在學習 Python 之前，我們需要首先了解 Python 是什麼、它的優缺點，以及它如何應用於不同領域。這一系列筆記將帶著你從基本概念開始，進一步認識 Python 的重要性，特別是對於 AI 、資料科學領域的價值。
認識 Python 🐍
Python 是一種高階的、直譯式、通用的程式語言，最初由 Guido van Rossum 於 1991 年設計。Python 以其簡單易學、高可讀性的語法設計著稱，使它成為初學者與專業開發者的首選。
Python 的設計哲學提倡「可讀性」，且擁有一個龐大而活躍的社群支持。然而，Python 不僅僅止於開發工具，它也以廣泛的應用場景和高效的生產力著稱，被廣泛地應用於以下領域：
- 網頁開發 (如：Django, Flask)
- 資料科學與機器學習 (如：pandas, NumPy, TensorFlow)
- 網路爬蟲 (如：BeautifulSoup, Scrapy)
- 自動化腳本與工具
- 影像處理與電腦視覺 (如：OpenCV)
- 遊戲開發 (如：Pygame)
- 嵌入式系統與物聯網
Python冷知識
你可能以為 Python 這個名字是從「蟒蛇」(Python) 得來的，但事實上 它的名字並不是因為蛇。Python 的創始人 Guido van Rossum 在開發這門語言時，受到了他喜愛的英國著名喜劇小組 Monty Python’s Flying Circus（蒙提·派森的飛行馬戲團） 的啟發。他希望新的程式語言名稱能夠 簡短、獨特且帶點幽默感，因此選擇了「Python」作為語言名。
雖然不少人聯想到「蟒蛇」，但這實際上只是個巧合（也因此 Python 的 Logo 設計成兩條交疊的蛇頭，與名稱進行了趣味聯想）。
為什麼選擇 Python？ 🤔
程式語言非常多種，像是大家常常聽到的Java、C、C++、C# 與統計領域常用的R等等，為什麼目前在AI領域中Python似乎獨占鰲頭? 而且早期使用R語言進行統計與機器學習相關任務的人也都慢慢地轉投Python的懷抱，其原因可以就下列幾點來探討。
Python 的優點 ✅
- 易於學習與編寫
- Python 使用簡潔的語法結構，極大降低了學習曲線，非常適合初學者。
- 與其他語言（例如 C++ 或 Java）相比，Python 可以用更少的代碼實現相同的功能。
- 跨平台支持
- Python 是跨平台的程式語言，可以在 Windows、macOS 和 Linux 等多個作業系統上運行。
- 廣泛的標準函式庫
- Python 擁有一個龐大的內建標準庫與第三方模組庫（如 PyPI），幾乎可以處理任何問題，包括影像處理、數據分析、資料庫訪問等。
- 活躍的社群支持
- 全球龐大的開發者社群提供了大量的教學資源、文件與解決方案。
- 適用範圍廣泛
- 從資料處理、人工智慧、網頁開發、遊戲開發到桌面應用開發等等，Python 幾乎無所不能。
- 開發速度快
- 除了上手簡單外，Python 的程式開發與測試速度比大多數語言更快，能快速實現創意。
Python 的缺點 ❌
有優點當然也有缺點，就看你如何去權衡這些優缺點。
- 執行速度較慢
- 由於 Python 為直譯式語言，執行速度比 C/C++ 或 Java 慢。對於需要高性能的應用程式，Python 可能不是最佳選擇。不過現在針對需要大量運算的任務，有開發出一些使用C/C++最佳化過的套件，可以大幅提升Python的速度。
- 手機應用開發較弱
- Python 雖然可以用於手機應用程式的開發（例如 Kivy、BeeWare 框架），但這並非它的主要強項。
- 記憶體消耗較大
- 相較於彈性更高的低階語言 (如 C)，Python 在處理記憶體密集型任務時可能效率較差。
Python 可以做到哪些事情？
Python優秀的通用性以及廣大的社群資源，造就其豐富的應用領域，以下是一些具體例子：
- 資料分析與機器學習
- 利用 Python 中的資料科學工具（如 NumPy、pandas）來清理與分析數據。使用機器學習框架（如 scikit-learn 或 TensorFlow）來訓練模型並進行預測。
- 網頁開發
- 使用 Flask 或 Django 等框架來構建動態網站。部署後端 API 與處理用戶請求。
- 自動化與腳本
- 建立批次處理腳本，例如自動化檔案整理或爬取網站資訊。
- 遊戲開發
- 使用 Pygame 庫來快速開發 2D 遊戲。
- 影像處理
- 使用 OpenCV 處理影像，例如人臉辨識或物件偵測應用。
- 軟體測試與部署
- 使用 pytest 和 selenium 等工具測試應用程式。
為什麼 AI 工程師應該學習 Python？
現代人工智慧（AI）和機器學習（ML）的快速發展與 Python 的普及息息相關。如果你將來想從事 AI 工程師的職業，學習 Python 是不可或缺的一部分：
- 資料分析與機器學習
- 像 TensorFlow、PyTorch、Keras 和 scikit-learn 等主流框架都支Python 作為核心語言。
- 龐大的資料處理能力
- 由於 Python 擁有豐富的數據處理庫（如 pandas）、數學函式庫（如 NumPy）和繪圖庫（如 matplotlib），資料分析與清理變得非常高效。使用Python可以節省非常多處理資料的時間
- 社群資源與學習資料豐富
- 對於 AI 領域的學生和專業人士來說，Python 的生態系統和學習資源 (Kaggle、Coursera 等) 非常活躍且豐富。
- 簡潔的語法
- 機器學習常涉及非常複雜的計算與建模。Python 的簡單語法讓開發者能更專注在模型設計與演算法的優化上，而非語法本身。對於AI領域來說，開發模型與演算法會遠比程式語法來的重要
- 快速迭代與實驗性強
- 在 AI 的任務中，大量的模型實驗是很重要的。Python 的高生產力使得原型設計和測試模型更加迅速。
小結 📝
Python 是一種現代化、功能強大且用途廣泛的程式語言，它的易學性與涵蓋的廣泛應用場景，使它在開發者界廣受歡迎。無論是人工智慧工程師、網頁開發者，還是資料科學家，Python 都是一項必備技能。
接下來，我將進一步探索 Python 的基本結構與實作案例，幫助你快速上手這個強大的程式語言。
