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Python程式教學03

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format 格式化函數

為了輸出更加美觀，我們可以用format來把字串格式化。

"{} {}".format("hello", "world") # 不設置指定位置，按默認順序
# 'hello world'
"{0} {1}".format("hello", "world") # 設置指定位置
# 'hello world'

數字格式化

數字	格式	輸出	描述
3.14159	{:.2f}	‘3.14’	保留小數點後兩位
2.71	{:.0f}	‘3’	不帶小數(四捨五入)
5	{:x<4d}	‘5xxx’	數字補x (填充右邊, 寬度為4)
5	{:x>3d}	‘xx5’	數字補x (填充左邊, 寬度為3)
3	{:3d}	‘  3’	右對齊 (默認, 寬度為3)
3	{:<3d}	‘3  ‘	左對齊 (寬度為3)
3	{:^3d}	‘ 3 ’	中間對齊 (寬度為3)

資料型別

數字（Number）

字串（String）

布林值（Boolean）

列表（List）

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

#index 從 0 開始
print(x[0])     #[1]
print(x[3])     #[4]

print(x[-1])    #[6]

#[起始 index, 結束 index 但不包含]
print(x[:3])    #[1, 2, 3]
print(x[3:])    #[4, 5, 6]
print(x[1:5])   #[2, 3, 4, 5]
print(x[0:-1])  #[1, 2, 3, 4, 5]
print(x[-1:-1]) #[]

動態增加元素:

• list.append(x): 把變數x塞到list的最後面
• list.insert(i, x): 把變數x塞到i這個位置上
• list.pop(): 把list的最後一格丟掉
• list.pop(i): 把list的第i格丟掉
• list.remove(x): 會把第一個出現的變數x拿掉
• list.clear(): 把list內的資料全部清光光
• list.sort(): 把list內的資料由小到大排列

與常見函數的結合:

• max(list): 找出list中最大值
• min(list): 找出list中最小值
• sum(list): 找出list數字總和

元組（Tuple）

Tuple 類似於 List，比較大差別在於宣告後不能修改。

tuple1 = (1, 2, 3, 4, 5)
tuple1[0] = 9
# TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

字典（Dictionary）

字典存的資料是一個鍵(key)對應一個值(value)。

dict1 = { 'Mark': 70, 'Jack': 40 }
print(dict1['Mark'])

print(dict1.keys())     # 所有鍵值組成的 list
print(dict1.values())   # 所有值組成的 list
print(dict1.items())    # 所有鍵值組成的 tuple of list

• dict={}: 建立空的dict
• del dict[key]: 刪除特定的key-value pari
• dict[key]=value: 如果key不存在，會增加這組K-V；如果key已存在，會更新這組K-V

取出字典資料作法有兩種：

• dict[key]: 這個做法相對不安全，key如果不存在的話就會出現KeyError。
• dict.get(key, default_value): 是比較安全的作法，如果key不存在的話就會回傳 default_value。

dict1 = { 'Mark': 70, 'Jack': 40 }

print(dict1.get('Andy', "找不到"))
# 找不到
print(dict['Andy'])
#　TypeError: 'type' object is not subscriptable

集合（Set）

set 是一組無序且沒有重複的元素。

set1 = {'apple', 'orange', 'apple', 'banana'}
print(set1)
# {'orange', 'banana', 'apple'}

函式（function）

函式是重複使用的程式區塊，有輸入輸出。在 Python 中我們會使用 def 來定義函式：

def sum(x, y):
    return x + y

num = sum(1, 3)
print(num)      #4