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2022年1月4日星期二

Pytnon2.x

Python2.x Python 基礎教程 Python 簡介 Python 環境搭建 Python 中文編碼 Python 基礎語法 Python 變量類型 Python 運算符 Python 條件語句 Python 循環語句 Python While 循環語句 Python for 循環語句 Python 循環嵌套 Python break 語句 Python continue 語句 Python pass 語句 Python Number(數字) Python 字符串 Python 列表(List) Python 元組 Python 字典(Dictionary) Python 日期和時間 Python 函數 Python 模塊 Python 文件I/O Python File 方法 Python 異常處理 Python OS 文件/目錄方法 Python 內置函數 Python 面向對象 Python 正則表達式 Python CGI 編程 Python MySQL Python 網絡編程 Python SMTP Python 多線程 Python XML 解析 Python GUI 編程(Tkinter) Python2.x 與 3.x 版本區別 Python IDE Python JSON Python 100例 Python 測驗 << Python uWSGI 安裝配置Python 簡介 >> Python 基礎教程 python Python 是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。 Python 由 Guido van Rossum 於 1989 年底發明，第一個公開發行版發行於 1991 年。像 Perl 語言一樣, Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License) 協議。官方宣佈，2020 年 1 月 1 日，停止 Python 2 的更新。 Python 2.7 被確定為最後一個 Python 2.x 版本。誰適合閱讀本教程？本教程適合想從零開始學習 Python 編程語言的開發人員。當然本教程也會對一些模塊進行深入，讓你更好的瞭解 Python 的應用。本教程主要針對 Python 2.x 版本的學習，如果你使用的是 Python 3.x 版本請移步至。本教程所有實例基於 Python2.7。學習本教程前你需要瞭解在繼續本教程之前，你應該瞭解一些基本的計算機編程術語。如果你學習過 PHP，ASP 等編程語言，將有助於你更快的瞭解 Python 編程。執行Python程序對於大多數程序語言，第一個入門編程代碼便是 "Hello World！"，以下代碼為使用 Python 輸出 "Hello World！"：實例 #!/usr/bin/python print("Hello, World!") Python 3.0+ 版本已經把 print 作為一個內置函數，輸出 "Hello World！" 代碼如下：實例(Python 3.0+) #!/usr/bin/python3 print("Hello, World!")

跟上時代，現代人需要學Python的五大理由

人工智慧發展如日中天，如何和電腦對話逐漸成為現代人必備的技能之一。特別的是，最新出爐的108課綱首度將程式語言納入中學課程，政府將「與電腦對話的能力」視為未來台灣重要的競爭力，開始向下扎根；對於白領工作者而言，透過程式語言工具為自己加值，更是近幾年的大趨勢。

然而，程式語言百百種，而且並非所有人都具有資工、程式背景，找到一個好入門、易上手的工具就非常重要！Python是近幾年高速成長並且逐漸普及的程式語言，知名程式設計交流網站Stackoverflow大膽直言，Python將會取代其他程式語言，成為全世界最快速成長與廣泛使用的語言。

同時，Python也被視為執行機器學習最好的程式語言。換句話說，如果想要進入人工智慧領域，Python是最好入門的工具。因此，Python為何如此熱門？

理由一：容易學、好上手

Python對於新手而言是相對容易學習與上手，也可以說是最容易使用的程式語言之一，主要在於它的語法是簡化而不複雜的，同時強調自然語言，更貼近使用者的習慣。由於Python降低了操作門檻，因此跟其他程式語言相比，可以更輕鬆且快速執行。

Python是在1980年代由荷蘭電腦工程師吉多·范羅蘇姆（Guido van Rossum）所開發，他當時設計的初衷，就是希望將Python設計成具通用、普遍性的語言，即使是業餘開發人員也可以輕鬆閱讀和理解。

理由二：成熟且具支持性的Python社群

經過三十年的養成，Python的社群已經成長茁壯，有足夠的能量可以支持從初階入門者到專家級別的開發人員。這個社群提供了大量有關Python語言的文件、指引和教學影片，讓不同級別或年紀的學習者與開發人員都可以使用，增強他們在撰寫Python程式所需的知識。

任何一個程式語言，如果缺少了開發人員所提供的文件或支持，那麼它就很難被廣泛使用。Python就沒有這類的問題，因為它已經存在很長的時間，而且是最活躍的程式語言社群之一。這也意味著，如果有人對Python有疑問，他們可以從社群裡來自不同地方的開發人員獲得即時性的支持。

理由三：上百個Python函式庫與框架

因為背後強大的社群，Python有上百個出色的函式庫供開發者來使用，這可以大幅節省開發初期所耗費的時間與精力。除此之外，許多雲端服務供應商也以類似函式庫的方式提供跨平台支援的工具，這對開發者來說，是非常大的助益。

另外，還有許多專精於特定用途的函式庫，例如專門處理自然語言的NLTK(natural language toolkit)，或是應用於機器學習的 scikit-learn，都可以透過Python來操作。

