本篇 ShengYu 介紹 Python subprocess.run 用法與範例，在現代編程中，經常需要從 Python 程式中執行系統指令或外部程式。Python 提供了多種方式來實現這一點，其中最強大和靈活的工具之一就是 subprocess 模組中的 subprocess.run 函式。本文將詳盡介紹 subprocess.run 的用途、語法，並透過具體範例來展示其應用。

subprocess.run 的用途

subprocess.run 是一個用於執行系統指令或外部程式的高級接口。它允許開發者執行指令、等待指令完成、檢查指令的退出狀態碼，並選擇性地取得指令的標準輸出和標準錯誤。這使得 subprocess.run 成為一個非常靈活和強大的工具，適合各種需要與外部程式互動的場景。

subprocess.run 的語法

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subprocess.run(args, *, stdin=None, input=None, stdout=None, stderr=None, capture_output=False, shell=False, cwd=None, timeout=None, check=False, encoding=None, errors=None, text=None, env=None, universal_newlines=None)

參數說明

• args：這是要執行的指令及其參數，通常以清單形式提供，例如 ['ls', '-l']。
• stdin、stdout、stderr：分別指定標準輸入、標準輸出和標準錯誤的處理方式。
• capture_output：若設定為 True，將捕獲標準輸出和標準錯誤。
• shell：若設定為 True，指令將透過 shell 執行（例如 bash 或 cmd）。
• cwd：設定指令執行的當前工作目錄。
• timeout：設定指令執行的超時時間（以秒為單位）。
• check：若設定為 True，當指令回傳非零退出狀態時將拋出 CalledProcessError。
• encoding 和 errors：設定標準輸入、輸出和錯誤的編碼和錯誤處理。
• text 或 universal_newlines：若設定為 True，將輸入和輸出視為文字流，而非位元組流。
• env：提供一個字典來設定環境變數。

範例 1：執行一個簡單的指令

以下範例示範如何使用 subprocess.run 執行一個簡單的指令並打印其輸出：

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import subprocess

result = subprocess.run(['ls', '-l'], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)

這段程式碼執行 ls -l 指令並打印輸出到控制台。透過設定 capture_output=True 和 text=True，我們能夠捕獲並以文字形式處理指令的標準輸出。

範例 2：檢查指令的退出狀態

在某些情況下，我們需要檢查指令的退出狀態以確定其是否成功執行。以下範例展示了如何實現這一點：

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import subprocess

result = subprocess.run(['ls', '-l', '/nonexistent'], capture_output=True, text=True)
if result.returncode != 0:
    print("Error:", result.stderr)
else:
    print(result.stdout)

這段程式碼執行 ls -l /nonexistent 指令，如果目錄不存在，則會打印錯誤資訊。

範例 3：在 shell 中執行指令

有時我們需要透過 shell 來執行指令，例如使用環境變數。以下範例展示了如何設定 shell=True 來達成這一目標：

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import subprocess

result = subprocess.run('echo $HOME', shell=True, capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)

這段程式碼在 shell 中執行 echo $HOME 指令並打印出環境變數 HOME 的值。

範例 4：處理指令超時

在某些情況下，指令可能會執行很長時間。在這種情況下，我們可以設定超時來防止指令無限期地執行：

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import subprocess

try:
    result = subprocess.run(['sleep', '5'], timeout=2)
except subprocess.TimeoutExpired:
    print("Command timed out")

這段程式碼嘗試執行 sleep 5 指令，但設定了 2 秒的超時時間。由於指令需要更長時間才能完成，因此會拋出 TimeoutExpired 異常。

結論

subprocess.run 是 Python 中一個非常有用的函式，用於執行外部指令並處理其輸出。透過理解其各種參數和選項，您可以靈活地將其應用於多種場景，無論是簡單的指令執行還是複雜的行程管理。本文透過具體的範例展示了 subprocess.run 的一些常見用法，希望能幫助您更好地掌握這個強大的工具。

透過這些範例和解釋，相信您已經對 subprocess.run 有了一個全面的了解。不妨在自己的項目中嘗試使用，進一步體會其強大和靈活性。

以上就是 Python subprocess.run 用法與範例的介紹，
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本篇 ShengYu 介紹 Android dumpsys 指令用法，dumpsys 是 Android 系統提供的一個用於查看系統服務資訊的指令。它可以提供關於系統狀態、各種服務、行程和其他詳細資訊的報告。現在讓我們來看一下它的基本用法以及其他常見和進階的用法。

