--- language: Python 2 (legacy) filename: learnpythonlegacy-it.py contributors: - ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"] - ["Amin Bandali", "http://aminbandali.com"] - ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"] - ["evuez", "http://github.com/evuez"] translators: - ["Ale46", "http://github.com/Ale46/"] - ["Tommaso Pifferi", "http://github.com/neslinesli93/"] lang: it-it --- Python è stato creato da Guido Van Rossum agli inizi degli anni 90. Oggi è uno dei più popolari linguaggi esistenti. Mi sono innamorato di Python per la sua chiarezza sintattica. E' sostanzialmente pseudocodice eseguibile. Nota: questo articolo è riferito a Python 2.7 in modo specifico, ma dovrebbe andar bene anche per Python 2.x. Python 2.7 sta raggiungendo il "fine vita", ovvero non sarà più supportato nel 2020. Quindi è consigliato imparare Python utilizzando Python 3. Per maggiori informazioni su Python 3.x, dai un'occhiata al [tutorial di Python 3](http://learnxinyminutes.com/docs/python/). E' possibile anche scrivere codice compatibile sia con Python 2.7 che con Python 3.x, utilizzando [il modulo `__future__`](https://docs.python.org/2/library/__future__.html) di Python. Il modulo `__future__` permette di scrivere codice in Python 3, che può essere eseguito utilizzando Python 2: cosa aspetti a vedere il tutorial di Python 3? ```python # I commenti su una sola linea iniziano con un cancelletto """ Più stringhe possono essere scritte usando tre ", e sono spesso usate come commenti """ #################################################### ## 1. Tipi di dati primitivi ed Operatori #################################################### # Hai i numeri 3 # => 3 # La matematica è quello che vi aspettereste 1 + 1 # => 2 8 - 1 # => 7 10 * 2 # => 20 35 / 5 # => 7 # La divisione è un po' complicata. E' una divisione fra interi in cui viene # restituito in automatico il risultato intero. 5 / 2 # => 2 # Per le divisioni con la virgola abbiamo bisogno di parlare delle variabili floats. 2.0 # Questo è un float 11.0 / 4.0 # => 2.75 ahhh...molto meglio # Il risultato di una divisione fra interi troncati positivi e negativi 5 // 3 # => 1 5.0 // 3.0 # => 1.0 # funziona anche per i floats -5 // 3 # => -2 -5.0 // 3.0 # => -2.0 # E' possibile importare il modulo "division" (vedi la sezione 6 di questa guida, Moduli) # per effettuare la divisione normale usando solo '/'. from __future__ import division 11/4 # => 2.75 ...divisione normale 11//4 # => 2 ...divisione troncata # Operazione Modulo 7 % 3 # => 1 # Elevamento a potenza (x alla y-esima potenza) 2**4 # => 16 # Forzare le precedenze con le parentesi (1 + 3) * 2 # => 8 # Operatori Booleani # Nota "and" e "or" sono case-sensitive True and False #=> False False or True #=> True # Note sull'uso di operatori Bool con interi 0 and 2 #=> 0 -5 or 0 #=> -5 0 == False #=> True 2 == True #=> False 1 == True #=> True # nega con not not True # => False not False # => True # Uguaglianza è == 1 == 1 # => True 2 == 1 # => False # Disuguaglianza è != 1 != 1 # => False 2 != 1 # => True # Altri confronti 1 < 10 # => True 1 > 10 # => False 2 <= 2 # => True 2 >= 2 # => True # I confronti possono essere concatenati! 1 < 2 < 3 # => True 2 < 3 < 2 # => False # Le stringhe sono create con " o ' "Questa è una stringa." 'Anche questa è una stringa.' # Anche le stringhe possono essere sommate! "Ciao " + "mondo!" # => Ciao mondo!" # Le stringhe possono essere sommate anche senza '+' "Ciao " "mondo!" # => Ciao mondo!" # ... oppure moltiplicate "Hello" * 3 # => "HelloHelloHello" # Una stringa può essere considerata come una lista di caratteri "Questa è una stringa"[0] # => 'Q' # Per sapere la lunghezza di una stringa len("Questa è una stringa") # => 20 # Formattazione delle stringhe con % # Anche se l'operatore % per le stringe sarà deprecato con Python 3.1, e verrà rimosso # successivamente, può comunque essere utile sapere come funziona x = 'mela' y = 'limone' z = "La cesta contiene una %s e un %s" % (x,y) # Un nuovo modo per fomattare le stringhe è il metodo format. # Questo metodo è quello consigliato "{} è un {}".format("Questo", "test") "{0} possono essere {1}".format("le stringhe", "formattate") # Puoi usare delle parole chiave se non vuoi contare "{nome} vuole mangiare {cibo}".format(nome="Bob", cibo="lasagna") # None è un oggetto None # => None # Non usare il simbolo di uguaglianza "==" per comparare oggetti a None # Usa "is" invece "etc" is None # => False None is None # => True # L'operatore 'is' testa l'identità di un oggetto. Questo non è # molto utile quando non hai a che fare con valori primitivi, ma lo è # quando hai a che fare con oggetti. # Qualunque oggetto può essere usato nei test booleani # I seguenti valori sono considerati falsi: # - None # - Lo zero, come qualunque tipo numerico (quindi 0, 0L, 0.0, 0.j) # - Sequenze vuote (come '', (), []) # - Contenitori vuoti (tipo {}, set()) # - Istanze di classi definite dall'utente, che soddisfano certi criteri # vedi: https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#object.