除此之外，還有許多函式庫與框架可以透過Python處裡，例如：

適用於繪製圖表的matplotib
適用於工程應用、科學和數學的SciPy
適用於HTML解析和XML的BeautifulSoup
適用於科學計算的NumPy
適用於服務器端Web開發的Django

理由四：多功能、可靠性與速度

若是詢問任何一位使用Python寫程式的開發人員，他們會完全同意Python是一個可靠的工具，而且比大多數市面上的程式語言還要快速。Python幾乎可以在任何類型的環境中使用，而且無論使用哪種平台，幾乎不會遇到任何效能損失的問題。

談到Python的多功能性，它可以在多種環境中使用，例如移動應用程式、電腦應用程式、網頁開發，以及硬體程式等。也因為它擁有大量的應用程式，Python的多功能性對使用者來說更具吸引力。

理由五：大數據、機器學習與雲端運算

雲端運算、機器學習和大數據是今天電腦科學界最熱門的趨勢，它們可以幫助許多企業改變和優化工作流程。相較於R語言，Python被認為更具通用性，成為數據科學和分析最受歡迎的工具，目前許多企業進行數據處理、分析的工作，都是以Python來進行。

不僅如此，每天都有成千上萬的機器學習專案正在使用數百個Python函式庫，例如用於神經網路的TensorFlow和用於電腦視覺OpenCV等。

人人學Python已經是未來的趨勢，它的易用性、多功能與廣泛應用，賦予許多非本科系的學生、白領工作者握有進入人工智慧領域的鑰匙。因此專家也建議，培養與機器對話的能力，不論未來機器人如何發展，都有十足的信心不被取代，而且如虎添翼。