基本用法

dumpsys 指令的基本用法如下：

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dumpsys [service]

其中，service 是要查看的系統服務的名稱。

要查看系統中所有可用的服務，只需在終端中輸入以下指令：

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dumpsys

這將列出系統中所有可用的服務列表。

要查看特定服務的詳細資訊，只需在指令後跟上服務名稱。例如，要查看電池資訊，可以使用以下指令：

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dumpsys battery

這將顯示有關電池狀態的詳細資訊，如電量、充電狀態等。

其他常見用法

dumpsys 指令查看記憶體資訊，用法如下，

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dumpsys meminfo

這將顯示有關系統記憶體使用情況的詳細資訊，包括記憶體占用、行程列表等。

dumpsys 指令查看網路資訊，用法如下，

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dumpsys connectivity

這將顯示有關網路連接狀態的詳細資訊，包括當前的網路類型、IP 地址等。

進階用法

dumpsys 指令匯出資訊到檔案，用法如下，

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dumpsys battery > battery_info.txt

這將將電池資訊保存到指定的檔案中，方便後續查閱和分析。

dumpsys 指令監視系統狀態，用法如下，

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watch -n 5 dumpsys meminfo

這將每隔五秒更新一次系統的記憶體資訊，可以用於監視系統的記憶體使用情況。

dumpsys 指令查看指定應用的資訊，用法如下，

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dumpsys package com.example.app

這將顯示指定應用的詳細資訊，包括行程 ID、UID、版本資訊等。

總結

dumpsys 指令是 Android 系統中一個非常有用的工具，可以幫助開發人員和使用者查看系統的各種詳細資訊。透過了解其基本用法、其他常見用法和進階用法，使用者可以更好地了解和監視系統的執行狀態，從而進行故障排查、性能優化等工作。無論是開發中還是使用者使用中，dumpsys 都是一個非常實用的指令。

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本篇 ShengYu 介紹 PHP 和 MySQLi 進行資料庫操作用法，在這篇文章中，我們將介紹如何使用 PHP 和 MySQLi 來進行基本的資料庫操作。MySQLi（MySQL Improved）是一個用於訪問 MySQL 資料庫的 PHP 擴展，提供了比舊的 MySQL 擴展更好的功能和性能。

1. 連線資料庫

首先，我們需要連線 MySQL 資料庫。這可以透過 mysqli_connect() 函式來實現。以下是範例程式碼：

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<?php
$servername = "localhost";
$username = "root";
$password = "";
$database = "test_db";

// 建立連線
$conn = mysqli_connect($servername, $username, $password, $database);

// 檢查連線
if (!$conn) {
    die("Connection failed: " . mysqli_connect_error());
}
echo "Connected successfully";
?>

這段程式碼嘗試連線到名為 test_db 的資料庫。如果連線失敗，會輸出錯誤資訊並終止腳本。

2. 執行 SQL 查詢

連線成功後，我們可以使用 mysqli_query() 函式來執行 SQL 查詢。以下是插入資料和查詢資料的範例。

插入資料

我們可以使用如下程式碼插入一條新記錄到 users 表中：

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<?php
$sql = "INSERT INTO users (username, email) VALUES ('shengyu', 'shengyu@example.com')";
if (mysqli_query($conn, $sql)) {
    echo "New record created successfully";
} else {
    echo "Error: " . $sql . "<br>" . mysqli_error($conn);
}
?>

查詢資料

接下來，我們來查詢 users 表中的資料：

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<?php
$sql = "SELECT id, username, email FROM users";
$result = mysqli_query($conn, $sql);

if (mysqli_num_rows($result) > 0) {
    // 輸出資料
    while($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
        echo "id: " . $row["id"]. " - Name: " . $row["username"]. " - Email: " . $row["email"]. "<br>";
    }
} else {
    echo "0 results";
}
?>

3. 關閉連線

操作完成後，別忘了關閉連線：

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<?php
mysqli_close($conn);
?>

完整範例

最後，我們將上述步驟整合成一個完整的範例，展示如何連線到資料庫、插入資料、查詢資料以及關閉連線：

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<?php
$servername = "localhost";
$username = "root";
password = "";
$database = "test_db";

// 建立連線
$conn = mysqli_connect($servername, $username, $password, $database);

// 檢查連線
if (!$conn) {
    die("Connection failed: " . mysqli_connect_error());
}
echo "Connected successfully<br>";

