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language: python
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contributors:
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- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
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- ["Amin Bandali", "http://aminbandali.com"]
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- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
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- ["evuez", "http://github.com/evuez"]
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translators:
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- ["Michael Yeh", "https://hinet60613.github.io/"]
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filename: learnpython-tw.py
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lang: zh-tw
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Python是在1990年代早期由Guido Van Rossum創建的。它是現在最流行的程式語言之一。我愛上Python是因為他極為清晰的語法,甚至可以說它就是可執行的虛擬碼。
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非常歡迎各位給我們任何回饋! 你可以在[@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) 或 louiedinh [at] [google's email service]聯絡到我。
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註: 本篇文章適用的版本為Python 2.7,但大部分的Python 2.X版本應該都適用。 Python 2.7將會在2020年停止維護,因此建議您可以從Python 3開始學Python。
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Python 3.X可以看這篇[Python 3 教學 (英文)](http://learnxinyminutes.com/docs/python3/).
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讓程式碼同時支援Python 2.7和3.X是可以做到的,只要引入
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[`__future__` imports](https://docs.python.org/2/library/__future__.html) 模組.
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`__future__` 模組允許你撰寫可以在Python 2上執行的Python 3程式碼,詳細訊息請參考Python 3 教學。
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```python
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# 單行註解從井字號開始
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""" 多行字串可以用三個雙引號
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包住,不過通常這種寫法會
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被拿來當作多行註解
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"""
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## 1. 原始型別與運算元
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# 你可以使用數字
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3 # => 3
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# 還有四則運算
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1 + 1 # => 2
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8 - 1 # => 7
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10 * 2 # => 20
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35 / 5 # => 7
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# 除法比較麻煩,除以整數時會自動捨去小數位。
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5 / 2 # => 2
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# 要做精確的除法,我們需要浮點數
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2.0 # 浮點數
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11.0 / 4.0 # => 2.75 精確多了!
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# 整數除法的無條件捨去對正數或負數都適用
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5 // 3 # => 1
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5.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮點數的整數也適用
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-5 // 3 # => -2
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-5.0 // 3.0 # => -2.0
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# 我們可以用除法模組(參考第六節:模組),讓
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# 單一斜線代表普通除法,而非無條件捨去
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from __future__ import division
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11/4 # => 2.75 ...普通除法
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11//4 # => 2 ...無條件捨去
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# 取餘數
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7 % 3 # => 1
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# 指數 (x的y次方)
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2**4 # => 16
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# 用括號改變運算順序
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(1 + 3) * 2 # => 8
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# 布林運算
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# 注意 "and" 和 "or" 要用小寫
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True and False #=> False
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False or True #=> True
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# 用整數與布林值做運算
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0 and 2 #=> 0
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-5 or 0 #=> -5
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0 == False #=> True
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2 == True #=> False
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1 == True #=> True
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# 用not取反向
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not True # => False
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not False # => True
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# 等於判斷是用 ==
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1 == 1 # => True
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2 == 1 # => False
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# 不等於判斷是用 !=
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1 != 1 # => False
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2 != 1 # => True
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# 更多比較
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1 < 10 # => True
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1 > 10 # => False
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2 <= 2 # => True
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2 >= 2 # => True
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# 比較是可以串接的
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1 < 2 < 3 # => True
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2 < 3 < 2 # => False
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# 字串用單引號 ' 或雙引號 " 建立
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"This is a string."
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'This is also a string.'
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# 字串相加會被串接再一起
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"Hello " + "world!" # => "Hello world!"
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# 不用加號也可以做字串相加
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"Hello " "world!" # => "Hello world!"
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# ... 也可以做相乘
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"Hello" * 3 # => "HelloHelloHello"
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# 字串可以被視為字元的陣列
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"This is a string"[0] # => 'T'
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# 字串的格式化可以用百分之符號 %
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# 儘管在Python 3.1後這個功能被廢棄了,並且在
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# 之後的版本會被移除,但還是可以了解一下
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x = 'apple'
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y = 'lemon'
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z = "The items in the basket are %s and %s" % (x,y)
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# 新的格式化方式是使用format函式
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# 這個方式也是較為推薦的
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"{} is a {}".format("This", "placeholder")
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"{0} can be {1}".format("strings", "formatted")
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# 你也可以用關鍵字,如果你不想數你是要用第幾個變數的話
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"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")
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# 無(None) 是一個物件
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None # => None
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# 不要用等於符號 "==" 對 無(None)做比較
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# 用 "is"
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"etc" is None # => False
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None is None # => True
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# 'is' 運算元是用來識別物件的。對原始型別來說或許沒什麼用,
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# 但對物件來說是很有用的。
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# 任何物件都可以被當作布林值使用
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# 以下的值會被視為是False :
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# - 無(None)
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# - 任何型別的零 (例如: 0, 0L, 0.0, 0j)
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# - 空序列 (例如: '', (), [])
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# - 空容器 (例如: {}, set())
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# - 自定義型別的實體,且滿足某些條件
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# 請參考文件: https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#object.__nonzero__
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#
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# 其餘的值都會被視為True (用bool()函式讓他們回傳布林值).
