自疫情爆發各國央行狂印銀紙，股市瘋狂大上大落，吸引不少人進場投資投機。買賣股票總不能盲模模亂信網上貼士，要自己做功課研究市場資訊，發掘價格波動的趨勢。Python是最流行的程式語言，因為方便好用又多library，差不多日常寫程式都用它。以前研究股票會用Excel，pandas基本上就是Python的Excel，Excel做到的功能，試算表統計數字畫表等等，pandas全部都可以做到。

看pandas我最初只是上Towards Data Science看tutorial，基本大致明白matrix計算的原理和如何寫程式，然後不知怎樣信手貼來這本Mastering pandas for Finance來看。這本書多code多圖少字，可以當成跟著做的練習，簡單地示範如何用panads製作，所有睇市要用的分析工具。由最簡單的下載價格資訊，畫股票圖計算平均線，到計算期權的各種greek，計算portfolio風險管理，甚至電腦自動操盤也有教。

這是一本入門級的書，有個應用目標去學pandas，比起其他書的虛構例子較沒那麼枯燥。書中關於股票計算知識的簡介，亦是一個很好的溫習。書中的程式例子只是一個起步階，像菜單一樣為讀者介紹有什麼項目可以做。到真正自己寫工具去分析股市場時，基本上完全不到書中的範例，因為有其他更加好用library。本書只有三百多頁，照書中的練習打入電腦執行一次，大約一兩天就做完，就算不懂pandas也很簡單容易上手，不過就需要有Python的基本知識。

有時看網上直播見投資專家用Metastock，幾百美元一個分析股票軟件，左看右看python加pandas有齊所有功能，還更加flexible更加powerful。

因工作上的需要，去年我才開始學習Python，寫了Python程式接近一年，寫起來漸漸得手應手。Python不愧為近年冒起得最快的語言，它集傳統OOP語言如C++和快速interpret語言如Perl兩家之大成，syntax簡潔易用，dynamic typing和duck typing寫起來更輕鬆自由，若果對typing不放心還可以optional type check。我久不久要回去寫C++，寫開Python忽然要寫上一代language，很不習慣，然後就咒罵為什麼C++沒有那些好用的功能，當然鬧了兩句後，就會記得C++比Python運行速度快很多倍，static type是有其存在的原因。

學習一個程式語言，除了學習syntax學習使用不同library外，若果要學得深入學的精專，就要明白程式語言的運作原理。C++只要有C的基礎，而C只要有Assembly的基礎，只要弄懂pointer其他就很易明。Python也是一樣，只要明白它任何東西也是object的核心，它的variable和funciton scope是如何resolve，其他所有「進階」syntax只是飾裝的外衣。

市面上有很多Python課本，亦有不少online tutorial，絕大部份都是教你應用Python去寫code，沒有真正講解Python的內部結構。Python official document有提及，我由頭到尾叫做看過一篇，不過寫得太枯燥無味，內容零碎沒有系統，不適合一般人閱讀。這本《Programmer’s Python: Everything is an Object》是進階讀物，並不適合初學者，甚至不會你寫Python，而是從程式語言設計的層面，去解釋Python內裏的運作原理，換一句話說就是解釋那些double underscore builtin attributes有什麼作用。

這本書是I Programmer網頁的作者出版，這個網頁是我follow開講computer science專業級知識的網頁。網站上有這本書的試看版，差不多也有半本書的內容，因為實在寫得太好，所以一定要賣回來看全本的內容。這本書非常冷門，不要說一般書店或網上書店沒有得賣，連加拿大Amazon也沒有入貨，更不要說網上沒有盜版pdf，我要特地去美國Amazon訂購回來。

這本書有沒有實際用處？很難講。日常寫Python程式，其實不需要理會它如何運作。看完這本書後，讓我懂得欣賞Python設計的巧妙。若果對程式語言設計有興趣，這本書亦講述很多程式語言設計理論，對日後學習其他語言會很有幫助。

說到要學電腦程式語言，Python相信是近年最炙手可熱的語言了，一來Syntax易學易用，二來library支援眾多，更是近期最熱門人工智能的主要語言，我最近因工作需要也要學Python。以前我讀大學時程式入門課教C，然後過幾了年進化為教Java，不過最近陸續轉為教Python了。公司新請回來的大學生個個都懂Python，吾等老海鮮也要與時並進才不會被淘汰。

原本公司內部個兩不同部門使用不同語言，chip testing和apps那邊以前用tcl，貪tcl不用compile方便操作，我們software testing那邊則以C++為主，因為需要OOP和static type來架構軟件測試系統。兩個部門有很多基礎的應用程式功能重壘，不過因為使用不同語言，同一個功能需要寫兩次。高層認為一code兩寫很沒有效率，下令我們統一使用同一語言，在雙方列出對語言的要求後，Python成為很自然的選擇。Python是interpreter language不用compile，同時又支援OOP和type checking，一次過滿足我們兩個部門的願望。

學習新程式語言，很多人喜歡讀網上課程，不過我比較傳統喜歡看書，我嫌網上課程看影片太嘥時間，看書容易明的部份可以速讀，難明的部份可以花多此時間重看幾遍。學習寫程式最重要是落手落腳寫code，跟課本的練習做同做網上課程的功課分別不大，反正程式寫得好就work有bug就唔work，沒有需要改功課對答案的問題。在芸芸眾多本Python書中，我挑選了這本《Head First Python》，看電腦書不是大大本很厚多字就好，最重要是把應用慨念解釋清楚，有時一張圖或一個例子可以抵得上三版紙枯燥的文字。這本書開宗明義不是教寫程式，而是寫給已懂其他語言的人學習Python語法。這本書最優勝之處的單元的編排，整本書就是寫一個有趣的小小網上應用程式，每章都教一些新東西為程式加上新功能，看書就好似一路做project咁不會悶。最怕有些程式書只是把語法由頭到尾列出來，再口水多過茶地加鹽加醋地長篇大論講解。

最初看Python很不習慣那個indent style，寫了咁多年程式都係用curly bracket, 唯有Python別樹一格強迫indent，不過寫幾個星期習慣了就不再覺得礙眼。同C++或Java比，Python同Ruby算是第四代的程式語言，去年學過Ruby所以Python很快上手，兩者的設計理念不同，不過最核心的本質其實一樣，明白了個背後用C寫的Ruby/Python個interpreter，睇埋個interpreter入面的internal data-structure，咁成個語言就一理通百理明。Ruby就乜都係object，Python雖然有人都係咁講，但我認為Python的真蒂其實乜都係callable，連class declaration都係一個function。明白了這一點後，Python所有新feature concept，如generator，declaration，context manager，future, asyncio等等就能清楚理解明白。

睇完本書跟住它做完個project仔，再上Python官網看一次官方tutorial，把standard library的所有API係咁意睇一次，大慨知道有乜function乜library可以用，遇到問題就問stack overflow大神求救，還有功能強大的PyCharm相助，其實Python很容易上手。越寫越覺得Python好使好用，大有相逢恨夜的感覺。現在學了用了Python兩個多月，自問至少追上公司新仔的水平，review佢地寫的code也不會失禮問白痴問題。