// 插入資料
$sql = "INSERT INTO users (username, email) VALUES ('shengyu', 'shengyu@example.com')";
if (mysqli_query($conn, $sql)) {
    echo "New record created successfully<br>";
} else {
    echo "Error: " . $sql . "<br>" . mysqli_error($conn);
}

// 查詢資料
$sql = "SELECT id, username, email FROM users";
$result = mysqli_query($conn, $sql);

if (mysqli_num_rows($result) > 0) {
    // 輸出資料
    while($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
        echo "id: " . $row["id"]. " - Name: " . $row["username"]. " - Email: " . $row["email"]. "<br>";
    }
} else {
    echo "0 results";
}

// 關閉連線
mysqli_close($conn);
?>

這個範例展示了如何使用 MySQLi 進行基本的資料庫操作，包括連線到資料庫、插入資料、查詢資料以及關閉連線。在實際應用中，應該新增更多的錯誤處理和安全措施，比如使用預處理語句來防止 SQL 注入攻擊。希望這篇文章能夠幫助你更好地理解和使用 MySQLi。

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本篇 ShengYu 介紹 Python subprocess.call 用法與範例，在 Python 中，有時候我們需要呼叫外部指令或腳本來完成某些任務。這時候，Python 的 subprocess 模組就派上用場了。這篇文章將詳細介紹 subprocess.call 的用途及如何在實際應用中使用它。我們將涵蓋一些基本用法及進階範例，並且比較 subprocess.call 與 subprocess.run 之間的區別，以便於讀者在不同情況下選擇合適的方法。

什麼是 subprocess.call

subprocess.call 是 Python 標準庫中的一個函式，用來在 Python 程式中執行外部指令或程式。這個函式會執行給定的指令並等待其完成，回傳執行指令後的退出狀態碼。

為什麼使用 subprocess.call

使用 subprocess.call 可以讓你：

1. 執行系統指令：呼叫作業系統的指令，如列出目錄內容、移動檔案等。
2. 腳本自動化：在 Python 腳本中執行其他腳本或程式，實現自動化流程。
3. 呼叫外部工具：在 Python 腳本中呼叫其他語言編寫的工具或程式，擴展 Python 的功能。

subprocess.call 的基本用法

以下是一些常見的使用範例，展示如何在 Python 中使用 subprocess.call。

執行簡單的系統指令

在 Unix-like 系統（如 Linux 和 macOS）中，使用 ls 指令來列出當前目錄中的檔案：

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import subprocess

# 執行 'ls' 指令
return_code = subprocess.call(['ls'])
print(f"Command returned with code: {return_code}")

在 Windows 系統中，可以使用 dir 指令來實現相同的功能：

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import subprocess

# 執行 'dir' 指令
return_code = subprocess.call(['cmd', '/c', 'dir'])
print(f"Command returned with code: {return_code}")

執行帶參數的指令

有時候，我們需要傳遞參數給外部指令。例如，使用 echo 指令輸出特定內容：

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import subprocess

# 執行 'echo' 指令並輸出 'Hello, World!'
return_code = subprocess.call(['echo', 'Hello, World!'])
print(f"Command returned with code: {return_code}")

捕捉標準輸出和標準錯誤

有些情況下，我們可能需要捕捉外部指令的標準輸出和標準錯誤。這可以透過設定 stdout 和 stderr 參數來實現：

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import subprocess

# 執行 'ls' 指令並捕捉其輸出
return_code = subprocess.call(['ls'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
print(f"Command returned with code: {return_code}")

進階應用：subprocess.run

雖然 subprocess.call 已經能夠滿足許多需求，但在 Python 3.5 之後，subprocess.run 提供了更多功能並且是 subprocess.call 的推薦替代方法。以下是一個使用 subprocess.run 的範例：

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import subprocess

# 使用 subprocess.run 執行指令並捕捉輸出
result = subprocess.run(['ls'], capture_output=True, text=True)

# 輸出指令的回傳碼和輸出內容
print(f"Command returned with code: {result.returncode}")
print(f"Command output:\n{result.stdout}")

subprocess.run 與 subprocess.call 的差異

以下列出 subprocess.run vs subprocess.call 相似之處與不同之處，

相似之處

• 執行外部指令：兩者都能執行外部指令。
• 同步執行：都會等待指令完成後才繼續執行後續的 Python 程式碼。

不同之處

• 功能豐富性：subprocess.run 提供了更多功能，比如捕捉輸出（capture_output）、文字模式（text）等。
• 回傳值：subprocess.call 回傳退出狀態碼，而 subprocess.run 回傳一個 CompletedProcess 物件，包含了退出狀態碼、標準輸出、標準錯誤等資訊。

subprocess.call 跟 subprocess.Popen 的差異

subprocess.call 跟 subprocess.Popen 有什麼不一樣？
subprocess.call 和 subprocess.Popen 是 Python 中常用的模組，用來執行外部指令。這兩個方法有一些關鍵的不同之處，了解這些差異能幫助你更有效地使用它們。

