Python 程式設計完全指南｜從新手入門到工作與副業應用，全面解析！

By 佐川 直弘 | Naohiro Sagawa (運営者)

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1. 前言

Python 是目前最受歡迎的程式語言之一。由於語法簡潔且用途廣泛，無論是初學者還是專業開發者，都能靈活運用。特別是在 Web 開發、資料分析、人工智慧（AI）、自動化等領域中，備受高度評價，未來的需求也持續看漲。

本章節將深入說明為什麼 Python 如此受歡迎，以及它為何適合初學者學習。

1.1 什麼是 Python？為什麼它這麼熱門？

Python 是由荷蘭程式設計師 Guido van Rossum 於 1991 年開發的程式語言。從一開始的設計目標就是「重視程式碼的可讀性，打造容易學習的語言」，這個理念至今依然延續。

近年來 Python 的人氣急速上升，其主因如下：

1.1.1 語法簡潔，容易學習

Python 的語法接近英文，非常直觀，初學者也能輕鬆理解。相比其他程式語言，Python 不需要太多繁瑣的符號與宣告，因此可以用更簡潔的方式撰寫程式。

Python 基本的「Hello, World!」 程式碼

print("Hello, World!")

若使用 C 語言撰寫同樣的「Hello, World!」，則如下：

#include <stdio.h>

int main() {
    printf("Hello, World!n");
    return 0;
}

可以看出 Python 的程式碼較為簡潔，非常適合程式設計初學者入門。

1.1.2 用途多元，應用廣泛

Python 被廣泛應用於下列各種領域：

• 網站開發（例如 Django、Flask 等框架）
• 資料分析與 AI 開發（如 pandas、NumPy、TensorFlow、PyTorch 等）
• 自動化與網頁爬蟲（如 selenium、beautifulsoup）
• 遊戲開發（例如 Pygame）
• 網路與資安（例如 Scapy）

由於應用領域廣泛，學習 Python 可讓您具備多元職涯與專案的應對能力。

1.1.3 擁有豐富的函式庫與框架

Python 擁有大量由開發者社群貢獻的函式庫（外部模組）。舉例來說，資料分析可用「pandas」，機器學習用「scikit-learn」，Web 開發則有「Flask」與「Django」等強大工具。

透過這些函式庫，不需從零開始撰寫程式，能大幅縮短開發時間並提高效率。

1.2 Python 為什麼適合初學者？

Python 被廣泛認為是非常適合初學者的程式語言，以下是幾個主要原因：

1.2.1 程式碼結構清晰易讀

Python 以高可讀性聞名。多數語言使用「大括號 {}」來劃分區塊，但 Python 是透過縮排來區分邏輯結構，使程式碼一目了然。

範例：Python 的 if 判斷式

x = 10

if x > 5:
    print("x 大於 5")

不像 C 或 Java 使用大括號，Python 只需用縮排，更符合直覺。

1.2.2 學習資源豐富

由於 Python 在全球非常普及，有大量教材、教學影片與網站可供學習。無論是官方文件、線上課程，還是 YouTube 教學，初學者都能找到適合的資源。

1.2.3 邊寫邊學的開發環境

Python 的安裝與使用門檻低，很容易就能開始撰寫程式。此外，像「Jupyter Notebook」這類互動式環境，可以邊寫程式邊即時看到結果，非常適合學習。

1.3 小結

Python 是一種語法簡潔、函式庫豐富、用途多元的程式語言，全球都有廣泛應用。對初學者來說，它不僅容易上手，學習資源也非常完善，是學習程式語言的最佳選擇之一。

2. 為什麼你應該學習 Python？5 大理由

Python 是一種從新手到有經驗的開發者都愛用的程式語言。但到底為什麼值得學習 Python 呢？在本章節中，我們將深入解析推薦學習 Python 的五大理由。

2.1 語法簡潔，對初學者非常友善

Python 最重要的特點之一就是它的語法簡單且直觀。與其他程式語言相比，撰寫起來更接近英文自然語言，且不需要太多多餘的符號，因此非常適合初學者入門。

Python 與其他語言的「Hello, World!」 範例比較

Python

print("Hello, World!")

