[DA series - Learn Python with Steem #08] 函式庫(Modules)的安裝與使用，準備好玩Steem！

[DA series - Learn Python with Steem] 是DA（@deanliu & @antonsteemit）關於「從Python程式語言實做Steem區塊鏈的入門」的系列，歡迎趕緊入列學習！

前情提要：[DA series - Learn Python with Steem #07] 類別

第#08堂課，今天我們來學習Python的～～函式庫 ！準備進入玩Steem的階段囉～～

Python的函式庫（Modules）安裝與使用

在介紹完了Python的基本指令之後，我們可以開始玩玩跟Steem有關的程式啦！

在程式設計的世界裡，常常我們都需要透過導入「別人寫好的程式」來協助我們更快速的完成工作，這些「現成的程式」比較正統的名字稱為函式庫(Modules)，或是比較通俗的說法是「套件」(Packages)。套一句我的老師說的話，這些人就像是做慈善的，免費幫我們寫好了一大堆的Function, Class等等，讓我們可以直接引入我們的程式中使用。在我們這系列簡介中，@yjcps很好心的為我們做了許多課後補充，其中他也先我們一步用到了 import這個關鍵字，其實這就是「導入函式庫」的過程。

在引入別人的程式之後，要怎麼使用通常要參考類似「說明書」的東西。這類文件被稱為Documentation（參考文件），在我們未來的教學裡面會用到steem-python這個套件，它的參考文件在這裡，大家可以先點進來參照一下，未來我們也會用到它。

Python pip

pip是一個Python套件的「管理系統」。在Python的社群裡，這群愛做善事的開發者常常把自己寫好的套件包註冊到這個pip平台上，，如此一來大家都可以輕鬆的利用pip簡單的指令由終端機安裝這些套件包了。當然，STEEM的開發者們也不例外，我們要使用的套件包正是名叫steem-python的東西，也是要透過pip來安裝。聽起來簡單方便，但是由於大家電腦環境不同，很容易遇到各種安裝bug，所以今天就讓我們一起來想辦法安裝這個steem-python。

Linux & Mac

Linux 跟 Mac的使用者，可以先到終端機試著輸入pip，看看自己的電腦認不認得這個指令。如果認得就不需要重新安裝，若還沒安裝的話則使用以下指令安裝pip:

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curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py

有了pip之後，只要在終端機輸入

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pip install steem

就可以快速安裝完成了。

Windows

Windows的用戶們應該是最辛苦的，因為steem要用到的一些其他套件包在windows上很多都沒有支援，因此無法直接用簡單的pip install指令來安裝。經過我努力的尋找，發現最簡單的方法是直接安裝另一個名叫Anaconda的python環境。

1. 至MiniConda選擇下載Windows作業系統，python3.6的Conda（64bit懶人連結）。
2. 下載完成後就可以安裝了。安裝時建議勾選這兩個選項，可以直接讓新安裝的python變成預設的python。網路上有其他人建議大家在安裝之前先到新增或移除程式的地方刪除以前安裝的python3.6或是python3.7，免得以後不小心混淆。
   

3. 安裝完成之後重新開機，接著在開啟到command Line，輸入以下魔法指令:
   conda config –add channels conda-forge
   conda install steem

4. 如果到這裡結束都很順利的話，可以在終端機直接輸入python打開python的終端機，接著輸入import steem。順利執行的話代表自己已經順利安裝啦。
   

Windows 安裝 C++ Build Tool

如果你在Windows安裝過程中出現 Microsoft Visual C++ 14.0 is required這樣的錯誤代碼，是因為你的環境中還缺少了編譯C++的工具。

1. 至此位置下載Visual Studio 安裝器
2. 下載完成後執行安裝器，並且在工作負載的頁面選擇「使用C++的工作開發」，接著等待電腦下載+安裝。
3. 安裝完成之後再試試看從壞掉的步驟開始重新執行。

安裝完成之後

儘管上述過程看似簡單，但每個人在安裝過程中還有可能遇到各種奇怪的問題，如果遇到了可以留在留言區大家互相幫忙一下，或是直接複製錯誤代碼去Google，應該也會有不少神人出來解惑。總之，先假設大家裝好了，就來個steem-python最簡單範例給大家玩玩看。

複製以下代碼，存成check_balance.py，並一樣於終端機執行:

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from steem import Steem
s = Steem()
balance = s.get_account('antonsteemit')['sbd_balance']
print(balance)

當然，大家應該把中間get_account()的帳號名換成自己的帳號名啦!如果正常顯示出自己的SBD Balance，就真是太棒啦!以後就可以這樣偷窺別人的資產了。

補充內容:Argv

以上的程式碼已經可以成為我們第一個可以拿來使用的腳本工具了，只要我們想要查誰的帳號餘額，就只要替換中間的帳號名，重新執行即可。可是以一個腳本來說，每次要打開來更換內容好像有一點嫩，所以今天來教教大家利用Argv這個東西，來讀取command line啟動python時的其他參數:

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from steem import Steem
import sys

account_name = sys.argv[1]
s = Steem()
balance = s.get_account(account_name)['sbd_balance']
print(balance)

執行:

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python check_balance.py antonsteemit

About Import

這裡首先我們先好好介紹上面兩個看似相似的import語法。這兩行分別想要導入steem以及sys(意思是system)這兩個函示庫，但是一個寫法是from A import B，一個是直接import A。其實這之間的差別就在於前者只想要導入函示庫中的Class B (或Function B)，而後者是把所有的內容都導入進來。

我們使用的import sys指令會把sys這個套件所有內容都打包，稱為「sys」一起導入到程式中，所以後來當我們要使用argv這個函示時，我們必須要使用sys.argv，python才知道我們是要使用sys這個函示庫裡面的東西。如果直接下argv的指令，會出現函示未定義的錯誤。

不過如果你真的很不喜歡這些「.」，又想要一次導入一整個函示庫所有的function的話，還可以使用from A import *這樣的寫法。import * 代表著導入裡面所有的內容，相當於from A import B, C, D,Ｅ,…. 所以現在ＢＣＤＥ這些函示都可直接在程式中被使用了。不過這樣的寫法會把程式變得比較混亂，因為讀者不容易知道哪個Function來自哪個套件。

我們這裡import sys的寫法其實可以換成 from sys import argv，因為我們的程式裡其實只是想要用到全部sys函式庫裡面argv這一個函式。

About argv

接下來我們介紹一下argv這個函式。

注意到我們原本程式中的account_name是直接寫定了等於某一個字串，但現在改成了sys.argv[1]。它的意思就是「抓取我們執行程式時，輸入的內容」。我們這次執行這個python檔的時候不只是執行python check_balance.py，而是python check_balance.py antonsteemit，其中python指令之後所以用空格分開的元素都會被存在這個argv的List裡面，我們可以透過先後順序來存取； 其中argv[0]是我們腳本的名字(check_balance.py)，而我輸入的antonsteemit則是argv[1]來存取。

寫成這樣的版本之後，我們以後就可以盡情的搜尋所有人的balance啦!試著執行:

python check_balance.py antonsteemit
python check_balance.py deanliu
python check_balance.py BlahBlahBlah

是不是有自己越來越厲害的感覺呢~ 今天就先上課到這裡吧! 至於作業嘛… 那就幫助其他同學安裝steem-python好了!!!

我們下篇文章再見囉～下課！

_{image - pixabay}

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