1. 前言
當你在網路上搜尋「Python 別學」時，可能會看到許多對 Python 的負面評論或批評。對於剛開始學習程式設計的初學者，或是準備要學 Python 的人來說，可能會產生「我真的應該學 Python 嗎？」這樣的不安。
那麼，為什麼有人會說「別學 Python」呢？其實，Python 是一種在全球非常受歡迎的程式語言，也有許多工程師正在使用。即使如此，還是有人會說「最好不要學」。如果在不了解這些理由的情況下就開始學習，可能會導致「跟想像中不一樣」、「早知道就選別的語言了」這樣的後悔。
本篇文章將深入說明為什麼會有人說「別學 Python」，並同時整理 Python 的優點與缺點。我們也會分析哪些人適合學 Python，哪些人可能不適合，幫助你做出是否學習這門語言的最佳判斷。
如果你正猶豫「我是不是該放棄 Python？」那麼請務必閱讀到最後，找到最適合自己的選擇。
2. 不建議學 Python 的人有哪些特徵？
為了幫助正在猶豫是否要學 Python 的讀者，我們先給出一個簡單的結論。透過整理哪些人適合學 Python、哪些人不適合，你將能更清楚自己該選擇哪一種程式語言。
不適合學 Python 的人
如果你有以下這些目標或想法，或許選擇其他程式語言會比 Python 更適合你。
1. 想開發需要高速處理的系統
Python 是直譯型語言，執行速度通常比不上 C++ 或 Go 這類編譯型語言。特別是需要即時反應的系統開發，或處理大量流量的應用程式，Python 並不是最理想的選擇。
- 推薦替代語言：C++、Rust、Go
2. 想專注於行動 App 開發
Python 並不是行動應用程式開發的主流語言。開發 Android 推薦使用 Kotlin，iOS 則建議使用 Swift。雖然 Python 也能寫行動 App，但在業界實務開發中很少使用。
- 推薦替代語言：Swift（iOS）、Kotlin（Android）、Flutter（Dart）
3. 想開發對型別檢查要求嚴格的系統
Python 是動態型別語言，變數的型別是在執行時才決定，因此容易因型別錯誤而產生 bug。在企業級專案或需要高可靠性的開發中，通常會偏好使用靜態型別語言（如 Java、C#）。
- 推薦替代語言：Java、C#、TypeScript
4. 想開發嵌入式系統或 IoT 裝置
Python 使用記憶體的量較大，不適合資源有限的嵌入式系統或 IoT 裝置開發。這類開發通常需要與硬體緊密整合，因此C 或 Rust 會是更好的選擇。
- 推薦替代語言：C、Rust
5. 喜歡程式碼自由度高的語言
Python 要求使用縮排來區分程式區塊，不使用像 {} 這樣的符號。對於習慣自由書寫程式碼的人來說，這可能會感到不太自在。
- 推薦替代語言：C++、JavaScript、PHP
適合學 Python 的人
另一方面，如果你有以下這些需求或目標，Python 會是一個非常好的選擇。
1. 想從事資料分析、機器學習或 AI 開發
在資料科學與人工智慧領域，Python 幾乎是業界標準，擁有如 NumPy、Pandas、TensorFlow 等豐富的函式庫。這些領域仍在快速成長中，學會 Python 將成為一大優勢。
2. 想輕鬆開始 Web 開發
Python 擁有如 Django、Flask 等優秀的 Web 框架，即使是初學者也能快速建立網站或 Web 服務。特別適合需要處理資料的 Web 應用開發。
3. 想用簡單語法學習程式設計的初學者
Python 以「易讀、易寫」 為設計理念，是非常適合初學者的語言。從 Python 入門之後，轉換到其他程式語言也會更加容易。
4. 想將程式技能應用於工作
