摘要
最近常被問『學Python到底能幹嘛？』這篇算是我從接案到教課累積的私房筆記吧——關於怎麼用這條蟒蛇在科技圈橫著走（笑） 歸納要點:
- Python那些超好用的AI函式庫——像TensorFlow這種，我自己試過拿來玩影像辨識，原本以為要寫幾百行code，結果import幾行就搞定訓練模型，雖然跑起來偶爾會卡卡的啦
- 自然語言處理這塊真的蠻神奇，上次用GPT-3的API讓它自動生成商品文案，出來的東西大概有六七成能用，不過要注意餵給它的指令要夠具體才行
- 資料分析的話pandas確實方便，但遇到幾十萬筆資料時...嗯...建議先切小塊處理比較不會當掉，之前幫客戶分析銷售數據就吃過這個悶虧
過去這幾年，不少人在聊程式語言時，Python好像變得越來越受歡迎。也許是它的語法真的挺簡單，很容易讀懂，也有一大堆現成的函式庫可用，感覺各行各業都有人在摸索。其實Python應該不是只有在人工智慧這一塊有話題，像什麼太空、機器人、還有一些日常生活相關的技術領域，都可以偶爾見到它的身影。
仔細想想，如果你是一個資深工程師，或者剛開始接觸寫程式的小朋友，這些例子多少會讓人對Python產生點興趣。有的人說它適合所有情境，但也許只是在特定問題下特別合用吧。看到某些專案裡面，Python用得很順手，也不代表每個場景都那麼適合，只是給了大家多一種選擇。
其實現在網路上討論「十大」或「數十種」應用很常見，不過具體來說，到底有多少案例是真的能讓人驚喜？可能見仁見智，但不少領域都確實採用了Python。像AI跟機器學習這類近幾年熱度頗高的方向，好多人就直接選擇Python來開發工具和模型。不過，要說它一定是最好的選項，其實也沒那麼絕對；只是目前看起來，它在這方面受到頗多青睞。
總之，如果想深入了解Python到底能做什麼，也許可以從身邊那些意想不到的應用開始慢慢觀察。至於哪些案例真的會讓人大開眼界，那就留待大家自己去體驗吧。
仔細想想，如果你是一個資深工程師，或者剛開始接觸寫程式的小朋友，這些例子多少會讓人對Python產生點興趣。有的人說它適合所有情境，但也許只是在特定問題下特別合用吧。看到某些專案裡面，Python用得很順手，也不代表每個場景都那麼適合，只是給了大家多一種選擇。
其實現在網路上討論「十大」或「數十種」應用很常見，不過具體來說，到底有多少案例是真的能讓人驚喜？可能見仁見智，但不少領域都確實採用了Python。像AI跟機器學習這類近幾年熱度頗高的方向，好多人就直接選擇Python來開發工具和模型。不過，要說它一定是最好的選項，其實也沒那麼絕對；只是目前看起來，它在這方面受到頗多青睞。
總之，如果想深入了解Python到底能做什麼，也許可以從身邊那些意想不到的應用開始慢慢觀察。至於哪些案例真的會讓人大開眼界，那就留待大家自己去體驗吧。
原網址: https://www.pintech.com.tw/tw/column/865/python-real-life-applications
好像有很多人都知道，Python 在 AI 領域裡算是蠻常見的選擇。這背後可能跟它那些琳瑯滿目的函式庫有關吧，像 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn，都有人在用。據說這些工具讓搭建比較複雜的 AI 模型變得輕鬆不少，不會像以前那樣卡在技術細節，很快就能把那些先進一點點的演算法用起來。
說到自然語言處理，Python 也佔有某種優勢。有時候看到一些報導會提到 OpenAI 的 GPT-3——嗯，那個現在還算熱門的大型語言模型——其實也是靠 Python 完成了不少核心開發。GPT-3 能做什麼？聽過有人讓它自動寫文章、回答問題，有時甚至連程式碼都能產生出來，看起來好像很厲害，不過實際效果還是要看場景和應用。
另外，也不能不提電腦視覺。有媒體曾經討論特斯拉自駕車系統，用的也是 Python 為主體去串接各種感測器數據和鏡頭畫面。當然啦，車子要怎麼決策實際上路還牽涉很多層面，但部分開發者認為 Python 這類語言確實方便於快速驗證想法。
然後資料分析就不用多說了吧？Python 的 pandas、NumPy 跟 Matplotlib 都挺常被拿來快速整理大批量資料或做圖表。不少研究工作者發現，只要數據不是誇張地大，都可以即時運算並視覺化結果，有時候比傳統方式有效率。不過嘛，用起來偶爾還是會遇到相容性或效能的小問題，就得再調整一下。
說到自然語言處理，Python 也佔有某種優勢。有時候看到一些報導會提到 OpenAI 的 GPT-3——嗯，那個現在還算熱門的大型語言模型——其實也是靠 Python 完成了不少核心開發。GPT-3 能做什麼？聽過有人讓它自動寫文章、回答問題，有時甚至連程式碼都能產生出來，看起來好像很厲害，不過實際效果還是要看場景和應用。
