Python 支援多種程式設計範例，包括過程式設計、物件導向程式設計和函數式程式設計。簡單來說，這意味著它很靈活，允許您以不同的方式編寫程式碼，無論是給電腦一個待辦事項清單（過程式），創建事物或概念的數位模型（物件導向），還是處理您的程式碼就像數學問題（函數）。
從頭開始學習 Python
掌握用於資料科學的 Python 並獲得所需的技能。
是什麼讓 Python 如此受歡迎？
根據TIOBE 指數，截至 2025 年 11 月，Python 仍然是最受 智利電話號碼列表 歡迎的程式語言。多年來，Python 因其簡單性、多功能性和廣泛的應用範圍而成為最受歡迎的程式語言之一。
Python TIOBE 指數 - 2024 年 1 月
Python 的流行
這些原因也意味著它是數據科學備受青睞的語言，因為它允許數據科學家更關注數據解釋而不是語言複雜性。
讓我們更詳細地探討這些因素。
Python的主要特點
讓我們仔細看看 Python 的一些特性，這些特性使其成為一種多功能且廣泛使用的程式語言：
可讀性。 Python以其清晰易讀的語法而聞名，在某種程度上類似於英語。
簡單易學。 Python 的可讀性使初學者相對容易掌握該語言並理解程式碼的作用。
多功能性。 Python 不限於一種類型的任務；你可以在很多領域使用它。無論您是對 Web 開發、自動化任務感興趣，還是深入研究資料科學，Python 都有工具可以幫助您實現目標。
豐富的庫支援。它配備了一個大型標準庫，其中包括用於各種任務的預先編寫的程式碼，可以節省您的時間和精力。此外，Python 充滿活力的社群已經開發了數千個第三方包，進一步擴展了 Python 的功能。
平台獨立性。該語言的一大優點是您可以編寫一次程式碼並在任何作業系統上運行它。如果您在使用不同作業系統的團隊中工作，此功能使 Python 成為一個不錯的選擇。
解釋性語言。 Python是一種解釋性語言，這意味著程式碼是逐行執行的。這可以使偵錯更容易，因為您可以測試小段程式碼而無需編譯整個程式。
開源且免費。它也是一種開源語言，這意味著它的原始程式碼可以免費取得並且可以分發和修改。這導致了一個龐大的開發者社群為其開發做出貢獻，並創建了一個龐大的 Python 庫生態系統。
動態輸入。 Python 是動態類型的，這意味著您在建立變數時不必宣告變數的資料類型。 Python 解釋器推斷類型，這使得程式碼更加靈活且易於使用。
為什麼學習Python如此有益？
出於多種原因，學習 Python 是有益的。除了廣泛流行之外，Python 還在眾多行業中得到應用，從科技到金融、醫療保健等。學習 Python 會帶來許多職業機會，並保證改善職業成果。方法如下：
Python有多種應用
我們已經提到了 Python 的多功能性，但讓我們來看看幾個可以使用它的具體範例：
數據科學。 Python 廣泛用於資料分析和視覺化，其中 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等函式庫特別有用。
網路開發。 Django 和 Flask 等框架用於後端 Web 開發。
軟體開發。您可以在軟體開發中使用 Python 進行腳本編寫、自動化和測試。
遊戲開發。 您甚至可以使用 PyGame 和 tkinter 等庫將其用於遊戲開發。
機器學習和人工智慧。 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等函式庫使 Python 成為該領域的熱門選擇。在單獨的指南中了解如何學習人工智慧。
對Python技能有需求
隨著資料科學、機器學習和人工智慧的興起，對Python技能的需求很高。根據GitHub 2024 年的報告，Python 是受訪者最想要的程式語言，得票率達 41.9%。它也是榜單上最受推崇的語言之一。
許多行業的公司都在尋找能夠使用 Python 從資料中提取見解、建立機器學習模型和自動化任務的專業人員。Python 認證也很受歡迎。
學習Python可以顯著提高你的就業能力並開啟廣泛的職業機會。根據Glassdoor的數據，美國的 Python 開發者平均每年賺取 12 萬美元。
Python 對人工智慧有好處
在過去一年左右的時間裡，您可能已經看到了許多圍繞人工智慧的超級技術。 Python 因其簡單性、多功能性和強大的庫生態系統而成為人工智慧 (AI) 的首選語言之一。其簡潔的語法使開發人員能夠專注於解決複雜的問題，而不是費力地編寫程式碼，這使其成為人工智慧和機器學習 (ML) 的理想選擇。 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等函式庫可支援前沿模型的開發，而 Pandas 和 NumPy 等工具則可簡化資料準備。無論是建立聊天機器人、推薦系統還是電腦視覺應用程序，Python 的適應性確保它能夠處理廣泛的人工智慧任務。
此外，Python 的平台獨立性和支援社群使其成為初學者和專業人士的便捷選擇。從深度學習到自然語言處理和機器人技術，Python 推動了跨產業的創新，鞏固了其作為人工智慧驅動技術基礎的地位。現在學習它可以讓你在人工智慧日益驅動的未來中受益匪淺。
學習Python需要多長時間？
雖然 Python 是更容易學習的程式語言之一，但它仍然需要奉獻和練習。學習 Python 所需的時間可能會有很大差異，這取決於您之前的程式設計經驗、您想要掌握的概念的複雜性以及您可以投入學習的時間。
然而，透過結構化的學習計劃和持續的努力，您通常可以在幾週內掌握基礎知識，並在幾個月內變得更加熟練。
線上資源可以為您的技能奠定堅實的基礎，長度不等。例如，我們的Python 程式設計技能課程涵蓋了熟練程式設計所需的技能，大約需要 24 小時才能完成，而我們的Python 資料分析師職業課程則需要大約 36 小時的學習時間。當然，成為真正的 Pythonista 的旅程是一個長期的過程，你的大部分努力都需要自學以及更結構化的方法。
比較學習 Python 與其他語言所需的時間：
語言
學習時間
Python
基礎知識 1-3 個月，高級主題 4-12 個月
SQL
基礎知識需要 1 至 2 個月，高級主題需要 1-3 個月
右
基礎知識 1-3 個月，高級主題 4-12 個月
茱莉亞
基礎知識 1-3 個月，高級主題 4-12 個月
* 上述比較純粹是基於學習精通程式語言所需的時間，而不是進入職業所需的時間。此外，每個人的學習方式不同，並且按照自己的步調進行，我們的目的只是提供一個包含這些時間表的框架。
學習不同程式語言需要多長時間的比較表
2025 年如何學習 Python：成功的 6 個步驟
讓我們看看如何開始學習 Python。本逐步指南假設您從頭開始學習 Python，這意味著您必須從最基本的知識開始，然後逐步改善。
1. 理解為什麼要學習Python
首先，弄清楚你想要學習Python的動機很重要。它是一種多功能語言，具有各種應用程式。因此，了解為什麼要學習 Python 將幫助您制定量身定制的學習計劃。
