▍ Python是什麼？
Python 最早可以追朔至 1989 年，由荷蘭程式設計師 Guido van Rossum 在 CWI（Centrum Wiskunde & Informatica）擔任研究員時，於聖誕假期開發的新語言，目標是設計一種易於閱讀、學習曲線平緩，且能處理複雜任務的語言，並以英國經典喜劇《Monty Python's Flying Circus》命名為「Python」。
自發佈以來，Python 歷經多次版本更新，雖然當時於 1991 年發佈的第一版 Python 0.9.0 已經具備許多功能，如例外處理、函式、與核心類型 list、dict、str 等，之後又陸續做了幾版的更新。以下列舉幾個 Python 重要的發展歷程：
- 1994 年 1 月－Python 1.0：加入多項提升程式設計效率的重要工具，如 lamda、map、filter、reduce 等函數式程式設計方法，讓資料處理的寫法更簡潔，提升了語言的資料處理能力。
- 2000 年 10 月 - Python 2.0：開始支援 Unicode*，讓處理多語言資料變得更輕鬆；也引進了列表推導式，讓清單的寫法更簡潔。此外，也優化了記憶體管理機制，讓程式執行更有效率。
- 2008 年 12 月 - Python 3.0：進行語法重構，改善除法運算、錯誤處理與編碼方式，雖與舊版不相容，但為語言的穩定與一致性打下基礎，也逐步成為主流開發工具，值得注意的是， Python 2.0 目前已經在 2020 年終止支援，目前已全面轉向使用 Python 3.0。
Python 的設計強調「可讀性」與「簡潔性」，語法接近英文，讓初學者能輕鬆撰寫並理解程式碼，支援範圍更涵蓋學術、商業、教育與創客應用*，也讓 Python 從單純的開發工具，成為多領域創新的關鍵力量。
小提示
- Unicode，全名 Unicode 標準（The Unicode Standard），提供統一的文字編碼方式，讓跨語言、跨平台的文字處理變得更簡單，遠離亂碼。
- 創客（maker 自造者），強調透過手作實踐，將創意具體實現。
▍ 為什麼大家搶著學？Python的 6 大特色
Python 能成為現在最受歡迎的程式語言之一，不單只是因為「簡單」，更是結合了強大功能與新手友善學習。以下是 Python 目前最受讚賞的 6 大特色：
特色一、語法簡潔易學
Python 採用接近自然語言的語法設計，去除多餘的結構標記，讓初學者能夠快速上手。例如，想要輸出「你好，我是 xxx」，只需一行程式碼：print("你好，我是 xxx") 即可輕鬆出文字。
特色二、跨平台支援，應用廣泛
無論是在 Windows、macOS 還是 Linux 系統上，Python 都能支援多種平台操作，開發者可以在不同的作業系統上開發與部署，提升了工作效率和靈活性。
特色三、軟體自由開源，社群資源豐富
Python 屬於自由軟體，任何人都可以免費下載、使用、修改原始碼，因此 Python 在全球擁有龐大的社群支持，且能夠持續推動語言進化，讓初學者在學習過程較容易找到資源與幫助。
特色四、相容性高，容易整合
Python 可以與其他語言如 C、C++、Java 搭配使用，並與各種資料庫、雲端服務和第三方套件整合，降低跨領域開發門檻。
特色五、屬於高階語言
高階語言簡單來說是在表示他非常「人性化」與「新手友善」，寫起來像人類的語言，屬於非常直觀的程式語言，不需要理解複雜的語法結構。
這邊先用蓋一棟房子的方式說明「低階語言」和「高階語言」的差異：
- 低階語言（像是組合語言或機器語言）：像是親手搬每一塊磚頭、攪拌水泥，然後精準計算每根鋼筋的角度，需要處理非常多細節，連小小的螺絲釘是否有鎖緊都要管理。
- 高階語言（如 Python）：像是找了一位非常厲害的工頭與一群專業的工人，只需要告訴工頭我們的需求，例如「要蓋三層樓的房子，三房兩廳一衛，客廳要大一點。」，而工人怎麼搬磚和鋪電線，這些底層的複雜細節，工頭和工人會自動幫我們搞定。
所以當使用 Python 編寫程式時，他會自動處理許多複雜的幕後工作，例如：
- 自動管理記憶體：像上面提到的工頭一樣，會自動安排建材放在哪裡，用完後再清理掉。我們不需要操心電腦的記憶體怎麼分配、回收，Python 會自動幫忙管理，減少程式出錯的機會。
- 處理底層資源配置：電腦內部有許多複雜的資源，像是處理器、輸入輸出設備等。Python 會協調這些資源，就像上述說的一群專業的工人，我們不需要知道他是如何具體運作的。