__nonzero__ # # Tutti gli altri valori sono considerati veri: la funzione bool() usata su di loro, ritorna True. bool(0) # => False bool("") # => False #################################################### ## 2. Variabili e Collections #################################################### # Python ha una funzione di stampa print "Sono Python. Piacere di conoscerti!" # => Sono Python. Piacere di conoscerti! # Un modo semplice per ricevere dati in input dalla riga di comando variabile_stringa_input = raw_input("Inserisci del testo: ") # Ritorna i dati letti come stringa variabile_input = input("Inserisci del testo: ") # Interpreta i dati letti come codice python # Attenzione: bisogna stare attenti quando si usa input() # Nota: In python 3, input() è deprecato, e raw_input() si chiama input() # Non c'è bisogno di dichiarare una variabile per assegnarle un valore una_variabile = 5 # Convenzionalmente si usa caratteri_minuscoli_con_underscores una_variabile # => 5 # Accedendo ad una variabile non precedentemente assegnata genera un'eccezione. # Dai un'occhiata al Control Flow per imparare di più su come gestire le eccezioni. un_altra_variabile # Genera un errore di nome # if può essere usato come un'espressione # E' l'equivalente dell'operatore ternario in C "yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!" # Liste immagazzinano sequenze li = [] # Puoi partire con una lista pre-riempita altra_li = [4, 5, 6] # Aggiungi cose alla fine di una lista con append li.append(1) # li ora è [1] li.append(2) # li ora è [1, 2] li.append(4) # li ora è [1, 2, 4] li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3] # Rimuovi dalla fine della lista con pop li.pop() # => 3 e li ora è [1, 2, 4] # Rimettiamolo a posto li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3] di nuovo. # Accedi ad una lista come faresti con un array li[0] # => 1 # Assegna nuovo valore agli indici che sono già stati inizializzati con = li[0] = 42 li[0] # => 42 li[0] = 1 # Nota: è resettato al valore iniziale # Guarda l'ultimo elemento li[-1] # => 3 # Guardare al di fuori dei limiti è un IndexError li[4] # Genera IndexError # Puoi guardare gli intervalli con la sintassi slice (a fetta). # (E' un intervallo chiuso/aperto per voi tipi matematici.) li[1:3] # => [2, 4] # Ometti l'inizio li[2:] # => [4, 3] # Ometti la fine li[:3] # => [1, 2, 4] # Seleziona ogni seconda voce li[::2] # =>[1, 4] # Copia al contrario della lista li[::-1] # => [3, 4, 2, 1] # Usa combinazioni per fare slices avanzate # li[inizio:fine:passo] # Rimuovi arbitrariamente elementi da una lista con "del" del li[2] # li è ora [1, 2, 3] # Puoi sommare le liste li + altra_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Nota: i valori per li ed altra_li non sono modificati. # Concatena liste con "extend()" li.extend(altra_li) # Ora li è [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Rimuove la prima occorrenza di un elemento li.remove(2) # Ora li è [1, 3, 4, 5, 6] li.remove(2) # Emette un ValueError, poichè 2 non è contenuto nella lista # Inserisce un elemento all'indice specificato li.insert(1, 2) # li è di nuovo [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Ritorna l'indice della prima occorrenza dell'elemento fornito li.index(2) # => 1 li.index(7) # Emette un ValueError, poichè 7 non è contenuto nella lista # Controlla l'esistenza di un valore in una lista con "in" 1 in li # => True # Esamina la lunghezza con "len()" len(li) # => 6 # Tuple sono come le liste ma immutabili. tup = (1, 2, 3) tup[0] # => 1 tup[0] = 3 # Genera un TypeError # Puoi fare tutte queste cose da lista anche sulle tuple len(tup) # => 3 tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6) tup[:2] # => (1, 2) 2 in tup # => True # Puoi scompattare le tuple (o liste) in variabili a, b, c = (1, 2, 3) # a è ora 1, b è ora 2 and c è ora 3 d, e, f = 4, 5, 6 # puoi anche omettere le parentesi # Le tuple sono create di default se non usi le parentesi g = 4, 5, 6 # => (4, 5, 6) # Guarda come è facile scambiare due valori e, d = d, e # d è ora 5 ed e è ora 4 # Dizionari immagazzinano mappature empty_dict = {} # Questo è un dizionario pre-riempito filled_dict = {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3} # Accedi ai valori con [] filled_dict["uno"] # => 1 # Ottieni tutte le chiavi come una lista con "keys()" filled_dict.keys() # => ["tre", "due", "uno"] # Nota - Nei dizionari l'ordine delle chiavi non è garantito. # Il tuo risultato potrebbe non essere uguale a questo. # Ottieni tutt i valori come una lista con "values()" filled_dict.values() # => [3, 2, 1] # Nota - Come sopra riguardo l'ordinamento delle chiavi. # Ottieni tutte le coppie chiave-valore, sotto forma di lista di tuple, utilizzando "items()" filled_dicts.items() # => [("uno", 1), ("due", 2), ("tre", 3)] # Controlla l'esistenza delle chiavi in un dizionario con "in" "uno" in filled_dict # => True 1 in filled_dict # => False # Cercando una chiave non esistente è un KeyError filled_dict["quattro"] # KeyError # Usa il metodo "get()" per evitare KeyError filled_dict.get("uno") # => 1 filled_dict.get("quattro") # => None # Il metodo get supporta un argomento di default quando il valore è mancante filled_dict.get("uno", 4) # => 1 filled_dict.get("quattro", 4) # => 4 # nota che filled_dict.get("quattro") è ancora => None # (get non imposta il valore nel dizionario) # imposta il valore di una chiave con una sintassi simile alle liste filled_dict["quattro"] = 4 # ora, filled_dict["quattro"] => 4 # "setdefault()" aggiunge al dizionario solo se la chiave data non è presente filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] è impostato a 5 filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] è ancora 5 # Sets immagazzina ... sets (che sono come le liste, ma non possono contenere doppioni) empty_set = set() # Inizializza un "set()" con un po' di valori some_set = set([1, 2, 2, 3, 4]) # some_set è ora set([1, 2, 3, 4]) # l'ordine non è garantito, anche se a volta può sembrare ordinato another_set = set([4, 3, 2, 2, 1]) # another_set è ora set([1, 2, 3, 4]) # Da Python 2.7, {} può essere usato per dichiarare un set filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4} # Aggiungere elementi ad un set filled_set.add(5) # filled_set è ora {1, 2, 3, 4, 5} # Fai intersezioni su un set con & other_set = {3, 4, 5, 6} filled_set & other_set # => {3, 4, 5} # Fai unioni su set con | filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6} # Fai differenze su set con - {1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4} # Effettua la differenza simmetrica con ^ {1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5} # Controlla se il set a sinistra contiene quello a destra {1, 2} >= {1, 2, 3} # => False # Controlla se il set a sinistra è un sottoinsieme di quello a destra {1, 2} <= {1, 2, 3} # => True # Controlla l'esistenza in un set con in 2 in filled_set # => True 10 in filled_set # => False #################################################### ## 3. Control Flow #################################################### # Dichiariamo una variabile some_var = 5 # Questo è un controllo if. L'indentazione è molto importante in python! # stampa "some_var è più piccola di 10" if some_var > 10: print "some_var è decisamente più grande di 10." elif some_var < 10: # Questa clausola elif è opzionale. print "some_var è più piccola di 10." else: # Anche questo è opzionale. print "some_var è precisamente 10." """ I cicli for iterano sulle liste stampa: cane è un mammifero gatto è un mammifero topo è un mammifero """ for animale in ["cane", "gatto", "topo"]: # Puoi usare {0} per interpolare le stringhe formattate. (Vedi di seguito.) print "{0} è un mammifero".format(animale) """ "range(numero)" restituisce una lista di numeri da zero al numero dato stampa: 0 1 2 3 """ for i in range(4): print i """ "range(lower, upper)" restituisce una lista di numeri dal più piccolo (lower) al più grande (upper) stampa: 4 5 6 7 """ for i in range(4, 8): print i """ I cicli while vengono eseguiti finchè una condizione viene a mancare stampa: 0 1 2 3 """ x = 0 while x < 4: print x x += 1 # Forma compatta per x = x + 1 # Gestisci le eccezioni con un blocco try/except # Funziona da Python 2.6 in su: try: # Usa "raise" per generare un errore raise IndexError("Questo è un errore di indice") except IndexError as e: pass # Pass è solo una non-operazione. Solitamente vorrai fare un recupero. except (TypeError, NameError): pass # Eccezioni multiple possono essere gestite tutte insieme, se necessario. else: # Clausola opzionale al blocco try/except. Deve seguire tutti i blocchi except print "Tutto ok!" # Viene eseguita solo se il codice dentro try non genera