歡迎來到 Python 自學指南的第二篇！在 Python 自學指南 1 中，我們建立了學習的基礎，包括安裝開發環境、學習基本語法，以及認識 Python 的核心概念。而這篇文章，將帶你進入下一個階段——熟悉更多常用工具與學習解決錯誤。本文將介紹幾個必學的 Python 套件 與工具。同時，程式開發的過程中，錯誤是無可避免的，因此我們也會學習如何查詢文件、Debug 以及提升問題解決能力，讓你能夠順利寫出自己的第一個 Python 程式。
此外，隨著 AI 技術的進步，像是 ChatGPT 這類工具已經成為開發者的好幫手。我們將探討如何有效地利用這些工具來加速學習過程，解決程式上的困難，並協助你寫出高效的程式碼。
當然，如果你還沒有閱讀第一篇文章，建議先回去看看，它將幫助你打下基礎，讓這篇文章的內容更加容易理解：
Python 自學指南1：從零開始的學習路線 & 新手入門指南
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必會的 Python 套件 整理
在學習 Python 的過程中，除了掌握基本語法外，熟悉一些常用的 Python 套件對於實際開發也是至關重要的。這些套件能大大提升你的開發效率，讓你不必從零開始編寫所有功能。接下來，將介紹一些在處理各種任務時必學的 Python 套件。
1. 數據處理與分析：pandas 和 numpy
Pandas
Pandas 是 Python 中專門用來處理 表格數據（DataFrame） 的強大工具，就像 Excel 的進階版。它適合用來整理、分析、篩選、合併數據，並能夠快速讀取 CSV、Excel、JSON 等各種格式的檔案。例如，你可以用 Pandas 來處理財務報表、資料庫匯出的數據，或是分析股市歷史價格。簡單來說，如果要進行數據分析，Pandas是必學必上手的第一個工具。
🛠簡易應用場景：
- 讀取 CSV 檔案，進行資料整理與篩選
- 計算某個欄位的平均值、最大值、進行各類統計分析
- 程式交易中的歷史數據回測
📚 學習資源：
- 優質教學文章：
1. Pandas 魔法筆記(1)-常用招式總覽
2. 資料科學家的 pandas 實戰手冊：掌握 40 個實用數據技巧 - Pandas 官方文件(當工具書查找即可)
Numpy
NumPy 是 Python 中用來處理 數值計算與矩陣運算 的核心函式庫。它比 Python 內建的列表（list）更快、更省記憶體，適合進行大量數值運算，例如統計分析、機器學習、科學計算等。NumPy 的 ndarray（多維陣列） 可以讓你輕鬆進行向量運算、矩陣相乘、生成隨機數等功能，許多科學運算與 AI 相關的工具（如 TensorFlow、PyTorch）都依賴 NumPy。
🛠簡易應用場景：
- 高效進行大量數值運算（比 Python 內建的
list快很多） - 創建矩陣並進行矩陣運算（加法、乘法、轉置等）
- 生成隨機數，例如隨機抽樣
📚 學習資源：
- 優質教學文章：
1. 簡明 Python Numpy 入門教學
2.【NumPy教學】Python數據科學入門：從0到100%精通NumPy函數操作 - Numpy 官方文件(當工具書查找即可)
2. 資料視覺化：matplotlib 和 seaborn
如果你想把數據 變成好看的圖表，那你一定要學會 Matplotlib 和 Seaborn。這兩個套件可以讓你畫出各種圖表，例如折線圖、長條圖、散點圖、熱圖等等，讓你的數據更直觀、更容易分析。
- Matplotlib：Python 最基礎的繪圖工具，能夠高度客製化圖表的細節。
- Seaborn：建立在 Matplotlib 之上，讓圖表更 美觀、色彩更好看，還能輕鬆畫出統計圖表（如分佈圖、箱型圖）。
🛠 簡易應用場景：
- 把財務數據做成折線圖。
- 視覺化各種複雜的統計資料。
📚 學習資源：
matplotlib教學：
1. Hello Matplotlib！：認識Matplotlib的架構及基礎知識，並且了解如何利用數據來創建圖形並進而客製化圖形。
