Python[基礎][應用][相關]
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利用簡單的程式範例，詳細及白話文的方式解釋
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最近來越南出差，遇到要將自己學習心得轉換成越南文給越南同事看。就研究了一下如何用Python來翻譯整個Word的文件，具越南同事說他有比對中文跟越南文意思差不多。
本文將教您如何使用 Python 的 python-docx 與 googletrans 套件，快速完成 Word 文件的自動翻譯。
在一個典型的程式專案中，UI、Controller 和 Main 的分工通常遵循 MVC 模型（Model-View-Controller） 的架構，這是一種常見的設計模式，能夠將應用程式的邏輯和界面進行分離。
大部分典型的程式專案設計：
UI (View)：專注於用戶界面，展示數據，並將用
subprocess.run() 是 Python 3.5 之後引入的一個簡單且強大的函數，用來執行系統命令並等待命令完成。它是 subprocess 模組的高階 API，封裝了低階的 Popen()，提供了更簡便的方式來執行命令、捕獲輸出、處理錯誤等操作。
OpenCV 支援讀取和保存 TIFF（Tagged Image File Format）檔案，但對於合併多張圖片成為多頁的 TIFF 檔案，OpenCV 沒有的這功能。
可以使用 Pillow 庫（Python Imaging Library, PIL 的分支）來實現。
生成器本身是一種只能輸出數據的結構，它不像列表或其他容器可以存儲數據並操作。它是一種(lazy evaluation）輸出數據的結構，生成器僅在需要時生成數據。因此，它對於處理大數據集或無限序列時非常高效。
然而，生成器與列表或其他容器不同的一個特點是，生成器通常只能輸出數據，但在某些情況下，我們
send('烤肉')
send('烤玉米')
send('蛤蠣湯')
send('月餅')
生成器表達式是 Python 中一種更簡潔的語法，專門用來創建生成器。它的語法與列表生成式類似，但將列表生成式中的方括號 [] 替換為小括號 ()。生成器表達式與生成器函數類似，具有「惰性評估」的特性，因此它只在需要時才生成元素，從而節省記憶體。
生成器的「惰性評估」（也叫延遲求值）指的是生成器不
螃蟹中秋假期快樂~⭐🌕
通過 memory_profiler 來測試優化前後的程式。
上一篇memory_profiler工具的說明介紹
以下是一個記憶體使用量較高的原始程式碼，接著對程式進行優化後，再次使用 memory_profiler 來比較優化前後的記憶體使用情況。
memory_profiler 是一個用來測量 Python 程式記憶體使用情況的工具，它可以幫助開發者了解程式的記憶體消耗，特別是在執行長時間運行或處理大量數據的程式時非常有用。
有別於tracemalloc模組，memory_profiler能在每一行程式碼上顯示記憶體變化，但相對的就不適合埋
有別於先前利用time模組做成裝飾器計算程式執行的時間，Python 標準庫中的timeit 模組是專門用來測量小段程式碼的執行時間。
[Python][裝飾器]計算函式(CT)處理時間
這篇文章將介紹如何使用 timeit.timeit() 函數，並提供一些範例來展示它的應用。
包含著日期型資料在許多不同領域的分析中都非常重要，特別是當數據涉及隨時間變化的趨勢、模式或週期時，例如房價，股票價格分析等等。
如何將一個日期欄位改為 DataFrame 的索引，你可以使用 set_index() 方法。
實作範例數據來源
處理步驟
確保日期欄位是 datetime
