summaryrefslogtreecommitdiffhomepage
path: root/zh-tw/pythonlegacy-tw.html.markdown
diff options
context:
space:
mode:
Diffstat (limited to 'zh-tw/pythonlegacy-tw.html.markdown')
-rw-r--r--zh-tw/pythonlegacy-tw.html.markdown727
1 files changed, 727 insertions, 0 deletions
diff --git a/zh-tw/pythonlegacy-tw.html.markdown b/zh-tw/pythonlegacy-tw.html.markdown
new file mode 100644
index 00000000..575897e2
--- /dev/null
+++ b/zh-tw/pythonlegacy-tw.html.markdown
@@ -0,0 +1,727 @@
+---
+language: Python 2 (legacy)
+contributors:
+ - ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
+ - ["Amin Bandali", "http://aminbandali.com"]
+ - ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
+ - ["evuez", "http://github.com/evuez"]
+translators:
+ - ["Michael Yeh", "https://hinet60613.github.io/"]
+filename: learnpythonlegacy-tw.py
+lang: zh-tw
+---
+
+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。
+
+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。
+
+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。
+Python 3.X可以看這篇[Python 3 教學 (英文)](http://learnxinyminutes.com/docs/python/).
+
+讓程式碼同時支援Python 2.7和3.X是可以做到的,只要引入
+ [`__future__` imports](https://docs.python.org/2/library/__future__.html) 模組.
+ `__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。
+
+```python
+
+# 單行註解從井字號開始
+
+""" 多行字串可以用三個雙引號
+ 包住,不過通常這種寫法會
+ 被拿來當作多行註解
+"""
+
+####################################################
+## 1. 原始型別與運算元
+####################################################
+
+# 你可以使用數字
+3 # => 3
+
+# 還有四則運算
+1 + 1 # => 2
+8 - 1 # => 7
+10 * 2 # => 20
+35 / 5 # => 7
+
+# 除法比較麻煩,除以整數時會自動捨去小數位。
+5 / 2 # => 2
+
+# 要做精確的除法,我們需要浮點數
+2.0 # 浮點數
+11.0 / 4.0 # => 2.75 精確多了!
+
+# 整數除法的無條件捨去對正數或負數都適用
+5 // 3 # => 1
+5.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮點數的整數也適用
+-5 // 3 # => -2
+-5.0 // 3.0 # => -2.0
+
+# 我們可以用除法模組(參考第六節:模組),讓
+# 單一斜線代表普通除法,而非無條件捨去
+from __future__ import division
+11/4 # => 2.75 ...普通除法
+11//4 # => 2 ...無條件捨去
+
+# 取餘數
+7 % 3 # => 1
+
+# 指數 (x的y次方)
+2**4 # => 16
+
+# 用括號改變運算順序
+(1 + 3) * 2 # => 8
+
+# 布林運算
+# 注意 "and" 和 "or" 要用小寫
+True and False #=> False
+False or True #=> True
+
+# 用整數與布林值做運算
+0 and 2 #=> 0
+-5 or 0 #=> -5
+0 == False #=> True
+2 == True #=> False
+1 == True #=> True
+
+# 用not取反向
+not True # => False
+not False # => True
+
+# 等於判斷是用 ==
+1 == 1 # => True
+2 == 1 # => False
+
+# 不等於判斷是用 !=
+1 != 1 # => False
+2 != 1 # => True
+
+# 更多比較
+1 < 10 # => True
+1 > 10 # => False
+2 <= 2 # => True
+2 >= 2 # => True
+
+# 比較是可以串接的
+1 < 2 < 3 # => True
+2 < 3 < 2 # => False
+
+# 字串用單引號 ' 或雙引號 " 建立
+"This is a string."
+'This is also a string.'
+
+# 字串相加會被串接再一起
+"Hello " + "world!" # => "Hello world!"
+# 不用加號也可以做字串相加
+"Hello " "world!" # => "Hello world!"
+
+# ... 也可以做相乘
+"Hello" * 3 # => "HelloHelloHello"
+
+# 字串可以被視為字元的陣列
+"This is a string"[0] # => 'T'
+
+# 字串的格式化可以用百分之符號 %
+# 儘管在Python 3.1後這個功能被廢棄了,並且在
+# 之後的版本會被移除,但還是可以了解一下
+x = 'apple'
+y = 'lemon'
+z = "The items in the basket are %s and %s" % (x,y)
+
+# 新的格式化方式是使用format函式
+# 這個方式也是較為推薦的
+"{} is a {}".format("This", "placeholder")
+"{0} can be {1}".format("strings", "formatted")
+# 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
+"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")
+
+# 無(None) 是一個物件
+None # => None
+
+# 不要用等於符號 "==" 對 無(None)做比較
+# 用 "is"
+"etc" is None # => False
+None is None # => True
+
+# '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,
+# 但對物件來說是很有用的。
+
+# 任何物件都可以被當作布林值使用
+# 以下的值會被視為是False :
+# - 無(None)
+# - 任何型別的零 (例如: 0, 0L, 0.0, 0j)
+# - 空序列 (例如: '', (), [])
+# - 空容器 (例如: {}, set())
+# - 自定義型別的實體,且滿足某些條件
+# 請參考文件: https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#object.__nonzero__
+#
+# 其餘的值都會被視為True (用bool()函式讓他們回傳布林值).
