【想學程式的你】
不知道該從哪裡碰起程式語言的你,
Python被大家認為是個好學、有龐大AI資源、
開源平台、函式庫支援的程式🙌🏻
麻省理工、加洲柏克萊等頂大也都採用Python✍🏻
作為資訊科學的入門程式語言教學!
或許可以了解一下別人的學習經驗,
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期待有一天看到你們的分享!
「
📍在這篇文章中,會分享我在 2021 Spring 在 ccClub Python 讀書會 的上課心得(…)
1. 「紮實程式基礎」(…)
2. 「一起努力的夥伴」(…)
3. 「從 0 到 1 的作品」(…)
從「主題確定」、「使用者體驗流程」、「架設 LINE Bot」、「程式共編」、「畫面美編」、「成果發表」都是由組員一同完成(…)
📍為什麼要學程式? 為什麼學 Python?
過去在行銷面接觸的多是「內容產製」的工作,但一直希望自己可以多培養「數據分析」的技能(…)在分析數據的過程中,因為自己沒有程式能力,只能用笨重的手法人工處理資料(…)
而 Python 一直都是學程式的必備款(…)面對未來的求職市場,即便是商科學生,從事行銷等工作,會 Python 勢必會比他人更有優勢(…)
📍那 ccClub 的上課方式是什麼?免費/保證金?
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課前:「線上課程」講基礎觀念
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(…)目的是讓報名課程的人,是「足夠確定下好決心」來學習的,不是來看看或是三分鐘熱度!(…)
📍怎樣的人可以申請 ccClub?怎麼申請?
申請人「沒有任何限制」!不論是否為台大學生,不論是否為學生,不限任何身份(…)
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學習程式最重要的是「學習環境」,就跟學外語是一樣的,如果沒有好的學習環境,即便有課程,也很難學的下去(…)而且大家也不一定是專業出生,很多是跨領域/斜槓來的,同時年齡層較相近,溝通起來不會有壓力,就不用怕自己真的程度太差,這裡每個人都是這樣走過來的XD
」─ #太郎仔 @20_marketing_note
💡 本文選自 #太郎仔
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同時也有2787部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,從EXCEL VBA到Python開發第2次上課 01_重點回顧與BMI計算 02_計算BMI與格式化到小數點第二位 03_邏輯判斷BMI的評語 04_用format格式化資料 05_用for迴圈加總1到99 06_奇數偶數分別加總 07_用step與兩個for迴圈 08_九九乘法表單列輸出 09...
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📜 [專欄新文章] [zkp 讀書會] Cairo 語言介紹
✍️ NIC Lin
📥 歡迎投稿: https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium
Cairo 是 STARK 證明系統的其中一個編程語言,讓開發者能透過 Cairo 來使用 STARK,撰寫效能更高的 Dapp
Photo by Simon Berger on Unsplash
Warning:本篇會保持在 high level 的介紹,實際深入的部分請見文內附上的文檔或是官方開發者文件
背景介紹
建構於密碼學的零知識證明能提供計算的隱私性,但同時在區塊鏈生態系也被用來提升 Scalability — 我可以用 10 秒的運算資源來驗證原本耗費 1000 秒運算資源的計算過程
如同更多人熟悉的 SNARK,STARK 也是一個零知識證明的證明系統,但當前的 STARK 著重的是在 Scalability ,而非大家比較習以為常零知識證明提供的隱私性特質
其實目前基於 SNARK 的 Rollup 項目,例如 zkSync、Loopring、Aztec、zkopru,除了 Aztec 外,其他都是利用 SNARK 來增加 Scalability — 這些 Rollup 上資料都還是公開、沒有隱私性的
StarkWare 是目前唯一基於 STARK 的開發團隊
STARK 要加上隱私保護不會太難,只是 StarkWare 還沒有把這項功能放在未來規劃中
Cairo 簡介
標榜為圖靈完備的零知識證明系統語言,Cairo 對原本熟悉 Solidity 的開發者來說還是會感到比較難上手和陌生的。再加上套件庫還不夠充足,目前支援的雜湊函式是 Pedersen,數位簽章演算法是 ECDSA(相對於 SNARK,EdDSA 的效能反而比較差所以沒有支援)。
但 Cairo 還在早期開發的階段,相信開發體驗會越來越好的。
另外需要注意的是作為一個證明系統,會有 Prover 和 Verifier 的角色。而 STARK 的 Verifier 是公開的,但 Prover 軟體預計會有 License 保護。Prover 一般情況下不得用於商業用途,除非將 proof 上傳至官方的 Verifier。