eccezioni finally: # Eseguito sempre print "Possiamo liberare risorse qui" # Invece di try/finally per liberare risorse puoi usare il metodo with with open("myfile.txt") as f: for line in f: print line #################################################### ## 4. Funzioni #################################################### # Usa "def" per creare nuove funzioni def aggiungi(x, y): print "x è {0} e y è {1}".format(x, y) return x + y # Restituisce valori con il metodo return # Chiamare funzioni con parametri aggiungi(5, 6) # => stampa "x è 5 e y è 6" e restituisce 11 # Un altro modo per chiamare funzioni è con parole chiave come argomenti aggiungi(y=6, x=5) # Le parole chiave come argomenti possono arrivare in ogni ordine. # Puoi definire funzioni che accettano un numero variabile di argomenti posizionali # che verranno interpretati come tuple usando il * def varargs(*args): return args varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3) # Puoi definire funzioni che accettano un numero variabile di parole chiave # come argomento, che saranno interpretati come un dizionario usando ** def keyword_args(**kwargs): return kwargs # Chiamiamola per vedere cosa succede keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"} # Puoi farle entrambi in una volta, se ti va def all_the_args(*args, **kwargs): print args print kwargs """ all_the_args(1, 2, a=3, b=4) stampa: (1, 2) {"a": 3, "b": 4} """ # Quando chiami funzioni, puoi fare l'opposto di args/kwargs! # Usa * per sviluppare gli argomenti posizionale ed usa ** per espandere gli argomenti parola chiave args = (1, 2, 3, 4) kwargs = {"a": 3, "b": 4} all_the_args(*args) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4) all_the_args(**kwargs) # equivalente a foo(a=3, b=4) all_the_args(*args, **kwargs) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4) # puoi passare args e kwargs insieme alle altre funzioni che accettano args/kwargs # sviluppandoli, rispettivamente, con * e ** def pass_all_the_args(*args, **kwargs): all_the_args(*args, **kwargs) print varargs(*args) print keyword_args(**kwargs) # Funzioni Scope x = 5 def set_x(num): # La variabile locale x non è uguale alla variabile globale x x = num # => 43 print x # => 43 def set_global_x(num): global x print x # => 5 x = num # la variabile globable x è ora 6 print x # => 6 set_x(43) set_global_x(6) # Python ha funzioni di prima classe def create_adder(x): def adder(y): return x + y return adder add_10 = create_adder(10) add_10(3) # => 13 # Ci sono anche funzioni anonime (lambda x: x > 2)(3) # => True (lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5 # Esse sono incluse in funzioni di alto livello 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] # Possiamo usare la comprensione delle liste per mappe e filtri [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] # Puoi fare anche la comprensione di set e dizionari {x for x in 'abcddeef' if x in 'abc'} # => {'d', 'e', 'f'} {x: x**2 for x in range(5)} # => {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} #################################################### ## 5. Classi #################################################### # Usiamo una sottoclasse da un oggetto per avere una classe. class Human(object): # Un attributo della classe. E' condiviso da tutte le istanze delle classe species = "H. sapiens" # Costruttore base, richiamato quando la classe viene inizializzata. # Si noti che il doppio leading e gli underscore finali denotano oggetti # o attributi che sono usati da python ma che vivono nello spazio dei nome controllato # dall'utente. Non dovresti usare nomi di questo genere. def __init__(self, name): # Assegna l'argomento all'attributo name dell'istanza self.name = name # Inizializza una proprietà self.age = 0 # Un metodo dell'istanza. Tutti i metodi prendo "self" come primo argomento def say(self, msg): return "{0}: {1}".format(self.name, msg) # Un metodo della classe è condiviso fra tutte le istanze # Sono chiamate con la classe chiamante come primo argomento @classmethod def get_species(cls): return cls.species # Un metodo statico è chiamato senza una classe od una istanza di riferimento @staticmethod def grunt(): return "*grunt*" # Una proprietà è come un metodo getter. # Trasforma il metodo age() in un attributo in sola lettura, che ha lo stesso nome @property def age(self): return self._age # Questo metodo permette di modificare la proprietà @age.setter def age(self, age): self._age = age # Questo metodo permette di cancellare la proprietà @age.deleter def age(self): del self._age # Instanziare una