+bool(0) # => False
+bool("") # => False
+
+
+####################################################
+## 2. 變數與集合
+####################################################
+
+# Python的輸出很方便
+print "I'm Python. Nice to meet you!" # => I'm Python. Nice to meet you!
+
+# 從命令列獲得值也很方便
+input_string_var = raw_input("Enter some data: ") # 資料會被視為字串存進變數
+input_var = input("Enter some data: ") # 輸入的資料會被當作Python程式碼執行
+# 注意: 請謹慎使用input()函式
+# 註: 在Python 3中,input()已被棄用,raw_input()已被更名為input()
+
+# 使用變數前不需要先宣告
+some_var = 5 # 方便好用
+lower_case_with_underscores
+some_var # => 5
+
+# 對沒有被賦值的變數取值會造成例外
+# 請參考錯誤流程部分做例外處理
+some_other_var # 造成 NameError
+
+# if可以當判斷式使用
+# 相當於C語言中的二元判斷式
+"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"
+
+# 串列型態可以儲存集合
+li = []
+# 你可以預先填好串列內容
+other_li = [4, 5, 6]
+
+# 用append()在串列後新增東西
+li.append(1) # 此時 li 內容為 [1]
+li.append(2) # 此時 li 內容為 [1, 2]
+li.append(4) # 此時 li 內容為 [1, 2, 4]
+li.append(3) # 此時 li 內容為 [1, 2, 4, 3]
+# 用pop()移除串列尾端的元素
+li.pop() # => 3 ,此時 li 內容為 [1, 2, 4]
+# 然後再塞回去
+li.append(3) # 此時 li 內容再次為 [1, 2, 4, 3]
+
+# 你可以像存取陣列一樣的存取串列
+li[0] # => 1
+# 用等號 = 給串列中特定索引的元素賦值
+li[0] = 42
+li[0] # => 42
+li[0] = 1 # 註: 將其設定回原本的值
+# 用 -1 索引值查看串列最後一個元素
+li[-1] # => 3
+
+# 存取超過範圍會產生IndexError
+li[4] # Raises an IndexError
+
+# 你可以用切片語法來存取特定範圍的值
+# (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)
+li[1:3] # => [2, 4]
+# 略過開頭元素
+li[2:] # => [4, 3]
+# 略過結尾元素
+li[:3] # => [1, 2, 4]
+# 每隔兩個元素取值
+li[::2] # =>[1, 4]
+# 串列反轉
+li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
+# 你可以任意組合來達到你想要的效果
+# li[開始索引:結束索引:間隔]
+
+# 用 "del" 從串列中移除任意元素
+del li[2] # 現在 li 內容為 [1, 2, 3]
+
+# 你可以做串列相加
+li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
+# 註: li 及 other_li 沒有被更動
+
+# 用 "extend()" 做串列串接
+li.extend(other_li) # 現在 li 內容為 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
+
+# 移除特定值的第一次出現
+li.remove(2) # 現在 li 內容為 [1, 3, 4, 5, 6]
+li.remove(2) # 2 不在串列中,造成 ValueError
+
+# 在特定位置插入值
+li.insert(1, 2) # 現在 li 內容再次回復為 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
+
+# 取得特定值在串列中第一次出現的位置
+li.index(2) # => 1
+li.index(7) # 7 不在串列中,造成 ValueError
+
+# 用 "in" 檢查特定值是否出現在串列中
+1 in li # => True
+
+# 用 "len()" 取得串列長度
+len(li) # => 6
+
+
+# 元組(Tuple,以下仍用原文)類似於串列,但是它是不可改變的
+tup = (1, 2, 3)
+tup[0] # => 1
+tup[0] = 3 # 產生TypeError
+
+# 能對串列做的東西都可以對tuple做
+len(tup) # => 3
+tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
+tup[:2] # => (1, 2)
+2 in tup # => True
+
+# 你可以把tuple拆開並分別將值存入不同變數
+a, b, c = (1, 2, 3) # a 現在是 1, b 現在是 2, c 現在是 3
+d, e, f = 4, 5, 6 # 也可以不寫括號
+# 如果不加括號,預設會產生tuple
+g = 4, 5, 6 # => (4, 5, 6)
+# 你看,交換兩個值很簡單吧
+e, d = d, e # 此時 d 的值為 5 且 e 的值為 4
+
+
+# 字典(Dictionary)用來儲存映射關係
+empty_dict = {}
+# 你可以對字典做初始化
+filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
+
+# 用 [] 取值
+filled_dict["one"] # => 1
+
+# 用 "keys()" 將所有的Key輸出到一個List中
+filled_dict.keys() # => ["three", "two", "one"]
+# 註: 字典裡key的排序是不固定的
+# 你的執行結果可能與上面不同
+# 譯註: 只能保證所有的key都有出現,但不保證順序
+
+# 用 "values()" 將所有的Value輸出到一個List中
+filled_dict.values() # => [3, 2, 1]
+# 註: 同上,不保證順序
+
+# 用 "in" 來檢查指定的Key是否在字典中
+"one" in filled_dict # => True
+1 in filled_dict # => False
+
+# 查詢不存在的Key會造成KeyError
+filled_dict["four"] # KeyError
+
+# 用 "get()" 來避免KeyError
+# 若指定的Key不存在的話會得到None
+filled_dict.get("one") # => 1
+filled_dict.get("four") # => None
+# "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
+filled_dict.get("one", 4) # => 1
+filled_dict.get("four", 4) # => 4
