O'Reilly Japan - リバースエンジニアリング - Pythonによるバイナリ解析技法
Pythonはリバースエンジニアやソフトウェアテスターといったセキュリティのプロにも人気の言語です。本書では、ハッキングツールやテクニックの概念を解説したうえで、Pythonを使ったバイナリ解析技法について詳しく解説します。読者は、独自デバッガの構築、バグを発見するためのツールの作り方、オープンソースのライブラリを活用した処理の自動化、商用ソフトとオープンソースのセキュリティツールを連動させる方法などについて学ぶことができるでしょう。日本語版では、本書をより深く理解するための補足情報とリバーシングに役立つツールについての解説を加筆しました。/ART/OF/REVERSINGシリーズ第1弾。 関連ファイル サンプルコード（.zip） サンプルコード（.lzh） 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書
Python文法詳解
Python Enhancement Proposals（PEP） 3138の執筆者でもある日本人著者が、プログラミング言語としてのPythonの文法や、組み込みのオブジェクトに焦点を絞って解説する書籍。最新のPythonを深く理解し、使いこなすために必要な基礎を知る1冊。シンプルさを特長とし、できるだけ機能を絞り、覚えやすく、使いやすい言語をモットーとしてきたPythonが、20年にわたる進歩の結果として得た高機能さと複雑さの中から、入門書やチュートリアルではあまり触れられないその内部や仕組みに関するトピックを盛り込んでいます。本書によって、最新のPythonを深く理解し、使いこなすために必要な基礎を知ることができるでしょう。 著者による正誤表 はじめに 第1章 イントロダクション 1.1 Python の特徴 1.1.1 読みやすさ 1.1.2 シンプル 1.1.3 高レベル言語 1.
Think Stats
TOPICS 発行年月日 2012年08月 PRINT LENGTH 196 ISBN 978-4-87311-572-6 原書 Think Stats FORMAT 本書は「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトで書かれたものです。数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明。実際にPythonのコードを示し、実データを分析しながら統計の基礎を解説しています。日本語版では豊富な数学関数ライブラリを提供するPythonの科学技術計算用モジュールNumPyとSciPyに関する解説を付録として追加。NumPy/SciPyが持つ統計関数の解説のほか、本書に登場した問題をNumPy/SciPyを使って解く方法を紹介します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながら統計が学べる、プログラマのための統計入門の決定版です。 はじ
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