1. 前言 使用 Python 傳送電子郵件是一項在個人應用程式或商業系統中非常實用的技能。例如，您可以透過應用程式自動向使用者發送通知，或即時將系統錯誤日誌寄送給管理者。此外，透過程式碼取代手動寄信，能有效提升工作效率，達成日常業務的自動化。 Python 內建的標準函式庫中包含了「smtplib」模組，無需安裝額外套件即可實現基本的電子郵件傳送功能。本文將說明使用 Python 傳送電子郵件的 […]
1. Python 安裝確認與安裝方法完整指南 Python 因為語法簡潔且擁有豐富的函式庫，被廣泛應用於各種領域。特別是在資料分析、網頁開發和機器學習等方面需求日益增加，對於初學者來說也是理想的程式語言。不過，如果不熟悉 Python 的安裝與設定，可能需要確認安裝狀況與進行錯誤排除。 本文將詳細介紹如何確認 Python 是否安裝成功、安裝步驟、多版本的管理方式、安裝目錄的查詢方法，以及常見錯 […]
1. 前言 Python 是一種因其簡潔且易讀的語法，而受到全球開發者廣泛支持的程式語言。在 Python 中，操作陣列（List）是資料處理中不可或缺的重要技能之一。特別是取得列表中的「元素數量」是正確處理資料與撰寫高效程式的基本步驟。 本文將說明在 Python 中取得列表元素數量的方法。從基本的列表定義與元素數的取得方式，到多維列表及使用 NumPy 函式庫的進階操作，內容涵蓋廣泛。透過這篇 […]
1. 前言 在 Python 中進行反覆處理（迴圈）是提升程式效率與可讀性的重要技巧。多數程式語言中都有稱為 foreach 的語法，可以輕鬆地處理序列中的每個元素；但在 Python 中並沒有直接的 foreach 迴圈。取而代之的，是透過 for 迴圈、enumerate、zip 等多種方法來達成類似的功能。本文將從實用且簡潔的角度，說明如何在 Python 中實現類似 foreach 的反覆 […]
1. 前言 Python 是一種從初學者到專業人士都廣泛使用的熱門程式語言。其中一個原因是它擁有簡潔且直觀的程式碼結構。不過，隨著學習的深入，您將會遇到需要處理各種「資料型別」的情況。如果不了解不同資料型別之間的差異，可能會導致錯誤或非預期的行為。本文將詳細說明「型別轉換」的相關知識。 型別轉換是指將某種資料型別轉換成另一種資料型別的操作。例如，將字串轉換為數值，或將列表轉換為元組等，這些操作在許 […]
1. 什麼是除錯？ 除錯是指在程式中發現並修正錯誤（bug）的過程。不僅限於 Python，任何程式語言的開發中除錯都是不可或缺的一環。良好的除錯技巧能提升程式的品質與可靠性，並成為高效開發的基礎。 除錯的目的 除錯的主要目的是找出並修正潛藏在程式碼中的問題。最終目標是讓程式能正確且高效地執行。 Python 常見的錯誤類型 讓我們來看看 Python 中常見的錯誤類型，以及其成因與解決方式。 S […]
1. 什麼是 PEP 8 PEP 8 是一份官方的風格指南，旨在維持 Python 程式碼的一致性並提升可讀性。特別是在大型專案或團隊開發中，遵循統一的規則能使程式碼更容易理解，也有助於提升維護性。 PEP 8 的主要規則 縮排：統一使用 4 個空格。不使用 Tab，這樣在所有編輯器中都能保持一致的外觀，避免團隊間的混淆。 行長限制：建議每行不超過 79 個字元。這能提升在編輯器中的可視性，並讓多 […]
1. 在 Python 中的關聯陣列（字典）是什麼？ Python 的「關聯陣列」是一種使用鍵（key）與值（value）配對來管理資料的資料結構。通常被稱為「關聯陣列」的資料結構，在 Python 中是以 dict 類型來實現的。例如，可以使用名字作為鍵，將年齡或職業作為值來儲存，這樣可以更有效地進行資料查詢與管理。這裡所說的「鍵」，是用來唯一識別資料的識別子，每個鍵都必須是唯一的。 字典類型與 […]
1. 什麼是使用 Python 計算相關係數的方法？ 相關係數是用來以數值表示兩組資料之間關係強度的指標，其範圍介於 -1 到 1。接近 1 表示強正相關（其中一個值增加時，另一個值也會增加），接近 -1 則表示強負相關（其中一個值增加時，另一個值會減少），而接近 0 則表示幾乎沒有相關性。 使用相關係數的優點 可以快速評估資料之間的關聯性 作為掌握趨勢與模式的預測依據 有助於機器學習模型的特徵選 […]
1. 為什麼 Python 執行速度較慢，以及加速的重要性 Python 被廣泛應用於資料分析、網頁開發、科學運算等多個領域，但與其他程式語言相比，其執行速度較慢是一項挑戰。這一章將說明 Python 速度較慢的原因，以及提升執行效率所帶來的優勢。 1.1 Python 速度較慢的原因 直譯式語言：Python 屬於直譯型語言，指令會逐行解讀並執行，相較於編譯型語言，執行效率通常較低。 動態型別： […]