因此，當 Python 處理了這些繁瑣的「底層細節」，那身為開發者的新手就能專注在邏輯與演算法，例如「我要讓程式做什麼？」、「用什麼步驟才能達到目的？」，把精力放在解決問題的思考層面，而不是處理電腦內部的複雜運作。
特色六、標準函式庫與生態系統完善
Python 之所以功能強大，其中一個關鍵優勢就是它擁有豐富的函式庫（Standard Library）及成千上萬的第三方模組（Third-Party Modules）。
那什麼是函式庫與第三方模組呢？我們可以試想一下組裝大型樂高模型時的狀態：
- 函式庫：像樂高盒子裡，廠商已經預先準備好的各種基本積木組合，例如輪子、窗戶、門等等。這些都是 Python 官方提供、內建好的工具，可以直接拿來用，不用自己從最基本的積木一片片疊起來。它們涵蓋了從網路應用、檔案讀寫、資料處理到建立圖形使用者介面等各種常見功能。
- 第三方模組：像是樂高玩家社群中，其他高手們額外設計並分享出來的各種特殊積木套件，例如打造一顆能發光的引擎。這些都是由廣大的 Python 開發者所貢獻，針對特定領域如網站開發、數據分析、機器學習等，開發出的工具包。
而這兩者共同的功用便是讓程式可以開發的更快速、更有效率 。函式庫與第三方模組提供許多現成的解決方法，讓開發者不用從零開始。舉例來說：
- 處理網頁資料：直接使用內建的網路函式庫，便能輕鬆下載網頁內容。
- 分析大量數據：可以搭配 Numpy* 或 Pandas* 等第三方模組工具，幾行程式碼解決複雜的數據分析。
- 建立一個網站：利用 Django* 或 Flask* 等第三方網頁框架，快速搭建出功能完整的網站。
- 實現人工智慧：透過 TensorFlow* 或 PyTorch* 等機器學習模組，輕鬆打造 AI 模型。
總之，這些豐富的函式庫與模組，幫助 Python 擴展了應用範圍，讓開發者更能專注於解決核心問題，而不是在重複的基礎功能上耗時。
以下也為大家統整 Python 第三方模組工具、框架等說明：
- Numpy：屬於 Python 工具，能快速又方便的處理大量數字資料，尤其像是表格或多維度陣列的數據。
- Pandas：屬於 Python 工具，專門用來整理和分析表格形式的大量資料，有點像是超級進階的 Excel。
- Django：屬於 Python 框架，可以快速又有效率的建立功能完整的網站，如同幫你搭好基本骨架的網站建築工具包。
- Flask：屬於 Python 框架，用最簡單的方式建立小巧或客製化的網站，比 Django 彈性大。
- TensorFlow：由 Google 開發的 Python 函式庫，用來建構和訓練 AI 模型，特別是在影像辨識或語音處理這方面。
- PyTorch：由 Meta（Facebook）開發的 Python 函式庫，也可用來建構和訓練 AI 模型，較受研究人員歡迎，因為彈性高，寫起來更直觀。
▍ 認識 Python 的 5 個應用面向：
在進入 Python 的應用前，我們先把 Python 試想成他是萬能的小幫手，能夠幫忙處理許多「重複性高」、或大量的「數據分析」等任務，再加上學習不難，容易上手，即使初學或有經驗者，都能快速抓住重點。以下幾個主要應用領域與大家說明之:
1. 網站開發
Python 擁有各式各樣的網頁開發框架，許多知名網站和應用程式，像是 Instagram，都是用 Python 開發的。透過 Django、Flask 等框架，開發者可以快速建立功能強大的網站，滿足各種業務需求。 網站開發框架提供了一個已經設定好的程式架構，開發者依照這個架構的規範來編寫程式，有助於加快程式開發速度、提升程式的再利用性及可讀性。
2. 網路爬蟲
透過 Python 可以快速學會網路爬蟲，便能自動從網頁中尋找相關資料，可省下手動複製貼上的時間，例如Google 天氣運用 Python 進行網路爬蟲來建立每天自動抓取最新的天氣預報，就不用每天透過搜尋引擎找氣象網站後，再點開來確認天氣預報了
3. 資料分析與圖表
在大數據時代，資料分析變得越來越重要，Python 提供了強大的資料處理和分析工具套件，幫助處理數據、製作報表或是將資料圖表化。我們可以把 Pandas 和 NumPy 想像成資料整理助手，他們能快速處理和計算複雜的大量數據；當你需要將數字變成直觀的圖表時，Matplotlib 與 SciPy 則能幫助你視覺化資料，一眼看出數據趨勢；而 SymPy 則能進行進階的符號運算。
4. 機器學習
Python 是人工智慧和機器學習領域的首選語言，許多主流的機器學習工具都是用 Python 打造的。我們可以先把這些工具想像成專門用來教電腦學習和思考的「積木」，例如：