執行方式和阻塞行為

• subprocess.call：這是一個簡單的封裝，用來執行一個指令並等待它完成。當你使用 subprocess.call 時，當前的 Python 程式會被阻塞，直到所呼叫的指令執行完成。它的回傳值是子行程的退出狀態碼。

  範例程式碼：

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  import subprocess retcode = subprocess.call(["ls", "-l"]) print("Exit code:", retcode)

  在這個例子中，subprocess.call 執行了 ls -l 指令，並等待指令完成後回傳退出碼。

• subprocess.Popen：這是一個更底層的接口，用來建立和處理子行程。使用 Popen 建立子行程後，當前程式不會自動等待子行程完成。你需要手動使用 Popen 的 wait() 方法來等待子行程結束，或者透過其他方式來與子行程互動。Popen 回傳一個子行程物件，提供更高的控制靈活性。

  範例程式碼：

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  import subprocess process = subprocess.Popen(["ls", "-l"]) process.wait() # 等待子行程完成 print("Exit code:", process.returncode)

  在這個例子中，subprocess.Popen 建立了一個子行程來執行 ls -l 指令。wait() 方法會阻塞當前程式，直到子行程結束。

靈活性

• subprocess.call：適用於簡單的指令執行，不需要與子行程進行太多互動的情況。它的用法簡單，非常適合快速執行指令並取得結果。

• subprocess.Popen：提供了更高的靈活性和控制，可以處理標準輸入、標準輸出和標準錯誤流，設定環境變數等。這使得 Popen 適用於需要與子行程進行更多互動的複雜情況。

subprocess.call 與 subprocess.Popen 如何選擇

如果你需要執行一個指令並等待其完成，且不需要與子行程進行互動，使用 subprocess.call 是更簡單的選擇。

如果你需要更高的靈活性，或者需要與子行程進行互動，如讀取輸出、寫入輸入，或處理錯誤流，subprocess.Popen 是更合適的工具。

總結來說，subprocess.call 是執行簡單指令的便捷方法，而 subprocess.Popen 提供了更強大的功能和靈活性，適合更複雜的需求。

總結

subprocess.call 是一個強大的工具，適用於簡單的指令執行場景。如果你需要更多功能或更高的靈活性，則應該考慮使用 subprocess.run。透過這篇文章，希望你能夠對 subprocess.call 和 subprocess.run 有一個全面的了解，並能在實際項目中靈活運用。

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本篇 ShengYu 介紹 Python SQLite 用法與範例，在開發應用程式的過程中，選擇合適的資料庫系統是至關重要的。SQLite 是一個輕量級、嵌入式的關聯資料庫系統，不需要單獨的伺服器程式來管理資料庫，非常適合用於本地資料儲存。無論你是開發手機應用、桌面應用還是小型網站，SQLite 都是一個理想的選擇。本文將詳細介紹如何在Python中使用SQLite，包括基本操作、實用範例和最佳實踐。

為什麼選擇SQLite？

SQLite 具有以下幾個顯著的優點：

1. 輕量級：SQLite 的體積小，不會佔用太多資源，非常適合嵌入式系統和小型應用。
2. 易於使用：不需要單獨的伺服器程式，資料庫儲存在一個檔案中，便於分發和備份。
3. 高效：對於小型到中型的應用，SQLite 的性能表現非常優秀。
4. 跨平台：SQLite 支持多種作業系統，包括Windows、macOS、Linux等。

Python 與 SQLite

Python 提供了 sqlite3 模組來操作 SQLite 資料庫。這個模組內建於Python標準庫中，無需額外安裝。透過 sqlite3 模組，你可以輕鬆地建立和操作SQLite資料庫。