Java

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

如上所示，Python 的語法更簡潔，撰寫量少，對初學者來說是一大優勢。

另外，Python 使用縮排（縮進）來區分程式區塊，提升了可讀性，也有助於減少錯誤。

2.2 支援廣泛的應用領域

Python 是一種用途廣泛的通用程式語言。學習動機因人而異，但只要掌握 Python，就能勝任以下各種領域與職涯方向。

透過學習 Python，你可以具備在 Web、資料、AI、自動化等多種領域發展的實用技能。

2.3 豐富的函式庫與框架支援

Python 的另一項強大之處在於其函式庫（外部模組）與框架（開發工具）非常齊全。

例如資料分析可使用「pandas」，機器學習可使用「TensorFlow」、「scikit-learn」等強大工具，讓你能輕鬆實現高難度功能。

使用函式庫的範例（用 pandas 進行資料分析）

import pandas as pd

# 建立範例資料
data = {'姓名': ['佐藤', '田中', '鈴木'],
        '年齡': [25, 30, 35],
        '職業': ['工程師', '資料科學家', '行銷專員']}

df = pd.DataFrame(data)

# 顯示資料
print(df)

透過這些函式庫，即使是複雜的處理，也能用簡單的方式完成。

2.4 市場需求高，有助於職涯發展

Python 是目前在職場中需求非常高的程式語言，尤其在AI、資料分析、網站開發等領域，不僅應用廣泛，相關職缺也逐漸增加。

Python 工程師的平均年薪（以日本為例）

• 網站開發工程師：約 500 萬～700 萬日圓
• 資料科學家：約 600 萬～900 萬日圓
• AI 工程師：約 700 萬～1,200 萬日圓

（參考自各大招聘網站）

此外，學會 Python 還能接案接觸自由職業，對想兼職或創業的人來說也是絕佳選擇。

2.5 社群活躍，學習資源豐富

由於 Python 被全球廣泛使用，因此擁有非常活躍的社群，學習資源相當豐富，初學者也能輕鬆自學。

常見的學習資源

• Python 官方文件（免費）
• 線上學習平台（Progate、Udemy、Coursera 等）
• 實體與電子書籍（如「Python 入門」、「用 Python 做資料分析」）
• YouTube 教學影片（免費觀看）

此外，Python 的用戶社群也非常熱心，透過問答網站（如 Stack Overflow、Qiita）或參加實體聚會，可幫助你更順利學習。

2.6 小結

我們總結了學習 Python 的 5 大理由：

1. 語法簡潔，適合初學者
2. 用途廣泛，支援多種應用領域
3. 擁有大量函式庫與框架
4. 市場需求高，職涯發展潛力大
5. 社群活躍，學習資源豐富

只要掌握 Python，就能獲得在多種產業中發展的技術實力。

3. Python 基本語法（新手入門）

在學習 Python 的過程中，首先要掌握的是基本語法。本章節將以簡單易懂的方式，為初學者介紹 Python 的基本語法，包括變數的使用、資料型別、條件判斷、迴圈、函式，以及物件導向程式設計的基礎概念。

3.1 變數與資料型別

在程式中，變數用來儲存並操作資料。Python 的變數宣告方式非常簡單，不需要指定型別，讓初學者更容易上手。

變數的基本使用方式

name = "佐藤"
age = 25
height = 170.5

print(name)   # 佐藤
print(age)    # 25
print(height) # 170.5

Python 會根據變數所賦予的值，自動判斷其資料型別。

常見資料型別

Python 也可以輕鬆進行資料型別的轉換。

資料型別轉換

age = "25"  # 字串型別
age = int(age)  # 轉換成整數
print(age + 5)  # 輸出結果：30

3.2 條件判斷（if 敘述）

在程式中，我們常常需要根據條件來控制流程。Python 使用 if 敘述 來實現條件判斷，並透過縮排來表示程式區塊。

if 基本語法

age = 18

if age >= 20:
    print("已成年")
else:
    print("未成年")

在 Python 中，使用「:」後加縮排（建議 4 個空格）來撰寫區塊內容，這與 C 語言或 Java 使用 {} 不同。

elif（多條件判斷）

score = 85

if score >= 90:
    print("A 等級")
elif score >= 70:
    print("B 等級")
else:
    print("C 等級")

