0. Python 入門

Python 是什麼

Python 是一種直譯式、物件導向、功能強大的高階程式語言，其設計強調程式碼的可讀性以及簡潔的語法，使用空格縮排來劃分程式碼區塊，不像其他常見的程式語言大多使用大括號或關鍵詞。

因此，Python 程式的結構清楚明瞭，比起其他常見的程式語言(例如 C 或 Java 等)，Python 讓開發者

Python 的實務應用

Python 最方便也最厲害的就是擁有非常多函式庫(Library)，任何能想到的功能或方法都已有人整合起來，只要善加利用，就能節省大量開發時間，尤其對人力少又需搶時間發展產品的新創來說，這真的超棒！

Python 的實務應用主要有：

數據處理與分析

資料處理、統計與分析不管在商業領域或科學研究上一直都極重要，以往大多用 Excel 工具來完成這項任務，但隨著硬體設備提升、互聯網發達，取得並儲存海量資料已經不像從前那麼困難又高成本。

而 大數據(Big Data)分析能大幅降低統計誤差，增加準確率，慢慢發展為新趨勢，不過 Excel 能處理的資料量有限，使得 R 和 Python 漸漸興起。

Python 有許多專門處理數據分析的函式庫可以方便運用，再加上與 R 相比，除了統計用途，還多了能建構應用程式、系統或網站的功用，所以更通用許多。

人工智慧

Python 可以很方便處理並分析數據的特性，更進一步發展運用到人工智慧 (Artificial Intelligence，AI)。

AI 涵蓋機器學習(Machine Learning)和深度學習(Deep Learning)，每天都有成千上萬的相關專案在用著數百個 Python 函式庫，例如 TensorFlow、Keras、Torch，以及用於電腦視覺 OpenCV 等。

網站開發

雖然絕大部分網站開發是用 PHP、Java、JavaScript 等程式語言，可是現在 Python 也越來越多人用，因為強大的函式庫、廣泛的實際應用使 Python 日漸成為 Web 開發的必需。

與 Web 框架有關的函式庫較熱門的有 Django、Weppy、Bottle、Flask 等，其中 Django、Weppy 為較重量級的 Web 框架，Bottle、Flask 則是輕量級。

ps. 如果想了解更多 Python Web 框架，可以參考這篇文章：13個Python web框架比較

ps. 我自己也常用 Plotly 來做視覺化互動報表，並建成網站讓其他使用者可以很清楚、很方便看到資料分析後的結果，而 Plotly 的底層就是 Django 架構。(點我到 Plotly Graph Library)

自動化測試

任何產品在發表前都需要經過一道道「測試」，測試的程序通常要花費大量時間，如果用人工測試極度浪費人力成本，所以自動化測試尤其必要。

Python 有許多協助自動化測試的函式庫，例如用來幫助測試網頁前端的 Selenium、以關鍵字驅動為主的自動化測試工具 Robot Framework 等。

ps. Selenium 是動態網頁爬蟲，除了可以用來做自動化測試，也可以抓網頁內容，常搭配 BeautifulSoup 解析 HTML 網頁原始碼。

延伸文章：Selenium 是什麼？用 Python Selenium 自動爬網頁抓報表，初學者必看的簡單教學

※ 除了前面舉例的幾個函式庫，在這裡補充幾個其他常用的函式庫，將它們統整成表格如下：

Python 的優點

容易理解

Python 是一種解釋型語言，語法簡化而不複雜，強調自然語言，所以讀寫 Python 就像在用英文跟電腦溝通，十分貼近一般人的使用習慣，非常直覺又很容易撰寫。

舉例，假如想要讓電腦顯示”Hello World!”，Python 程式碼只要寫一行：

Python：

print("Hello World!")

但想得到同樣的結果，用 C 或 Java 就要寫好幾行，需要先做宣告才能 print。(如下 2 段程式碼)

C：

#include <stdio.h> int main() { printf("Hello World!"); }

Java：

public class Main {     public static void main(String[] args) {         System.out.println("Hello World!");     } }

簡短的程式碼就有強大的功能

Python 有上百個函式庫供其他開發者可以輕鬆使用，短短的程式碼就能實現所需功能，因此大幅減少開發初期需耗費的時間與精力。

而這主要是因為背後強大且發展成熟的社群，不但支援與開發大量的函式庫與框架，而且幾乎完全免費，還提供大量文件和教學影片，讓不同級別的學習者與開發者都能輕易增強所需知識。

任何一個程式語言只要缺少開發人員支持，就很難被廣泛使用，甚至面臨絕跡，但 Python 社群非常活躍，沒有這個問題，如果有任何疑問，都可以獲得社群裡各式各樣不同開發人員的即時支持。

ps. 台灣也有 Python 社群(FB 社團) – Python Taiwan，可以加入跟大家一起討論問題、一起學習！

容易維護

Python 的架構非常明確，再加上同樣的一個功能，Python 可以比其他程式語言用更少的程式碼達成，所以相對容易維護許多。

程式碼少，當然出錯的機率就更低！

應用範圍廣

豐富的函式庫讓 Python 的應用範圍非常廣泛，不僅可用來開發網站、應用程式與系統等，許多雲端服務供應商也以類似函式庫的方式提供跨平台支援工具，真的十分方便。

還有許多特定用途的函式庫，比如應用於機器學習的 scikit-learn、專門處理自然語言的 NLTK (natural language toolkit)等。

Python 的缺點

執行速度慢

Python 好讀好寫，是解釋型程式語言而非編譯型，很多其他語言(比如 C 或 Java)在編譯時會先做好的處理，Python 在執行的時候才開始做，所以執行速度相對地就比較慢。

