Python 自學指南1：從零開始的學習路線 & 新手入門指南

Python 是近年來最熱門的程式語言之一，不管是資料分析、網頁開發、AI、金融交易，甚至是簡單的日常自動化，Python 幾乎無所不在。網路上有大量的 Python 學習 資源，但對新手來說，資訊過於分散，學到一半容易迷失方向，甚至學了很多語法，卻不知道該如何真正開始寫專案。

現在市面上也充斥著各種付費課程和昂貴教材，價格從幾千塊至近十萬塊都有(曾聽有人分享上了上萬塊的實體課，到了現場花了大半時間在開機學安裝😮)，讓人誤以為學程式一定要花大錢。但其實，我自己在學 Python 的過程中，幾乎沒花什麼錢，就一路學到能夠靠 Python 工程師的工作維生。這系列文章的目標，就是讓你在不傷荷包的情況下，有效率、有系統地學會 Python，而且真的能把所學應用在實作中。

而近年來，ChatGPT 或其他 AI 應用軟體的出現，其實已經大大降低了開發的門檻，讓許多人開始對寫程式產生興趣。的確，現在可以很輕易用 AI 生成一段 Python 程式碼，甚至讓它幫你 debug，但 AI 產出的程式碼該如何使用？如何判斷它應該放在哪裡？這些都還是需要建立基本觀念，否則很容易變成「好像知道在幹嘛但不會用」，甚至無法分辨錯誤的程式碼。這也是為什麼這系列文章存在的原因——我們不只是學會寫 Python，還要理解它的核心邏輯，真正能夠應用在實際開發中。

這篇文章會幫助你建立 清晰的學習路線，避免在零散資訊中迷失。同時，我會推薦免費且優質的學習資源，並帶你一步步熟悉開發環境，讓你從基礎語法一路學到自己能做出第一個專案。

在這系列文章中，我也會放入各種非常實用的補充資料，這些都是來自於其他創作者所寫的詳細教學。這些資源能幫助你更深入理解每一個步驟，並提供額外的實作範例與練習，讓你可以輕鬆跟上學習進度。別忘了把這篇文章存下來，隨時查閱，確保你可以輕鬆掌握所有重點。

這系列文章適合誰？

✅ 完全沒學過程式的新手 —— 想學 Python，但不知道該從哪裡開始？這篇會幫你避開常見的學習誤區，帶你建立扎實基礎。
✅ 原本在其他領域有專業，想用 Python 提高效率的人 —— 你可能是金融、行銷、工程、研究、設計等領域的專業人士，發現 Python 在數據分析、自動化、機器學習等方面有強大應用，想要學習但不知從何下手。這篇文章會幫你掌握 Python 的核心概念，讓你能在自己的專業領域中發揮它的價值。
✅ 有碰過一點 Python 或其他語言，但學得很零散 —— 你可能看過幾支教學影片、寫過幾行程式碼，但始終沒辦法連貫學習，不確定該如何深入學下去。這系列文章會幫你整理學習順序，讓你能穩定進步。
✅ 想要開始寫專案，但不知道怎麼開始的人 —— 你已經學過一些 Python 語法，卻不知道如何應用，沒辦法真正做出一個完整的作品？這系列文章會幫你跨越「會寫語法」到「能寫專案」的門檻。

如果你符合以上任一種情況，這篇文章會讓你少走很多彎路，幫助你真正開始你的 Python 學習之旅！ 🚀

事前準備：打造適合學習的環境

在正式開始學習 Python 之前，先確保自己有一個適合學習的環境。這不僅能提升學習效率，還能讓你更容易養成穩定的學習習慣。以下是三個重要的準備事項：

1. 電腦（跑得動的筆電或桌機）
   Python 本身對硬體要求不高，但如果未來想學習機器學習、數據分析等領域，還是建議使用性能較好的電腦（至少 8GB 記憶體）。
2. 可以專注的空間
   學習程式設計需要高度的專注力，最好找一個安靜、不受干擾的地方來學習。這可以是家裡的書房、圖書館，甚至是安靜的咖啡廳，只要能讓自己進入專注狀態即可。
3. 可以固定學習的時間段
   程式設計的學習內容較有系統，很多概念需要深入思考與實作，因此不太適合隨意利用零碎時間。建議每天或每週安排一段固定時間，確保自己能持續投入學習，而不只是零星地接觸。

