[python學習]20190624-20190717學習紀錄

目前缺乏實際練習：(挑之後較常用的部分)

1. list, dictionary邏輯及其函數之應用

2. for/while迴圈

3. try/except

4. numpy的應用

習慣養成：

1. 開頭放自己要用到的套件，其次放自己要用到的自定義函數，最後才是自己的程式碼

2. 資料型態的確認。numpy, pandas和預設的資料型態不一樣，之後用到時須小心。預設中也不能將不同的資料型態做運算。

線上資源：

Python初級

Numpy

之前整理的eyetracking套件(之後可能會用到的)

課程重點紀錄及學習困難：

基礎的部分因為有講義，所以只要跟著講義循序漸進就可以。因為我用的是spyder，所以首先我要很熟悉它的使用方法。

Lesson 1 

1. 熟悉軟體（我使用的是Anaconda的spyder）

2. 作業系統：大部分的開發者會習慣在Linux下開發，但我打算日後再去熟悉。

3. python2.0與python3.0將print從陳述式(statement) 改成函數式(function)

（之後從別人那裏拿到程式碼的print函數出問題時，很大的機率是這個因素）

Lesson 2

1. 基本語法

2. 運算子

困難：

很多運算子還沒用過，不過需要用到時再查即可。

另外，Python內建函數的關鍵字不能作為變數使用。

Lesson 3**

1. 判斷(if)

2. 迴圈(for/while)

3. 例外處理(try/except)

困難：

之後最常使用到的部分，目前缺乏實際操作，所以在設計迴圈的時候可能會花比較多的時間釐清該判斷/迴圈的邏輯如何運行。例外處理最常使用在測試新的程式碼的階段。

Lesson 4**

1. 字串處理（最常使用於報表，但我只學習%s）

2. 序對(tuple),串列(list),集合(set),字典(dictionary)

困難：

這部分比較會用在之後的資料處理，和R不一樣，預設的Python好像會變成list或dictionary的方式去管理資料，如果要和R一樣可以用列表看的話，要用到pandas的套件來處理。

Lesson 5*

1. 自定義函數*

2. 全域/局部變數

3. 檔案處理

困難：

這部分雖然可以簡化程式碼（將常使用的部分作成自定義函數，以省略後面之程式碼邊幅），但也可能是最常出現錯誤的地方，因為自定義函數自己有一套邏輯，函數內如果有寫錯的話，會連同後面一起錯。現階段也是缺乏練習。檔案的匯入及匯出只要自己寫好一套常用的，之後用複製貼上即可。