不過，同樣地，程式碼也比其他程式語言少好幾倍。

ps. 如果想對這個部分有更深入的了解，可以參考這篇文章：為什麼 Python 這麼慢？比其他程式語言慢十倍的病根就在「全局解釋器鎖」

ps. 如果想改善 Python 程式碼的執行速度，可以參考這篇文章：用這 6 種方式優化程式碼，讓你的 Python 速度提升 30%！

強制縮排

如果你有學過其他程式語言，會發現大多數常見的程式語言是用大括號來區分函式、類別或功能，但 Python 是用 4 個空白鍵縮排來區分，一定要特別注意，若沒有按照這個規則會出現錯誤。

ps. 有許多編譯器(compiler)可以直接按 Tab 鍵自動縮排。

適合誰學習

原則上所有人都適合！

對新手來說，Python 的入門門檻比起其他常見的程式語言低很多很多，語法簡潔、架構明確清楚，相對容易學習與上手，也非常容易使用。

但若想要程式基礎扎實穩健，建議從 C 開始學，不建議只學 Python，因為 Python 太方便會讓人習慣都用函式庫或套件，很容易忽略、沒有完整理解整個程式運作邏輯，將來遇到需要客製化時容易不知所措。

怎麼開始學習

由於 Python 日趨熱門與普及，學習資源相當多元，不管是書籍，還是實體課程、線上課程等，只要 Google 下好關鍵字，就能搜尋到許多有幫助的資訊。

以下推薦適合剛入門、還沒有基礎的初學者：

推薦書籍

• 深入淺出Python
• Python零基礎學程式設計與運算思維：王者歸來
• 精通 Python：運用簡單的套件進行現代運算
• Python入門教室：8堂基礎課程+程式範例練習，一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用

推薦線上課程

免費線上開放課程或資源：

• 莫煩_Python3 基礎學 零基礎必修Python入門實作
• 彭彭的課程 – Python入門教學課程
• 政大線上開放課程：[自學課程]成為python數據分析達人的第一課

付費線上課程：

• Python – 輕鬆學會寫程式
• Python 入門特訓 – 基礎實作到證照攻略
• Python 資料分析 – 入門實戰
• Python基礎課程和網路爬蟲入門實戰

ps. 比起付費課程，免費課程如果有任何問題，需要自己想辦法找答案，實作練習也沒有老師或助教可以請教與實際指導。

Github

• Python – 100天從新手到大師

Tutorial

• Python Tutorial of w3schools
• Python Tutorial of tutorialspoint

無論是書、課程、Github 或 tutorial，選一個自己能看得下去的，然後認真地完成，並仔細地跟著裡面的實作練習，都可以好好上手、大大增加功力。

找到適合自己的學習方式是學得最輕鬆、進步也最快！

如果不知道該怎麼選擇教材，不妨想想自己『為什麼要學 Python』？

只是單純想學新的程式語言、想利用網路爬蟲快速抓取資料、想做數據分析、想投入機器學習、想開發網頁應用程式、理財投資 …，從這個角度切入，也會比較有頭緒知道自己所需要的。

要注意的是，Python 2 和 Python 3 有許多語法完全不同和不相容問題，現今大部分開發採用 Python 3 以後的版本，新手在學習前一定要好好確認所選教材。

有什麼樣的工作機會

前面提到，Python 的應用範圍非常廣泛，所以職缺當然也不少：

• 與數據分析和人工智慧相關的就有 Data Analyst (數據分析師)、Data Engineer (數據工程師)、Data Scientist (資料科學家)等
• 與網站和應用程式開發有關的有前 / 後端工程師、遊戲開發工程師等
• 以及自動化測試工程師等

如果你本來就是做程式開發相關的工程師，熟悉 Python 會是你其中一個加分條件，畢竟現在 Big Data 和 AI 很夯，再加上許多平台(如 Google、Youtube、Facebook、Instagram …)利用 Python 開發。

如果你想學寫程式來找工作，志向是當程式開發相關的工程師，我建議還是要學習 C、C++ 或 Java，因為 Python 真的太方便，太習慣用函式庫或套件反而容易缺乏訓練邏輯思維。

另外，還要考慮一個蠻現實的問題，目前在台灣，除非是新創公司，否則一般正規大公司，絕大多數還是以 C、C++、Java 為主，所以單靠精通 Python 要找到不錯且維持高薪的工作其實不容易。

結論

本文整理並介紹了以下 7 個重點：(ps. 如果有漏掉都可以直接點擊標題連結回去看)

1. Python 是什麼
2. Python 的實務應用
3. Python 的優點
4. Python 的缺點
5. 適合誰學習
6. 怎麼開始學習
7. 有什麼樣的工作機會

Python 多功能、應用廣泛且方便，還能跨平台在任何類型環境中使用，如電腦應用程式、網頁開發、移動應用程式、硬體程式等，無論使用什麼平台，幾乎沒有效能損失的問題。

Python 易學好上手，適合所有人學習並運用。不過，若想成為專業的程式開發工程師，除了學會善用 Python 的函式庫，真正應該學的是解決問題的思維。

雲端運算、機器學習與大數據分析是目前科技業最熱門的，它們幫助許多企業改變和優化工作流程，而機器人相關技術蓬勃發展，學習 Python 已成為未來趨勢之一。

能用更少的程式碼達到同樣的結果。

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