Python 入門

Python 是 1991 年由荷蘭工程師 Guido van Rossum 發布的程式語言，名字來自他喜歡的英國喜劇團體 Monty Python（不是那條蛇）。

它今天能變成全世界最常用的語言之一，不是因為跑得快，是因為寫得快、讀得清楚。

設計哲學：The Zen of Python

在 Python REPL 裡輸入 import this，會看到一段宣言。最常被引用的幾條：

• Beautiful is better than ugly.（美觀勝過醜陋）
• Explicit is better than implicit.（明確勝過隱晦）
• Simple is better than complex.（簡單勝過複雜）
• Readability counts.（易讀很重要）

這些不是口號 — 它真的滲透到語法。Python 用「縮排」當作程式區塊（其他語言用大括號 {}），逼你寫得整齊。

Python 今天被拿來做什麼

• 資料科學 / 機器學習 — pandas、NumPy、scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 都是 Python 生態系
• 後端 web — Django、FastAPI、Flask
• 自動化腳本 — 寫一個小程式去整理檔案、抓網頁、寄信、操作 Excel
• DevOps / 雲端工具 — Ansible、Salt、AWS / GCP SDK
• 教學 — 全球大學的程式入門課首選之一

它跑很慢，重要嗎？

相比 C / Rust / Go，Python 的執行速度其實慢一個數量級。但：

1. 90% 的工作不需要 C 級別的速度，人寫程式的時間比 CPU 跑程式的時間貴得多。
2. 慢的部分通常呼叫 C 寫的函式庫（NumPy 內部是 C / Fortran）。
3. 真的不夠快了，可以局部用 Cython / Rust 把熱點換掉。

所以「Python 很慢」是事實，但很少是阻擋你用它的理由。

安裝

macOS / Linux：系統通常已經有 Python（叫做 python3）。在終端機輸入：

python3 --version

如果顯示 Python 3.11.x 或以上就可以開始。沒有的話：

• macOS：brew install python
• Ubuntu/Debian：sudo apt install python3 python3-pip

Windows：到 python.org 下載安裝程式，**勾選「Add Python to PATH」**再按下一步。裝完打開 PowerShell：

python --version

REPL — 互動式解譯器

直接打 python3（macOS/Linux）或 python（Windows）：

>>> 1 + 1
2
>>> name = "Lumi"
>>> print(f"Hello, <span data-widget="name"></span>")
Hello, Lumi
>>> exit()

REPL 是學 Python 最快的方式 — 試一句、看結果、改一改、再試。

第一個檔案

建個 hello.py：

name = input("What's your name? ")
print(f"Hello, <span data-widget="name"></span>!")

執行：

python3 hello.py

會問你名字，然後跟你打招呼。

編輯器選擇

剛入門推薦 VS Code + Python 擴充套件，免費、跨平台、補全很強。進階了再考慮 PyCharm（功能多但較重）。

虛擬環境（重要！）

之後你會裝很多第三方套件。如果都裝在系統的 Python，會打架。每個專案開一個虛擬環境：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # macOS/Linux
.venv\Scripts\activate       # Windows

啟動後，pip install 都只進這個專案的 .venv 資料夾。

Python 內建幾種最常用的資料型別。

數字

age = 28           # int 整數
pi = 3.14159       # float 浮點數
temp = -1.5e3      # 科學記號：-1500.0

運算：

7 / 2          # 3.5（除法永遠回傳 float）
7 // 2         # 3（地板除法）
7 % 2          # 1（餘數）
2 ** 10        # 1024（次方）

字串

用單引號或雙引號都可以：

name = "Lumi"
greeting = '你好'
long = """多行
字串
用三引號"""

字串格式化首選 f-string：

name = "Lumi"
score = 95
print(f"<span data-widget="name"></span> 拿了 <span data-widget="score"></span> 分")          # Lumi 拿了 95 分
print(f"{score / 100:.1%}")                # 95.0%（百分比，1 位小數）

常用方法：

"  hello  ".strip()           # 'hello'
"hello".upper()                # 'HELLO'
"a,b,c".split(",")             # ['a', 'b', 'c']
", ".join(["a", "b", "c"])    # 'a, b, c'