Python 在企業內部的需求很高，對於希望在工作中活用程式能力的人來說，是非常推薦的選擇。特別是在資料分析、AI、Web 開發、金融等領域，有許多相關職缺。
小結
Python 是非常受歡迎的程式語言，但也並非適合所有情境。
了解 Python 適合什麼人、不適合什麼人，能幫助你選擇最適合自己的程式語言。
✔ 不建議學 Python 的人：
- 想開發高效能系統
- 以行動 App 開發為主
- 偏好靜態型別語言
- 要做嵌入式系統開發
- 重視程式碼自由度
✔ 推薦學 Python 的人：
- 有興趣從事資料分析或 AI 開發
- 想開發Web 應用程式
- 初學者想學程式設計
- 希望在工作中活用 Python
3. Python 的基本概念
Python 是一種受到全球工程師喜愛的程式語言，特別在資料分析、AI 開發與 Web 開發等領域被廣泛使用。其簡潔的語法與豐富的函式庫，正是吸引眾多開發者的原因。在本章中，我們將介紹 Python 的基本特性與常見用途。
什麼是 Python？
Python 是由荷蘭程式設計師 Guido van Rossum 於 1991 年開發的一種程式語言。以「簡單易讀的程式碼」為理念，適合從初學者到進階開發者的廣泛使用者。
Python 的主要特點如下：
- 語法簡潔，可讀性高
- 直譯式語言（逐行執行程式碼）
- 開放原始碼，社群活躍
- 提供大量函式庫與開發框架
- 支援多種作業系統（Windows、Mac、Linux），跨平台開發
由於以上特性，Python 被認為是一種學習門檻低、非常適合初學者的程式語言。
Python 的主要應用領域
Python 可應用於多種領域，以下是幾個主要用途：
1. 資料分析與 AI 開發
Python 在資料分析、機器學習、AI 領域擁有壓倒性的使用率。
透過如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等函式庫，可以輕鬆進行大量資料處理與視覺化。此外，使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，也能快速開發 AI 模型。
2. Web 開發
Python 擁有 Django、Flask 等功能強大的 Web 框架，使得開發 Web 應用變得簡單高效。使用這些框架可大幅簡化伺服器端的邏輯處理。
3. 自動化與網頁爬蟲
Python 非常適合用來自動化日常作業。例如以下任務皆可輕鬆實現：
- 網頁爬蟲（抓取網站資料）
- 自動處理 Excel 或 CSV 資料
- 自動發送 Email
4. 遊戲開發
Python 也可應用於遊戲開發。透過 Pygame 函式庫，可建立簡單的 2D 遊戲。不過若是大型 3D 遊戲或商業級作品，則較不適用。
5. 網路與資安應用
Python 也被廣泛應用於網路開發與資安領域。例如，它非常適合用來開發封包分析工具或網路掃描工具。
6. 嵌入式系統（有條件）
Python 也可用於如 Raspberry Pi（樹莓派） 這類小型電腦上的開發。不過，由於其記憶體使用量大，若是需要即時處理的嵌入式系統，則不太適合使用 Python。
Python 的實際應用案例
Python 已被許多知名企業與研究機構採用。以下是一些實際案例：
- Google：在 YouTube 以及內部工具中使用 Python
- Instagram：利用 Django 框架打造 Web 服務
- Dropbox：伺服器端大量使用 Python 開發
- NASA：用於資料分析與模擬計算
- Netflix：推薦系統背後使用 Python 開發
小結