2. Matplotlib 官方文件seaborn教學：
1. 數據分析基本工具-Seaborn
2. Seaborn 官方文件- 額外補充：
深入淺出 Python 視覺化工具 matplotlib、Seaborn 的基礎與架構全指南與教學
3. Datetime & Time：處理時間和日期的必備工具
在 Python 中，時間相關的處理經常會用到 datetime 和 time 這兩個模組。無論是計算時間差、格式化日期、定時執行某個程式，這兩個模組都是必學的！
– datetime 模組：處理日期與時間的萬能工具
datetime 是 處理日期與時間最強大的工具，可以讓你：
- 取得現在時間 (
datetime.now()) - 解析日期字串 (
datetime.strptime()) - 格式化日期 (
datetime.strftime()) - 計算時間差 (
timedelta)
🛠 簡易應用場景：
- 記錄某個事件發生的時間
- 計算剩餘時間，例如「距離報名截止還有幾天？」
- 格式化日期，例如把
2025-03-11轉換成March 11, 2025
– time 模組：處理時間間隔 & 計時
如果你需要 讓程式「睡一下」 或 計算程式運行時間，那 time 就是你的好幫手：
time.sleep(秒數): 讓程式暫停一段時間time.time(): 取得當前時間（從 1970 年 1 月 1 日至今的秒數）time.perf_counter(): 用來測量程式執行的時間
🛠 簡易應用場景：
- 延遲某個動作（例如每 10 秒執行一次某個函式）
- 計算某個演算法運行的時間，優化效能
- 控制爬蟲程式的請求間隔，避免過於頻繁
📚 學習資源：
datetime教學：
日期和時間 datetime
datetime 官方文件time教學：
時間處理 time
time 官方文件
4. Requests：最強大的 HTTP 請求工具
在現代開發中，與外部服務或 API 互動 幾乎是必備技能，而 requests 是 Python 中最常用的 HTTP 請求庫，讓我們能夠輕鬆 取得網頁內容、發送 API 請求、提交表單 等。
🛠 簡易應用場景：
- 從 API 取得數據（例如股票價格、天氣資訊）
- 爬取網頁內容（不適用於 JavaScript 渲染的頁面，這時需要 Selenium 或 Playwright）
- 發送 POST 請求（例如登入網站、提交表單）
- 下載圖片或檔案（例如自動存取網頁上的檔案）
📚 學習資源：
Day9-簡單套件介紹 Python Requests
5. Selenium：自動化操作瀏覽器的神器
Selenium 是非常強大的工具，除了爬取網頁，它還能幫助你做 UI 測試、自動化重複性工作，甚至用來輔助交易或機器人操作。但因為它執行時需要開啟瀏覽器，相對來說速度較慢，因此要根據需求選擇最適合的工具。
🛠 簡易應用場景：
- 爬取 JavaScript 生成的網頁內容（例如某些 API 無法取得的資料）
- 自動化填寫表單、登入網站（例如批量輸入帳密測試登入）
- 模擬滑鼠點擊、鍵盤輸入（像是自動化測試）
📚 學習資源：
1. Selenium 函式庫
2. Coding起來- Python自動化爬蟲- Selenium套件-方法教學
6. 處理檔案操作：os 和 shutil
os 模組：操作系統交互的橋樑
os 模組是 Python 標準庫中一個非常重要的工具，它提供了與操作系統交互的功能，讓你可以對檔案系統進行操作。簡單來說，這個模組是 Python 和你的電腦操作系統之間的溝通橋樑，透過它可以進行各種檔案、目錄操作，甚至與系統環境進行互動。
🛠 簡易應用場景：
- 建立新資料夾，移動檔案，獲取當前工作目錄。
- 動態操作不同平台間的檔案路徑，如 Windows 和 Linux 中的路徑分隔符不同，使用
os.path可以輕鬆處理。
shutil 模組：高階檔案操作工具