+# 注意此時 filled_dict.get("four") 仍然為 None
+# (get()此時並沒有產生出任何的值)
+
+# 像操作list一樣,對指定的Key賦值
+filled_dict["four"] = 4 # 此時 filled_dict["four"] => 4
+
+# "setdefault()" 只在指定的Key不存在時才會將值插入dictionary
+filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] 被指定為 5
+filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] 仍保持 5
+
+
+# 集合(Set)被用來儲存...集合。
+# 跟串列(List)有點像,但集合內不會有重複的元素
+empty_set = set()
+# 初始化 "set()" 並給定一些值
+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
+
+# 一樣,不保證順序,就算真的有照順序排也只是你運氣好
+another_set = set([4, 3, 2, 2, 1]) # another_set 現在為 set([1, 2, 3, 4])
+
+# 從 Python 2.7 開始,可以使用大括號 {} 來宣告Set
+filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
+
+# 加入更多元素進入Set
+filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}
+
+# 用 & 來對兩個集合取交集
+other_set = {3, 4, 5, 6}
+filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
+
+# 用 | 來對兩個集合取聯集
+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
+{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
+
+# 用 ^ 來對兩個集合取差集
+{1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5}
+
+# 檢查左邊是否為右邊的母集
+{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
+
+
+####################################################
+## 3. 控制流程
+####################################################
+
+# 首先,先宣告一個變數
+some_var = 5
+
+# 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
+"""
+all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
+ (1, 2)
+ {"a": 3, "b": 4}
+"""
+
+# 呼叫函式時,你可以做反向的操作
+# 用 * 將變數展開為順序排序的變數
+# 用 ** 將變數展開為Keyword排序的變數
+args = (1, 2, 3, 4)
+kwargs = {"a": 3, "b": 4}
+all_the_args(*args) # 等同於 foo(1, 2, 3, 4)
+all_the_args(**kwargs) # 等同於 foo(a=3, b=4)
+all_the_args(*args, **kwargs) # 等同於 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
+
+# 你可以把args跟kwargs傳到下一個函式內
+# 分別用 * 跟 ** 將它展開就可以了
+def pass_all_the_args(*args, **kwargs):
+ all_the_args(*args, **kwargs)
+ print varargs(*args)
+ print keyword_args(**kwargs)
+
+# 函式範圍
+x = 5
+
+def set_x(num):
+ # 區域變數 x 和全域變數 x 不是同一個東西
+ x = num # => 43
+ print x # => 43
+
+def set_global_x(num):
+ global x
+ print x # => 5
+ x = num # 全域變數 x 在set_global_x(6)被設定為 6
+ print x # => 6
+
+set_x(43)
+set_global_x(6)
+
+# Python有一級函式
+def create_adder(x):
+ def adder(y):
+ return x + y
+ return adder
+
+add_10 = create_adder(10)
+add_10(3) # => 13
+
+# 也有匿名函式
+(lambda x: x > 2)(3) # => True
+(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
+
+# 還有內建的高階函式
+map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
+map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
+
+filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
+
+# 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
+[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
+[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
+
+
+####################################################
+## 5. 類別
+####################################################
+
+# 我們可以由object繼承出一個新的類別
+class Human(object):
+
+ # 類別的參數,被所有這個類別的實體所共用
+ species = "H. sapiens"
+
+ # 基礎建構函式,當class被實體化的時候會被呼叫
+ # 注意前後的雙底線
+ # 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
+ def __init__(self, name):
+ # 將函式引入的參數 name 指定給實體的 name 參數
+ self.name = name
+
+ # 初始化屬性
+ self.age = 0
+
+
+ # 一個實體的方法(method)。 所有的method都以self為第一個參數
+ def say(self, msg):
+ return "{0}: {1}".format(self.name, msg)
+
+ # 一個類別方法會被所有的實體所共用
+ # 他們會以類別為第一參數的方式被呼叫
+ @classmethod
+ def get_species(cls):