布林與 None

is_active = True
is_admin = False
result = None        # 表示「沒有值」/「未知」

bool(0)              # False
bool("")             # False — 空字串
bool([])             # False — 空清單
bool("hello")        # True — 非空就是 True

Python 的「falsy values」（被當作 False 處理）：0、0.0、""、[]、{}、None。其他都是 truthy。

型別轉換

int("42")            # 42
float("3.14")        # 3.14
str(2025)            # '2025'
int("3.14")          # ValueError！要先 float() 再 int()
int(float("3.14"))   # 3

動態型別、可選的型別註解

Python 是「動態型別」— 變數不用宣告型別：

x = 1          # int
x = "hello"    # 變成 str，沒問題

但你可以加註型別（給 IDE 與你自己看，runtime 不檢查）：

name: str = "Lumi"
age: int = 28
scores: list[int] = [90, 85, 78]

加註之後配合 mypy / pyright 可以靜態檢查，是寫團隊專案的標配。

if / elif / else

score = 75

if score >= 90:
    grade = "A"
elif score >= 80:
    grade = "B"
elif score >= 60:
    grade = "C"
else:
    grade = "F"

print(grade)   # C

注意：

• 用 : 結尾、下一行縮排 4 個空白
• 沒有大括號 {}，靠縮排決定區塊
• 比較運算子：==、!=、<、<=、>、>=、in、not in

三元式（單行 if）

label = "成年" if age >= 18 else "未成年"

for 迴圈

Python 的 for 是「為集合裡的每個元素做一次」：

for name in ["Alice", "Bob", "Carol"]:
    print(f"Hello, <span data-widget="name"></span>")

for i in range(5):           # 0, 1, 2, 3, 4
    print(i)

for i in range(2, 10, 2):    # 2, 4, 6, 8（從 2 到 10，每次 +2）
    print(i)

for i, name in enumerate(["A", "B", "C"]):   # 同時拿索引
    print(i, name)

while 迴圈

當條件成立就一直跑：

guess = 0
answer = 7
while guess != answer:
    guess = int(input("猜一個 1-10 的數字："))
print("答對了！")

break、continue

for n in range(100):
    if n == 5:
        break        # 跳出迴圈
    if n % 2 == 0:
        continue     # 跳過這次、繼續下一次
    print(n)         # 只印 1, 3

match / case（Python 3.10+）

類似其他語言的 switch，但更強：

command = input("輸入指令：")
match command:
    case "start":
        print("啟動中...")
    case "stop":
        print("停止中...")
    case "help" | "?":
        print("可用：start / stop")
    case _:
        print("未知指令")

Python 最常用的四個容器：list、tuple、dict、set。

list — 有順序、可變

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits[0]              # 'apple'
fruits[-1]             # 'cherry'（負數從尾巴算）
fruits[1:3]            # ['banana', 'cherry']（切片）

fruits.append("date")           # 加到尾巴
fruits.insert(0, "avocado")     # 插入到位置 0
fruits.remove("banana")         # 移除指定值
fruits.sort()                    # 原地排序
len(fruits)                      # 4
"apple" in fruits                # True

串列推導式（list comprehension） — 一行做一件事：

squares = [x ** 2 for x in range(10)]           # [0, 1, 4, ..., 81]
evens = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]    # 過濾

tuple — 有順序、不可變

point = (3, 4)
x, y = point          # 拆包
point[0]              # 3
point.append(5)       # AttributeError — 不能改

適合用在「不會變的固定組合」，例如座標、回傳多個值：

def get_min_max(nums):
    return min(nums), max(nums)

low, high = get_min_max([3, 1, 4, 1, 5, 9])

dict — 鍵值對

person = {
    "name": "Lumi",
    "age": 1,
    "languages": ["Python", "TypeScript"]
}

person["name"]                  # 'Lumi'
person["email"] = "hi@lumi.io"  # 新增
person.get("phone", "未知")     # 'unknown'（key 不存在時的預設）
"name" in person                # True

for key, value in person.items():
    print(key, value)

