9.模組 (Module)

經過前幾章的教學想必你對基礎語法有觀念了吧？

第一章節曾提及『豐富且完整的套件，不必製造輪子及可以快速組裝你所需要的功能。』所說的就是模組 (Module)。

9.1 標準函式庫（Standard Library）

Python標準函式庫（Standard Library）內建了許多常用的模組，這些模組提供了廣泛的功能，可以幫助你解決各種任務和問題。以下是一些常見的 Python 標準函式庫模組：

基本語法

使用 import 語句可以將模組引入當前的程式中，從而可以使用該模組中定義的函式、類別等功能。

import module

某些時候引用的模組名稱重複或是太長我們可以透過as重新命名。

import module as m

常用模組

• os 模組：提供了與操作系統相關的功能，例如文件和目錄操作、環境變數等。

  import os
  # 獲取當前工作目錄
  print(os.getcwd())
  # 列出指定目錄下的所有文件和目錄
  print(os.listdir('/path/to/directory'))

• sys 模組：提供了與 Python 解釋器相關的功能，例如獲取命令行參數、修改模組搜索路徑等。
• datetime 模組：提供了日期和時間的處理功能，例如創建日期時間對象、格式化日期時間字符串等。

  from datetime import datetime
  # 獲取當前日期時間
  now = datetime.now()
  print(now)
  # 格式化日期時間字符串
  print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

• math 模組：提供了數學運算的功能，例如數學常數、數學函式等。

  import math
  # 計算平方根
  print(math.sqrt(25))
  # 計算sin值
  print(math.sin(math.pi / 2))

• random 模組：提供了生成隨機數的功能，例如生成隨機整數、隨機選擇等。

  import random
  # 生成隨機整數
  print(random.randint(1, 10))
  # 隨機選擇列表中的一個元素
  print(random.choice(['apple', 'banana', 'orange']))

• re 模組：提供了正則表達式的功能，可以進行文本搜索和匹配操作。
• json 模組：提供了JSON數據的編解碼功能，可以將 Python 對象轉換為 JSON 格式，或將 JSON 格式的數據轉換為 Python 對象。
• csv 模組：提供了 CSV 文件的讀寫功能，可以方便地處理CSV格式的數據。

  import csv
  # 讀取CSV文件
  with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)
  # 寫入CSV文件
  with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Name', 'Age'])
    writer.writerow(['Alice', 30])

9.2 套件 (Package)

Python 套件（Python Package）是一個包含 Python 模組和相關資源的目錄，它可以包含Python程式碼、文檔、測試和其他必要檔案，以便在Python應用程序中使用。Python套件的目的是將相關的功能組織在一起，使其易於管理和重用。

白話說就是一個資料夾中有著寫好的程式碼及 init.py 的檔案，這樣我們就可以使用 import 將套件或套件中的模組引入到您的程式中。

Python Package Index (PyPI)

使用pip install的基本語法以及它的功能是很重要的，這是Python中安裝第三方套件的主要方式。

PyPI可協助尋找並安裝由 Python 社群開發和分享的軟體。

pip install package_name

常用套件

1. numpy：用於數值計算的基礎套件，提供了多維陣列和數學函式，是許多科學計算和數據分析庫的基礎。

2. pandas：用於數據分析和處理的強大工具，提供了高性能的數據結構和數據操作功能，支持將數據加載、清理、轉換和分析。

3. matplotlib：用於繪製圖表和視覺化數據的庫，提供了各種繪圖函式和工具，可用於生成各種靜態、動態和交互式圖表。

4. scikit-learn：用於機器學習的庫，提供了各種機器學習算法和工具，包括分類、回歸、聚類、降維等。

5. tensorflow / pytorch：用於深度學習的框架，提供了各種神經網絡模型和訓練工具，可用於構建和訓練深度學習模型。

6. requests：用於發送HTTP請求和處理HTTP響應的庫，提供了簡潔而強大的API，可用於編寫網絡爬蟲、API客戶端等。

7. beautifulsoup4：用於解析HTML和XML文檔的庫，提供了方便的API和工具，可用於網絡爬蟲和數據提取。

8. pytest：用於編寫和運行測試的框架，提供了強大的功能和靈活的配置，可用於測試Python程式的各個方面。

9. flask：用於構建Web應用程序的輕量級框架，提供了簡單而強大的API，可用於快速構建和部署Web應用程序。

10. django：用於構建Web應用程序的全功能框架，提供了完整的Web開發工具和功能，可用於開發大型和複雜的Web應用程序。

9.3 期中專題

以上套件強大且好用，目前先不詳細介紹。
請製作一個小程式來總結目前所學。這個小程式將包含字串、串列、字典、邏輯判斷、迴圈、函式和模組。

1. 電子商務訂單管理系統

題目描述：

設計一個簡單的電子商務訂單管理系統，用戶可以添加新訂單、查詢訂單、總結訂單狀況等。

要求：

1. 使用者可以添加新的訂單，每個訂單包括訂單編號、顧客姓名、商品名稱、數量和單價等信息。
2. 使用者可以查詢特定訂單的詳細信息，包括訂單編號、顧客姓名、商品名稱、數量、單價和總價等。
3. 使用者可以查詢所有訂單的總數量和總金額。
4. 程式應該提供菜單選項，讓使用者可以根據菜單進行操作。
5. 使用字典來存菜單資訊，商品名稱作為鍵，價格作為值。

加分要求：

1. 使用 pip 套件 openpyxl 或是其他相似套件。
2. 添加修改訂單和刪除訂單的功能。
3. 添加保存訂單到文件和從文件讀取訂單的功能，以便訂單資料可以存儲。

2.出題系統

題目描述：

設計一個簡單的出題系統，用戶可以添加新題目、查詢題目、編輯題目等。

要求：

1. 使用者可以添加新的題目，每個題目包括題目編號、題目內容、選項、答案等信息。
2. 使用者可以查詢特定題目的詳細信息，包括題目編號、題目內容、選項和答案等。
3. 使用者可以編輯現有的題目，包括修改題目內容、選項和答案等。
4. 程式應該提供菜單選項，讓使用者可以根據菜單進行操作。
5. 使用字典或列表來存儲題目信息，題目編號作為鍵，題目詳細信息作為值。

加分要求：

1. 使用 pip 套件 openpyxl 或是其他相似套件。
2. 添加刪除題目的功能。
3. 添加保存題目到文件和從文件讀取題目的功能，以便題目資料可以存儲。