安裝與設定

首先，確保你的開發環境中安裝了Python。大多數現代的Python版本已經預裝了 sqlite3 模組。如果你使用的是較舊版本，可以透過以下方式安裝：

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pip install pysqlite3

建立和連接資料庫

在Python中使用SQLite非常簡單。以下是建立和連接資料庫的基本步驟：

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import sqlite3

# 連接到資料庫（如果資料庫不存在，則會自動建立）
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 建立遊標物件
cursor = conn.cursor()

這段程式碼會建立一個名為 example.db 的資料庫檔案。如果檔案已存在，則會連接到現有的資料庫。

建立資料表

建立資料表是操作資料庫的第一步。以下是如何建立一個簡單的使用者表：

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# 建立表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER NOT NULL
)
''')

這段程式碼會建立一個名為 users 的表，包含三個字段：id、name 和 age。其中，id 是主鍵，會自動遞增。

插入資料

向表中插入資料可以使用 INSERT INTO 語句。以下是插入兩條記錄的範例：

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# 插入資料
cursor.execute('INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)', ('Alice', 30))
cursor.execute('INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)', ('Bob', 25))

# 送出修改
conn.commit()

使用 ? 作為佔位符，可以有效防止SQL注入攻擊。

查詢資料

要查詢資料，可以使用 SELECT 語句。以下是查詢所有使用者資料的範例：

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# 查詢資料
cursor.execute('SELECT * FROM users')
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

這段程式碼會輸出所有使用者的資料。

更新資料

更新資料可以使用 UPDATE 語句。以下是將名為Bob的使用者年齡更新為26的範例：

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# 更新資料
cursor.execute('UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?', (26, 'Bob'))
conn.commit()

刪除資料

刪除資料可以使用 DELETE 語句。以下是刪除名為Alice的使用者的範例：

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# 刪除資料
cursor.execute('DELETE FROM users WHERE name = ?', ('Alice',))
conn.commit()

關閉連接

完成所有操作後，記得關閉資料庫連接：

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# 關閉連接
conn.close()

最佳實踐

1. 使用上下文管理器：上下文管理器 (with 語句) 可以自動處理資料庫連接的開啟和關閉，確保資源得到釋放。
2. 防止SQL注入：始終使用佔位符 (?) 來插入變數，防止SQL注入攻擊。
3. 定期備份資料庫：由於SQLite資料庫儲存在一個檔案中，備份非常簡單。定期備份可以防止資料丟失。
4. 使用索引：為常用的查詢字段建立索引，可以顯著提高查詢性能。

使用上下文管理器的範例

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import sqlite3

# 使用上下文管理器
with sqlite3.connect('example.db') as conn:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM users')
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)

這樣的寫法可以確保在操作完成後，自動關閉資料庫連接。

結論

SQLite 是一個功能強大且易於使用的嵌入式資料庫系統，非常適合小型應用和本地資料儲存。透過Python的 sqlite3 模組，你可以輕鬆地建立、操作和管理SQLite資料庫。希望這篇指南能幫助你更好地理解和使用SQLite。

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在現代管理學中，PDCA（Plan-Do-Check-Act）迴圈是一個被廣泛採用的管理工具。它不僅有助於組織進行持續改進，還能提高工作效率和質量。這篇文章將為您詳細介紹PDCA循環的四個步驟及其應用。

PDCA循環的四個步驟

1. 計劃（Plan）
   計劃階段是PDCA循環的起點。在這個階段，您需要確定需要改進的過程或問題，並設立具體的目標。制定詳細的計劃是關鍵，計劃應該包含資源設定、時間表和每一步的具體操作步驟。

2. 執行（Do）
   在計劃完成後，下一步是執行計劃。在執行階段，您需要按照計劃中的步驟和時間表進行操作，確保每一個步驟都按預期進行。這個階段的重點是將計劃轉化為具體的行動。

3. 檢查（Check）
   執行完計劃後，進入檢查階段。在這個階段，您需要評估和檢查結果。透過收集資料並分析實際效果與預期目標的差異，可以找出成功和不足之處。檢查階段有助於了解哪些方面需要進一步改進。

4. 行動（Act）
   根據檢查結果，採取必要的行動進行調整或改進。如果改進措施有效，應將新流程標準化並應用於日常工作中。如果發現問題，則重新進行規劃，進入下一輪PDCA循環。

PDCA循環的應用

PDCA循環是一個不斷重複的過程，其目的在於逐步改進和優化工作流程。透過不斷地計劃、執行、檢查和行動，組織可以實現持續改進，提升整體運營效能。這種方法被廣泛應用於質量管理、流程改進、問題解決等多個領域。