- 由 Google 開發的「 TensorFlow」
- 由 Meta（Facebook） 開發的「PyTorch」
- Python 的機器學習工具箱「Scikit-learn（又稱Sklearn）」
這些工具（積木）都是基於 Python 而開發的，他們大大簡化了建立和訓練各種 AI 模型的過程，即使是剛接觸的初學者，也能利用像 Sklearn 這樣的工具，嘗試讓機器學會「辨識圖片中的物品」這樣的功能。
5. 自動化小工具
Python 在自動化任務方面也非常強大。無論是自動化日常工作流程，例如：批次重新命名照片、定時寄送提醒，或是把報表自動轉成 PDF，還是撰寫網路爬蟲抓取資料，Python 都能提供簡潔又有效率的解決方法，幫助使用者節省時間和精力。
▍ Python 簡單嗎？程式語言新手的學習挑戰！
對於初學者來說，學習 Python 雖然相對容易，但仍有一些常見的學習挑戰值得注意：
- 無法掌握基礎語法與核心邏輯：
- Python 雖然語法簡單，但仍包含許多對初學者來說不太直觀的概念，例如：變數與資料型態（數字、文字、布林值）、控制流程（if 條件判斷、for 與 while 迴圈），這些都是建構邏輯流程的基礎能力。若遇到嵌套或條件較複雜的情境時，更容易寫錯或混淆。這階段可透過大量練習與簡單的應用案例，逐步建立理解。
- 對函式與模組的使用感到陌生：
- 學習如何定義與使用函式，是讓程式碼更有組織性的關鍵。而模組則可協助擴充 Python 的功能，例如使用 math、random、pandas 等外部套件。不過對新手而言，撰寫函式、傳遞參數、引用模組往往會是一大挑戰。可從觀察與修改範例程式碼開始，逐漸培養邏輯思維與實作能力。
- 缺乏除錯能力
- 錯誤訊息常讓新手備感壓力，但其實這些訊息往往提供了解決問題的重要線索。學會閱讀錯誤提示、追蹤程式流程，是提升獨立解決能力的重要一步。建議學習使用基本的除錯工具（如 print(“ ”) 輸出）與 Google、Stack Overflow 等社群資源，來訓練「問題解決的能力」。
- 難以整合所學，完成實用的小專案
- 從撰寫一段簡單功能，到能獨立完成一個小型專案，是初學者的一大門檻。這過程需要統整變數、邏輯控制、函式結構與模組應用等多種能力。建議可以從生活中的簡單需求出發，例如：開發一個計算機、記事本、或爬取天氣資料的小工具，透過實作來強化各項技能的整合。
- 缺乏明確的學習動機與應用目標
- 許多初學者在學 Python 時，尚未釐清自己的學習動機，也不清楚 Python 可以實際應用在哪些領域。事實上，Python 廣泛用於網路爬蟲、資料分析、人工智慧等領域。建議新手在入門前先設定一個具體應用方向，能讓學習更聚焦，也更容易看到成果與成就感。
▍ AI 來臨！學習 Python 還有優勢嗎？
隨著 ChatGPT 、Gemini 等 AI 工具迅速崛起，許多人或許會質疑：「現在還需要學 Python 嗎？」事實上，AI 雖能輔助產出程式碼，但真正的程式設計不只是寫語法，更關乎邏輯判斷、錯誤排除與系統設計思維。若完全不懂程式，只依賴 AI，當面對錯誤或特殊情境時，往往難以應對。相反地，具備基礎 Python 能力的人，能更有效運用 AI 工具完成任務，大幅提升學習與開發效率。AI 可以加速學習，但無法取代「理解問題本質」的能力這才是學習程式語言的核心價值。
▍ 【窩課360】Python 線上課，在家就能輕鬆學習
面對 AI 時代，選對學習方式比死背語法更重要。窩課360 提供適合全年齡的新手課程，從基礎到實作，幫助學習者建立程式邏輯，掌握實用技能。只要點開螢幕就能上課，時間彈性、不受地點限制，課程內容強調動手操作，讓理論與實作並行，真正理解而非照抄。購買後可無限次回放，不怕忘記細節，也能隨時複習。 若還在猶豫該如何開始學習，不妨從《零基礎學Python：從入門到活用》、《Python完整課程－透過實作6個APP快速入門》、或《Python × Excel，程式新手也能分析大數據》這幾堂課開始，循序漸進的從零到實戰，讓學習程式不再遙不可及。
綜合以上內容，相信大家對 Python 都有初步的認識了。作為一門功能強大又容易上手的程式語言，Python 在網頁開發、資料分析、人工智慧、自動化等領域皆有廣泛應用。對初學者而言，學習 Python 不僅能強化邏輯思維與實作能力，更是拓展職涯技能的絕佳起點。與其觀望，不如現在就動手試試看，幫自己未來開啟更多可能。