3.3 迴圈處理（for 與 while）

當需要重複執行某段程式碼時，可以使用 for 或 while 迴圈。

for 迴圈（遍歷串列）

fruits = ["蘋果", "香蕉", "葡萄"]

for fruit in fruits:
    print(fruit)

輸出結果：

蘋果
香蕉
葡萄

Python 的 for 迴圈可以直接取出串列中的每個元素，簡潔又直觀。

使用 range() 的 for 迴圈

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

while 迴圈（當條件成立時重複執行）

count = 0

while count < 5:
    print(count)
    count += 1

while 會在條件為 True 時一直執行，要注意避免無限迴圈。

3.4 函式定義與使用

使用函式可以讓程式碼更有結構，便於重複使用。

函式的基本寫法

def greet(name):
    print(f"你好，{name}！")

greet("佐藤")

輸出結果：

你好，佐藤！

帶有回傳值的函式

def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)
print(result)  # 8

預設參數的函式

def greet(name="訪客"):
    print(f"你好，{name}！")

greet()        # 你好，訪客！
greet("田中")  # 你好，田中！

3.5 類別與物件導向程式設計（OOP）基礎

Python 支援物件導向程式設計（OOP），可以透過定義類別來建立物件。

類別的基本寫法

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def introduce(self):
        print(f"我是 {self.name}，今年 {self.age} 歲。")

# 建立實例
person1 = Person("佐藤", 25)
person1.introduce()

輸出結果：

我是 佐藤，今年 25 歲。

類別中的 __init__ 為建構子，用來初始化物件。

3.6 小結

本章節介紹了 Python 的基本語法：

1. 變數與資料型別 – 易懂且不需指定型別
2. 條件判斷（if） – 語法簡單、易於閱讀
3. 迴圈處理（for / while） – 可靈活重複執行
4. 函式定義與使用 – 提高程式碼的可重用性
5. 物件導向設計 – 支援類別與物件操作

只要掌握以上基礎，就能開始撰寫實用的 Python 程式。

4. 建立 Python 的開發環境

為了學習 Python 並實際撰寫程式，我們需要先準備好開發環境。本章節將詳細介紹 Python 的安裝方法、虛擬環境的建立方式，以及推薦的整合式開發環境（IDE）與程式碼編輯器。

4.1 安裝 Python（適用於 Windows 和 Mac）

Python 可以從官方網站下載，安裝流程簡單快速。

Windows 安裝步驟

1. 前往 Python 官方網站（https://www.python.org/）
2. 下載最新的「穩定版本（Stable Releases）」
3. 執行安裝程式，並勾選以下兩個選項：

