Learning Objectives
- 了解 Python 可以用在哪些領域，以及學完原生語法之後可以往哪裡延伸
- 掌握本軌道 Module 00～22 的學習地圖：基礎、流程控制、容器、函數、模組與檔案、進階
- 準備好開發工具：Python 3、Visual Studio Code、Jupyter
- 學會使用 CodeLab：逐步播放、再跑一次、小測驗、實作題與「我的學習」
為什麼學 Python
Python 語法簡潔、容易閱讀，第一次寫程式的人也能很快上手；同時它又足夠強大， 從網站到人工智慧都有人用它。學會 Python 的原生語法之後，可以依照自己的興趣往不同方向延伸：
| 方向 | 常用的工具（函數庫） | 可以做什麼 |
|---|---|---|
| 網站後端 | Flask、Django | 個人網站、網路服務的 API |
| 聊天機器人 | LINE、Telegram、Discord 的 API | 自動回覆、提醒、查詢服務 |
| 網路爬蟲 | Requests、Beautiful Soup、Selenium | 自動收集網頁上的公開資料 |
| 資料處理與分析 | NumPy、pandas、Matplotlib | 統計、整理表格、畫出資料圖 |
| 機器學習 | scikit-learn、TensorFlow | 分類、預測、影像與語音辨識 |
| 嵌入式裝置 | Raspberry Pi、NVIDIA Jetson | 感測器、機器人、邊緣運算 |
不論你是理工、電資、文管還是其他科系，這些方向都有可以結合的地方： 理工可以用 Matplotlib 畫實驗數據圖，文管可以用 pandas 做統計、寫爬蟲收集資料。
本軌道專注在 Python「原生」語法，也就是所有延伸方向共同的地基。
學習地圖：從基礎到進階
本軌道對應 Module 00～22 共 23 堂課，建議依序學習；每一課都建立在前面的觀念上。
| 階段 | 單元 | 你會學到 |
|---|---|---|
| 起步 | 00 課程簡介、01 Python 簡介 | 工具準備、第一支程式 |
| 基礎 | 02 變數、03 數值型態、04 運算子、05 字串、06 輸入與輸出 | 資料怎麼存、怎麼算、怎麼印出來 |
| 流程控制 | 07 條件判斷、08 迴圈 | 讓程式做選擇、重複執行 |
| 容器 | 09 串列、10 元組、11 字典、12 集合 | 一次管理很多筆資料 |
| 函數 | 13 函數設計、14 函數的引數、15 匿名函數與變數可見度 | 把程式拆成可重複使用的零件 |
| 模組與檔案 | 16 模組、17 例外處理、18 檔案讀寫、19 sys 與 os | 組織程式、處理錯誤、讀寫檔案 |
| 進階 | 20 正規表達式、21 第三方函數庫、22 物件導向 | 文字比對、NumPy 與 pandas、類別與物件 |
前四個階段是所有人都需要的核心；「模組與檔案」之後的內容可以依照需要挑選，作為延伸研習。
版本控制是另一門獨立課程：Git 版本控制。寫作業、做專題都用得到，建議和 Python 一起學。
推薦的開發工具
在 CodeLab 裡，程式直接在瀏覽器執行，不用安裝任何東西就能開始。 當你想在自己的電腦上寫專案時，推薦以下三樣工具（Windows、macOS、Linux 都可以用）：
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| Python 3 | 執行 Python 程式的直譯器，到 python.org 下載最新版 |
| Visual Studio Code（VS Code） | 免費的程式編輯器，安裝 Python 擴充功能後可以編輯、執行、除錯，也內建 Git |
| Jupyter（JupyterLab／Notebook） | 在瀏覽器裡一格一格執行程式，適合資料分析與做筆記 |
其他像 IDLE（Python 內建）、Spyder、PyCharm、Notepad++ 也都可以，不限制開發環境。 如果手邊只有平板或手機，可以先用 Google Colab 這類線上筆記本。下一個導覽會帶你確認電腦上的工具。
確認你的電腦已經準備好
打開終端機（Windows 是「命令提示字元」或 PowerShell，macOS 是「終端機」），依序輸入下面的指令。版本號碼和你的不一樣沒關係，只要看到 3 開頭的 Python 就可以。還沒安裝也不用急，Module 01 會一步一步帶你裝。