台灣人工智慧學校技術領袖培訓班課程熱烈報名中：/category/opening/

2021年12月30日星期四

Python 教學

Python 教學 Python 是一種易學、功能強大的程式語言。它有高效能的高階資料結構，也有簡單但有效的方法去實現物件導向程式設計。Python 優雅的語法和動態型別，結合其直譯特性，使它成為眾多領域和大多數平臺上，撰寫腳本和快速開發應用程式的理想語言。使用者可以自由且免費地從 Python 官網上 (https://www.python.org/) 取得各大平台上用的 Python 直譯器和標準函式庫，下載其源碼或二進位形式執行檔，同時，也可以將其自由地散佈。另外，Python 官網也提供了許多自由且免費的第三方 Python 模組、程式與工具、以及額外說明文件，有興趣的使用者，可在官網上找到相關的發行版本與連結網址。使用 C 或 C++（或其他可被 C 呼叫的程式語言），可以很容易在 Python 直譯器內新增功能函式及資料型別。同時，對可讓使用者自製功能的應用程式來說，Python 也適合作為其擴充用界面語言 (extension language)。這份教學將簡介 Python 語言與系統的基本概念及功能。除了閱讀之外、實際用 Python 直譯器寫程式跑範例，將有助於學習。但如果只用讀的，也是可行的學習方式，因為所有範例的內容皆獨立且完整。若想了解 Python 標準物件和模組的描述，請參閱 Python 標準函式庫 (Standard Library)。在 Python 語言參考手冊中，您可以學到 Python 語言更正規的定義。想用 C 或 C++ 寫延伸套件 (extensions) 的讀者，請閱讀擴充和嵌入 Python 直譯器和 Python/C API 參考手冊。此外，市面上也能找到更深入的 Python 學習書。這份教學中，我們不會介紹每一個功能，甚至，也不打算介紹完每一個常用功能。取而代之，我們的重心將放在介紹 Python 中最值得一提的那些功能，幫助您了解 Python 語言的特色與風格。讀完教學後，您將有能力閱讀和撰寫 Python 模組與程式，也做好進一步學習 Python 標準函式庫 (Standard Library) 中各類型的 Python 函式庫模組的準備。術語表頁面也值得細讀。 • 1. 淺嘗滋味 • 2. 使用 Python 直譯器 o 2.1. 啟動直譯器  2.1.1. 傳遞引數  2.1.2. 互動模式 o 2.2. 直譯器與它的環境  2.2.1. 原始碼的字元編碼 (encoding) • 3. 一個非正式的 Python 簡介 o 3.1. 把 Python 當作計算機使用  3.1.1. 數字 (Number)  3.1.2. 字串 (String)  3.1.3. List（串列） o 3.2. 初探程式設計的前幾步 • 4. 深入了解流程控制 o 4.1. if 陳述式 o 4.2. for 陳述式 o 4.3. range() 函式 o 4.4. 迴圈內的 break 和 continue 陳述式及 else 子句 o 4.5. pass 陳述式 o 4.6. match 陳述式 o 4.7. 定義函式 (function) o 4.8. 深入了解函式定義  4.8.1. 預設引數值  4.8.2. 關鍵字引數  4.8.3. 特殊參數  4.8.3.1. 位置或關鍵字引數 (Positional-or-Keyword Arguments)  4.8.3.2. 僅限位置參數 (Positional-Only Parameters)  4.8.3.3. 僅限關鍵字引數 (Keyword-Only Arguments)  4.8.3.4. 函式範例  4.8.3.5. 回顧  4.8.4. 任意引數列表 (Arbitrary Argument Lists)  4.8.5. 拆解引數列表（Unpacking Argument Lists）  4.8.6. Lambda 運算式  4.8.7. 說明文件字串 (Documentation Strings)  4.8.8. 函式註釋 (Function Annotations) o 4.9. 間奏曲：程式碼風格 (Coding Style) • 5. 資料結構 o 5.1. 進一步了解 List（串列）  5.1.1. 將 List 作為 Stack（堆疊）使用  5.1.2. 將 List 作為 Queue（佇列）使用  5.1.3. List Comprehensions（串列綜合運算）  5.1.4. 巢狀的 List Comprehensions o 5.2. del 陳述式 o 5.3. Tuples 和序列 (Sequences) o 5.4. 集合 (Sets) o 5.5. 字典（Dictionary） o 5.6. 迴圈技巧 o 5.7. 深入了解條件 (Condition) o 5.8. 序列和其他資料類型之比較 • 6. 模組 (Module) o 6.1. 深入了解模組  6.1.1. 把模組當作腳本執行  6.1.2. 模組的搜尋路徑  6.1.3. 「編譯」Python 檔案 o 6.2. 標準模組 o 6.3. dir() 函式 o 6.4. 套件 (Package)  6.4.1. 從套件中 import *  6.4.2. 套件內引用  6.4.3. 多目錄中的套件 • 7. 輸入和輸出 o 7.1. 更華麗的輸出格式  7.1.1. 格式化的字串文本 (Formatted String Literals)  7.1.2. 字串的 format() method  7.1.3. 手動格式化字串  7.1.4. 格式化字串的舊方法 o 7.2. 讀寫檔案  7.2.1. 檔案物件的 method  7.2.2. 使用 json 儲存結構化資料 • 8. 錯誤和例外 o 8.1. 語法錯誤 (Syntax Error) o 8.2. 例外 (Exception) o 8.3. 處理例外 o 8.4. 引發例外 o 8.5. 例外鏈接 (Exception Chaining) o 8.6. 使用者自定的例外 o 8.7. 定義清理動作 o 8.8. 預定義的清理動作 • 9. Class（類別） o 9.1. 關於名稱與物件的一段話 o 9.2. Python 作用域 (Scope) 及命名空間 (Namespace)  9.2.1. 作用域和命名空間的範例 o 9.3. 初見 class  9.3.1. Class definition（類別定義）語法  9.3.2. Class 物件  9.3.3. 實例物件  9.3.4. Method 物件  9.3.5. Class 及實例變數 o 9.4. 隨意的備註 o 9.5. 繼承 (Inheritance)  9.5.1. 多重繼承 o 9.6. 私有變數 o 9.7. 補充說明 o 9.8. 疊代器 (Iterator) o 9.9. 產生器 (Generator) o 9.10. 產生器運算式 • 10. Python 標準函式庫概覽 o 10.1. 作業系統介面 o 10.2. 檔案之萬用字元 (File Wildcards) o 10.3. 命令列引數 o 10.4. 錯誤輸出重新導向與程式終止 o 10.5. 字串樣式比對 o 10.6. 數學相關 o 10.7. 網路存取 o 10.8. 日期與時間 o 10.9. 資料壓縮 o 10.10. 效能量測 o 10.11. 品質控管 o 10.12. 標準模組庫 • 11. Python 標準函式庫概覽——第二部份 o 11.1. 輸出格式化 (Output Formatting) o 11.2. 模板化 (Templating) o 11.3. 二進制資料記錄編排 (Binary Data Record Layouts) o 11.4. 多執行緒 (Multi-threading) o 11.5. 日誌記錄 (Logging) o 11.6. 弱引用 (Weak References) o 11.7. 使用於 List 的工具 o 11.8. 十進制 (Decimal) 浮點數運算 • 12. 虛擬環境與套件 o 12.1. 簡介 o 12.2. 建立虛擬環境 o 12.3. 用 pip 管理套件 • 13. 現在可以來學習些什麼？ • 14. 互動式輸入編輯和歷史記錄替換 o 14.1. Tab 鍵自動完成 (Tab Completion) 和歷史記錄編輯 (History Editing) o 14.2. 互動式直譯器的替代方案 • 15. 浮點數運算：問題與限制 o 15.1. 表示法誤差 (Representation Error) • 16. 附錄 o 16.1. 互動模式  16.1.1. 錯誤處理  16.1.2. 可執行的 Python 腳本  16.1.3. 互動式啟動檔案  16.1.4. 客製化模組