最後要提及的是,第一版的 Cairo 是設計來方便開發者將 Dapp 的運算遷移至鏈下。不同於 Rollup,這個鏈下只會有它自己一個 Dapp。這個 Dapp 的項目方自己維護自己 Dapp 的 state。( Rollup 則是 operator 維護所有 Dapp 的 state,Dapp 開發者不需自己操煩)
這可能有點難懂。如果你有在寫 Solidity,想像一下今天你在合約要用到合約裡宣告的 storage 變數時,你要自己提供 merkle proof 上來,證明這個storage 變數真的是這個值。這個就是開發者要自己維護 state 的意思。
而第二版的 Cairo 則是 StarkNet 裡使用的 Cairo(第一和第二版是不同編譯器),這版的 Cairo 就是作為 Dapp 在 Rollup 開發所使用 — 開發者可以在合約裡宣告變數,變數的值不需開發者維護,可以直接假設存在。
註1:StarkWare 不喜歡 Rollup 這個詞,他們覺得 Data Availability 的需求是一段光譜:不一定得要把 data 全都送上 L1,中間有其他方式可以做不同層級的 Data Availability。
註2:第一版和第二版實際上在官方版本裡是 0.0.1 及 0.0.2,在撰文當前最新版即是 0.0.2
官方網站:https://www.cairo-lang.org
開發者文件:https://www.cairo-lang.org/docs/
開發環境
Cairo 有提供像是 Remix 的瀏覽器 IDE:playground。裡面提供各種範例練習和挑戰,除了可以編譯,還可以直接生成並上傳 proof。
註:但有些功能還是沒辦法在 playground 裡使用,例如要給你的程式 custom input 時。這時候只能在本地端開發才能使用這個功能。
開發 Cairo 要先安裝python,我將開發者文件整理出來的資料統整在這個 hackmd 文檔裡:https://hackmd.io/w690dpAQTsKeKZv3oikzTQ
裡面包含簡介、設置本地開發環境以及 Cairo 基礎(因為篇幅原因,所以不將內容複製到這裡)
註:我把開發者文件裡的代碼整理到這裡:https://github.com/NIC619/cairo_practice/tree/master/practices
如果不想在研究開發者文件過程中,還要自己手動拼湊裡面例子的話,可以直接用整理好的代碼來執行。同時 repo 裡還有包含一些額外自己測試 Cairo 功能的範例。
深入 Cairo
在那份 hackmd 文檔裡的開頭,可以連結到第二部分 — 深入 Cairo 的部分。裡面也是從開發者文件裡擷取出來我覺得比較重要的部分。如果你要讀開發者文件的話,我建議從 Hello Cairo 開始,它會從例子切入,會比較好知道 Cairo 怎麼使用。接著如果要更深入了解,再去讀 How Cairo Works。
StarkNet Cairo
第二版的 Cairo 其實功能和第一版的 Cairo 是差不多的,所以不必擔心在開發者文件裡學到的 Cairo 在 StarkNet 版本會不能用或差很多。在讀完 Hello Cairo/How Cairo works 後,就可以接著看 Hello StarkNet。會很順利的切換到 StarkNet 版本的 Cairo。
註1:我整理的文檔裡是按照第一版 Cairo 所寫的
註2:如果你從開發者文件一路看下來,體驗過非 StarkNet 版的 Cairo,那你在體驗 StarkNet 版的 Cairo 時一定會發現這更像一般智能合約的使用方式 — 你可以用 view 函式查詢 storage 變數,可以用 external 函式去執行合約(非 StarkNet 版本不是這樣操作 Dapp 的,這邊因為篇幅原因沒有詳細介紹)。
非常建議嘗試兩種版本的 Cairo,你會知道 1. 操作一個單獨在 L2 的 Dapp 和2. 操作與其他 Dapp 共存在 Rollup 上的 Dapp 的不同。這對了解 L2 怎麼運行、需要哪些資料、為什麼需要這些資料非常有幫助。
0.0.2 版的 StarkNet Cairo 目前還缺少一些功能:
函式還沒辦法宣告陣列或 struct 型態的參數
合約和合約之間還沒辦法互動
L1 沒有辦法讀取到 L2 的資料,L2 也沒辦法讀取到 L1 的資料。如果要建立跨 L2 Bridge,這個功能非常重要。
補充及個人心得
STARK 的 proof size 相比於 SNARK 系列的 proof size 大很多,又其證明所包含的交易數量對 proof size 和驗證時間的影響不大,所以把很多筆交易一併做一個 proof 會是對 STARK 非常有利、節省成本的方式(SNARK、STARK 比較表)。但這同時也是一個缺點,如果你的 Dapp 或 Rollup 的 TPS 不高,那就只能等更久時間搜集多一點的交易,要不然就只能提高成本來維持驗證 proof 的頻率。
StarkWare和 zkSync 一樣都有 Rollup 宇宙的概念( Rollup 宇宙的用詞並不精確,因為在他們的宇宙中不會所有子鏈都是 Rollup,而是會有依照 Data Availability 程度不同所區分的子鏈,像是 Validium、zk Porter 的設計),個人覺得能夠有(針對 Data Availability 程度的)選擇是會比只有一個選擇(完全 Data Available) 還好的方式,但實際上的可行性就要等其團隊釋出更多的資訊。