準備好這些條件後，就可以正式開始 Python 的學習旅程了！

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Python 學習路線

學習 Python 的過程可以分為幾個部分：打好基礎、開始實作、解決錯誤、強化能力。每個階段都有具體的目標，逐步幫助你建立能夠獨立開發的能力。

1. 打好基礎
   這個階段的目標是讓你熟悉 Python 語法和基本概念。首先，掌握語法基礎：變量、資料結構、控制流程（如條件語句、迴圈）、函式和錯誤處理等。除此之外，這個階段也包含了對開發工具的熟悉。你需要學會如何使用 IDE（例如 VS Code 或 PyCharm、Jupyter Notebook、Jupyter Lab），理解編輯器介面，並找到最適合自己的編寫方式。你也應該學會如何在命令行（CMD、終端機、命令提示字元）執行 Python 程式，掌握基本的命令語法。
2. 開始實作
   在掌握基礎語法後，開始實作一些小專案將會幫助你鞏固所學。例如，你可以做一個簡單的計算器、數字猜謎遊戲，這些專案能讓你練習語法和邏輯運用。這時，你會開始學習使用一些常用的 Python 套件，例如 NumPy、Pandas、Requests 等，這些套件會讓你更高效地開發，並能幫助你在數據處理、網路應用等方面進行更多的實作。此階段，除了編碼，也要開始遇到一些錯誤，這是學習過程的一部分。
3. 解決錯誤
   進行實作時，你難免會碰到各種錯誤。學會如何解讀錯誤訊息、進行除錯，並找到問題所在，是成為一名開發者的必經之路。你要學會使用工具來追蹤錯誤，並學習如何查閱文件、使用線上資源（如 Stack Overflow 等）來解決遇到的問題。這個階段的學習，會幫助你對程式的運行邏輯有更深入的了解。
4. 強化能力
   當你能夠獨立完成一些小專案後，接下來是進階的學習和更高難度的挑戰。這時，你需要學習更深入的概念，如物件導向編程、資料庫連接等，並開始進行更具挑戰性的專案。你可以學習如何設計大型應用、優化程式性能、理解軟體架構等。這也是你逐步擴展技術範疇的階段，並有機會參與開源專案，增強實戰經驗。

依照這樣的學習路線，逐步提升你的能力，從基礎打好開始，再到實作專案、解決錯誤，最終成為能夠獨立開發、解決實際問題的 Python 開發者。

接下來，本文將聚焦於如何在基礎階段打好基礎，為進一步學習和實作奠定堅實的根基。

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開發環境 & 必裝工具

安裝 Python

在學習 Python 之前，首先需要安裝 Python 開發環境。這有兩個常見的選擇：直接安裝 Python 或者安裝 Anaconda。

1. 安裝 Python: 如果你選擇直接安裝 Python，可以前往 Python 官網 下載最新版的 Python。安裝時，記得勾選「Add Python to PATH」的選項，這樣你可以在命令行中直接使用 Python。這種方式安裝後，你將只得到 Python 本身，並且需要手動安裝其他第三方套件。
2. 安裝 Anaconda: 如果你預計要從事數據分析或機器學習相關的開發，則可以選擇安裝 Anaconda。Anaconda 是一個包含了 Python 和許多常用數據科學工具的套件管理器，它自帶了許多實用的套件，像是 NumPy、Pandas 和 Matplotlib，因此安裝後，你可以立即開始使用這些工具，省去手動安裝的麻煩。Anaconda 還包含了 conda 這個強大的套件管理工具，能夠幫助你管理各種庫和虛擬環境。你可以到 Anaconda 官網 下載。(如果還不確定未來實際要寫怎樣的程式、用到哪些工具，建議可以直接選擇使用Anaconda！)
   安裝過程參考：Python基礎學起來 — 第一集 — 如何安裝好Python環境 — Anaconda安裝教學

推薦 IDE

當你安裝完 Python 之後，接下來就是選擇適合的 IDE (整合開發環境)，來幫助你編寫和執行 Python 程式。
如果還不熟悉IDE是什麼東西，這邊有簡單的IDE介紹：PYTHON 編譯器(IDE)介紹。但更簡單講的話，IDE就是「實際寫入程式碼的地方」，有了這個介面才能讓我們更方便編輯、管理程式碼。