shutil 模組是基於 os 提供的檔案操作的高級封裝，通常用來進行一些更複雜或常見的檔案操作。這個模組的功能比 os 模組更加高階，適合處理檔案的搬移、複製、刪除等任務，並且它也支援檔案的壓縮與解壓等操作。
🛠 簡易應用場景：
- 複製大檔案到另一個資料夾，甚至處理整個資料夾的搬遷。
- 進行資料夾壓縮與解壓，方便資料的傳輸或備份。
補充：
- 相比
os，shutil提供了更簡單的接口來完成複雜的檔案管理工作，通常在處理大規模檔案或資料夾時使用它會更加直觀和高效。
總之，os 是用來直接與操作系統進行交互的基礎工具，而 shutil 則是在 os 之上，提供了更加高效和簡單的操作方式。兩者結合使用，可以讓你在寫 Python 時輕鬆應對各種檔案管理問題。
📚 學習資源：
os教學：
1. [Python]OS檔案操作
2. 檔案操作 osshutil教學：
高階檔案操作 shutil
開始實作！找一個簡單專案來做
在學完了基本語法和套件後，最好的學習方式就是開始實作一些簡單的專案，這樣可以將所學的知識應用到真實情境中，並且讓你更有信心。以下是幾個適合新手的專案，這些專案能夠幫助你深化對 Python 的理解並學習如何解決實際問題：
1. 簡單的數據分析專案：分析 CSV 檔案中的資料
從網路上下載一個公開的數據集（可以從政府資料開放平台、或是 Kaggle 等資料源下載免費數據使用），使用 pandas 來進行數據清理和基本的數據分析。你可以選擇像是電影票房數據、股市交易數據等，進行分析，並畫出一些基本的圖表來視覺化結果。這不僅能幫助你熟悉 pandas 和 matplotlib，還能學會如何處理真實世界的數據。
- 學習重點：
pandas：如何讀取 CSV 文件，進行資料清洗和基本分析。matplotlib或seaborn：繪製簡單的圖表來視覺化數據。
而基本分析可能概括：
1. 資料清洗與處理
- 處理缺失值（如使用平均數填補或刪除行）。
- 轉換資料類型（例如將日期轉為日期型別）。
- 刪除重複值。
2. 數據探索
- 查看數據集概況（如
df.info()了解資料結構）。 - 分析資料分佈（例如
df['column'].value_counts()查看頻率）。 - 計算相關性（如
df.corr()來檢查數據間的關聯）。
3. 簡單統計分析
- 計算平均數、標準差等基本統計量。
- 使用
groupby()按類別分組統計。 - 用
matplotlib或seaborn做基本視覺化（如直方圖、散點圖）。
這些基本步驟幫助你快速了解數據，並為後續進階分析打下基礎。
2. 網頁抓取專案：自動化抓取天氣資料
利用 requests 和 BeautifulSoup (還沒碰過這個套件嗎? 下個段落馬上教你怎麼自己找資源)等套件，寫一個小專案來自動抓取特定網站的資料。比如，可以從天氣預報網站抓取某個城市的天氣資訊，並將其顯示在終端機上或保存到 CSV 文件中。這個專案不僅讓你學會如何抓取網站上的資料，還能讓你練習處理 API 請求和簡單的資料處理。
- 學習重點：
requests：如何發送 HTTP 請求，取得網頁資料。BeautifulSoup：解析 HTML 資料，提取需要的資訊。- 基本的資料處理與存儲：將抓取的資料存入 CSV 文件。
實際的步驟可能長這樣：
1. 發送 HTTP 請求 (requests)
首先，你需要使用 requests 模組來發送 HTTP 請求，取得目標網站的 HTML 頁面。你可以使用 requests.get() 方法來取得網頁的原始資料。這樣你可以取得整個網頁的 HTML 內容，為後續的資料提取做好準備。
2. 解析 HTML 資料 (BeautifulSoup)
接著，你會使用 BeautifulSoup 來解析 HTML 資料。這個模組能幫助你簡單且快速地從 HTML 中提取出你需要的資訊。例如，你可以選擇某一個標籤（如 div 或 a），再進一步提取標籤中的文字或連結。
3. 資料清洗與處理