Python 是一種廣泛應用於初學者與專業開發者之間的通用語言，特別在 資料分析、AI 開發、Web 開發、自動化 等領域表現強勁。
不過，若是開發即時系統或行動 App 等領域，可能就不太適合使用 Python，因此選擇語言時應根據用途進行比較。
4. 為什麼會有人說「別學 Python」？常見的原因分析
Python 是一種在全球廣受歡迎的程式語言，但仍有人對它持否定態度，說「別學 Python」。那麼，為什麼會出現這樣的說法呢？本章將深入解析這些批評背後的原因。
1. 執行速度較慢
Python 屬於直譯型語言，也就是程式碼會被逐行解讀與執行，因此相比於 C++ 或 Go 這類編譯型語言，執行效能較差。特別是在以下場景中，這一點會變成明顯的缺點：
✔ Python 執行速度不足的應用場景：
- 需要即時反應的系統（Real-time 系統）
- 大型資料處理任務
- 遊戲或 VR 等高效能應用
✔ 推薦替代語言：C++、Go、Rust
2. 動態型別容易出現錯誤
Python 採用動態型別，不需要事先定義變數的資料型別，雖然這提高了靈活性，但也更容易在執行時遇到型別錯誤，導致 bug 發生。
x = "10" # 字串
y = 5
print(x + y) # 錯誤（型別不同）✔ Python 型別錯誤容易發生的情境：
- 大型專案開發
- 需要高穩定性的系統
✔ 推薦替代語言：Java、C#、TypeScript
3. 不適合開發行動應用程式
Python 在行動 App 開發領域使用率很低，幾乎不是主流選擇。
✔ Python 不適合開發手機 App 的原因：
- 缺乏官方專屬的開發工具與支援
- 效能不足
- 開發資源相對較少
✔ 推薦替代語言：Swift（iOS）、Kotlin（Android）、Flutter（Dart）
4. 不適合嵌入式或物聯網（IoT）系統
Python 在嵌入式開發或物聯網裝置（IoT）上的應用也有限。
✔ Python 不適合嵌入式開發的理由：
- 記憶體使用量大
- 不擅長即時處理
- 難以進行底層硬體控制
✔ 推薦替代語言：C、C++、Rust
5. 強制縮排可能讓人感到不便
Python 使用縮排（Indentation）來表示程式區塊，這雖然提升了可讀性，但對某些開發者來說可能是壓力來源。
def greet():
print("Hello")
print("World") # ← 縮排錯誤會導致錯誤✔ Python 縮排問題會造成困擾的情況：
- 想用 {} 表示區塊的人會覺得不方便
- 多人協作時容易因縮排不一致出錯
✔ 推薦替代語言：C++、JavaScript、PHP
小結
整理一下「為什麼有人會說別學 Python」，主要原因如下：
❌ Python 的弱點
- 執行速度慢，不適合需要高速處理的場景
- 動態型別容易在大型專案中造成 bug
- 不是行動應用程式開發的主流語言
- 不適合開發嵌入式或即時控制系統
- 強制縮排讓部分開發者感到不自在
✅ Python 適合的領域
- 資料分析、機器學習、AI 開發
- Web 開發（如 Django、Flask）
- 業務流程自動化（爬蟲、資料處理等）
5. Python 的優點
在上一章中，我們說明了為什麼有人會說「別學 Python」。但實際上，Python 是全球應用最廣泛的程式語言之一，也擁有許多優勢。本章將深入解析 Python 的強項與好處。
1. 可讀性高、語法簡單，適合初學者
Python 最大的特色之一就是語法簡潔、可讀性強。相較於其他程式語言，Python 少了許多冗長的符號與語法規則，讓程式碼更直覺、容易撰寫。
✔ Python 語法簡潔的範例（與其他語言相比）
def greet():
print("Hello, World!")