• Add Python to PATH（將 Python 加入環境變數）
• Install Now（快速安裝）

1. 安裝完成後，打開命令提示字元（cmd），輸入以下指令來確認版本是否正確顯示：

python --version

或

python -V

Mac 安裝步驟

Mac 系統預設安裝的是 Python 2.x，但目前主流版本為 Python 3，因此建議使用以下方式安裝最新版：

1. 使用 Homebrew 安裝 Python

brew install python

2. 安裝完成後，輸入以下指令確認版本：

python3 --version

至此，Python 的基本安裝即完成。

4.2 建立與管理虛擬環境（venv）

在 Python 中，為了方便管理每個專案使用的函式庫，我們會使用 虛擬環境。透過建立虛擬環境，可以避免不同專案間的相依套件版本衝突。

建立虛擬環境

python -m venv myenv

這裡的 myenv 可以自行替換成你想要的環境名稱。

啟用虛擬環境

• Windows 系統

myenv\Scripts\activate

• Mac / Linux 系統

source myenv/bin/activate

成功啟用後，命令列會出現像 (myenv) 的提示字樣。

停用虛擬環境

輸入以下指令可離開虛擬環境，回到全域環境：

deactivate

4.3 Python 套件管理工具（pip）

在 Python 中，可以使用 pip（Python 的套件安裝器）輕鬆安裝所需函式庫。

安裝套件

例如安裝資料分析常用的 pandas 套件：

pip install pandas

查看已安裝的套件

pip list

移除已安裝的套件

pip uninstall pandas

使用 requirements.txt 批次安裝

若需一次安裝多個套件，可建立 requirements.txt 並列出需要的套件：

numpy
pandas
flask

然後使用以下指令一次安裝全部套件：

pip install -r requirements.txt

這對於團隊開發與還原環境非常實用。

4.4 推薦的 Python 開發工具（IDE / 編輯器）

若想提高開發效率，建議使用功能強大的 整合式開發環境（IDE）或程式碼編輯器。

常見的 Python 開發工具推薦

VS Code 安裝與設定方式

1. 前往 VS Code 官網（https://code.visualstudio.com/）下載並安裝
2. 安裝 Python 擴充功能
3. 使用 Ctrl + Shift + P，選擇「Python: Select Interpreter」設定 Python 環境
4. 編寫並執行程式（可在終端機輸入 python script.py）

4.5 使用 Jupyter Notebook（適合資料分析與 AI）

Jupyter Notebook 是一個 互動式的 Python 開發環境，特別適合用於資料分析與人工智慧開發。

安裝 Jupyter Notebook

pip install jupyter

啟動 Jupyter Notebook

jupyter notebook

執行後會自動開啟瀏覽器，在瀏覽器中就能撰寫與執行程式。

4.6 小結

本章節介紹了如何建立 Python 的開發環境：

1. Python 安裝（Windows / Mac）
2. 虛擬環境的建立與管理（venv）
3. 套件管理工具 pip 的使用
4. 推薦的 IDE / 編輯器（VS Code、PyCharm 等）
5. 使用 Jupyter Notebook 進行互動式開發

當你具備這些環境後，就能順利開始學習與開發 Python 專案。

5. Python 學習資源推薦

要有效學習 Python，選擇適合的學習資源非常重要。由於 Python 在全球擁有極高的知名度，相關的線上課程、書籍、影片、官方文件與社群資源非常豐富，適合從初學者到進階開發者使用。

本章節將介紹幾個實用的 Python 學習資源，並說明它們的特色與適合對象。

5.1 官方文件與免費教學

Python 官方文件（https://docs.python.org/zh-tw/）

Python 的官方文件詳細記錄了語言規範與標準函式庫，是最值得信賴的參考資料。

以下幾個部分對學習特別有幫助：

• 教學課程（Tutorial）：適合初學者快速入門
• 標準函式庫參考：說明各種內建模組的使用方式
• Python 食譜（Cookbook）：提供實用的範例程式碼

推薦的學習方式

• 初學者可從 「Python 教學課程」 開始，邊學邊實作
• 中階使用者可以搭配 「標準函式庫說明」 實作各種功能
• 進階開發者可參考 「Cookbook」 增強開發技巧

5.2 免費線上學習網站

1. Progate（https://prog-8.com/）

• 適合對象： 初學者
• 特色： 採用圖文並茂的投影片教學 + 可直接在瀏覽器撰寫程式
• 優點： 不需安裝環境，輕鬆開始學習

2. W3Schools（https://www.w3schools.com/python/）

• 適合對象： 初學～中階使用者
• 特色： 可直接在線上撰寫並執行程式
• 優點： 說明簡潔，附有範例與練習

3. Google Colab（https://colab.research.google.com/）

• 適合對象： 想學資料分析或機器學習的人
• 特色： 提供免費的雲端 Jupyter Notebook 環境
• 優點： 不需安裝任何套件，與 Google Drive 整合方便

5.3 YouTube 與線上影音課程

1. DotInstall（https://dotinstall.com/）

• 適合對象： 初學者
• 特色： 以 3 分鐘短影片方式學習，內容集中實用

2. Udemy（https://www.udemy.com/）

• 適合對象： 從初學到進階者皆適用
• 特色： 收費課程品質高，常有折扣活動

3. YouTube（免費影片）

YouTube 上有許多優質的 Python 教學影片。
推薦搜尋關鍵字：

• 「Python 入門教學」
• 「Python 初學者教學課程」

透過影片學習，可更直觀地理解程式運作方式。

5.4 Python 社群與學習活動

Python 的全球使用者非常活躍，這也促使社群氛圍良好，學習者可以很容易獲得協助與互動。

可提問的技術網站

Python 相關活動與研討會

5.6 小結

以下是本章介紹的 Python 學習資源總結：

1. 官方文件 – 最權威且免費的參考資料
2. 免費線上學習網站 – 如 Progate、W3Schools、Google Colab
3. 推薦書籍 – 從入門到進階皆有豐富選擇
4. 影音課程 – 可透過 Udemy 或 YouTube 學習
5. 社群與實體活動 – 提供學習交流與互助環境

