這是一位生命科學學生如何從零開始安裝 WSL，學習 Python 與 Linux 的第一集。
一個誤打誤撞而開始的故事
在勉強利用 ChatGPT，以及自己對程式碼的一點直覺完成了大學生的專題實驗後，我在未來碩士班老師的引薦之下，利用長達八個星期的寒假，撥出六個星期到竹北的新竹生物醫學園區進行實習；就在我一如往常，準備開啟我的 Windows 筆電工作時，卻在公司的徵才網站上看到對正式員工的基本要求：「精熟 Linux 相關系統、Docker 容器、Python 程式碼」，並且「能獨立解決問題，並與開發團隊合作」。
我看到這段的當下，驚覺自己與業界的距離之遠。當時我其他分頁都還是問 ChatGPT 一些 Class 類別設計、讀取 json 檔案的方法等最基礎的問題，更別說是能獨立解決複雜的程式碼效能問題；對於 Windows 的系統環境也只是外行人的程度，更別說是精通其他系統架構；連自己的 Python 程式碼架構都無法完全講好，更別說是與開發團隊進一步合作。意識到這些的我，在實習結束之後，即刻就去書店買了一本跟 Python 有關的書籍，並就碩士班老師的研究領域，回頭查詢我可能會需要哪些 Python 套件。
本來以為還能繼續待在 Windows 舒適圈的我，在意識到 pysam（一個處理DNA序列資料的 Python 套件）根本沒有支援 Windows 的穩定版本，但以後分析實驗室裡的序列資料都必定需要它的當下，整個人慌得像熱鍋上的螞蟻，因為根據我的經濟情況，根本不可能只是為了這個套件，再買一臺 MacBook 或者原生 Linux 相關系統的電腦。於是一如既往，我就去問問 ChatGPT 該怎麼解決；這時它的回答，跳出了一個我從來不認識的詞：Windows 下的 Linux 子系統（Windows subsystem for Linux, WSL）。
「這是類似在 Windows 底下再安裝一個系統嗎？」、「在那個子系統裡面安裝 pysam時，它真的會判讀為 Linux-64，然後繼續安裝嗎？」我充滿好奇，深夜兩三點仍不眠不休，一步步照著指示完成安裝，成功在 Linux 子系統中建構 Python 虛擬環境，下載並執行了 pysam。當時我還不知道，這個操作只是我日後學習之路的序章而已。
學習過程中的挑戰與險境
在安裝好這個子系統，並使用 pysam 成功下載第一個定序檔案之後，我本來以為事情就這麼告一段落了，卻不知道接下來我會遇到的難題，有如唐僧遇到的九九八十一難。
首先是儲存空間爆掉。我的系統硬碟原本就只有 512GB，下載幾個定序資料後竟直接消耗掉數十 GB。只好自掏腰包買了 1TB 外接硬碟，學習將 WSL 移轉到外部空間。
接著，因為 WSL 裡面有我另外安裝的 MySQL 資料庫，以前我並沒有意識到要將其完全關閉，再登出 WSL ，於是每次都是寫好程式碼後，直接從 Windows 端把 WSL 登出並關機。時間一久，不只資料庫裡面的資料，連系統檔案都因為這樣不停毀損，甚至之前匯出的 WSL 備份檔案也包含毀損的系統套件，在冬天的寒冷中奮戰了一整個晚上後，最後那個 WSL 系統還是只能整個刪除重灌，連帶著我之前的虛擬環境、定序資料，全部都刪掉了。為了把那些資料重新弄回來，我又花了三天的時間。
最後這個最讓我印象深刻；當時我為了解決它時不時就自動轉進唯讀模式的問題（那時我還沒意識到其實外接硬碟本身已經怪怪的了），於是試著寫了一個腳本來偵測它是否即將進入唯讀模式；為了模擬它可能進唯讀模式的情境，並確認腳本有無正確運作，我就直接在 WSL 還沒登出時，拔掉外接硬碟，還重複好幾次。最後，當我要繼續工作時， Windows 忽然跟我報告 I / O 讀寫錯誤，怎麼嘗試都沒有辦法讀取外接硬碟的檔案，整顆硬碟因此壽終正寢。
最後，我別無選擇，只能又花了一些費用買新的硬碟；以及幾天的睡眠時間，從頭到尾地完成 Python、 MySQL、 pysam 安裝，把我之前的東西全部恢復成原樣。到這場險境結束時，我已經足足花了半個月的時間，一個人憑著自己的幹勁，默默地在 ChatGPT 的協助下處理這些事；但是透過這次排除萬難的過程，卻也讓我學到很多。
這段學習帶給我的影響
從這些災難中浴火重生的我，因此學會更好的外接硬碟使用習慣、如何備份與還原 WSL、怎麼撰寫簡單的 Linux 腳本、面對系統錯誤時該從哪裡開始排查等知識與技能。除此之外，也讓我更確信，學寫程式與使用 Linux 對一位生物科學學生來說，不只是輔助工具，而是一條全新的視野與解決問題的路。
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