字典推導式：

squared = {x: x ** 2 for x in range(5)}
# {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

set — 不重複、無序

tags = {"python", "web", "data"}
tags.add("python")     # 重複加沒事，本來就只有一個
tags & {"web", "ai"}    # {'web'}（交集）
tags | {"web", "ai"}    # 聯集
tags - {"web"}          # {'python', 'data'}（差集）

list(set([1, 1, 2, 3, 3, 4]))   # 去重：[1, 2, 3, 4]

拆包與星號

a, b, *rest = [1, 2, 3, 4, 5]
# a=1, b=2, rest=[3, 4, 5]

first, *middle, last = "hello"
# first='h', middle=['e', 'l', 'l'], last='o'

定義與呼叫

def greet(name, greeting="Hi"):
    """跟某人打招呼。greeting 有預設值。"""
    return f"<span data-widget="greeting"></span>, <span data-widget="name"></span>!"

greet("Lumi")                     # 'Hi, Lumi!'
greet("Lumi", greeting="你好")    # '你好, Lumi!'

位置參數 vs 關鍵字參數

def divide(a, b):
    return a / b

divide(10, 2)         # 5.0
divide(b=2, a=10)     # 5.0 — 用名字傳，順序就無所謂

*args, **kwargs

收集任意數量的參數：

def total(*nums):
    return sum(nums)

total(1, 2, 3, 4)     # 10

def config(**options):
    for key, value in options.items():
        print(f"<span data-widget="key"></span> = <span data-widget="value"></span>")

config(debug=True, port=8080)
# debug = True
# port = 8080

型別註解（建議寫上）

def multiply(a: int, b: int) -> int:
    return a * b

def get_user(uid: str) -> dict[str, str] | None:
    ...

Return type 用 ->。X | None 表示「X 或 None」。

lambda — 匿名函式

適合用在簡短的回呼：

nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]
sorted(nums, key=lambda x: -x)    # 倒序排

不要拿 lambda 寫超過一行 — 直接 def 比較清楚。

高階函式

函式本身是「值」，可以當參數傳：

def apply(fn, x):
    return fn(x)

apply(lambda n: n * 2, 5)         # 10
apply(str.upper, "hello")          # 'HELLO'

預設參數的陷阱

def append_to(item, target=[]):     # ⚠️ 不要這樣寫
    target.append(item)
    return target

append_to(1)    # [1]
append_to(2)    # [1, 2]！上次的 list 還在

預設值在「函式定義」時就建立、共用一份。正確寫法：

def append_to(item, target=None):
    if target is None:
        target = []
    target.append(item)
    return target

import

把別的檔案 / 套件帶進來：

import math
math.sqrt(16)        # 4.0
math.pi              # 3.141592653589793

from datetime import datetime, timedelta
now = datetime.now()
tomorrow = now + timedelta(days=1)

import json
data = json.loads('{"name": "Lumi"}')
text = json.dumps(data, indent=2)

自己寫的模組

建一個 utils.py：

def double(x):
    return x * 2

另一個檔案使用：

from utils import double
print(double(5))    # 10

標準函式庫常用 5 個

1. pathlib — 處理檔案路徑

from pathlib import Path

p = Path("data/notes.txt")
p.exists()                       # True / False
p.read_text(encoding="utf-8")    # 直接讀內容
p.write_text("新內容\n")          # 直接寫入
p.parent                         # 'data'

for f in Path("data").glob("*.txt"):
    print(f.name)

2. json — 序列化

import json

person = {"name": "Lumi", "age": 1}
text = json.dumps(person, ensure_ascii=False, indent=2)
back = json.loads(text)

3. re — 正則表達式

import re

phone = re.search(r"\d{4}-\d{4}", "電話：0912-3456")
phone.group()                # '0912-3456'

re.findall(r"#\w+", "#python #ml #data")
# ['#python', '#ml', '#data']

re.sub(r"\s+", " ", "too    many   spaces")
# 'too many spaces'