結論

PDCA循環是一種簡單而強大的管理工具，適用於各種規模的組織和行業。透過PDCA循環，企業能夠實現持續改進，提升競爭力。如果您希望優化您的工作流程或解決組織內的問題，不妨試試PDCA循環這一經典方法。

了解並應用PDCA循環，讓您的組織在競爭中脫穎而出，實現卓越的運營效能。

以上就是 PDCA 循環介紹，
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本篇 ShengYu 介紹 Python MongoDB 用法與範例，在現代的應用程式開發中，資料庫扮演著至關重要的角色。隨著非結構化資料的需求增加，NoSQL資料庫如MongoDB變得越來越受歡迎。Python作為一個強大的程式語言，結合MongoDB可以實現高效的資料存取與管理。本文將詳細介紹Python與MongoDB的用途、基本操作及進階應用，並透過具體範例展示其實現過程。

為什麼選擇Python與MongoDB？

MongoDB是一種NoSQL資料庫，以其高性能、可擴展性和靈活的資料模型而著稱。相比於傳統的關係型資料庫，MongoDB更加適合處理非結構化資料和動態變化的資料需求。Python則因其簡單易用、擁有豐富的庫和框架而成為開發人員的首選語言。將Python與MongoDB結合，可以充分發揮兩者的優勢。

Python與MongoDB的用途

1. 資料存取與查詢：透過Python應用程式對MongoDB進行資料的插入、查詢、更新和刪除操作。
2. 資料分析與處理：利用Python強大的資料處理和分析庫（如Pandas）結合MongoDB進行大規模資料分析。
3. Web應用後端：利用MongoDB作為資料儲存，結合Flask或Django等Python框架構建Web應用。
4. 原型設計與開發：快速設計和測試新的資料模型和應用功能，MongoDB的靈活性特別適合於這種用途。

安裝 pymongo

在開始操作之前，我們需要安裝pymongo，這是一個官方推薦的MongoDB Python客戶端庫。你可以使用以下指令進行安裝：

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pip install pymongo

基本操作範例

1. 連接到MongoDB

首先，我們需要建立與MongoDB的連接並選擇我們需要操作的資料庫：

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from pymongo import MongoClient

# 建立連接
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 選擇資料庫
db = client.my_database

2. 插入資料

插入資料是我們最常見的操作之一，可以插入單條資料或多條資料：

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# 選擇集合（相當於關係資料庫中的表）
collection = db.my_collection

# 插入一條資料
data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}
collection.insert_one(data)

# 插入多條資料
data_list = [
    {"name": "Bob", "age": 30, "city": "Chicago"},
    {"name": "Charlie", "age": 35, "city": "San Francisco"}
]
collection.insert_many(data_list)

3. 查詢資料

查詢資料是我們從資料庫中取得資訊的主要方式：

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# 查詢一條資料
result = collection.find_one({"name": "Alice"})
print(result)

# 查詢多條資料
results = collection.find({"age": {"$gt": 25}})
for result in results:
    print(result)

4. 更新資料

有時我們需要更新已存在的資料，可以使用以下方法：

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# 更新一條資料
collection.update_one({"name": "Alice"}, {"$set": {"age": 26}})

# 更新多條資料
collection.update_many({"city": "Chicago"}, {"$set": {"city": "Los Angeles"}})

5. 刪除資料

刪除資料同樣是我們經常需要進行的操作：

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5

# 刪除一條資料
collection.delete_one({"name": "Alice"})

# 刪除多條資料
collection.delete_many({"age": {"$gt": 30}})

進階應用

1. 聚合操作

MongoDB的聚合框架允許我們執行更複雜的資料查詢和轉換：

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8

pipeline = [
    {"$match": {"age": {"$gt": 20}}},
    {"$group": {"_id": "$city", "average_age": {"$avg": "$age"}}}
]

results = collection.aggregate(pipeline)
for result in results:
    print(result)

2. 建立索引

建立索引可以顯著提高查詢性能，特別是在大型資料集上：

1
2

collection.create_index("name")
collection.create_index([("age", pymongo.ASCENDING), ("city", pymongo.DESCENDING)])

總結

本文介紹了Python與MongoDB結合的基本用途和操作，包括資料存取、查詢、更新和刪除等基本操作，以及聚合和索引等進階應用。透過這些範例，你應該能夠理解如何利用Python與MongoDB進行高效的資料處理和應用開發。

不論你是用於資料分析還是Web應用開發，Python與MongoDB都是一個強大的組合。希望這篇指南能幫助你更好地掌握這兩者的使用技巧，提升你的開發效率和資料管理能力。

以上就是 Python MongoDB 用法與範例的介紹，
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本篇 ShengYu 介紹 Linux vmstat 指令用法，vmstat 是一個用於顯示系統資源使用情況的 Linux 指令。它提供了關於虛擬記憶體、CPU、記憶體、磁碟、系統行程等方面的詳細資訊。現在讓我們來看一下它的基本用法以及其他常見和進階的用法。

基本用法

vmstat 指令的基本用法如下：

1

vmstat [options] [delay [count]]

其中，options 是一些可選的參數，delay 是兩次回報之間的延遲時間（以秒為單位），count 是回報的次數。

要查看當前系統的資源使用情況，只需在終端中輸入以下指令：

1

vmstat

這將顯示一系列資源使用指標，包括 CPU 使用率、記憶體使用、虛擬記憶體使用、IO 狀況等。

其他常見用法

vmstat 指令指定延遲時間和回報次數，用法如下，

1

vmstat 5 3

這將每隔五秒回報一次資源使用情況，共回報三次。

vmstat 指令每隔1秒總共回報10次，用法如下，

1

vmstat 1 10

vmstat 指令顯示記憶體使用情況（以 KB 為單位），用法如下，

1

vmstat -s

這將顯示更詳細的記憶體使用情況，包括可用記憶體、已使用記憶體、快取和緩衝區等。

進階用法

vmstat 指令監視系統資源使用情況，用法如下，

1

watch vmstat -n 1

這將持續監視系統的資源使用情況，每秒更新一次。

vmstat 指令顯示指定項目的資源使用情況，用法如下，

1

vmstat -s | grep "swap"

這將僅顯示與虛擬記憶體（swap）相關的資源使用情況。

vmstat 指令匯出 vmstat 輸出到檔案，用法如下，

1

vmstat 5 10 > vmstat_output.txt

這將將 vmstat 的輸出保存到指定的檔案中，方便後續分析。

總結

vmstat 指令是一個強大的工具，用於監視和分析系統資源使用情況。透過了解其基本用法、其他常見用法和進階用法，使用者可以更好地理解和管理 Linux 系統的性能。無論是用於故障排除、性能優化還是監視系統狀態，vmstat 都是一個非常有用的工具。

以上就是 Linux vmstat 指令用法範例的介紹，
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本篇 ShengYu 介紹 Python swap 用法與範例，在寫Python程式中，經常需要交換變數的值。這在許多情況下都是非常有用的操作，例如在演算法中或者在簡單的邏輯處理中。本文將介紹Python中兩種交換變數值的方法：一種是使用Python的特性進行簡單的交換，另一種是透過自製swap函式實現交換。我們將深入探討這兩種方法的優缺點，以及何時使用它們。

方法一：簡單方法

首先，讓我們看一下使用Python特性進行簡單交換的方法。在Python中，可以使用一行程式碼就完成變數值的交換。下面是一個範例：

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a = 1
b = 2
a, b = b, a
print("a =", a)  # Output: a = 2
print("b =", b)  # Output: b = 1

這裡我們使用了元組解包的特性，將b的值賦給a，將a的值賦給b，從而實現了變數值的交換。這種方法非常簡潔和直觀，適用於大多數情況下的變數交換需求。

方法二：自製swap函式

除了使用Python的特性外，我們還可以編寫一個自製的swap函式來實現變數交換。這樣做的好處是可以提高程式碼的可讀性和重用性。下面是一個範例：

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def swap(x, y):
    return y, x

a = 1
b = 2
a, b = swap(a, b)
print("a =", a)  # Output: a = 2
print("b =", b)  # Output: b = 1

在這個範例中，我們定義了一個名為swap的函式，接受兩個參數x和y，並回傳它們的交換值。透過呼叫這個函式，我們可以實現變數值的交換。這種方法雖然需要額外的函式呼叫，但提供了更好的可讀性和可維護性，特別是在需要多次交換變數值的情況下。

何時使用哪種方法？

那麼，在實際寫程式中，我們應該何時選擇哪種方法呢？這取決於具體的情況和需求。

• 使用簡單方法：當只需要交換少量變數值時，或者希望程式碼簡潔明了時，可以使用簡單方法。它適用於大多數情況下的變數交換需求，並且具有更好的性能。

• 使用自製swap函式：當需要在多個地方重覆使用變數交換邏輯時，或者希望提高程式碼的可讀性和可維護性時，可以考慮使用自製swap函式。雖然它需要額外的函式呼叫，但可以提高程式碼的模組化程度，並且在覆雜邏輯中更容易理解。

