月份: 十二月 2024

週日晚上做了一個夢。有位老先生用毛筆字寫了封信給我，署名林如松，要我照顧他的兒子。說這個兒子學習不好是因為某種心理疾病吧！總之懇請多多照顧等有上百來字。望文生義，那麼我在夢中的身份就是個導師了。

身為導師, 而不是醫師。我開始找醫學相關的線索。在一張可能是精神科醫師的桌子上，我發現了名片。上面寫了幾個小字說明醫師的專業。細節忘了，但其中 “止冰" 兩個字清楚地印入我的眼簾。這是什麼? 要阻止冰塊? 還是冰毒? 我納悶了一會兒，才恍然大悟是"治病" 的諧音.

病人因為精神疾病來求診，有點害羞會不想讓人知道，所以醫師就用某某人止冰來隱晦這件事! 想不到我只是做個夢，也會自編自導諧音梗啊! 在我破解了自己的梗之後，空中又傳來一個自問自答。"為什麼脖子太長不好? " 隔了一下，"因為好"頸" (景) 不長 (常)"。看來我的夢境是進入了諧音梗的 decorator [1].

等等! 一開始我有正經任務的啊! 怎麼跑題了? 想到這裡，世界又變得緊張嚴肅了。好像是初三23:59’57″ – 快初四 (出事)了! 我帶著兩三個人開始闖關，其中也不知道有沒有包括林小弟? 總之系統瞬間提示倒數 3 秒鐘，如果不在限時內讓機關套住一個掛勾，在我後面的人都會從平台上滑下去。正當我回頭叫其他人跟上來，倒數 3 秒已經 “加速" 結束了。我能跟大家說的話只有 一句 “來不及了"。

然而，即使倒數時間到了，我沒有完成任務，其他人也沒跟上，但好像並沒有發生什麼了不起的事? What not happened? 難道因為我們的 3 秒不是真的 3 秒，Dead line 也就不是 line 了嗎 ? 換言之，line 變成 non-linear，所以 dead 也就不 dead 了 !? 這麼一想好像也有道理。好比 nonlocal [2] 如字面所說，雖然不是 global，但肯定不是 local。事前有舖梗，後面就拗得過去。

看來這個夢中世界的 “人設" 很不靠譜啊!? 果然畫面再一轉，出現了那位忘記是自稱還是人稱喇賽之王的前同事 “肯"， 帶著我們一行人小跑步穿越著商店街。沒有要 shopping，就是路過著日常騎樓下攤販。本來好像要堂堂展開的華麗冒險，就這樣被 apply(荒謬且搞笑) [3] 了.

Anyway，不管發生什麼事，我們都可以正向解讀。其實我們這位前同事去了谷歌。也許我祖先周公暗示著不管局勢多麼奇幻，還是要好好探索 (Google) 一下未知的領域。那些小攤位就不逛了，我們繼續前行，找出更重要的線索。既解決林小弟的困擾，幫助那位老林先生，同時也完成自己的任務。

[REF]

1. 在 Python 中，裝飾器（decorator） 的作用是用來修改或增強函數的行為。當你使用裝飾器時，原函數會被包裝到一個新的函數（通常是內部的 wrapper_func）中，因此裝飾器會影響函數的執行方式。例如:

from datetime import datetime

def 計時器(func):
    def wrapper():
        現在時間 = datetime.now()
        小時 = 現在時間.hour
        print (小時, "點了")
        func()
    return wrapper

@計時器
def 打招呼():
    print("你好！")

打招呼()

2. 在 Python 中，nonlocal 關鍵字用於在嵌套函數中聲明變數，讓內層函數可以修改外層（但非全局）作用域中的變數。

def 按讚():
    
    次數 = 0
 
    def comment_filter(好評):
        nonlocal 次數

        總類 = ["讚", "愛心", "加油"]
        if 好評 in 總類:
            次數 +=1

        print(f"好評 {次數}")
    return comment_filter

按 = 按讚()
按("哭")
按("愛心")

3. .apply() 主要在 Pandas 中使用，是一個非常強大的函數，用於對 DataFrame 或 Series 進行數據處理。例如: df[‘成績’].apply(加分)

import pandas as pd
import math

data = {
    '姓名': ['林明明', '李大同', '王小美'],
    '成績': [85, 92, 5]
}

def 加分(row):
    # 取得成績值
    score = row['成績']
    # 計算新成績
    new_score = math.sqrt(score) * 10
    return new_score

# 建立 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 apply 並傳遞整個 DataFrame
df['新成績'] = df.apply(加分, axis=1) 

print("DataFrame 內容：")
print(df)