4. collections.Counter — 計數

from collections import Counter

words = "the quick brown fox jumps over the lazy dog the".split()
Counter(words).most_common(3)
# [('the', 3), ('quick', 1), ('brown', 1)]

5. csv — 讀寫 CSV

import csv

with open("users.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(row["name"], row["email"])

with open("out.csv", "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["name", "score"])
    writer.writerow(["Lumi", 95])

第三方套件 — pip

pip install requests

import requests
r = requests.get("https://api.github.com")
print(r.status_code, r.json()["current_user_url"])

常用套件預告：

• requests — HTTP 請求
• rich — 終端機美化（顏色、表格、進度條）
• pandas — 表格資料處理
• fastapi — 寫 API server
• pytest — 測試

把前面的概念組合起來，做一個「分析 Lumi 學習紀錄」的小工具。

目標

讀一個 CSV，欄位是「日期、題型、是否答對」。輸出：

• 總題數、總正確率
• 每個題型的正確率
• 連續學習天數

完整程式

import csv
from pathlib import Path
from collections import defaultdict
from datetime import date, timedelta

def load_attempts(path: Path) -> list[dict]:
    """讀 CSV，回傳清單。每筆是一個 dict。"""
    with path.open("r", encoding="utf-8") as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        return [
            {
                "date": date.fromisoformat(row["date"]),
                "part": row["part"],
                "correct": row["correct"] == "1",
            }
            for row in reader
        ]

def overall_accuracy(attempts: list[dict]) -> float:
    if not attempts:
        return 0.0
    correct = sum(1 for a in attempts if a["correct"])
    return correct / len(attempts)

def accuracy_by_part(attempts: list[dict]) -> dict[str, float]:
    """用 defaultdict 累計每個 part 的正確/總數。"""
    counts = defaultdict(lambda: {"correct": 0, "total": 0})
    for a in attempts:
        counts[a["part"]]["total"] += 1
        if a["correct"]:
            counts[a["part"]]["correct"] += 1
    return {p: c["correct"] / c["total"] for p, c in counts.items()}

def current_streak(attempts: list[dict]) -> int:
    """從今天往回算連續有作答的天數。"""
    active_dates = {a["date"] for a in attempts}
    today = date.today()
    streak = 0
    while today in active_dates:
        streak += 1
        today -= timedelta(days=1)
    return streak

def main():
    path = Path("attempts.csv")
    attempts = load_attempts(path)

    print(f"總共 {len(attempts)} 題")
    print(f"整體正確率：{overall_accuracy(attempts):.1%}")
    print()
    print("各 Part 正確率：")
    for part, pct in sorted(accuracy_by_part(attempts).items()):
        print(f"  <span data-widget="part"></span>: {pct:.1%}")
    print()
    print(f"目前連續學習：{current_streak(attempts)} 天")

if __name__ == "__main__":
    main()

範例輸入（attempts.csv）

date,part,correct
2026-05-19,Part 1,1
2026-05-19,Part 2,0
2026-05-19,Part 5,1
2026-05-20,Part 1,1
2026-05-20,Part 5,1
2026-05-21,Part 7,0
2026-05-22,Part 5,1

範例輸出

總共 7 題
整體正確率：71.4%

各 Part 正確率：
  Part 1: 100.0%
  Part 2: 0.0%
  Part 5: 100.0%
  Part 7: 0.0%

目前連續學習：4 天

這個範例用到了什麼

• Path + csv.DictReader：第 7 章
• list comprehension：第 5 章
• defaultdict：標準函式庫
• datetime / timedelta：標準函式庫
• 型別註解、def、if __name__ == '__main__'：第 6 章
• f-string 格式化、.1% 百分比：第 3 章

80 行不到的程式，就把 Python 入門 7 章的東西全部用上了。

接下來去哪

• 資料分析：學 pandas + matplotlib
• 後端 web：學 FastAPI
• 自動化腳本：學 requests + BeautifulSoup 寫網頁爬蟲
• 效能要求高的部分：學 numpy / 局部用 cython

每條路都有滿坑滿谷的教材。重點是：已經會 Python 基礎了，可以開始挑專案做了。