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bool(0) # => False
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bool("") # => False
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## 2. 變數與集合
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# Python的輸出很方便
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print "I'm Python. Nice to meet you!" # => I'm Python. Nice to meet you!
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# 從命令列獲得值也很方便
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input_string_var = raw_input("Enter some data: ") # 資料會被視為字串存進變數
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input_var = input("Enter some data: ") # 輸入的資料會被當作Python程式碼執行
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# 注意: 請謹慎使用input()函式
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# 註: 在Python 3中,input()已被棄用,raw_input()已被更名為input()
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# 使用變數前不需要先宣告
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some_var = 5 # 方便好用
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lower_case_with_underscores
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some_var # => 5
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# 對沒有被賦值的變數取值會造成例外
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# 請參考錯誤流程部分做例外處理
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some_other_var # 造成 NameError
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# if可以當判斷式使用
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# 相當於C語言中的二元判斷式
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"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"
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# 串列型態可以儲存集合
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li = []
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# 你可以預先填好串列內容
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other_li = [4, 5, 6]
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# 用append()在串列後新增東西
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li.append(1) # 此時 li 內容為 [1]
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li.append(2) # 此時 li 內容為 [1, 2]
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li.append(4) # 此時 li 內容為 [1, 2, 4]
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li.append(3) # 此時 li 內容為 [1, 2, 4, 3]
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# 用pop()移除串列尾端的元素
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li.pop() # => 3 ,此時 li 內容為 [1, 2, 4]
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# 然後再塞回去
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li.append(3) # 此時 li 內容再次為 [1, 2, 4, 3]
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# 你可以像存取陣列一樣的存取串列
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li[0] # => 1
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# 用等號 = 給串列中特定索引的元素賦值
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li[0] = 42
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li[0] # => 42
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li[0] = 1 # 註: 將其設定回原本的值
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# 用 -1 索引值查看串列最後一個元素
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li[-1] # => 3
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# 存取超過範圍會產生IndexError
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li[4] # Raises an IndexError
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# 你可以用切片語法來存取特定範圍的值
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# (相當於數學中的左閉右開區間,即包含最左邊界,但不包含右邊界)
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li[1:3] # => [2, 4]
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# 略過開頭元素
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li[2:] # => [4, 3]
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# 略過結尾元素
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li[:3] # => [1, 2, 4]
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# 每隔兩個元素取值
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li[::2] # =>[1, 4]
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# 串列反轉
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li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
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# 你可以任意組合來達到你想要的效果
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# li[開始索引:結束索引:間隔]
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# 用 "del" 從串列中移除任意元素
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del li[2] # 現在 li 內容為 [1, 2, 3]
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# 你可以做串列相加
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li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# 註: li 及 other_li 沒有被更動
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# 用 "extend()" 做串列串接
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li.extend(other_li) # 現在 li 內容為 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# 移除特定值的第一次出現
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li.remove(2) # 現在 li 內容為 [1, 3, 4, 5, 6]
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li.remove(2) # 2 不在串列中,造成 ValueError
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# 在特定位置插入值
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li.insert(1, 2) # 現在 li 內容再次回復為 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# 取得特定值在串列中第一次出現的位置
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li.index(2) # => 1
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li.index(7) # 7 不在串列中,造成 ValueError
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# 用 "in" 檢查特定值是否出現在串列中
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1 in li # => True
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# 用 "len()" 取得串列長度
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len(li) # => 6
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# 元組(Tuple,以下仍用原文)類似於串列,但是它是不可改變的
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tup = (1, 2, 3)
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tup[0] # => 1
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tup[0] = 3 # 產生TypeError
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# 能對串列做的東西都可以對tuple做
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len(tup) # => 3
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tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
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tup[:2] # => (1, 2)
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2 in tup # => True
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# 你可以把tuple拆開並分別將值存入不同變數
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a, b, c = (1, 2, 3) # a 現在是 1, b 現在是 2, c 現在是 3
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d, e, f = 4, 5, 6 # 也可以不寫括號
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# 如果不加括號,預設會產生tuple
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g = 4, 5, 6 # => (4, 5, 6)
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# 你看,交換兩個值很簡單吧
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e, d = d, e # 此時 d 的值為 5 且 e 的值為 4
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# 字典(Dictionary)用來儲存映射關係
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empty_dict = {}
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# 你可以對字典做初始化
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filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
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# 用 [] 取值
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filled_dict["one"] # => 1
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# 用 "keys()" 將所有的Key輸出到一個List中
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filled_dict.keys() # => ["three", "two", "one"]
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# 註: 字典裡key的排序是不固定的
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# 你的執行結果可能與上面不同
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# 譯註: 只能保證所有的key都有出現,但不保證順序
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# 用 "values()" 將所有的Value輸出到一個List中
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filled_dict.values() # => [3, 2, 1]
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# 註: 同上,不保證順序
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# 用 "in" 來檢查指定的Key是否在字典中
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"one" in filled_dict # => True
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1 in filled_dict # => False
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# 查詢不存在的Key會造成KeyError
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filled_dict["four"] # KeyError
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# 用 "get()" 來避免KeyError
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# 若指定的Key不存在的話會得到None
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filled_dict.get("one") # => 1
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filled_dict.get("four") # => None
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# "get()" 函式支援預設值,當找不到指定的值時,會回傳指定的預設值
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filled_dict.get("one", 4) # => 1
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filled_dict.get("four", 4) # => 4
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# 注意此時 filled_dict.get("four") 仍然為 None
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# (get()此時並沒有產生出任何的值)
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# 像操作list一樣,對指定的Key賦值
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filled_dict["four"] = 4 # 此時 filled_dict["four"] => 4
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# "setdefault()" 只在指定的Key不存在時才會將值插入dictionary
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filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] 被指定為 5
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filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] 仍保持 5
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# 集合(Set)被用來儲存...集合。
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# 跟串列(List)有點像,但集合內不會有重複的元素
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empty_set = set()
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# 初始化 "set()" 並給定一些值
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some_set = set([1, 2, 2, 3, 4]) # 現在 some_set 為 set([1, 2, 3, 4]),注意重複的元素只有一個會被存入
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||
# 一樣,不保證順序,就算真的有照順序排也只是你運氣好
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another_set = set([4, 3, 2, 2, 1]) # another_set 現在為 set([1, 2, 3, 4])
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# 從 Python 2.7 開始,可以使用大括號 {} 來宣告Set
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filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
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||
# 加入更多元素進入Set
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filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}
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# 用 & 來對兩個集合取交集
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other_set = {3, 4, 5, 6}
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||
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
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||
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||
# 用 | 來對兩個集合取聯集
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||
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
|
||
|
||
# 用 - 來將第二個集合內有的元素移出第一個集合
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||
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
|
||
|
||
# 用 ^ 來對兩個集合取差集
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||
{1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5}
|
||
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||
# 檢查左邊是否為右邊的母集
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||
{1, 2} >= {1, 2, 3} # => False
|
||
|
||
# 檢查左邊是否為右邊的子集
|
||
{1, 2} <= {1, 2, 3} # => True
|
||
|
||
# 用 in 來檢查某元素是否存在於集合內
|
||
2 in filled_set # => True
|
||
10 in filled_set # => False
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||
|
||
|
||
####################################################
|
||
## 3. 控制流程
|
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####################################################
|
||
|
||
# 首先,先宣告一個變數
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some_var = 5
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||
|
||
# 這邊是 if 判斷式。注意,縮排對Python是很重要的。
|
||
# 下面應該會印出 "some_var is smaller than 10"
|
||
if some_var > 10:
|
||
print "some_var is totally bigger than 10."
|
||
elif some_var < 10: # elif 可有可無
|
||
print "some_var is smaller than 10."
|
||
else: # else 也可有可無
|
||
print "some_var is indeed 10."
