2016-06-26 12:55:40 +00:00
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language: python3
contributors:
- ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
- ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
- ["Zachary Ferguson", "http://github.com/zfergus2"]
translators:
- ["Paulo Henrique Rodrigues Pinheiro", "http://www.sysincloud.it"]
language: pt-br
2016-06-26 12:56:03 +00:00
filename: learnpython3-pt.py
2016-06-26 12:55:40 +00:00
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Python foi criado por Guido Van Rossum nos anos 1990. Ele é atualmente uma
das mais populares linguagens em existência. Eu fiquei morrendo de amor
pelo Python por sua clareza sintática. É praticamente pseudocódigo executável.
Suas opiniões são grandemente apreciadas. Você pode encontrar-me em
[@louiedinh ](http://twitter.com/louiedinh ) ou louiedinh [em]
[serviço de e-mail do google].
Observação: Este artigo trata de Python 3 especificamente. Verifique
[aqui ](http://learnxinyminutes.com/docs/pt-br/python-pt/ ) se você pretende
aprender o velho Python 2.7.
```python
# Comentários em uma única linha começam com uma cerquilha (também conhecido por sustenido).
""" Strings de várias linhas podem ser escritas
usando três ", e são comumente usadas
como comentários.
"""
####################################################
## 1. Tipos de dados primitivos e operadores
####################################################
# Você usa números normalmente
3 # => 3
# Matemática é como você espera que seja
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
# Números inteiros por padrão, exceto na divisão, que retorna número
# de ponto flutuante (float).
35 / 5 # => 7.0
# O resultado da divisão inteira arredonda para baixo tanto para números
# positivos como para negativos.
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # funciona em float também
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# Quando você usa um float, o resultado é float.
3 * 2.0 # => 6.0
# operador módulo
7 % 3 # => 1
# Exponenciação (x**y, x elevado à potência y)
2**4 # => 16
# Determine a precedência usando parêntesis
(1 + 3) * 2 # => 8
# Valores lógicos são primitivos (Atenção à primeira letra maiúscula)
True
False
# negação lógica com not
not True # => False
not False # => True
# Operadores lógicos
# Observe que "and" e "or" são sensíveis a maiúsculas e minúsculas
True and False # => False
False or True # => True
# Observe a utilização de operadores lógicos com números inteiros
0 and 2 # => 0
-5 or 0 # => -5
0 == False # => True
2 == True # => False
1 == True # => True
# Igualdade é ==
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# Diferença é !=
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# Mais comparações
1 < 10 # = > True
1 > 10 # => False
2 < = 2 # => True
2 >= 2 # => True
# Comparações podem ser agrupadas
1 < 2 < 3 # = > True
2 < 3 < 2 # = > False
# (operador 'is' e operador '==') is verifica se duas referenciam um
# mesmo objeto, mas == verifica se as variáveis apontam para o
# mesmo valor.
a = [1, 2, 3, 4] # Referência a uma nova lista, [1, 2, 3, 4]
b = a # b referencia o que está referenciado por a
b is a # => True, a e b referenciam o mesmo objeto
b == a # => True, objetos a e b tem o mesmo conteúdo
b = [1, 2, 3, 4] # Referência a uma nova lista, [1, 2, 3, 4]
b is a # => False, a e b não referenciam o mesmo objeto
b == a # => True, objetos a e b tem o mesmo conteúdo
# Strings são criadas com " ou '
"Isto é uma string."
'Isto também é uma string.'
# Strings também podem ser somadas! Mas tente não fazer isso.
"Olá " + "mundo!" # => "Olá mundo!"
# Strings podem ser somadas sem usar o '+'
"Olá " "mundo!" # => "Olá mundo!"
# Uma string pode ser manipulada como se fosse uma lista de caracteres
"Isso é uma string"[0] # => 'I'
# .format pode ser usado para formatar strings, dessa forma:
"{} podem ser {}".format("Strings", "interpoladas") # => "Strings podem ser interpoladas"
# Você pode repetir os argumentos para digitar menos.
"Seja ágil {0}, seja rápido {0}, salte sobre o {1} {0}".format("Jack", "castiçal")