greet()✔ 推薦給這些人使用 Python
- 剛開始學程式的新手
- 想寫出簡潔、易懂程式碼的人
- 重視可維護性的開發者
2. 擁有大量函式庫與開發框架
Python 擁有數以千計的函式庫（Libraries）與框架（Frameworks），支援各種開發需求，從資料處理到 AI、網站開發一應俱全。
✔ Python 特別強的應用領域與函式庫
- 資料分析：NumPy、Pandas、Matplotlib
- 機器學習／AI：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn
- Web 開發：Django、Flask、FastAPI
import pandas as pd
data = {'姓名': ['田中', '佐藤', '鈴木'], '年齡': [25, 30, 28]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)3. 在資料科學與 AI 領域擁有壓倒性市佔
Python 是目前在資料分析與人工智慧開發領域中，最常被使用的程式語言。
✔ Python 在 AI／資料分析領域受歡迎的原因
- 擁有完整的機器學習函式庫（TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）
- 數值運算與統計處理能力強（NumPy、Pandas）
- 資料視覺化工具豐富（Matplotlib、Seaborn）
4. 可在各種作業系統與環境中執行
Python 是跨平台程式語言，支援 Windows、macOS、Linux 等主流作業系統。
✔ Python 環境建置簡單的優點
- 相同程式碼可在不同作業系統間執行
- 透過 venv 或 Anaconda 建立虛擬環境很容易
- 也能在雲端環境運行（如 Google Colab、AWS Lambda）
5. 擁有活躍社群與豐富學習資源
由於全球使用者眾多，Python 擁有極為活躍的社群，也累積了大量的學習資源。
✔ Python 學習環境與社群的優勢
- 官方文件完整易懂
- Stack Overflow 等技術論壇活躍
- 大量中文與英文教學資源（YouTube、部落格、書籍）
小結
Python 擁有簡潔語法、豐富函式庫、資料科學與 AI 領域的優勢、跨平台支援與龐大社群等多項優點。
✔ Python 的五大優勢總結：
- 簡單、適合初學者的語法
- 強大的函式庫與框架支援
- 在資料分析與 AI 領域市佔率高
- 跨平台支援良好
- 學習資源與社群非常豐富
特別是在資料分析與 AI 領域的高度需求，使得具備 Python 技能的工程師在職場上更具競爭力。
6. 適合與不適合學 Python 的人
前面我們詳細介紹了 Python 的優點與缺點。不過你可能還在想：「那我到底適不適合學 Python 呢？」
本章將針對 Python 適合的人與不適合的人進行分類說明，幫助你根據自身目標做出正確選擇。
適合學 Python 的人
1. 想從事資料分析、機器學習或 AI 開發的人
Python 是資料科學與 AI 領域最受歡迎的語言之一。
如果你對以下應用有興趣，學習 Python 將非常值得：
✔ Python 發揮長處的場景：
- 資料科學（統計分析、數據探索）
- 機器學習與深度學習（圖像辨識、自然語言處理）
- 金融或行銷數據分析（數據驅動決策）
2. 想開發 Web 應用程式的人
Python 也非常適合用來開發網站，尤其在後端（伺服器端）開發方面應用廣泛。
✔ Python 適合的 Web 開發場景
- 簡易型 Web 應用程式開發（使用 Flask）
- 大型網站或服務開發（使用 Django）
- REST API 建立（使用 FastAPI）
3. 想自動化工作流程或做網頁爬蟲的人
Python 能快速撰寫自動化腳本，用來提升日常工作的效率。
✔ Python 適合的自動化用途
- 網頁爬蟲（Selenium、BeautifulSoup）
- 資料處理／自動產出報表（Pandas、openpyxl）
- 自動寄送 Email（smtplib）
- 檔案整理與處理（os、shutil）
4. 初學者想用簡單語法學程式的人
Python 是非常適合程式初學者的語言。
因為它語法簡單、邏輯清晰，學習門檻低。
✔ Python 適合初學者的理由
- 語法簡單 → 程式碼精簡、好讀
