Levi Lee
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2026年5月29日

Python 101：開始寫 AI 專案前真正需要的語法

環境建好了之後，這篇接著整理 Python 的核心語法——不貪多，只講你做 AI 專案前真正會用到的部分。所有範例都可以直接貼進 .py 檔執行。

變數與資料型別

變數就是「儲存資料的容器」，Python 不需要宣告型別，會自動判斷。

name = "Alice"        # str   字串
age = 20              # int   整數
gpa = 3.85            # float 浮點數
is_student = True     # bool  布林值

print(name)           # Alice
print(type(age))      # <class 'int'>

# 字串格式化 (f-string)
print(f"{name} is {age} years old")   # Alice is 20 years old

幾個重點：

  • 動態型別：Python 會自動判斷型別，不用像 Java 那樣寫 int x = 10。
  • = 是賦值，把右邊的值存到左邊的變數名稱裡。
  • # 是註解，寫給人看的，Python 會忽略。
  • f-string（f"...{變數}..."）可以在字串中嵌入變數，超好用。

條件判斷與迴圈

# 條件判斷 if / elif / else
score = 85
if score >= 90:
    print("A")
elif score >= 80:
    print("B")
else:
    print("C")
# 輸出：B

# for 迴圈
for i in range(5):     # 從 0 到 4
    print(i)           # 0, 1, 2, 3, 4

# 走訪清單
for fruit in ["apple", "banana"]:
    print(fruit)       # apple, banana

# while 迴圈
count = 0
while count < 3:       # 只要 count 小於 3 就一直跑
    count += 1         # 所以會跑三次

Python 用縮排取代大括號，縮排錯誤就是語法錯誤。建議用 4 個空格（VS Code 預設）。另外 range(n) 會產生 0 到 n-1，range(2, 7) 則是 2, 3, 4, 5, 6。

List 與 Dictionary

這是 AI 時代最常用的兩個資料結構：List 裝一堆同類的東西（例如多筆對話記錄），Dict 裝有欄位名的資料（例如 API 回傳的 JSON）。

# List（清單）— 有序、可修改
nums = [10, 20, 30, 40]
print(nums[0])     # 10
print(nums[-1])    # 40（最後一個）
nums.append(50)    # 新增到最後
nums.pop()         # 移除最後一個
print(len(nums))   # 長度
print(nums[1:3])   # 切片 → [20, 30]

# Dictionary（字典）— key-value 配對
student = {
    "name": "Alice",
    "age": 20,
    "major": "CS",
}
print(student["name"])     # Alice（用 key 取 value）
student["gpa"] = 3.85      # 新增 / 修改
for k, v in student.items():
    print(f"{k}: {v}")

函式（Function）

函式就是「可以重複使用的程式碼區塊」。寫好函式 = 少寫重複 code = 更好 debug、更好維護。

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))   # Hello, Alice!

# 有預設值的參數（預設次方是 2）
def power(base, exp=2):
    return base ** exp

print(power(3))      # 9  (3^2)
print(power(3, 3))   # 27 (3^3)

# 回傳多個值
def min_max(nums):
    return min(nums), max(nums)

lo, hi = min_max([3, 1, 4, 1, 5])
print(lo, hi)        # 1 5
  • def 是定義函式的關鍵字。
  • 括號裡的是參數（parameter），也就是輸入。
  • return 把結果回傳給呼叫者。
  • 用 函式名(引數) 來呼叫。

Class（類別）— 先聽聽就好

剛開始不用急著寫，但 API 回傳的資料常用 Class 封裝，看得懂就好：

class Dog:
    """一隻狗的藍圖（類別）"""
    def __init__(self, name, breed):   # 建立物件時自動執行
        self.name = name               # 屬性
        self.breed = breed

    def bark(self):                    # 方法（物件的行為）
        return f"{self.name} says Woof!"

my_dog = Dog("Mochi", "Shiba")         # 建立物件（實例化）
print(my_dog.bark())                   # Mochi says Woof!

核心概念：Class 是藍圖（定義某種東西的模板），Object 是用藍圖造出來的實體。__init__ 是建構子，self 代表「這個物件自己」，self.xxx 是屬性，def xxx(self) 是方法。

怎麼讀懂一份 Python 程式？

拿到一份 code 不要從頭硬讀，照這個順序看：

# 1. import 區域：引入需要的工具
import requests
from datetime import datetime

# 2. 函式定義區
def get_weather(city):
    """取得城市的天氣資訊"""
    url = f"https://api.weather.com/{city}"
    response = requests.get(url)
    return response.json()

# 3. 主程式入口
if __name__ == "__main__":
    data = get_weather("Taipei")
    print(f"溫度：{data['temp']}°C")
  1. 先看 import——用了什麼套件？大概知道功能方向。
  2. 看函式定義——每個 def 做什麼？看名稱和 docstring。
  3. 找主入口——有 if __name__ == "__main__" 就是程式啟動的地方；沒有的話就從上往下讀。
  4. 追蹤資料流——變數從哪來、傳到哪去。

時間不夠的話，先學這些

  • 變數 & 型別：str / int / float / bool，資料的基本單位。
  • if / for / while：程式邏輯的核心。
  • List & Dict：處理 API 回傳的 JSON 必備。
  • 函式 def：把重複邏輯包起來。
  • uv add：安裝第三方套件，用別人寫好的工具。
  • 加分：f-string & print（debug 最好的朋友）、try / except（讓程式不會因為一個 bug 就整個崩潰）。

掌握這些，就能開始做 AI 專案了。

動手練習

# 練習 1：Hello World（存成 hello.py，然後 python hello.py）
name = input("你叫什麼名字？")
print(f"Hello, {name}!")
# 練習 2：FizzBuzz
for i in range(1, 16):
    if i % 15 == 0:
        print("FizzBuzz")
    elif i % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif i % 5 == 0:
        print("Buzz")
    else:
        print(i)

進階挑戰：用 uv add google-genai 裝好 SDK，然後用「Vibe Coding」的精神——把你想做的事告訴 AI 就好，請它幫你寫一個用 Gemini API 的簡單聊天機器人（記得提醒它保護好你的 API Key）。

想再深入的學習資源

  • 盧信銘老師的快速教學——資管系老師的精華版，20 分鐘就能有感覺：影片一、影片二。
  • Papaya 的詳細 Python 系列——從淺到深，適合系統學習。
  • 四小時略懂 Python（我阿嬤都會）——零基礎入門、語速親民：影片。
  • Coursera 商管程式設計課程——想學習之餘還拿證書就選這門：課程連結。

不確定看哪個？先看盧信銘老師那部就對了。

語法是工具，重點是動手做。把上面的範例都跑過一遍，你就準備好開始寫第一個 AI 專案了。

這系列是我在 NTU AI Club 和 datafox.tw 一起完成的課程。

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