter 10　Djangoに認証機能を追加する
　01　認証用アプリケーションを作成する
　02　カスタムユーザーモデルを定義する
　03　カスタムユーザーモデルを管理サイトに登録する
　04　マイグレーションを行う
　05　django-allauthをインストールする
　06　プロジェクト設定ファイルを編集する
　07　ルーティングを追加する
　08　django-allauthのテンプレートを改変する
　09　django-allauthのメール内容を改変する
　10　認証ページへのリンクを貼る
　11　django-allauth用のマイグレーションを行う
　12　まとめ

Chapter 11　会員用機能を作る──データベースとの連携
　01　メディアファイルを扱えるようにする
　02　日記モデルを定義する
　03　日記モデルを管理サイトに登録する
　04　日記一覧表示機能を作る
　05　日記一覧ページへの遷移を記述する
　06　マイグレーションを行う
　07　管理サイトから日記データを登録する
　08　日記一覧ページにページネーションを付ける
　09　日記詳細表示機能を作る
　10　日記作成機能を作る
　11　日記編集機能を作る
　12　日記削除機能を作る
　13　一般的方法とSeleniumを使ったテストを行う
　14　ステータスコード403/404/500用ページを作る
　15　データベースをバックアップするバッチを作る
　16　まとめ

Chapter 12　Djangoとクラウドを連携して本番運用を行う
　01　サンプルアプリの本番運用環境構成
　02　AWSのアカウントを取得する
　03　EC2インスタンスを作成する
　04　Elastic IPを取得しインスタンスへ関連付ける
　05　EC2インスタンスにSSH接続する
　06　Amazon Linux 2の初期設定を行う
　07　Python 3をインストールする
　08　pip管理モジュールをインストールする
　09　PostgreSQLをインストールして初期設定する
　10　本番運用環境用Djangoプロジェクト設定ファイルを作成する
　11　本番運用環境にDjangoソースコードを配置する
　12　ログ配置ディレクトリを作成する
　13　Amazon SESを利用可能にする
　14　環境変数を設定する
　15　静的ファイルを配信ディレクトリに配置する
　16　マイグレーションを行う
　17　Nginxのインストールと設定を行う
　18　NginxとGunicornを起動する
　19　バッチの定期実行を設定する
　20　まとめ

Chapter 13　独自ドメイン化とセキュリティ対策
　01　はじめに
　02　ドメインプロバイダーでDNS設定を追加する
　03　Djangoの「ALLOWED_HOSTS」設定を変更する
　04　HTTPS化を行う
　05　Django管理サイトのURLを変更する
　06　Djangoのセキュリティチェックを行う
　07　まとめ

動かして学ぶ！Python Django開発入門

未経験からPythonで稼げるようになる！おすすめ書籍４選

本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit‐learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。

KAGGLEでどこから手を付けていいか分からず学ぶことが多すぎてまとめてみた

機械学習について一回挫折してしまったエンジニアが何とかお仕事で機械学習を使えるようになるまで

2020年に読むべきデータサイエンスに関する書籍

初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった

【書籍まとめ】データサイエンス初心者が1年間で読んだ本

「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題-単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング
分類問題-機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
データ前処理-よりよいトレーニングセットの構築
次元削減でデータを圧縮する
モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
アンサンブル学習-異なるモデルの組み合わせ
機械学習の適用1-感情分析
機械学習の適用2-Webアプリケーション
回帰分析-連続値をとる目的変数の予測〔ほか〕

Python機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践

パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています．

ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版）

ど素人初学者データサイエンティストロードマップまとめのまとめ

PythonでやるML Cycle5: SVM(1)-制約なし最適化問題とその解き方

機械学習初学者が機械学習本を輪読会で勉強したいなら

第1章 はじめに
第2章 識別規則と学習法の概要
第3章 ベイズの識別規則
第4章 確率モデルと識別関数
第5章 k最近傍法（kNN法）
第6章 線形識別関数
第7章 パーセプトロン型学習規則
第8章 サポートベクトルマシン
第9章 部分空間法
第10章 クラスタリング
第11章 識別器の組み合わせによる性能強化

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【Python】Python機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践の評価
2022-01-19更新

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