以下是幾個推薦的選擇：

1. VS Code: 這是輕量級且功能強大的編輯器，支持許多語言，包括 Python。它有許多擴展插件，非常適合編程新手。(參考：Visual Studio Code 撰寫 Python 程式)
2. PyCharm: PyCharm 是專門為 Python 設計的 IDE，功能非常全面，適合有一定基礎的開發者使用。(參考：PyCharm 安裝教學 (for Windows User) or Python、Pycharm 環境安裝)
3. Jupyter Notebook: 如果你從事數據分析或科學計算，Jupyter Notebook 會是你最好的選擇。Jupyter 支持 .ipynb 格式的檔案，這是一種可以執行並顯示結果的交互式文件。在 .ipynb 文件中，你可以分開編寫程式碼和文字，還能夠即時執行程式碼並查看結果，非常適合邊學邊測試。在學習過程中，使用 Jupyter 來實作可以幫助你更直觀地理解程式碼的運行過程和結果。安裝 Anaconda 後，Jupyter Notebook 會自動安裝並配置好。.py檔 vs .ipynb檔的區別:
   • .py 檔案是純粹的 Python 腳本，適合編寫長期的專案代碼。.ipynb 檔案是 Jupyter Notebook 的專屬格式，允許將程式碼、文字解釋和執行結果放在同一頁面上，這對學習和數據分析非常有幫助。
   對於初學者來說，使用 .ipynb 檔案能讓學習過程更加直觀，因此強烈建議在剛開始學習時使用 Jupyter Notebook。
   這裡是非常完整的JupyterNotebook使用說明與介紹：Jupyter Notebook 完整介紹、安裝及使用說明

PS：閱讀此文章時，請一路跟著動手執行！選定工具後，立馬照著上述分享的文章內容進行安裝、設定，與理解介面中各個區塊的意義。如果不知道那些工具適合自己，當然也可以全部都裝來試試看！

在繼續下去之前，請確保你已經知道要在哪個介面開始輸入你的程式碼了。

虛擬環境與套件管理

在學習 Python 的初期，對於虛擬環境和套件管理工具（像是 pip 和 conda）並不需要過於擔心，你可以在沒有這些工具的情況下開始編寫程式碼，集中精力學習基礎語法和簡單的 Python 代碼。但如果你開始寫更複雜的專案，或是當你學會了如何使用外部套件時，虛擬環境和套件管理就會變得非常重要。簡單來說，這些工具可以幫助你管理不同專案中的 Python 版本和第三方套件，避免套件之間的版本衝突。

如果你有興趣了解更多關於虛擬環境和套件管理的內容，這裡有一些參考文章，可以幫助你深入了解這些工具的使用方式：

• 【Python】虛擬環境 – venv
• 利用 Virtualenv 建立及管理 Python 虛擬環境

但在剛開始學習時，這些概念還可以先放一放，集中精力學好語法和基礎程式設計。

認識 CMD：進入 Python 世界前的小準備

在正式開始學習 Python 語法之前，讓我們稍微喘口氣，來認識一些與 Python 語法無關，但卻對你學習過程至關重要的基本指令。這些指令主要用來操作你的作業系統，像是檔案管理、執行程式或是安裝套件等。

什麼是 CMD（Windows）？
CMD（命令提示字元）是 Windows 系統中的一個命令行界面，你可以在這裡輸入指令來直接與系統互動。雖然有些人可能更習慣使用圖形界面，但在開發中，CMD 是一個強大的工具，它能讓你快速執行一些任務，並能幫助你操作檔案、執行程式或是安裝套件等。

Mac 使用者的 Terminal
對於 Mac 使用者，雖然系統是不同的，但功能相似，你將使用 Terminal（終端機）來執行命令行指令。Terminal 是 macOS 系統內建的命令行工具，可以直接與操作系統互動，執行檔案或是進行其他開發操作。

掌握基本的命令行操作能幫助你更順利地執行 Python 程式，並解決一些常見的開發問題。可以參考以下文章來了解更多關於 CMD 或 Terminal 指令的內容：
如何在 Windows 作業系統裡運行 Python 程式？
[如何使用Python] (Windows作業系統)Asus、Acer、Dell電腦適用 – 3種執行python的方法: cmd, IDLE和jupyter notebook
CMD常用指令整理

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免費 Python 學習資源

萬事俱備，終於要進入語法的學習了！
學 Python 不一定要花大錢買課程，網路上其實有許多免費資源，品質甚至比付費教材還要高。這裡幫你整理了一些精選的學習資源，從快速上手基礎語法到深入理解程式設計思維，讓你可以依照自己的需求選擇合適的學習方式。