classe i = Human(name="Ian") print i.say("hi") # stampa "Ian: hi" j = Human("Joel") print j.say("hello") # stampa "Joel: hello" # Chiamare metodi della classe i.get_species() # => "H. sapiens" # Cambiare l'attributo condiviso Human.species = "H. neanderthalensis" i.get_species() # => "H. neanderthalensis" j.get_species() # => "H. neanderthalensis" # Chiamare il metodo condiviso Human.grunt() # => "*grunt*" # Aggiorna la proprietà i.age = 42 # Ritorna il valore della proprietà i.age # => 42 # Cancella la proprietà del i.age i.age # => Emette un AttributeError #################################################### ## 6. Moduli #################################################### # Puoi importare moduli import math print math.sqrt(16) # => 4.0 # Puoi ottenere specifiche funzione da un modulo from math import ceil, floor print ceil(3.7) # => 4.0 print floor(3.7) # => 3.0 # Puoi importare tutte le funzioni da un modulo # Attenzione: questo non è raccomandato from math import * # Puoi abbreviare i nomi dei moduli import math as m math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True # puoi anche verificare che le funzioni sono equivalenti from math import sqrt math.sqrt == m.sqrt == sqrt # => True # I moduli di Python sono normali file python. Ne puoi # scrivere di tuoi ed importarli. Il nome del modulo # è lo stesso del nome del file. # Potete scoprire quali funzioni e attributi # definiscono un modulo import math dir(math) # Se nella cartella corrente hai uno script chiamato math.py, # Python caricherà quello invece del modulo math. # Questo succede perchè la cartella corrente ha priorità # sulle librerie standard di Python #################################################### ## 7. Avanzate #################################################### # Generatori # Un generatore appunto "genera" valori solo quando vengono richiesti, # invece di memorizzarli tutti subito fin dall'inizio # Il metodo seguente (che NON è un generatore) raddoppia tutti i valori e li memorizza # dentro `double_arr`. Se gli oggetti iterabili sono grandi, il vettore risultato # potrebbe diventare enorme! def double_numbers(iterable): double_arr = [] for i in iterable: double_arr.append(i + i) # Eseguendo il seguente codice, noi andiamo a raddoppiare prima tutti i valori, e poi # li ritorniamo tutti e andiamo a controllare la condizione for value in double_numbers(range(1000000)): # `test_senza_generatore` print value if value > 5: break # Invece, potremmo usare un generatore per "generare" il valore raddoppiato non # appena viene richiesto def double_numbers_generator(iterable): for i in iterable: yield i + i # Utilizzando lo stesso test di prima, stavolta però con un generatore, ci permette # di iterare sui valori e raddoppiarli uno alla volta, non appena vengono richiesti dalla # logica del programma. Per questo, non appena troviamo un valore > 5, usciamo dal ciclo senza # bisogno di raddoppiare la maggior parte dei valori del range (MOLTO PIU VELOCE!) for value in double_numbers_generator(xrange(1000000)): # `test_generatore` print value if value > 5: break # Nota: hai notato l'uso di `range` in `test_senza_generatore` e `xrange` in `test_generatore`? # Proprio come `double_numbers_generator` è la versione col generatore di `double_numbers` # Abbiamo `xrange` come versione col generatore di `range` # `range` ritorna un array di 1000000 elementi # `xrange` invece genera 1000000 valori quando lo richiediamo/iteriamo su di essi # Allo stesso modo della comprensione delle liste, puoi creare la comprensione # dei generatori. values = (-x for x in [1,2,3,4,5]) for x in values: print(x) # stampa -1 -2 -3 -4 -5 # Puoi anche fare il cast diretto di una comprensione di generatori ad una lista. values = (-x for x in [1,2,3,4,5]) gen_to_list = list(values) print(gen_to_list) # => [-1, -2, -3, -4, -5] # Decoratori # in questo esempio beg include say # Beg chiamerà say. Se say_please è True allora cambierà il messaggio # ritornato 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, "Per favore! Sono povero :(") return msg return wrapper @beg def say(say_please=False): msg = "Puoi comprarmi una birra?" return msg, say_please print say() # Puoi comprarmi una birra? print say(say_please=True) # Puoi comprarmi una birra? Per favore! Sono povero :( ``` ## Pronto per qualcosa di più? ### Gratis Online * [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/) * [LearnPython](http://www.learnpython.org/) * [Fullstack Python](https://www.fullstackpython.com/) ### Libri cartacei * [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)