+ return cls.species
+
+ # 靜態方法
+ @staticmethod
+ def grunt():
+ return "*grunt*"
+
+ # 屬性就像是用getter取值一樣
+ # 它將方法 age() 轉為同名的、只能讀取的屬性
+ @property
+ def age(self):
+ return self._age
+
+ # 這樣寫的話可以讓屬性被寫入新的值
+ @age.setter
+ def age(self, age):
+ self._age = age
+
+ # 這樣寫的話允許屬性被刪除
+ @age.deleter
+ def age(self):
+ del self._age
+
+
+# 將類別實體化
+i = Human(name="Ian")
+print i.say("hi") # prints out "Ian: hi"
+
+j = Human("Joel")
+print j.say("hello") # prints out "Joel: hello"
+
+# 呼叫類別方法
+i.get_species() # => "H. sapiens"
+
+# 更改共用的屬性
+Human.species = "H. neanderthalensis"
+i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
+j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
+
+# 呼叫靜態方法
+Human.grunt() # => "*grunt*"
+
+# 更新屬性
+i.age = 42
+
+# 取得屬性
+i.age # => 42
+
+# 移除屬性
+del i.age
+i.age # => raises an AttributeError
+
+
+####################################################
+## 6. 模組
+####################################################
+
+# 你可以引入模組來做使用
+import math
+print math.sqrt(16) # => 4.0
+ # math.sqrt()為取根號
+
+# 你可以只從模組取出特定幾個函式
+from math import ceil, floor
+print ceil(3.7) # => 4.0
+print floor(3.7) # => 3.0
+
+# 你可以將所有的函式從模組中引入
+# 注意:不建議這麼做
+from math import *
+
+# 你可以用 as 簡寫模組名稱
+import math as m
+math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
+# 你也可以測試函示是否相等
+from math import sqrt
+math.sqrt == m.sqrt == sqrt # => True
+
+# Python的模組就只是一般的Python檔。
+# 你可以自己的模組自己寫、自己的模組自己引入
+# 模組的名稱和檔案名稱一樣
+
+# 你可以用dir()來查看有哪些可用函式和屬性
+import math
+dir(math)
+
+
+####################################################
+## 7. 進階
+####################################################
+
+# 產生器(Generator)可以讓你寫更懶惰的程式碼
+def double_numbers(iterable):
+ for i in iterable:
+ yield i + i
+
+# 產生器可以讓你即時的產生值
+# 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
+# 產生值。 這也意味著大於15的值不會在double_numbers中產生。
+# 這邊,xrange()做的事情和range()一樣
+# 建立一個 1-900000000 的List會消耗很多時間和記憶體空間
+# xrange() 建立一個產生器物件,而不是如range()建立整個List
+# 我們用底線來避免可能和python的關鍵字重複的名稱
+xrange_ = xrange(1, 900000000)
+
+# 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
+for i in double_numbers(xrange_):
+ print i
+ if i >= 30:
+ break
+
+
+# 裝飾子
+# 在這個範例中,beg會綁在say上
+# Beg會呼叫say。 如果say_please為True的話,它會更改回傳的訊息
+from functools import wraps
+
+
+def beg(target_function):
+ @wraps(target_function)
+ def wrapper(*args, **kwargs):
+ msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
+ if say_please:
+ return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
+ return msg
+
+ return wrapper
+
+
+@beg
+def say(say_please=False):
+ msg = "Can you buy me a beer?"
+ return msg, say_please
+
+
+print say() # Can you buy me a beer?
+print say(say_please=True) # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(
+```
+
+## 準備好學更多了嗎?
+
+### 線上免費資源
+
+* [Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com)
+* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
+* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
+* [The Official Docs](http://docs.python.org/2/)
+* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
+* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)
+* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
+* [First Steps With Python](https://realpython.com/learn/python-first-steps/)
+
+### 或買本書?
+
+* [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)
+* [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)
+* [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)