|
||
|
||
|
||
"""
|
||
For 迴圈會遞迴整的List
|
||
下面的程式碼會輸出:
|
||
dog is a mammal
|
||
cat is a mammal
|
||
mouse is a mammal
|
||
"""
|
||
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
|
||
# 你可以用{0}來組合0出格式化字串 (見上面.)
|
||
print "{0} is a mammal".format(animal)
|
||
|
||
"""
|
||
"range(number)" 回傳一個包含從0到給定值的數字List,
|
||
下面的程式碼會輸出:
|
||
0
|
||
1
|
||
2
|
||
3
|
||
"""
|
||
for i in range(4):
|
||
print i
|
||
|
||
"""
|
||
"range(lower, upper)" 回傳一個包含從給定的下限
|
||
到給定的上限的數字List
|
||
下面的程式碼會輸出:
|
||
4
|
||
5
|
||
6
|
||
7
|
||
"""
|
||
for i in range(4, 8):
|
||
print i
|
||
|
||
"""
|
||
While迴圈會執行到條件不成立為止
|
||
下面的程式碼會輸出:
|
||
0
|
||
1
|
||
2
|
||
3
|
||
"""
|
||
x = 0
|
||
while x < 4:
|
||
print x
|
||
x += 1 # x = x + 1 的簡寫
|
||
|
||
# 用try/except處理例外
|
||
|
||
# 適用Python 2.6及以上版本
|
||
try:
|
||
# 用 "raise" 來發起例外
|
||
raise IndexError("This is an index error")
|
||
except IndexError as e:
|
||
pass # 毫無反應,就只是個什麼都沒做的pass。通常這邊會讓你做對例外的處理
|
||
except (TypeError, NameError):
|
||
pass # 有需要的話,多種例外可以一起處理
|
||
else: # else 可有可無,但必須寫在所有的except後
|
||
print "All good!" # 只有在try的時候沒有產生任何except才會被執行
|
||
finally: # 不管什麼情況下一定會被執行
|
||
print "We can clean up resources here"
|
||
|
||
# 除了try/finally以外,你可以用 with 來簡單的處理清理動作
|
||
with open("myfile.txt") as f:
|
||
for line in f:
|
||
print line
|
||
|
||
####################################################
|
||
## 4. 函式
|
||
####################################################
|
||
|
||
# 用 "def" 來建立新函式
|
||
def add(x, y):
|
||
print "x is {0} and y is {1}".format(x, y)
|
||
return x + y # 用 "return" 來回傳值
|
||
|
||
# 用參數來呼叫函式
|
||
add(5, 6) # => 輸出 "x is 5 and y is 6" 並回傳 11
|
||
|
||
# 你也可以寫上參數名稱來呼叫函式
|
||
add(y=6, x=5) # 這種狀況下,兩個參數的順序並不影響執行
|
||
|
||
|
||
# 你可以定義接受多個變數的函式,用*來表示參數tuple
|
||
def varargs(*args):
|
||
return args
|
||
|
||
varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
|
||
|
||
|
||
# 你可以定義接受多個變數的函式,用**來表示參數dictionary
|
||
def keyword_args(**kwargs):
|
||
return kwargs
|
||
|
||
# 呼叫看看會發生什麼事吧
|
||
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
|
||
|
||
|
||
# 如果你想要,你也可以兩個同時用
|
||
def all_the_args(*args, **kwargs):
|
||
print args
|
||
print kwargs
|
||
"""
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all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
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(1, 2)
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{"a": 3, "b": 4}
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"""
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# 呼叫函式時,你可以做反向的操作
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# 用 * 將變數展開為順序排序的變數
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# 用 ** 將變數展開為Keyword排序的變數
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args = (1, 2, 3, 4)
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kwargs = {"a": 3, "b": 4}
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all_the_args(*args) # 等同於 foo(1, 2, 3, 4)
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all_the_args(**kwargs) # 等同於 foo(a=3, b=4)
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all_the_args(*args, **kwargs) # 等同於 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
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# 你可以把args跟kwargs傳到下一個函式內
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# 分別用 * 跟 ** 將它展開就可以了
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def pass_all_the_args(*args, **kwargs):
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all_the_args(*args, **kwargs)
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print varargs(*args)
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print keyword_args(**kwargs)
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# 函式範圍
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x = 5
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def set_x(num):
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# 區域變數 x 和全域變數 x 不是同一個東西
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x = num # => 43
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print x # => 43
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def set_global_x(num):
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global x
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print x # => 5
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x = num # 全域變數 x 在set_global_x(6)被設定為 6
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print x # => 6
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set_x(43)
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set_global_x(6)
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# Python有一級函式
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def create_adder(x):
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def adder(y):
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return x + y
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return adder
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add_10 = create_adder(10)
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add_10(3) # => 13
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# 也有匿名函式
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(lambda x: x > 2)(3) # => True
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(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
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# 還有內建的高階函式
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map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
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map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
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filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
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# 我們可以用List列表的方式對map和filter等高階函式做更有趣的應用
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[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
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[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
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## 5. 類別
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# 我們可以由object繼承出一個新的類別
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class Human(object):
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# 類別的參數,被所有這個類別的實體所共用
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species = "H. sapiens"
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# 基礎建構函式,當class被實體化的時候會被呼叫
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# 注意前後的雙底線
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# 代表此物件或屬性雖然在使用者控制的命名空間內,但是被python使用
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def __init__(self, name):
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# 將函式引入的參數 name 指定給實體的 name 參數
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self.name = name
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# 初始化屬性
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self.age = 0
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# 一個實體的方法(method)。 所有的method都以self為第一個參數
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def say(self, msg):
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return "{0}: {1}".format(self.name, msg)
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# 一個類別方法會被所有的實體所共用
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# 他們會以類別為第一參數的方式被呼叫
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@classmethod
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def get_species(cls):
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return cls.species
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# 靜態方法
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@staticmethod
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def grunt():
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return "*grunt*"
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# 屬性就像是用getter取值一樣
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# 它將方法 age() 轉為同名的、只能讀取的屬性
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@property