1. 中文 YouTube 資源：快速入門基礎語法

如果你剛開始學 Python，不想被太多資訊轟炸，建議先從中文的 YouTube 教學影片開始，快速掌握基礎語法，這樣之後學更深入的內容時，也比較不容易卡關。這裡推薦兩個優質的頻道：

✅ [莫煩 Python 基礎] (建議觀看2~13, 27,28)—— 從變數、迴圈、函式到多線程，完整但不拖沓，每支影片 6~10 分鐘，適合零基礎入門。
✅ [彭彭的課程 Python 入門教學課程](建議觀看2~11) —— 也是從基本語法到各種應用，應有盡有，每支影片長度稍長，講解非常詳細。

建議學習方式：先挑一個頻道的基礎 Python 課程跟著做，不用太糾結學得「夠不夠深入」，這個階段的重點是動手練習，習慣寫程式的感覺，所以，一定要邊看邊跟著打開自己的IDE動手輸入程式碼！
在這個階段，如果是看莫煩的頻道，建議至少熟悉第2至第13部、與第27、28部影片內容；如果是看彭彭的頻道，建議至少看完並熟悉第2至第11部影片。後面的影片內容可以等日後感覺需要用到時再回來查找即可。

2. 英文教學資源；哈佛 CS50 Computer Science、密西根大學 Python for Everybody

如果你可以接受英文教學，那麼哈佛大學的 CS50’s Computer Science 絕對值得一看！這門課不只是教你 Python 語法，更重要的是培養寫程式的邏輯思維，讓你從根本上理解「為什麼要這樣寫」。

📌 適合對象：

• 想培養良好的程式設計習慣，而不只是會寫出「能跑的程式」。
• 有一點程式基礎，想要系統性加強邏輯能力的人。

📌 學習重點：

• 除了 Python，還會介紹演算法、資料結構等核心概念。
• 教學方式偏向思考導向，不像一般的「語法教學」，而是幫助你真正理解背後的原理。
• 影片有字幕，可以減少語言的障礙。

這門課對於未來寫更複雜的程式（例如自動化、數據分析、機器學習）非常有幫助，建議可以搭配官方教材邊學邊實作。

另外對於可以使用英文的夥伴，密西根大學推出的 Python for Everybody 也是一個很好的選擇。

這門課的設計適合不想只是學語法，而是希望學會實際應用 Python 的人，特別是對於想用 Python 來處理數據、做自動化的初學者，非常推薦。

3. 官方 Python 文件

如果你想從官方來源學習 Python，那麼 Python 官方教學文件 是最權威的資源。這裡不只是有完整的語法說明，還有清楚的示範範例，適合：

• 想要有系統性地學習 Python 的人。
• 在學習過程中，遇到問題需要查閱最正確、最詳細的解釋。
• 已經學過 Python 基礎語法，想要進一步理解一些細節與進階概念。

官方文件的內容很完整，但對新手來說可能比較難讀，可以當作「工具書」，當你遇到不懂的語法時，回來這裡查詢。

4. W3Schools：互動式語法練習

學寫程式的關鍵是實作，光看影片是不夠的！如果你真的因為各種因素還沒有安裝好自己的IDE、或懶得開啟檔案練習，想在學習語法的同時馬上動手試試看，W3Schools 是一個很棒的網站。

在各個語法說明下方，點選「Try it Yourself」，即可使用互動式介面練習該項語法。

📌 W3Schools 的特色：
✅ 每個語法都有簡單的解釋 & 例子，適合用來查詢基本語法。
✅ 可以直接在網頁上執行 Python 程式，不用額外安裝任何東西，學習更直覺。
✅ 適合剛開始學習時的快速參考手冊，隨時查詢基本語法。

這個網站不適合作為「主學習資源」，但可以當成學習過程中的小幫手，當你對某個語法不太確定時，來這裡查一下，立刻練習並加深印象。

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最一開始必學的語法與概念

在上一段落，我推薦了一些免費的學習資源，讓你能夠快速上手 Python 的基礎語法。但如果你一路學下來，可能會覺得資訊量有點龐大，不知道該從哪裡下手，甚至會懷疑：「我是不是還缺了什麼關鍵概念？」

其實，在學習的過程中，最重要的不是把所有語法背起來，而是要知道 有哪些基本概念是一定要掌握的，這樣才能順利進入下一個階段，開始寫出自己的專案。

以下這些是 無論你從哪個資源學習 Python，都一定要懂的重點：

1. 變數與資料型態

Python 是一種動態語言，變數不需要宣告型別，但不同類型的資料有不同的行為模式。你需要知道：

• 變數怎麼宣告？怎麼命名？
• Python 的基本資料型態：數字、字串、布林值、列表、字典……
• 如何在不同型態之間轉換？（int()、str()、list() 等）
• 索引的概念（Python世界中，數字是從0開始數！）