善用這些資源，將有助於你更高效地提升 Python 程式設計技能。

6. 常見問題（FAQ）

由於 Python 被廣泛應用於從初學者到高階工程師的各種場景中，因此在學習與實務操作過程中，經常會出現各種疑問。本章節整理了學習 Python 時常見的問題與解答，協助你更順利地學習。

6.1 Python 適合初學者嗎？為什麼？

Q. Python 適合程式設計初學者嗎？
A. 是的，Python 是最適合初學者的程式語言之一，原因如下：

• 語法簡潔：程式碼接近英文，易讀好理解
• 學習資源豐富：有大量免費教材與教學影片
• 實用性高：可應用於資料分析、AI、Web 等領域
• 安裝簡單：輕鬆建立環境即可開始開發

與 C 語言、Java 等相比，Python 的撰寫量更少、邏輯更直觀，非常推薦給初學者。

6.2 Python 和 Java、C++ 有什麼不同？

Q. Python 和 Java、C++ 的差異是什麼？
A. Python 以語法簡單、動態型別為特色，與 Java 和 C++ 有明顯區別：

總結來說，Python 強調開發速度與可讀性，而 Java/C++ 更重視效能與控制性。

6.3 學會 Python 需要多長時間？

Q. 學習 Python 大約需要多久時間？
A. 依照學習目標與投入時間不同，參考如下：

學習時間建議

• 每天學習 1 小時 → 約 3 個月能掌握基礎
• 每天學習 3 小時 → 約 1 個月能掌握基礎

關鍵在於持續實作與練習，不只是閱讀。

6.4 Python 有未來發展性嗎？

Q. Python 的未來發展如何？市場需求高嗎？
A. Python 的市場需求仍在持續成長中，尤其在 AI 與資料分析領域表現突出。

• AI 與機器學習的推動：如 Google、Meta 等科技公司都大量使用
• 資料科學普及：企業愈來愈重視數據分析
• Web 開發主流技術：Flask 與 Django 是熱門框架
• 自動化工具（RPA）：協助企業提高效率

Python 工程師的平均年薪（以日本為例）

• Python 工程師（網站開發）：約 500 萬～700 萬日圓
• 資料科學家（使用 Python）：約 600 萬～900 萬日圓
• AI 工程師（使用 Python）：約 700 萬～1,200 萬日圓

Python 是一門與時俱進、具有高度實用性與未來性的語言。

6.5 如何將 Python 應用到工作上？

Q. 想用 Python 找工作，或應用在本業、副業，該怎麼做？
A. 建議依照以下步驟，逐步實踐：

1. 打好 Python 基礎（熟悉變數、函式、函式庫）
2. 選定目標領域（如網站開發、資料分析、AI 等）
3. 製作作品集（例如在 GitHub 發表實作專案）
4. 尋找相關職缺（可在求職網站搜尋 Python 相關職位）
5. 接案或兼職（使用平台如 CrowdWorks、Lancers 等）

特別建議建立實際開發經驗與專案成果，如簡單的 Web 應用或資料視覺化分析等，有助於找工作或提升職涯機會。

6.6 小結

以下是常見問題與解答的總整理：

1. Python 適合初學者嗎？ → 是的，語法簡潔、學習容易
2. 與其他語言的差異？ → 與 Java/C++ 相比更直觀、更靈活
3. 學習所需時間？ → 每天練習可在 1～3 個月掌握基礎
4. 未來發展性？ → 在 AI、資料科學領域持續成長
5. 應用在工作上？ → 建立作品集、應徵職缺、兼職接案

學好 Python 能為你帶來更多副業機會、職涯發展與技能升級。
無論你是剛開始接觸還是持續學習中，請根據自己的目標穩健前進！