在 Rollup 越趨成熟的情況下,能夠提供快速跨 Rollup 服務的流動性提供者的角色會越來越重要。zk Rollup(StarkNet、zkSync、etc…)比 Optimistic Rollup (Optimism、Arbitrum、etc…)有著短上許多的 finalize 時間,這對降低流動性提供者的風險有很大的幫助,但目前 zk Rollup 支援合約功能甚至 L1 <-> L2 互動的完成度都比 Optimistic Rollup 還低上許多。短期內快速跨 Rollup 的服務應該還是侷限在 Optimitic Rollup 之間。
abbrev
[zkp 讀書會] Cairo 語言介紹 was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
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※ 引述《brightsu (渣)》之銘言:
: 小弟本身沒有程式語言的背景
: 不外乎就是語法跟一些邏輯的問題
: 所以想請問一下各位前輩是否可以推薦入門的 Python 的書
: 目前就單純只有在做一些網路爬蟲而已
: 在未來希望可以結合硬體做一些環境資料收集
: 希望還是主攻在資料收集跟處理
python tw 上有一些第一次使用 Python 的參考資料。
https://wiki.python.org.tw/Python/第一次用就上手
底下是我自己維護的入門參考資料。
O'Reilly(歐萊禮)的書,官方線上商店常有 50% 折扣,
PDF/ePub/Mobi 格式都有,能接受英文的話,十分推薦跟官方購買。
中文版就以天瓏書局為主。它也有賣英文紙本,逛實體店很舒服。
1. "Introducing Python", Bill Lubanovic, O'Reilly 2014.11
《精通 Python》
英:https://shop.oreilly.com/product/0636920028659.do
中:https://www.tenlong.com.tw/items/9863477311?item_id=1007464
O'Reilly Python 系列的書都寫得很好。這本是比較新出的,好處是它針
對初學者,比較薄,能在短時間看完,文字很流暢。
掌握基礎的語法,建議閱讀 Chp1 到 Chp7 ,以及 Chp8 File I/O 部份。
2. 《Python 程式設計入門》,葉難。博碩 2015.04
中:https://www.tenlong.com.tw/items/9864340050
原生中文書,也是針對初學者,並有列出 Python 2.7、3.3、3.4 不同版
本間的差異。內容編排是常見介紹程式語言的安排。
3. "Python Tutorial",Official Python Documentation, Python Devs.
英:https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
簡中:https://www.pythondoc.com/pythontutorial3/index.html
繁中:https://docs.python.org.tw/3/tutorial/index.html (共同翻譯中)
Python 的官網除了查語言特性之外,還能用來學習怎麼使用 stdlib。
Python 標準函式庫功能包山包海,在你想要做什麼之前,都應該到官網
查看看是不是內建 module 就已經提供功能了。
除外,還有一個簡潔的 tutorial,供初學者參考,適合有學過其他語言的人。
我認為這份寫得非常好,苦於沒有中文,以前經驗不太容易推廣,但值得看。
4. "Programming in Python 3" 2nd, Mark Summerfield, Addison-Wesley, 2009.11
《精通 Python 3 程式設計》
英:https://goo.gl/y1xf9u (source: InformIT)
中:https://www.tenlong.com.tw/items/9862760702
另一本 Python 中文入門書,比《深入淺出》難一點但比較像常規的教科書。
5. "Learning Python" 5ed, Mark Lutz, O'Reilly, 2013.06
英:https://shop.oreilly.com/product/0636920028154.do
中:僅有舊版 (2.7) 且絕版
雖然名稱看起來很像是 Python 的入門書,但它的篇幅已經來到 1600 頁,
實在無法推薦給初學者。它在一本書內把 Python 幾乎所有語言特性都說清楚,
同時考慮到 Python 2 和 3 版本。當你想要了解,例如 MRO 的順序、何謂
unbounded, bound method,這本書詳細的程度不會讓你失望,只怕你沒空讀。
其他:
關於 MOOCs 我有看過 Codecademy Python Track 以及 Coursera "An
Introduction to Interactive Programming in Python" 這兩門課。我覺得最
大的缺點就是講 Python 2.7,Python 3.x 的好用功能與差異都沒提;
再來講課的 code 範例並不是使用 idiomatic Python syntax,在初學就沒養
成好習慣與慣用語法有點可惜。
其實還有很多 video traning 資源,例如 O'Reilly 上有 Python Learning