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def age(self):
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return self._age
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# 這樣寫的話可以讓屬性被寫入新的值
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@age.setter
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def age(self, age):
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self._age = age
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# 這樣寫的話允許屬性被刪除
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@age.deleter
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def age(self):
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del self._age
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# 將類別實體化
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i = Human(name="Ian")
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print i.say("hi") # prints out "Ian: hi"
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j = Human("Joel")
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print j.say("hello") # prints out "Joel: hello"
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# 呼叫類別方法
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i.get_species() # => "H. sapiens"
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# 更改共用的屬性
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Human.species = "H. neanderthalensis"
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i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
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j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
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# 呼叫靜態方法
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Human.grunt() # => "*grunt*"
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# 更新屬性
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i.age = 42
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# 取得屬性
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i.age # => 42
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# 移除屬性
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del i.age
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i.age # => raises an AttributeError
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## 6. 模組
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# 你可以引入模組來做使用
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import math
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print math.sqrt(16) # => 4
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# math.sqrt()為取根號
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# 你可以只從模組取出特定幾個函式
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from math import ceil, floor
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print ceil(3.7) # => 4.0
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print floor(3.7) # => 3.0
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# 你可以將所有的函式從模組中引入
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# 注意:不建議這麼做
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from math import *
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# 你可以用 as 簡寫模組名稱
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import math as m
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math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
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# 你也可以測試函示是否相等
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from math import sqrt
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math.sqrt == m.sqrt == sqrt # => True
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# Python的模組就只是一般的Python檔。
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# 你可以自己的模組自己寫、自己的模組自己引入
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# 模組的名稱和檔案名稱一樣
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# 你可以用dir()來查看有哪些可用函式和屬性
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import math
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dir(math)
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## 7. 進階
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# 產生器(Generator)可以讓你寫更懶惰的程式碼
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def double_numbers(iterable):
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for i in iterable:
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yield i + i
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# 產生器可以讓你即時的產生值
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# 不是全部產生完之後再一次回傳,產生器會在每一個遞迴時
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# 產生值。 這也意味著大於15的值不會在double_numbers中產生。
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# 這邊,xrange()做的事情和range()一樣
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# 建立一個 1-900000000 的List會消耗很多時間和記憶體空間
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# xrange() 建立一個產生器物件,而不是如range()建立整個List
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# 我們用底線來避免可能和python的關鍵字重複的名稱
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xrange_ = xrange(1, 900000000)
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# 下面的程式碼會把所有的值乘以兩倍,直到出現大於30的值
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for i in double_numbers(xrange_):
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print i
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if i >= 30:
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break
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# 裝飾子
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# 在這個範例中,beg會綁在say上
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# Beg會呼叫say。 如果say_please為True的話,它會更改回傳的訊息
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from functools import wraps
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def beg(target_function):
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@wraps(target_function)
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def wrapper(*args, **kwargs):
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msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
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if say_please:
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return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
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return msg
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return wrapper
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@beg
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def say(say_please=False):
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msg = "Can you buy me a beer?"
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return msg, say_please
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print say() # Can you buy me a beer?
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print say(say_please=True) # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(
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## 準備好學更多了嗎?
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### 線上免費資源
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* [Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com)
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* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
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* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
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* [The Official Docs](http://docs.python.org/2/)
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* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
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* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)
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* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
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* [First Steps With Python](https://realpython.com/learn/python-first-steps/)
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### 或買本書?
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* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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