- 錯誤訊息清楚 → 更容易除錯
- 學習資源豐富 → YouTube、Udemy、官方文件等
5. 想將 IT 技能應用到職場的人
Python 在企業開發與資料分析領域需求極高，學會 Python 可提升轉職或接案的機會。
✔ 學習 Python 有助於進入的職業
- 資料科學家
- 機器學習工程師
- 網站工程師（後端）
- IT 顧問
- 系統開發工程師
不適合學 Python 的人
1. 想開發需要高效能的系統
由於 Python 的執行速度相對較慢，不適合開發需要即時處理的系統。
✔ Python 不適合的開發場景
- 遊戲引擎開發
- 高頻交易（HFT）等金融系統
- IoT 裝置的即時控制
✔ 推薦替代語言
- C++（適合高效能開發）
- Rust（兼顧效能與安全）
- Go（高效能伺服器處理）
2. 想開發行動應用程式的人
Python 並非行動 App 開發的主流選擇。
雖然有像 Kivy、BeeWare 等框架，但實務上仍是建議使用 Swift（iOS） 或 Kotlin（Android）。
✔ Python 不適合的場景
- 原生 iOS / Android 應用開發
- 手機遊戲開發
✔ 推薦替代語言
- Swift（適合 iOS 開發）
- Kotlin（適合 Android 開發）
- Flutter（使用 Dart，可跨平台開發）
3. 想開發對型別要求嚴格的大型系統
由於 Python 為動態型別語言，容易在大型開發中出現型別錯誤與難以維護的問題。
✔ Python 不適合的場景
- 銀行系統
- 航空控制系統
- 醫療資訊系統
✔ 推薦替代語言
- Java（企業級開發首選）
- C#（適合 Windows 開發）
- TypeScript（JavaScript 的靜態型別版本）
4. 重視程式碼書寫自由的人
Python 強制使用縮排來區分區塊，對於喜歡自由語法風格的開發者來說可能會覺得綁手綁腳。
✔ 不適合使用 Python 的情況
- 想使用 {} 大括號來標示區塊
- 偏好可自定義語法結構
✔ 推薦替代語言
- C++（語法靈活）
- JavaScript（適合前端開發）
小結
綜合比較後，以下是 Python 適合與不適合的使用者特徵：
✔ 適合學 Python 的人
- 想從事資料分析、機器學習、AI 開發
- 想開發 Web 應用程式
- 想自動化日常工作
- 初學者想學入門語言
- 希望將 IT 技能應用於工作上
❌ 不適合學 Python 的人
- 想開發需要高速處理的應用
- 想專注於行動 App 開發
- 需要強型別與高可靠性的開發專案
- 重視語法自由度與彈性
7. FAQ（常見問題）
對 Python 感興趣的人常常會有一些疑問，比如：「Python 真的適合我嗎？」或「它的速度是不是太慢了？」在本章中，我們精選了常見問題並逐一回答，幫助你解開對 Python 的疑慮。
Q1. Python 適合初學者嗎？
✔ 回答：是的，Python 非常適合初學者。
由於 Python 擁有簡單易懂的語法與直覺性的結構，因此對程式設計初學者來說學習門檻相對較低。
✔ Python 適合初學者的理由
- 語法簡單（不需要使用
{}大括號，而是透過縮排來表示區塊） - 可讀性高、容易理解
- 錯誤訊息清楚，方便除錯
- 教學資源多元且豐富（如 YouTube、Udemy、官方文件）
Q2. Python 的執行速度會造成問題嗎？
✔ 回答：若是在需要高速處理的情境中會有影響，但多數用途不成問題。
因為 Python 是直譯型語言，相比 C++ 或 Go 這類編譯型語言，在執行速度上較慢。
✔ 可能會因速度慢而出現問題的場景
- 即時渲染的遊戲開發
- 高頻交易等金融系統
- IoT 裝置的即時控制
✔ 加快 Python 執行速度的方法
- Cython（將 Python 與 C 混合編譯，加速處理）
- Numba（透過 JIT 編譯優化效能）
- 將特定處理邏輯用 C++ 或 Rust 撰寫，並由 Python 呼叫
Q3. Python 可以用來開發行動應用程式嗎？
✔ 回答：技術上可以，但通常不建議這麼做。
雖然 Python 有如 Kivy 和 BeeWare 等行動開發框架，但在實際開發中，行動 App 還是以 Swift（iOS）與 Kotlin（Android）為主流。
✔ Python 不利於行動開發的原因
- 缺乏官方支援與穩定開發工具
- 效能不足