如果在前段資源中還沒很熟悉變數與資料型態的話，這邊還有非常詳細的補充：
資料型態👉 Python 初學第二講 — 資料型態與轉換
字串常用操作 👉 Python字串(string)基礎與20種常見操作
List 常用操作 👉Python 列表(List) (len, min, max, append, count, extend, insert, remove, reverse使用機率都蠻高的喔)
熟悉索引的概念 👉 如何在 Python 列表中查找项目的索引

2. 條件判斷 (if / else)

讓程式根據不同的條件來決定要執行哪些程式碼。你需要學會：

• if / elif / else 的基本使用方式
• 如何使用比較運算子 (>, <, ==…) 和邏輯運算子 (and, or, not)

3. 迴圈 (for / while)

當你需要重複執行某個動作時，迴圈是最好的工具。你需要掌握：

• for 迴圈適用於遍歷已知範圍
• while 迴圈適用於當條件成立時持續執行
• break 與 continue 讓你能靈活控制迴圈

4. 函式 (def)

學會用函式來整理你的程式碼，讓你的程式更有結構。你需要了解：

• 如何定義函式 (def my_function():)
• 參數與回傳值 (return) 的概念

5. 輸入與輸出 (print(), input())

學會如何讓程式與使用者互動，這是寫程式的基本功：

• print() 用來輸出結果，如何格式化輸出？
• input() 讓使用者輸入資料，如何處理輸入的內容？

6. 錯誤處理 (try / except)

學會讓程式不會因為一個錯誤就直接崩潰，而是能夠適當處理問題：

• try / except 基本用法
• 常見錯誤類型（ValueError, TypeError 等）

學習心態 & 如何堅持學下去

學習 Python 的過程，就像在學一種新的語言，剛開始會感到陌生、不確定自己是否真的學得會，甚至有時候會覺得卡住、進步緩慢。但其實，這些都是正常的，因為寫程式本來就不是一蹴可幾的事情。

在這裡，我想給你幾個能讓學習變得更順利的心態調整建議：

1. 不要害怕錯誤，錯誤是最好的老師
   每個工程師都曾經 debug 到懷疑人生，但能夠找出錯誤、修正它，才是進步最快的方式。當你遇到錯誤訊息時，試著去查找原因，而不是直接跳過或放棄。
   新手最常遇到的小錯誤，往往是一些很細微但致命的 typo，比如：
   🖐縮排（空格數）不對，Python 很重視縮排，少一格、多一格都可能出錯
   🖐少了冒號 :，像是在 if 或 for 這類語法結尾忘記加上冒號
   🖐括號沒對齊，開了 ( 或 { 但忘了補上對應的 ) 或 }
   🖐變數名稱拼錯，Python 區分大小寫，myVariable 和 myvariable 是不同的變數
   (可能很常看到 NameError: name 'xxx' is not defined，不要怕，這只是代表 xxx 還沒被宣告；而如果是 SyntaxError: invalid syntax，注意所標示的地方是否缺了什麼或多打了什麼即可。)
   這些錯誤幾乎每個新手都會犯，所以當你遇到 bug 時，先耐心檢查這些小細節，很可能能夠快速解決問題！
   
2. 學習不是比快，而是比持續
   不用急著一口氣學完所有東西，能夠穩定地每天學習一點點，遠比短時間爆肝學習更有效。如果今天沒時間寫程式，那就看看 Python 相關的文章或影片，保持接觸就好。
   
3. 善用免費資源，讓學習變得輕鬆
   這系列文章已經為你整理了許多免費的學習資源，你不需要花大錢買課程，完全可以靠這些資源踏上 Python 開發之路。只要願意開始，成長就是必然的結果。

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接下來該怎麼做？

現在，你已經掌握了 Python 學習的基礎方向，知道哪些語法是必學的，學習上也有了正確的心態。那麼，下一步就是開始動手寫更多應用了！

在 下一篇文章：Python 自學指南2：必學工具 & 關鍵技能，真正開始寫出程式，將會提到更深入的「必學套件 、 非常有幫助的工具與概念」

準備好真正開始寫出你的第一段 Python 程式碼了嗎？讓我們繼續往下走吧！ 🚀