# => "Seja ágil Jack, seja rápido Jack, salte sobre o castiçal Jack."
# Você pode usar palavras-chave se quiser contar.
"{nome} quer comer {comida}".format(nome="Beto", comida="lasanha") # => "Beto quer comer lasanha"
# Se você precisa executar seu código Python3 com um interpretador Python 2.5 ou acima, você pode usar a velha forma para formatação de texto:
"%s podem ser %s da forma %s" % ("Strings", "interpoladas", "antiga") # => "Strings podem ser interpoladas da forma antiga"
# None é um objeto
None # => None
# Não use o operador de igualdade "==" para comparar objetos com None
# Use "is" para isso. Ele checará pela identidade dos objetos.
"etc" is None # => False
None is None # => True
# None, 0, e strings/listas/dicionários vazios todos retornam False.
# Qualquer outra coisa retorna True
bool(0) # => False
bool("") # => False
bool([]) # => False
bool({}) # => False
####################################################
## 2. Variáveis e coleções
####################################################
# Python tem uma função print
print("Eu sou o Python. Prazer em conhecer!") # => Eu sou o Python. Prazer em conhecer!
# Por padrão a função print também imprime o caractere de nova linha ao final.
# Use o argumento opcional end para mudar o caractere final.
print("Olá, Mundo", end="!") # => Olá, Mundo!
# Forma simples para capturar dados de entrada via console
input_string_var = input("Digite alguma coisa: ") # Retorna o que foi digitado em uma string
# Observação: Em versões antigas do Python, o método input() era chamado raw_input()
# Não é necessário declarar variáveis antes de iniciá-las
# È uma convenção usar letras_minúsculas_com_sublinhados
alguma_variavel = 5
alguma_variavel # => 5
# Acessar uma variável que não tenha sido inicializada gera uma exceção.
# Veja Controle de Fluxo para aprender mais sobre tratamento de exceções.
alguma_variavel_nao_inicializada # Gera a exceção NameError
# Listas armazenam sequencias
li = []
# Você pode iniciar com uma lista com alguns valores
outra_li = [4, 5, 6]
# Adicionar conteúdo ao fim da lista com append
li.append(1) # li agora é [1]
li.append(2) # li agora é [1, 2]
li.append(4) # li agora é [1, 2, 4]
li.append(3) # li agora é [1, 2, 4, 3]
# Remover do final da lista com pop
li.pop() # => 3 e agora li é [1, 2, 4]
# Vamos colocá-lo lá novamente!
li.append(3) # li agora é [1, 2, 4, 3] novamente.
# Acessar uma lista da mesma forma que você faz com um array
li[0] # => 1
# Acessa o último elemento
li[-1] # => 3
# Acessando além dos limites gera um IndexError
li[4] # Gera o IndexError
# Você pode acessar vários elementos com a sintaxe de limites
# (É um limite fechado, aberto pra você que gosta de matemática.)
li[1:3] # => [2, 4]
# Omitindo o final
li[2:] # => [4, 3]
# Omitindo o início
li[:3] # => [1, 2, 4]
# Selecione cada segunda entrada
li[::2] # => [1, 4]
# Tenha uma cópia em ordem invertida da lista
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# Use qualquer combinação dessas para indicar limites complexos
# li[inicio:fim:passo]
# Faça uma cópia profunda de um nível usando limites
li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] mas (li2 is li) resultará em False.
# Apague elementos específicos da lista com "del"
del li[2] # li agora é [1, 2, 3]
# Você pode somar listas
# Observação: valores em li e other_li não são modificados.
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Concatene listas com "extend()"
li.extend(other_li) # Agora li é [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Verifique se algo existe na lista com "in"
1 in li # => True
# Examine tamanho com "len()"
len(li) # => 6
# Tuplas são como l istas, mas imutáveis.
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # Gera um TypeError
# Observe que uma tupla de tamanho um precisa ter uma vírgula depois do
# último elemento mas tuplas de outros tamanhos, mesmo vazias, não precisa,.
type((1)) # => < class ' int ' >
type((1,)) # => < class ' tuple ' >
type(()) # => < class ' tuple ' >
# Você pode realizar com tuplas a maior parte das operações que faz com listas
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True
# Você pode desmembrar tuplas (ou listas) em variáveis.
a, b, c = (1, 2, 3) # a é 1, b é 2 e c é 3
# Por padrão, tuplas são criadas se você não coloca parêntesis.
d, e, f = 4, 5, 6
# Veja como é fácil permutar dois valores
e, d = d, e # d é 5, e é 4
# Dicionários armazenam mapeamentos
empty_dict = {}
# Aqui está um dicionário preenchido na definição da referência
filled_dict = {"um": 1, "dois": 2, "três": 3}
# Observe que chaves para dicionários devem ser tipos imutáveis. Isto é para
# assegurar que a chave pode ser convertida para uma valor hash constante para
# buscas rápidas.
# Tipos imutáveis incluem inteiros, flotas, strings e tuplas.
invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Gera um TypeError: unhashable type: 'list'
valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # Já os valores, podem ser de qualquer tipo.
# Acesse valores com []
filled_dict["um"] # => 1
# Acesse todas as chaves como um iterável com "keys()". É necessário encapsular
# a chamada com um list() para transformá-las em uma lista. Falaremos sobre isso
# mais adiante. Observe que a ordem de uma chave de dicionário não é garantida.
# Por isso, os resultados aqui apresentados podem não ser exatamente como os
# aqui apresentados.
list(filled_dict.keys()) # => ["três", "dois", "um"]
# Acesse todos os valores de um iterável com "values()". Novamente, é
# necessário encapsular ele com list() para não termos um iterável, e sim os
# valores. Observe que, como foi dito acima, a ordem dos elementos não é
# garantida.
list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]
# Verifique a existência de chaves em um dicionário com "in"
"um" in filled_dict # => True
1 in filled_dict # => False
# Acessar uma chave inexistente gera um KeyError
filled_dict["quatro"] # KeyError
# Use o método "get()" para evitar um KeyError
filled_dict.get("um") # => 1
filled_dict.get("quatro") # => None
# O método get permite um parâmetro padrão para quando não existir a chave
filled_dict.get("um", 4) # => 1
filled_dict.get("quatro", 4) # => 4
# "setdefault()" insere em dicionário apenas se a dada chave não existir
filled_dict.setdefault("cinco", 5) # filled_dict["cinco"] tem valor 5
filled_dict.setdefault("cinco", 6) # filled_dict["cinco"] continua 5
# Inserindo em um dicionário
filled_dict.update({"quatro":4}) # => {"um": 1, "dois": 2, "três": 3, "quatro": 4}
#filled_dict["quatro"] = 4 #outra forma de inserir em um dicionário
# Remova chaves de um dicionário com del
del filled_dict["um"] # Remove a chave "um" de filled_dict
# Armazenamento em sets... bem, são conjuntos
empty_set = set()
# Inicializa um set com alguns valores. Sim, ele parece um dicionário. Desculpe.
some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set agora é {1, 2, 3, 4}
# Da mesma forma que chaves em um dicionário, elementos de um set devem ser
# imutáveis.
invalid_set = {[1], 1} # => Gera um TypeError: unhashable type: 'list'
valid_set = {(1,), 1}
# Pode definir novas variáveis para um conjunto
filled_set = some_set
# Inclua mais um item no set
filled_set.add(5) # filled_set agora é {1, 2, 3, 4, 5}
# Faça interseção de conjuntos com &
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
# Faça união de conjuntos com |
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Faça a diferença entre conjuntos com -
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
# Verifique a existência em um conjunto com in
2 in filled_set # => True
10 in filled_set # => False
####################################################
## 3. Controle de fluxo e iteráveis
####################################################
# Iniciemos um variável
some_var = 5
# Aqui está uma expressão if. Indentação é significante em python!
# imprime "somevar é menor que10"
if some_var > 10:
print("some_var é absolutamente maior que 10.")
elif some_var < 10: # Esta cláusula elif é opcional .
print("some_var é menor que 10.")
else: # Isto também é opcional.
print("some_var é, de fato, 10.")
"""
Laços for iteram sobre listas
imprime:
cachorro é um mamífero
gato é um mamífero
rato é um mamífero
"""
for animal in ["cachorro", "gato", "rato"]:
# Você pode usar format() para interpolar strings formatadas
print("{} é um mamífero".format(animal))
"""
"range(número)" retorna um iterável de números
de zero até o número escolhido
imprime:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
"range(menor, maior)" gera um iterável de números
começando pelo menor até o maior
imprime:
4
5
6
7
"""
for i in range(4, 8):
print(i)
"""
"range(menor, maior, passo)" retorna um iterável de números
começando pelo menor número até o maior númeno, pulando de
passo em passo. Se o passo não for indicado, o valor padrão é um.