總結

本文介紹了Python中兩種交換變數值的方法：簡單方法和自製swap函式。簡單方法利用Python的特性，一行程式碼即可完成變數值的交換，適用於大多數情況下的需求。而自製swap函式則提供了更好的可讀性和重用性，適用於需要多次交換變數值或者提高程式碼可維護性的情況。在實際寫程式中，根據具體情況選擇合適的方法，可以提高程式碼的效率和可維護性。

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本篇 ShengYu 介紹 Python assert 用法與範例，在軟體開發過程中，確保程式碼按預期執行是至關重要的。Python 提供了許多工具來幫助開發者檢查和除錯程式碼，其中 assert 語句是一個非常有用的工具。在這篇文章中，我們將深入探討 Python 的 assert 語句，了解它的用途、語法和一些實際範例。

什麼是 Python assert 語句？

assert 語句是一個用於除錯的工具，它可以幫助開發者檢查程式碼中的假設是否成立。簡單來說，assert 語句會評估一個表達式，如果該表達式為假，則會引發一個 AssertionError 並且程式會中止執行。這種機制能夠在開發過程中捕捉到意料之外的錯誤，確保程式碼在預期的情況下執行。

assert 語句的語法

assert 語句的基本語法如下：

1

assert condition, "Error message"

• condition 是一個布爾表達式。如果 condition 為假，則會引發 AssertionError。
• "Error message" 是可選的。如果提供，當 AssertionError 被引發時，這條資訊會被顯示出來。

assert 語句的用途

1. 檢查函式的輸入參數：
   在函式的開始處使用 assert 語句可以確保傳遞給函式的參數符合預期。例如，假設我們有一個計算平方根的函式，我們可以使用 assert 語句來確保輸入是一個非負數：

   1 2 3 4 5 6

   def calculate_square_root(x): assert x >= 0, "The input must be non-negative." return x ** 0.5 print(calculate_square_root(4)) # 輸出: 2.0 print(calculate_square_root(-1)) # 引發 AssertionError 並顯示 "The input must be non-negative."

2. 檢查函式的回傳值：
   assert 語句還可以用來檢查函式的回傳值是否符合預期。例如，在一個函式中，我們希望找到清單中的第一個偶數，我們可以使用 assert 語句來確保回傳值是偶數：

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

   def get_even_number(numbers): for num in numbers: if num % 2 == 0: return num assert False, "No even number found in the list." numbers = [1, 3, 5, 7, 10] print(get_even_number(numbers)) # 輸出: 10 numbers = [1, 3, 5, 7] print(get_even_number(numbers)) # 引發 AssertionError 並顯示 "No even number found in the list."

3. 內部一致性檢查：
   在程式碼中，某些情況下我們需要確保某些內部狀態是一致的。這時候 assert 語句可以幫助我們檢查這些內部狀態。例如，在一個除法函式中，我們可以使用 assert 語句來確保除數不為零：

   1 2 3 4 5 6

   def divide(a, b): assert b != 0, "Division by zero is not allowed." return a / b print(divide(10, 2)) # 輸出: 5.0 print(divide(10, 0)) # 引發 AssertionError 並顯示 "Division by zero is not allowed."

assert 語句在開發和生產環境中的應用

需要注意的是，assert 語句主要用於開發和測試階段。這是因為在執行 Python 解釋器時使用 -O（優化）選項，可以禁用所有的 assert 語句。這意味著 assert 語句不應被用來替代正式的錯誤處理機制，如拋出和捕獲異常等。

1

python -O your_script.py

上面的指令將以優化模式執行 your_script.py，所有的 assert 語句將被跳過，不會進行檢查。

總結

Python 的 assert 語句是一個強大的工具，能夠幫助開發者在開發和測試過程中檢查程式碼的假設是否成立。透過使用 assert 語句，我們可以有效地捕捉意料之外的錯誤，確保程式按預期執行。然而，需要注意的是，assert 語句不應被用於生產環境中的錯誤處理，而應該僅用於開發和測試階段。希望這篇文章能夠幫助你更好地理解和使用 Python 的 assert 語句，提升程式碼質量和穩定性。

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