Python第一本書怎麼選：寫出能解釋、能測試的小程式

適用範圍與編輯責任

適合會基本算術、能操作檔案的程式設計新手。章節對應 Think Python 第3版、Python Crash Course 第3版與 Guttag 的 Introduction to Computation and Programming Using Python 第3版。任務為本站建議；資料與函式均為本指南原創，並非書中原題或正式營運的監測系統。

選擇你的起點

三本書如何取捨

檢查先修準備

六步學習與具體成果

勾選用於自我記錄，並非成績評定；標記不會傳送給本站。

1. 1. 預測短運算式並檢查型別

   我已完成這一項成果

   建議閱讀範圍: Think Python 第1–2章；Crash Course 第1–2章；Guttag 第1–2章。

   動手產出: 寫一份小腳本或筆記本，列出數值、字串、比較與除法的六個運算式。執行前寫預期值與型別，再解釋不一致處。

   檢查標準: 看到輸出不等於理解；能區分數字、數字印出後的文字，以及輸入取得的字串。

2. 2. 把資料規則轉為條件

   我已完成這一項成果

   建議閱讀範圍: Think Python 第5、7章；Crash Course 第4–5、7章；Guttag 第2.3–2.6節。

   動手產出: 先手動追蹤下方資料，標示零值與遺漏值是否計入，再寫一個每列只走訪一次的迴圈。

   檢查標準: 保留零，只略過None；換序不改變哪些觀測有效，也不在走訪時刪除原集合的項目。

3. 3. 為計算寫下契約

   我已完成這一項成果

   建議閱讀範圍: Think Python 第3、6章；Crash Course 第8章；Guttag 第4章。

   動手產出: 實作前先寫函式的輸入、輸出、空輸入行為，把回傳結果與印出友善報告分開。

   檢查標準: 他人不必在提示框輸入就能呼叫函式，回傳值可供後續運用，原始輸入維持不變。

4. 4. 依鍵累加後，再算平均

   我已完成這一項成果

   建議閱讀範圍: Think Python 第9–10章；Crash Course 第3–4、6章；Guttag 第5章。

   動手產出: 依完整例題分別維護總和與計數字典，新增一個站點，追蹤第一筆有效讀數如何建立項目。

   檢查標準: 每筆有效紀錄只對其站點加一次總和、一次計數；分母不是站點數，也不能包含遺漏紀錄。

5. 5. 讓檔案與失敗可被辨識

   我已完成這一項成果

   建議閱讀範圍: Think Python 第8、13章；Crash Course 第10章；Guttag 第7、9章。

   動手產出: 儲存小型本機測試資料，另外寫載入器，交代空白、格式錯誤、非數字欄位的處理，不將這些決定偷偷混入已約定的平均函式。

   檢查標準: 檔案載入失敗須回報，不靜默偽裝為成功的空結果。使用虛構資料，不需個資或正式系統紀錄。

6. 6. 交付可重現的小專案

   我已完成這一項成果

   建議閱讀範圍: 重讀 Think Python 第7、9章；Crash Course 第11章；Guttag 第8章。

   動手產出: 提交函式、測試資料、測試與執行說明，檢查基準、空輸入、全遺漏、只有零、輸入不變，以及換序或整體重複。

   檢查標準: 預期答案應獨立手算，不能從程式輸出抄回測試。讀者可重跑並辨識未支援輸入，少數案例通過不表示已適合正式營運。

原創例題與解析

零是讀數，None不是

對資料[("A", 12), ("B", None), ("A", 0), ("B", 8), ("A", 18)]，回傳各站點有效讀數的平均。保留零、略過None，省略沒有有效讀數的站點，且不更動原資料。

前提假設

每列包含字串站點與有限整數／浮點數或None；布林值、格式錯誤列、NaN不屬於本例輸入契約。讀數使用同一任意單位。空輸入或全遺漏輸入回傳空字典。這是虛構教學資料。 讀數大小與紀錄數量亦須確保各站點的累加總和維持有限；這個簡單浮點計算不處理溢位，也不保證所有有限輸入都能精確計算。

1. 先看資料：A有12、0、18，總和30，共3筆；B僅有有效讀數8，None既不貢獻數值，也不貢獻計數。
2. 分別建立總和、計數字典，走訪時以value is None決定是否略過，不使用if value判定有效性。
3. 每筆有效紀錄加入相應站點的總和，並使其計數加一；迴圈後，各總和除以各自計數。
4. A得到30 / 3 = 10.0，B得到8 / 1 = 8.0。從未有有效觀測的站點沒有總和、計數項目，會被省略，因此沒有零分母。
5. 若錯用真偽值篩選，A的零會被捨棄，得到(12 + 18) / 2 = 15.0。程式沒有例外，仍可能回答了錯誤的問題。

答案與解釋

結果為{"A": 10.0, "B": 8.0}。下方完整函式表達約定的資料規則，回傳結果、不改輸入，也不把計算綁定於檔案、筆記本或輸入提示。

            def means_by_site(rows):
    totals = {}
    counts = {}
    for site, value in rows:
        if value is None:
            continue
        totals[site] = totals.get(site, 0) + value
        counts[site] = counts.get(site, 0) + 1
    means = {}
    for site in totals:
        means[site] = totals[site] / counts[site]
    return means
          

檢驗結果

檢查[] → {}、[("A", None)] → {}與[("A", 0)] → {"A": 0.0}。對題給小整數，重排資料或複製全部有效資料會保持平均；一般浮點輸入還需單獨分析捨入，不能保證順序變化後精確相等。("A", "bad")等資料需要在本有限契約之外另訂驗證規則。

改變假設，再做一題

合併批次不能只保留平均

將原虛構資料分為batch1=[("A",12),("A",0),("B",None)]與batch2=[("A",18),("B",8)]，保留輸入與缺失規則。若不保存原始資料，怎樣合併批次摘要得到各站點平均？直接平均批次平均是否足夠？本題使用可精確表示的小整數。

1. batch1得到A:(總和12,計數2)，B沒有有效摘要；batch2得到A:(18,1)、B:(8,1)。沒有摘要不等於測得零。
2. 逐站點相加總和與計數，得A:(30,3)、B:(8,1)，最後除一次得A10.0、B8.0，與一起處理原始資料相同。
3. A的兩個批次平均為6與18，直接平均得12，因批次樣本數不同而錯誤。加權平均(2×6+1×18)/(2+1)=10才與合併結果一致。

答案與解釋

每批為每站點保留(總和,計數)，分別相加後再除。只有平均而無計數，通常無法恢復合併平均。本題回傳{"A":10.0,"B":8.0}。

檢驗結果

把一筆資料移到另一批重算：這些小整數的合併平均不變，但批次平均的簡單平均可能變化。一般浮點輸入在數學上重新分組，並不保證逐位相等；還須單獨評估捨入與有依據的誤差界限。

常見誤區

進入下一階段之前

• 能選擇概念、作品或建模導向的主教材，並說明哪些內容先暫緩。
• 能追蹤完整函式、解釋零與None的差異，以及站點沒有有效讀數時的結果。
• 小專案具備獨立預期值、邊界檢查與執行說明，不把少量成功案例視為普遍正確的證明。

來源與版次核驗

來源核驗日期: 2026-11-03

• Allen B. Downey — free third-edition webbook and contents

  作者第3版網頁確認免費全文、筆記本路線與章節順序。可選的線上執行服務與閱讀不同，本指南不複製原書習題。

• O’Reilly — third-edition publication and copyright details

  出版社版權頁記錄2024年第3版及修訂歷史。平台產品ISBN與勘誤參考號不同，不因平台使用另一識別碼就替換既有紙本ISBN。

• No Starch Press — third-edition ISBN, date and contents

  出版社確認第3版ISBN、2022年12月發行與20章結構。專案選擇及本站資料彙整任務屬獨立學習建議。

• Eric Matthes — third-edition corrections and project updates

  作者維護依印次區分的勘誤與單獨的部署更新，不以動態網頁的舊導語推斷目前精確印次。

• MIT Press — Guttag third edition and format-specific ISBNs

  MIT Press確認2021年第3版平裝ISBN 9780262542364及不同電子書ISBN、日期；計算與建模定位並非相依版本永久相容的保證。

• MIT Press — third-edition table of contents

  官方目錄PDF確認函式第4章、結構化型別第5章、檔案第7章、測試第8章、例外第9章、pandas第23章；後段建模在此為選讀延伸。

• Python documentation — truth values, including zero and None

  Python官方型別文件確認零與None在真偽測試中皆為假。本例函式、數字、錯誤反例與檢查由本站原創並已獨立執行。

• Python documentation — floating-point representation and accumulation limits

  官方數值教程說明表示誤差與累積誤差。本頁小整數可精確核對，但一般浮點契約不保證重新分組後結果完全一致。

這些是本站建議的學習活動，並非大學官方作業，也不代表對每本書逐頁通讀。

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