imprime:
4
6
"""
for i in range(4, 8, 2):
print(i)
"""
Laços while executam até que a condição não seja mais válida.
imprime:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # Maneira mais curta para for x = x + 1
# Lide com exceções com um bloco try/except
try:
# Use "raise" para gerar um erro
raise IndexError("Isto é um erro de índice")
except IndexError as e:
pass # Pass é um não-operador. Normalmente você usa algum código de recuperação aqui.
except (TypeError, NameError):
pass # Varias exceções podem ser gerenciadas, se necessário.
else: # Cláusula opcional para o bloco try/except. Deve estar após todos os blocos de exceção.
print("Tudo certo!") # Executa apenas se o código em try não gera exceção
finally: # Sempre é executado
print("Nós podemos fazer o código de limpeza aqui.")
# Ao invés de try/finally para limpeza você pode usar a cláusula with
with open("myfile.txt") as f:
for line in f:
print(line)
# Python provê uma abstração fundamental chamada Iterável.
# Um iterável é um objeto que pode ser tratado como uma sequência.
# O objeto retornou a função range, um iterável.
filled_dict = {"um": 1, "dois": 2, "três": 3}
our_iterable = filled_dict.keys()
print(our_iterable) # => range(1,10). Esse é um objeto que implementa nossa interface iterável.
# Nós podemos percorrê-la.
for i in our_iterable:
print(i) # Imprime um, dois, três
# Mas não podemos acessar os elementos pelo seu índice.
our_iterable[1] # Gera um TypeError
# Um iterável é um objeto que sabe como criar um iterador.
our_iterator = iter(our_iterable)
# Nosso iterador é um objeto que pode lembrar o estado enquanto nós o percorremos.
# Nós acessamos o próximo objeto com "next()".
next(our_iterator) # => "um"
# Ele mantém o estado enquanto nós o percorremos.
next(our_iterator) # => "dois"
next(our_iterator) # => "três"
# Após o iterador retornar todos os seus dados, ele gera a exceção StopIterator
next(our_iterator) # Gera StopIteration
# Você pode capturar todos os elementos de um iterador aplicando list() nele.
list(filled_dict.keys()) # => Retorna ["um", "dois", "três"]
####################################################
## 4. Funções
####################################################
# Use "def" para criar novas funções.
def add(x, y):
print("x é {} e y é {}".format(x, y))
return x + y # Retorne valores com a cláusula return
# Chamando funções com parâmetros
add(5, 6) # => imprime "x é 5 e y é 6" e retorna 11
# Outro meio de chamar funções é com argumentos nomeados
add(y=6, x=5) # Argumentos nomeados podem aparecer em qualquer ordem.
# Você pode definir funções que pegam um número variável de argumentos
# posicionais
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
# Você pode definir funções que pegam um número variável de argumentos nomeados
# também
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Vamos chamá-lo para ver o que acontece
keyword_args(peh="grande", lago="ness") # => {"peh": "grande", "lago": "ness"}
# Você pode fazer ambos simultaneamente, se você quiser
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) imprime:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# Quando chamar funções, você pode fazer o oposto de args/kwargs!
# Use * para expandir tuplas e use ** para expandir dicionários!
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # equivalente a foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# Retornando múltiplos valores (com atribuição de tuplas)
def swap(x, y):
return y, x # Retorna múltiplos valores como uma tupla sem os parêntesis.
# (Observação: os parêntesis foram excluídos mas podem estar
# presentes)
x = 1
y = 2
x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1
# (x, y) = swap(x,y) # Novamente, os parêntesis foram excluídos mas podem estar presentes.
# Escopo de função
x = 5
def setX(num):
# A variável local x não é a mesma variável global x
x = num # => 43
print (x) # => 43
def setGlobalX(num):
global x
print (x) # => 5
x = num # variável global x agora é 6
print (x) # => 6
setX(43)
setGlobalX(6)
# Python tem funções de primeira classe
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13
# Também existem as funções anônimas
(lambda x: x > 2)(3) # => True
(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
# TODO - Fix for iterables
# Existem funções internas de alta ordem
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
# Nós podemos usar compreensão de lista para interessantes mapas e filtros
# Compreensão de lista armazena a saída como uma lista que pode ser uma lista
# aninhada
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
####################################################
## 5. Classes
####################################################
# Nós usamos o operador "class" para ter uma classe
class Human:
# Um atributo de classe. Ele é compartilhado por todas as instâncias dessa
# classe.
species = "H. sapiens"
