> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://jirlong.gitbook.io/py/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://jirlong.gitbook.io/py/master.md). # Instruction (80%) ## ## 2. 開始跟著課程寫程式 ### 2.1 開啟jupyter notebook 1. **下載課程內容**: Download materials from unzip and remember the location of it on your computer 2. **開啟jupyter notebook**: 開啟**cmd.exe** (wins) 或**terminal.app** (osx)，並輸入**`jupyter notebook`** 以啟動他。也可以打開Anaconda Navigator，然後選擇Jupyter notebook執行它。 3. 啟動後命令視窗（cmd.exe或terminal.app）會出現一段有token的網址，請記得有這回事，當不小心關掉所有視窗後，只要用這段網址貼在網址列就可以重新打開jupyter notebook。 ![open cmd.exe (wins) or terminal.app (osx), type jupyter notebook to start it](/files/-M3jPIkUOSlUb-dVDVvr) ![Open Anaconda-Navigator then Start the jupyter notebook](/files/-M3jQdNAtmzr_51mhjUZ) ![Copy/paste the URL into your browser to open the jupyter notebook](/files/-M3jRHCTdX33kdEKAnzN) ### 2.2 快速鍵jupyter notebook * `Shift + Enter` run the current cell, select below * `Ctrl + Enter` run selected cells * `Alt + Enter` run the current cell, insert below * `Ctrl + S` save and checkpoint * `Enter` take you into edit mode * `D, D (press the key twice)` delete selected cells * `Esc` take you into command mode * `Y` change the cell type to *Code* * `M` change the cell type to *Markdown* * `A` insert cell above * `B` insert cell below ### 2.3 jupyter lab 建議jupyter notebook的使用者可直接改用jupyter lab，用法和jupyter notebook一樣，又可以讓存取檔案、操作資料變的更方便。打開Anaconda-Navigator就可以找到JupyterLab ![](/files/-MUHtoDv1DcLTXAhQl_5) 或者直接在Command Line輸入jupyter lab就可以啟動。 ![](/files/-MUHuB61MPgKZzrOCQ91) 啟動後的結果如下圖，編輯起來跟jupyter notebook一樣。 ![](/files/-MUHuQmi573Km4iKxs2D) ## 3. 課程學習指引 由於我建立這個gitbook的目的是授課，我提供以下學習材料，是我課堂中必要或者延伸教材。 ### 主要學習教材：Youtube Youtube的內容主要是沿著這個gitbook pyTutorial來講解，大部分的code都會和gitbook一樣，但gitbook可能會有一些章節內容有更新，Youtube則可能抽出一些額外單元獨立出來講（例如Sorting）。建議是跟著gitbook重頭打起，或者將github上[pyTutorial](https://github.com/P4CSS/pyTutorial)這個repo複製到自己的電腦中。 {% embed url="" %} #### Section 1: Basic operations #### Section 2: Counding #### Section 3: List and dictionary #### Section 4 and 5: Condition and Flow * [\[py\_if\_for\] 01 Concept and AQI case introduction](https://youtu.be/ayBi8pfJjIY): if與for的語法說明和使用以及AQI的案例說明[ ](https://youtu.be/ayBi8pfJjIY) * [\[py\_if\_for\] 02 Accessing AQI data](https://youtu.be/uWIiAZBIbM4): 探索AQI資料（JSON）的內容結構 * [\[py\_if\_for\] 03 Categorizing and rescaling](https://youtu.be/9rUx0LlUpFM): 依照不同數值區間給予標籤，以空污為例 * [\[pf\_if\_for\] 04 Detect prominent: Finding maximum](https://youtu.be/5-F3d_M_htc): 用for-loop找到一個list中的最大值 * [\[py\_if\_for\] 05 Sorting manually by for, if, swap, list and dict](https://youtu.be/uGMtUr5kt3E): 自己打造一個排序演算法：使用兩層的for-loop、if、調換Swap技巧、以及list和dict結構 ### 輔助教材 設計教材的時候我習慣以案例為出發點來帶技術，所以我可能不會花很多時間去解釋例如資料型態、for或者if是什麼這樣的問題。因此我認為Datacamp是本課程最佳的輔助學習教材，他能夠透過互動的方式讓你了解基本的語法與操作。但是Datacamp的使用每個月是需要錢的，如果是課堂上的學生我們通常會幫忙申請教育版。以下這個網站把Datacamp的內容給複製到網頁外，可以速覽一下Datacamp上介紹Python基本語法的內容： * [Variables and Types](https://www.learnpython.org/en/Variables_and_Types) * [Lists](https://www.learnpython.org/en/Lists) * [Basic Operators](https://www.learnpython.org/en/Basic_Operators) * [String Formatting](https://www.learnpython.org/en/String_Formatting) * [Basic String Operations](https://www.learnpython.org/en/Basic_String_Operations) * [Conditions](https://www.learnpython.org/en/Conditions) * [Loops](https://www.learnpython.org/en/Loops) * [Functions](https://www.learnpython.org/en/Functions) * [Classes and Objects](https://www.learnpython.org/en/Classes_and_Objects) * [Dictionaries](https://www.learnpython.org/en/Dictionaries) * [Modules and Packages](https://www.learnpython.org/en/Modules_and_Packages) ## 4. 自學資源 ### 線上互動學習平台 * - Cover the interactive python tutorial of datacamp ### 免費電子書 * Recommendation * Ebook on safari ### 參考資源 * Python document ### 好用的github repo * Applied Text Analysis with Python: