คลาส Dictionary ในตัวของ Python มีเมธอด keys() ซึ่งคืนค่า List ของ Key Components ทั้งหมดในแต่ละ Key-Value Pair ฟังก์ชันในตัว max() ให้ Key สูงสุดจาก List >>> dct = {1: 45, 2: 76, 3: 12, 4: 55, 5: 33} >>> klist = dct.keys() >>> klist dict_keys([1, 2, 3, 4, 5]) >>>

คลาส Dictionary ในตัวของ Python มีเมธอด values() ซึ่งคืนค่า List ของส่วน Value จากแต่ละ Key-Value Pair โดยใช้ฟังก์ชันในตัว max() สามารถหาค่าสูงสุดใน Dictionary ได้ >>> dct = {1: 45, 2: 76, 3: 12, 4: 55, 5: 33} >>> vlist = dct.values() >>> vlist dict_values([45, 76, 12, 55

ใช้ตัวแปรชั่วคราว (Temporary Variable): >>> x = 10 >>> y = 20 >>> z = x >>> x = y >>> y = z >>> x, y (20, 10) ไม่ใช้ตัวแปรชั่วคราว (Pythonic Way): >>> a, b = 5, 7 >>> a, b (5, 7) >>> a, b = b, a >>> a, b (7,

อัตราส่วนของ กม. ต่อ ไมล์ คือ 1 km = 0.621371 mile >>> km = 5 >>> m = km * 0.621371 >>> m 3.106855

เพื่อหาค่าเทียบเท่าฟาเรนไฮต์จากเซลเซียส ให้คูณด้วย 1.8 และบวก 32 f = c * 1.8 + 32 กิจกรรม Interpreter ต่อไปนี้แสดงการแปลง >>> c = 50 >>> f = c * 1.8 + 32 >>> f 122.0

ใช้ If-Elif-Else num = float(input(Enter a number: )) if num > 0: print(Positive) elif num == 0: print(Zero) else: print(Negative) ใช้ Nested If num = float(input(Enter a number: )) if num >= 0: if num == 0: print(Zero) else: print(Positive) else: print

ตัวดำเนินการ Modulo (%) ของ Python (เรียกอีกอย่างว่า Remainder Operator) มีประโยชน์ในการกำหนดว่าเลขเป็นคี่หรือคู่ เราหาเศษจากการหารเลขด้วย 2 หากเป็น 0 คือเลขคู่ มิฉะนั้นคือเลขคี่ no = int(input(enter number: )) if no % 2 == 0: print({} is even.format(no)) else: print({} is odd.format(no))

ปีอธิกสุรทินมาทุก 4 ปี สำหรับปีปกติ หากหารด้วย 4 ลงตัว เรียกว่า ปีอธิกสุรทิน ส่วนปีศตวรรษ (Century Year) ต้องหารด้วย 400 ลงตัว โปรแกรม Python ต่อไปนี้แสดงว่าปีนั้นเป็นปีอธิกสุรทินหรือไม่ ตัวอย่าง yr = int(input(enter year: )) if yr % 100 == 0: # century year if yr % 400 == 0: print({}

คลาส Namedtuple ถูกกำหนดในโมดูล collections มันคืนค่า Subclass ใหม่ของ Tuple Subclass ใหม่นี้ใช้สร้าง Tuple-like Objects ที่มีฟิลด์เข้าถึงได้โดย Attribute Lookup นอกจากนี้ยัง Indexable และ Iterable Constructor รับ Type Name และ Field List เป็น Arguments ตัวอย่างเช่น Namedtuple ของนักเรียน ประกาศดังน

นี่คือ Tuple ที่มีจำนวนเต็ม 12 ตัว เพื่อแยกมันเป็น 4 Sub-tuples ที่มี 3 องค์ประกอบแต่ละตัว ให้ Slice Tuple 3 องค์ประกอบติดต่อกันจากมันและ Append ส่วนที่ได้ใน List ผลลัพธ์จะเป็น List ของ 4 Tuples แต่ละ Tuple มี 3 ตัวเลข >>> tup = (7, 6, 8, 19, 2, 4, 13, 1, 10, 25, 11, 34) >>> lst =

ออปเตอเรเตอร์ Membership in สามารถใช้กับ Dictionary Object ได้เช่นกัน >>> d1 = {1: aaa, 2: bbb, 3: ccc, 4: ddd, 5: eee} >>> 3 in d1 True >>> 9 in d1 False เพิ่มเติม เมธอด keys() คืนค่า View Object ของ Keys ใน Dictionary ออปเตอเรเตอร์ in ก็บอกได้ว่ามี Key อยู่หรือไม่ >

CSV (Comma Separated Values) เป็นรูปแบบไฟล์ที่พบบ่อยที่สุด รองรับโดยแพลตฟอร์มและแอปพลิเคชันมากมาย ใช้โมดูล csv จากไลบรารีมาตรฐานของ Python วิธีง่ายที่สุดคือเปิดไฟล์ CSV ในโหมด w ด้วยฟังก์ชัน open() และเขียน Key-Value Pair ในรูปแบบ Comma Separated import csv my_dict = {1: aaa, 2: bbb, 3: ccc} with

ใน Python 2.x ทั้ง <> และ != ถูกกำหนดเป็นตัวดำเนินการ Not Equal To ใน Python 3 ตัวดำเนินการ <> ถูก Deprecated (เลิกใช้) แล้ว

Vertical Bar (|) ยืนยันถึง Bitwise OR Operator ในกรณีของ Integer Objects สองตัว มันคืนค่าผลลัพธ์ของ Bitwise OR Operation ของทั้งสอง >>> a = 4 >>> bin(a) 0b100 >>> b = 5 >>> bin(b) 0b101 >>> a | b 5 >>> c = a | b >>> bin(c) 0b101

Python มี Magic Methods เพื่อกำหนดพฤติกรรม Overloaded ของ Operators ตัวดำเนินการเปรียบเทียบ (<, <=, >, >=, == และ !=) สามารถ Overload ได้โดยการให้คำนิยามกับ Magic Methods __lt__, __le__, __gt__, __ge__, __eq__ และ __ne__ โปรแกรมต่อไปนี้ Overload < และ > เพื่อเปรียบเทียบออบเจ็กต์ของ

สัญลักษณ์ @ ใช้เพื่อกำหนด Decorator ใน Python Decorators ให้ไวยากรณ์ที่เรียบง่ายสำหรับการเรียก Higher-Order Functions ตามนิยาม Decorator คือฟังก์ชันที่รับฟังก์ชันอีกตัวหนึ่งและขยายพฤติกรรมของฟังก์ชันหลังโดยไม่แก้ไขมันโดยตรง เรามี 2 ประเภทของ Decorators ใน Python: Function Decorators Class Deco

Python มี Magic Methods เพื่อกำหนดพฤติกรรม Overloaded ของ Operators ตัวดำเนินการเปรียบเทียบ (<, <=, >, >=, == และ !=) สามารถ Overload ได้โดยการให้คำนิยามกับ Magic Methods __lt__, __le__, __gt__, __ge__, __eq__ และ __ne__ โปรแกรมต่อไปนี้ Overload == และ >= เพื่อเปรียบเทียบออบเจ็กต์ของ

โปรแกรมต่อไปนี้สร้างจำนวนเต็มสุ่ม 10 ตัว ไม่ซ้ำกัน ระหว่าง 1 ถึง 100 โปรแกรมสร้างจำนวนเต็มสุ่มในช่วงที่กำหนด และเพิ่มลงใน List หากยังไม่เคยถูกเพิ่มมาก่อน >>> import random >>> lst = [] >>> for i in range(10): ... r = random.randint(1, 100) ... if r not in lst: ...

Python มีฟังก์ชันในตัว (Built-in) ชื่อ isdigit() ซึ่งคืนค่า True หากตัวอักษรทั้งหมดใน String เป็นตัวเลข (ระหว่าง 0-9) >>> string = 9764135408 >>> string.isdigit() True >>> string = 091-9764135408 >>> string.isdigit() False คุณยังสามารถใช้ Regular Expression (Reg

โมดูล random ในแพ็กเกจ NumPy มีฟังก์ชันมากมายสำหรับการสร้างตัวเลขสุ่ม numpy.random.rand() - สร้างอาร์เรย์ตามรูปร่างที่กำหนดและเติมด้วยตัวอย่างสุ่ม >>> import numpy as np >>> np.random.rand(3, 2) array([[0.10339983, 0.54395499], [0.31719352, 0.51220189], [0.98935914,