# Construtor básico, é chamado quando esta classe é instanciada.
# Note que dois sublinhados no início e no final de uma identificados
# significa objetos ou atributos que são usados pelo python mas vivem em
# um namespace controlado pelo usuário. Métodos (ou objetos ou atributos)
# como: __init__ , __str__ , __repr__ , etc. são chamados métodos mágicos (ou
# algumas vezes chamados métodos dunder - "double underscore")
# Você não deve usar nomes assim por sua vontade.
def __init__ (self, name):
@ Atribui o argumento ao atributo da instância
self.name = name
# Um método de instância. Todos os métodos tem "self" como primeiro
# argumento
def say(self, msg):
return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
# Um método de classe é compartilhado por todas as instâncias
# Eles são chamados com a classe requisitante como primeiro argumento
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Um método estático é chamado sem uma referência a classe ou instância
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Instancie uma classe
i = Human(name="Ian")
print(i.say("oi")) # imprime "Ian: oi"
j = Human("Joel")
print(j.say("olá")) # imprime "Joel: olá"
# Chama nosso método de classe
i.get_species() # => "H. sapiens"
# Altera um atributo compartilhado
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
# Chama o método estático
Human.grunt() # => "*grunt*"
####################################################
## 6. Módulos
####################################################
# Você pode importar módulos
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4
# Você pode importar apenas funções específicas de um módulo
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4.0
print(floor(3.7)) # => 3.0
# Você pode importar todas as funções de um módulo para o namespace atual
# Atenção: isso não é recomendado
from math import *
# Você pode encurtar o nome dos módulos
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# Módulos python são apenas arquivos python comuns. Você
# pode escrever os seus, e importá-los. O nome do
# módulo é o mesmo nome do arquivo.
# Você pode procurar que atributos e funções definem um módulo.
import math
dir(math)
####################################################
## 7. Avançado
####################################################
# Geradores podem ajudar você a escrever código "preguiçoso"
def double_numbers(iterable):
for i in iterable:
yield i + i
# Um gerador cria valores conforme necessário.
# Ao invés de gerar e retornar todos os valores de uma só vez ele cria um em
# cada interação. Isto significa que valores maiores que 15 não serão
# processados em double_numbers.
# Nós usamos um sublinhado ao final do nome das variáveis quando queremos usar
# um nome que normalmente colide com uma palavra reservada do python.
range_ = range(1, 900000000)
# Multiplica por 2 todos os números até encontrar um resultado >= 30
for i in double_numbers(range_):
print(i)
if i >= 30:
break
# Decoradores
# Neste exemplo beg encapsula say
# beg irá chamar say. Se say_please é verdade então ele irá mudar a mensagem
# retornada
from functools import wraps
def beg(target_function):
@wraps (target_function)
def wrapper(*args, **kwargs):
msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
if say_please:
return "{} {}".format(msg, "Por favor! Eu sou pobre :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Você me paga uma cerveja?"
return msg, say_please
print(say()) # Você me paga uma cerveja?
print(say(say_please=True)) # Você me paga uma cerveja? Por favor! Eu sou pobre :(
```
## Pronto para mais?
### Free Online
* [Automate the Boring Stuff with Python ](https://automatetheboringstuff.com )
* [Learn Python The Hard Way ](http://learnpythonthehardway.org/book/ )
* [Dive Into Python ](http://www.diveintopython.net/ )
* [Ideas for Python Projects ](http://pythonpracticeprojects.com )
* [The Official Docs ](http://docs.python.org/3/ )
* [Hitchhiker's Guide to Python ](http://docs.python-guide.org/en/latest/ )
* [A Crash Course in Python for Scientists ](http://nbviewer.ipython.org/5920182 )
* [Python Course ](http://www.python-course.eu/index.php )
* [First Steps With Python ](https://realpython.com/learn/python-first-steps/ )
* [A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software ](https://github.com/vinta/awesome-python )
* [30 Python Language Features and Tricks You May Not Know About ](http://sahandsaba.com/thirty-python-language-features-and-tricks-you-may-not-know.html )
* [Official Style Guide for Python ](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ )
### Dead Tree
* [Programming Python ](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20 )
* [Dive Into Python ](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20 )
* [Python Essential Reference ](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20 )