爬取的資料往往需要進行清洗，例如去除多餘的空格、處理缺失值、轉換資料類型等。使用 pandas 來進行資料清理非常方便，你可以用 pandas.DataFrame 將爬取的資料存儲成結構化表格，進行後續的分析。
4. 資料存儲
最後，將清理過的資料存入 CSV 文件或資料庫。pandas 提供了方便的 to_csv() 方法，讓你可以輕鬆將 DataFrame 存成 CSV 格式。這樣你就能夠將資料存儲下來，隨時進行後續分析，或做進一步的處理。
透過這些簡單的專案，你可以快速實踐所學，並逐步提升問題解決能力，進而為更複雜的項目打下基礎。
如果剛開始自己做專案感覺太困難，也不需要太過焦慮。你可以先找到一些相關的教學文，跟著步驟一步一步地學習。例如，如果你原本計劃做一個網站爬蟲，但覺得不知道該怎麼開始，那麼其實可以先搜尋其他網站爬蟲的教學，學習並模仿這些案例中的技巧。這樣不僅能幫助你理解如何應用技術，還能在過程中啟發你怎麼處理不同的情境。多做幾次後，你會變得更加熟練，並能夠更快速且自信地完成自己原本想做的專案。
學會查文件 & Debug
學會查文件是程式設計過程中非常重要的技能，尤其是當你遇到不熟悉的套件或不懂的概念時，能夠快速找到相關資料並理解其用法，將大大提高你的學習效率。遇到新套件時，除了找到淺顯易懂教學文外，也可以直接查閱該套件的官方文件。
如果你不確定某個函數或功能怎麼用，試著搜尋 Python + 套件名稱 + 函數或功能名稱，這樣能快速找到相關範例或解釋。
除了官方文件，網路上的開發者社群也非常有幫助。例如 Stack Overflow、GitHub、以及各大程式論壇上，都能找到很多相似問題的解答。利用這些資源，你可以針對具體問題找到解決方案，並且深入理解如何在專案中運用。
記得，學會查文件不僅僅是為了應付當下的問題，還能幫助你養成獨立解決問題的習慣，這對於程式設計的長期學習是非常重要的。
而另外，在寫程式的過程中，錯誤是不可避免的。每當程式報錯時，不必慌張，而是要學會分析錯誤訊息，並根據訊息尋找解決方案。其實通常碰到沒看過的錯誤，直接把錯誤訊息整段複製丟到 google 通常很快就可以找到相應的解決方法。
Debug 也並非只是看錯誤訊息那麼簡單，有時需要對程式碼進行逐行檢查，觀察程式如何運行並找出錯誤的根源。學會利用一些 Debug 工具，如 Python 內建的 pdb（補充：Python 的偵錯神器 – breakpoint 和 pdb），可以讓你逐步執行程式並觀察變數的變化，這樣能更精準地發現錯誤。
此外，網路上有無數的論壇和社群，像是 Stack Overflow，都是程式設計師尋求幫助的好地方。當遇到困難時，不妨也先都搜尋看看，通常會發現其他人也早有過類似的問題，並且已有人提供了各種解決方案。
學會如何查文件和 Debug，會讓你對寫程式的過程更加熟悉，並能獨立解決大部分的問題，這對提升你的程式設計能力至關重要。
如何用 AI & ChatGPT 輔助學習與撰寫程式
當我們學習程式設計時，除了理解基本語法和概念，還有很多工具能幫助我們加速學習過程，尤其是近年來越來越成熟的AI 工具。以下是幾項在使用Python 開發時，可以透過 AI 協助的基本功能：
1. 尋求程式碼範例
學習新概念或套件時，理解如何實作常常是最具挑戰性的部分。這時候，ChatGPT 超好用，只需要告訴它希望做什麼，它就能提供簡單且清晰的範例程式碼。無論是基本的 Python 語法還是某個特定套件的使用方法，ChatGPT 都能迅速提供範例，讓我們少走很多彎路。
2. 解釋錯誤訊息
寫程式的過程中錯誤是常有的事，而有時錯誤訊息可能讓我們摸不著頭緒。這時，可以將錯誤訊息給 ChatGPT，讓它幫你分析錯誤的原因並提供修正建議。從語法錯誤到邏輯錯誤，ChatGPT 可以幫助你快速找到解決方案，讓你的學習進度不會因此停滯。
3. 優化程式碼
寫程式碼的時候，我們經常會遇到能更簡潔、有效的寫法。當你寫好程式後，ChatGPT 可以協助你優化程式碼。無論是讓程式更精簡、更高效，還是符合更好的編程慣例，ChatGPT 都能提供建議，幫助你寫出更優質的程式碼。
4. 學習新概念與工具