Path,其中 "Introduction to Python" 是 Jessica McKellar 主講,她是
PyCon APAC 2014 Keynote,口條絕對沒問題。但我沒看完整內容,無法推薦。
不適合入門但值得一看的好書
--------------------------
A. "Python Cookbook" 3ed, David Beazley and Brian K. Jones, O'Reilly, 2013.05
《Python 的錦囊妙計》
英:https://shop.oreilly.com/product/0636920027072.do
中:https://www.tenlong.com.tw/items/9863470686
這本不是入門書但很適合深入了解 Python,並讓自己的程式碼寫得更
Pythonic。裡面介紹了很多寫法慣例 idioms,同時也有中文版。非常值得
在未來比較懂 Python 時買來看。
作者之一 David Beazley 是 PyCon TW 2013 的 Keynote。
他平常就是專門教 Python 的講師,他在 PyCon 講過的「所有 talk/tutorial」
如 concurrency, packaging, async io 等等都值得一看
B. "Fluent Python", Luciano Ramalho, O'Reilly, 2015.07
《流暢的 Python》
英:https://shop.oreilly.com/product/0636920032519.do
中:https://www.tenlong.com.tw/items/986347911X
當它是詳細、擴充版的 "Python Cookbook",實際上書中也常常引用 David 的話。
講述更多 Python 初介紹時不會深談的語言特性。
如:MRO, Mixin, decorator, closure, metaprogramming
每章最後的 Future Reading 與 Soapbox 旁徵博引,除了更細節的參考資料,
還有當初 Python 為何如此設計等考量與討論的歷史、發展、與各語言比較。
非常適合做為邁向 Python core developer 的參考書。
另外,針對原 po 提到的爬蟲、資料分析、hardware 等主題,我只能對我有碰過
一點點的資料分析來介紹。
Pandas 原作者 Wes McKinney 所寫的 "Python for Data Analysis" 是一本很經典的
Python 資料分析入門書,雖然有點舊(作者預計今年底出新版),但還是能掌握
像 Jupyter (IPython) Notebook, Pandas, matplotlib 最基本的 toolchain。
他也是 PyCon APAC 2014 的 Keynote。
要了解近代 Pandas 的新 API 與設計精神,可以讀官網的 Tutorial
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/tutorials.html
或者官網推薦的 "Modern Pandas" 一系列文章
https://tomaugspurger.github.io/modern-1.html
以上的所有內容我都至少看過一個語言(英文為主),其他的就待其他人補充了。
Conflict of Interest Disclosure
-------------------------------
我不是 O'Reilly 與天瓏的員工,我也不賣書。
我有參與官方 Python Tutorial 的中文翻譯,也歡迎大家加入。
/
如果有什麼主題,希望大家來交流討論的話,不妨報名 PyCon TW 的 BoF 擺攤。
形式自由,純聊天都可以。預計至少有 web 的,希望有人能開資料分析、
機器學習(深度學習)、DSP、Hardware、FinTech 等坑。
PyCon TW BoF 資訊: https://tw.pycon.org/2016/events/bof/
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.44.8.172
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1463750830.A.DA8.html
如果你需要的是完整情境例子的話,Introducing Py 後半、Py Cookbook、Fluent Py
這幾本比較多,但可能專門介紹 tool 的(如 Py for Data Analysis)會更豐富。
畢竟初學的書要顧及不能一次用太多語言特性或功能。
※ 編輯: ccwang002 (114.44.8.172), 05/20/2016 22:28:11
如果沒什麼 performance tuning 經驗的話,這本書作為入門很不錯,各方面都有談到。
不過實際上真的要優化效能的話,單看這本不一定足夠,可能要花些時間,
例如讀 tool documentation 或專書 (cffi, Cython, numpy 等),
但優化本來每方面深入都是無底洞,以一本 400 頁的書應該算難度、廣度很平衡了。
※ 編輯: ccwang002 (114.44.8.172), 05/22/2016 02:50:48
不該讀測試驅動開發這本書。
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