-
1
確認 Python 版本
輸入
python --version（macOS、Linux 可能要打python3 --version）。看到Python 3.x.x表示已經安裝好了。 -
2
確認套件管理工具 pip
pip是安裝第三方函數庫的工具，安裝 Python 時會一起裝好。之後要裝 NumPy、pandas 都靠它。 -
3
確認 VS Code
安裝 VS Code 時勾選「加入 PATH」，就可以在終端機用
code指令。code .會用 VS Code 開啟目前所在的資料夾。 -
4
安裝並啟動 JupyterLab
用 pip 安裝 JupyterLab，再輸入
jupyter lab，瀏覽器會自動打開操作畫面。使用期間不要關掉這個終端機視窗；要結束時回到終端機按Ctrl + C。
怎麼使用 CodeLab
每一課由幾種區塊組成。按「下一步」逐一認識它們，走完就完成這段導覽。
-
1
逐步播放：看見程式一步一步怎麼跑
有程式碼和變數面板的區塊可以逐步播放。按 ▶ 自動播放，或用「上一步」「下一步」自己控制；畫面會標出正在執行哪一行，旁邊顯示每個變數當下的值，播放速度可以調成慢、中、快。播到最後一步，這個區塊就算完成。
-
2
再跑一次：改程式、立刻看結果
範例程式可以直接修改。改完之後按「再跑一次」，看新的執行過程和原本有什麼不同；改壞了就按「還原範例」回到原本的程式。程式在你的瀏覽器裡執行，第一次需要載入 Python 環境，請稍候幾秒。
-
3
互動小工具：拖曳、切換、觀察
有些觀念用小工具比較好懂，例如拖曳滑桿看
range()產生哪些數字、按按鈕看兩個變數是不是指向同一個物件。試著改變每一個選項，先猜結果，再對照畫面。 -
4
小測驗：檢查自己懂了沒
「想一想」區塊是選擇題，很多題目是「這段程式會印出什麼」。送出後會告訴你對錯與解說；答錯沒關係，回頭再看一次逐步播放，弄懂之後重做，全部答對才算完成。
-
5
實作題：自己寫出來
實作題會給你一段起始程式，把標示
# TODO的地方補完，按「執行並檢查」，系統會比對你的輸出和預期輸出。卡住時可以按「看提示」，提示會一條一條揭露。 -
6
我的學習：追蹤進度
每一課會顯示完成百分比；「我的學習」頁面列出你在每個軌道的進度。沒有登入時，進度只存在這個瀏覽器；登入之後，進度會跟著帳號，換電腦也看得到。
試試看：你的第一支程式
按 ▶ 播放，注意每執行一行，下方的「輸出」就多一行。看完後把 "CodeLab" 改成你的名字，按「再跑一次」。也比較最後兩行：有引號和沒有引號，印出來的結果差在哪裡？
怎麼學比較有效
- 先動手，再提問：每個範例都改一改、跑一跑，先猜結果再對照畫面，是建立直覺的好方法。
- 把問題問清楚：卡住時先自己試過幾種寫法，再整理「我想做什麼、我寫了什麼、出現什麼錯誤訊息」。 問題越具體，得到的幫助越實在；問題解決後把解法記下來，之後的你和其他人都用得到。
- 善用 AI 助教，但要自己驗證：可以請 AI 助教解釋觀念或錯誤訊息，再回到 CodeLab 把它跑一次，確認真的懂了。
- 寫筆記、用自己的話重述：能用自己的話把一個觀念講給別人聽，通常就代表真的理解了。
- 尊重智慧財產權：使用網路上的程式碼與素材，要註明來源並遵守授權。
想一想
下面的程式會印出什麼？
print("3 + 4")
下面的程式會印出什麼？
lang = "Python"
print("我在學", lang)
想用 Python 整理表格資料、做統計並畫出長條圖，最適合的函數庫組合是？
認識學習地圖與 CodeLab
依照本軌道的學習地圖，下面哪個順序是正確的？
你修改了逐步播放區塊的範例程式，想看看新的執行過程，應該按哪個按鈕？
重點精華回顧
- Python 可以做網站、聊天機器人、爬蟲、資料分析、機器學習與嵌入式裝置；原生語法是這些方向共同的地基。
- 學習地圖：起步 → 基礎 → 流程控制 → 容器 → 函數 → 模組與檔案 → 進階，建議依序學習。
- 推薦工具：Python 3、Visual Studio Code、Jupyter；只有平板或手機時可以先用線上筆記本。
- CodeLab 的用法：逐步播放看執行過程、改程式後「再跑一次」、小測驗檢查理解、實作題自己寫、在「我的學習」追蹤進度。
- 下一課是 Python 簡介與開發環境；版本控制請看另一門獨立課程「Git 版本控制」。