如果你在學習過程中遇到新的概念或工具，ChatGPT 也能幫助你快速理解。它不僅能提供程式碼範例，還能深入解釋資料結構、演算法等概念，幫助你理清思路，進一步深化對程式設計的理解。
5. 除錯與建議
編寫程式時，總會有一些小錯誤或者性能上的問題，這時 ChatGPT 可以幫助你進行除錯，並給出相應的解決建議。它能協助你從錯誤訊息中獲取有用資訊，幫助你快速找到程式的問題所在，讓你能專注於解決問題。
6. 直接當伸手牌
懶惰的時候最喜歡直接這樣做了，當拿到一個新的大 case，實在不想從頭到尾一個步驟一個步驟分析的時候，也可以什麼都先不想，直接把任務內容丟給 ChatGPT。它有時候能夠快速丟出一個能夠運行的解法，從可能用到的套件、撰寫方式、甚至資料庫連結等複雜內容，幫你省去不少思考時間。
有時候，ChatGPT 甚至會提供出你原本可能沒那麼快想到的解法，像是不同的資料結構選擇、最佳化建議，或是某些效率較高的做法。這樣的合作互動過程，不僅幫助你加速開發，還能啟發你用更創新的方式解決問題。
當然，這樣的解法也並非總是完美無瑕。我們仍然需要檢查它給出的建議是否符合需求，並且進行必要的修改。畢竟，AI 幫我們找出路的同時，它也可能在某些情況下偏離正確的方向。這時候就像是和一位搭檔共同工作，彼此協作，最終找到最佳的解決方案。
7. 其他 AI 工具輔助
除了 ChatGPT，還有許多其他 AI 工具能進一步提升你的程式開發效率：
- GitHub Copilot：這個由 GitHub 和 OpenAI 合作開發的工具，能根據你的程式碼即時給出建議與補全，幫助你提高寫程式的效率。它在你寫代碼的同時，會自動預測並提供最可能的程式碼段。
詳細說明文章：能節省四成開發時間的工具？ GitHub Copilot 的介紹與心得分享 - DeepCode：DeepCode 是一個基於 AI 的程式碼審查工具，它能分析你的程式碼，發現潛在錯誤和性能問題，並給出改進建議，幫助你寫出更乾淨、可維護的程式碼。
利用 ChatGPT 或其他 AI 工具來輔助學習程式不僅可以解決遇到的問題，還能加快學習速度。這些工具提供的不僅是程式碼，還有學習資源、解釋和最佳實踐的建議。對於初學者來說，這些 AI 工具是不可或缺的學習夥伴，能幫助我們更順利地走過程式設計的學習路程。
最佳學習方式：學會拆解問題 & 思考解決方案
雖然我自己從初學到工作、確實有很大比例時間在「複製」程式碼沒錯，常常 ctrl + c、ctrl + v 就足以應付一些小 task，從各種教學文、搜尋結果複製過來、剪剪貼貼，不過，我還是會說，寫程式不僅僅是複製別人的程式碼，最重要的是學會如何理解問題，並拆解成更小的部分。這樣的思考方式能幫助你清晰地知道該如何處理每一個步驟，最終能解決問題。每當遇到一個挑戰時，別急著直接跳進程式碼，先花時間仔細分析問題本身。想想：
- 問題的核心是什麼？
- 有哪些已知條件和限制？
- 這個問題可以拆解成哪些小部分來處理？
舉個例子，如果你的任務是處理一個大的數據集，別一開始就想著怎麼寫出最終的結果。先問問自己：數據是怎麼來的？需要處理的步驟有哪些？這些步驟可以拆解成哪些簡單的動作？是不是可以分成讀取資料、清理資料、分析資料這三個步驟？這樣一來，你就能夠一步一步的解決問題，而不會被一開始的難度嚇到。
學會這樣的思考方式，不僅能幫助你更高效地解決問題，還能幫助你在遇到不熟悉的問題時保持冷靜。畢竟，寫程式的過程就是不斷拆解問題並將其逐步解決的過程，而每次的問題解決，都是一種進步。
持續練習的方向
持續練習的方向不僅是完成更多專案，也要學會在實際問題中運用所學的知識。挑戰自己解決更複雜的問題，並嘗試參與開源專案或實際開發環境中的任務，這將幫助你快速成長。
如果你已經能夠寫出基本程式，接下來就是學習如何成為一名獨立開發者。在下一篇文章《Python 自學指南3：從入門到進階，如何成為獨立開發者》中，我們將深入探討如何提升你的開發技能，並為你的開發之路提供更清晰的指引。
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