- 開發資源少，實務上應用有限
✔ 推薦用於行動開發的語言
- iOS 開發 → Swift
- Android 開發 → Kotlin
- 跨平台開發 → Flutter（使用 Dart 語言）
Q4. Python 的未來發展性怎麼樣？
✔ 回答：Python 的未來性非常看好。
Python 至今仍持續成長，特別在資料分析、AI 開發、Web 開發等領域佔有重要地位。
✔ Python 前景良好的原因
- AI 與機器學習領域持續擴大
- 在資料科學中的市佔率極高
- Web 開發使用者逐年增加（Django、Flask）
- 被廣泛用於企業自動化與 RPA 工具中
Q5. Python 跟其他程式語言有什麼差別？
✔ 回答：Python 是一種簡潔且泛用性高的語言。
| 語言 | 主要特性 | 與 Python 的差異 |
|---|---|---|
| C++ | 效能高，適合遊戲與系統開發 | 執行速度快但語法複雜，學習曲線高 |
| Java | 大型系統、靜態型別 | 類型嚴謹，容易減少 bug，但語法冗長 |
| Go | 執行快、適合並行處理 | 專注於後端開發，語法比 Python 更嚴格 |
| Rust | 兼具速度與安全性 | 記憶體管理嚴謹，適合低階系統開發 |
| JavaScript | 前端網頁開發首選 | 主要用於瀏覽器端，與 Python 用途不同 |
Python 的強項在於「易學易用」與「應用廣泛」，非常適合作為第一門程式語言。
小結
✔ Python 適合初學者嗎？ → 是的，語法簡單易學。
✔ Python 的執行速度會造成問題嗎？ → 在特定場景可能會，但大多數用途沒問題。
✔ Python 能不能開發行動 App？ → 技術上可以，但實務上不建議。
✔ Python 有未來性嗎？ → 有，在 AI、數據與自動化領域發展潛力巨大。
✔ Python 與其他語言的差別是什麼？ → 語法簡單、用途廣，初學者非常適合。
8. 總結
本篇文章從 Python 的特性開始，說明了為什麼會有人說「別學 Python」，接著詳細介紹了它的優點與缺點、適合與不適合的人，以及常見問題的解答。
在這一章，我們將幫助你做出是否學習 Python 的最終判斷。
Python 的優點與缺點總整理
✔ Python 的優點
- 語法簡單，適合初學者
- 擁有強大函式庫與框架支援
- 在資料分析與 AI 領域擁有壓倒性市佔率
- 跨平台支援，可在各種作業系統執行
- 學習資源與社群非常豐富
❌ Python 的缺點
- 執行速度較慢
- 動態型別可能導致錯誤
- 不適合行動應用程式開發
- 不適用於即時控制或嵌入式系統
- 強制縮排對部分開發者來說可能是壓力
誰應該學 Python？誰不適合？
✔ 適合學 Python 的人
- 想從事資料分析或 AI 開發
- 想開發網站或 Web 應用程式
- 希望自動化工作流程
- 程式設計初學者
- 想在職場活用 IT 技能
❌ 不適合學 Python 的人
- 需要高效能、高即時性的系統開發
- 主要目標是行動 App 開發
- 需要高度型別安全與嚴謹性的專案
- 重視語法自由與靈活性
結論：該不該學 Python？
Python 是一種容易學習且實用性高的程式語言。尤其在 資料分析、AI 開發、Web 建置、自動化 等領域表現出色。
不過，如果你的需求是開發高速處理或即時性應用程式、或是行動 App 開發，那麼選擇其他語言會更適合。
如果你還在思考「我該學哪種語言？」，那麼從 Python 開始絕對是一個不錯的選擇。它不僅學習曲線平滑，也能作為進入其他語言的跳板。
開始學 Python 的下一步是什麼？
✔ 建議的學習步驟
- 學習 Python 的基礎（可使用 Progate、Udemy、YouTube 等資源）
- 試著寫出簡單的小程式（熟悉基本語法與流程）
- 挑戰實用專案（例如：網頁爬蟲、資料分析）
- 深入學習專業領域（如：AI、Web、數據工程等）
學會 Python 不僅能提升你的工程能力，還能在職場、創業或副業上創造更多機會。
最終總結
雖然有些人會說「Python 不值得學」，但這只是因為每個人目標不同、需求不同。
若你的目標是資料處理、AI、Web 開發或自動化，那麼 Python 絕對是非常值得投資的選擇之一。
希望這篇文章能幫助你更清楚地判斷是否該學習 Python。
選擇適合自己的語言，勇敢踏出程式設計的第一步吧！