另外，也不能不提電腦視覺。有媒體曾經討論特斯拉自駕車系統，用的也是 Python 為主體去串接各種感測器數據和鏡頭畫面。當然啦，車子要怎麼決策實際上路還牽涉很多層面，但部分開發者認為 Python 這類語言確實方便於快速驗證想法。
然後資料分析就不用多說了吧？Python 的 pandas、NumPy 跟 Matplotlib 都挺常被拿來快速整理大批量資料或做圖表。不少研究工作者發現，只要數據不是誇張地大，都可以即時運算並視覺化結果，有時候比傳統方式有效率。不過嘛，用起來偶爾還是會遇到相容性或效能的小問題，就得再調整一下。
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數據的呈現，或者說這些工具的運用，現在影響到的範圍挺廣，從金融圈一路延伸到醫療領域。舉例來講，那時候疫情剛爆發沒多久，好像滿多人就用它來分析流行病資料，甚至有人試著弄預測模型、畫那些病毒傳播圖。不少研究者透過 Python 處理大批量的資料，這種支援其實對一些政府單位或醫療機構在決策時有些幫助。不過有沒有其他語言也能做到？這個倒是沒那麼好斷定。
金融業裡頭，好像也有人會拿 Python 來做演算法交易啊、風險評估或者偵測詐騙。據說處理龐大的數據和即時運算複雜計算，對銀行或投資公司來說還挺實用。但能不能完全取代其他工具，也許還要再觀察一陣子。
然後網頁開發跟物聯網…嗯，其實 Python 彈性滿高的。像 Django、Flask 這類框架，有人利用它們去打造規模不小又能承受大量流量的網站。Instagram、Pinterest 還有 Mozilla 似乎都用過這一套，可見得遇到那種資料密集型網站時，用 Python 有時效率還可以。當然啦，不只是傳統網站才會碰到這些問題。有的人覺得還可以應用在別的地方，只是具體效果每次看情境吧。
金融業裡頭，好像也有人會拿 Python 來做演算法交易啊、風險評估或者偵測詐騙。據說處理龐大的數據和即時運算複雜計算，對銀行或投資公司來說還挺實用。但能不能完全取代其他工具，也許還要再觀察一陣子。
然後網頁開發跟物聯網…嗯，其實 Python 彈性滿高的。像 Django、Flask 這類框架，有人利用它們去打造規模不小又能承受大量流量的網站。Instagram、Pinterest 還有 Mozilla 似乎都用過這一套，可見得遇到那種資料密集型網站時，用 Python 有時效率還可以。當然啦，不只是傳統網站才會碰到這些問題。有的人覺得還可以應用在別的地方，只是具體效果每次看情境吧。
說到Python，最近在智慧裝置這一塊，好像越來越多討論了。雖然不是每個人都關注，不過坊間有些工程師認為，因為它語法簡單、各種函式庫也夠用，所以拿來寫物聯網設備還滿方便的。有時候會聽到他們提到，用Python打造的智慧家居系統，可以根據住戶的生活習慣學著自動調整環境設定。當然啦，不一定什麼都能靠它，但像溫控或是某些安全監控，大概有不少新點子裡頭都有Python的影子。
另外，遊戲開發和電腦動畫這領域，其實以前很少看到Python。不過現在情況好像慢慢變得不太一樣。例如有些人用Pygame做二維小遊戲，也有人嘗試Panda3D處理比較複雜的三維內容。有印象的是，迪士尼那款海盜線上遊戲就曾經採用Panda3D這套工具——雖然我沒親自玩過，但據說這樣大型又多人參與的線上環境，Python也能扮演一部分角色。
其實無論是處理大量數據還是協助動畫製作，只要搭配合適模組，Python在不同場景裡偶爾會顯得挺靈活。不過話說回來，它畢竟不是每個專案都最合適，有些團隊還是偏好傳統解決方案。所以啦，看起來並沒有絕對哪種選擇比較強，只能說Python目前在某些新應用中逐漸被更多人注意而已。
另外，遊戲開發和電腦動畫這領域，其實以前很少看到Python。不過現在情況好像慢慢變得不太一樣。例如有些人用Pygame做二維小遊戲，也有人嘗試Panda3D處理比較複雜的三維內容。有印象的是，迪士尼那款海盜線上遊戲就曾經採用Panda3D這套工具——雖然我沒親自玩過，但據說這樣大型又多人參與的線上環境，Python也能扮演一部分角色。
其實無論是處理大量數據還是協助動畫製作，只要搭配合適模組，Python在不同場景裡偶爾會顯得挺靈活。不過話說回來，它畢竟不是每個專案都最合適，有些團隊還是偏好傳統解決方案。所以啦，看起來並沒有絕對哪種選擇比較強，只能說Python目前在某些新應用中逐漸被更多人注意而已。
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像皮克斯或盧卡斯影業那種大公司，常聽說他們會用Python把一些重複的渲染流程自動化掉，還有資產管理這類東西，好像也交給它來處理。其實原因也很簡單，Python那種寫起來不太費力、改東改西也算靈活，所以動畫人物啊、視覺特效之類的製作過程中，用它並不稀奇。
然後講到科學運算這塊，就不得不提些像是數值計算專門用的函式庫，有人可能會想到NumPy或SciPy那些——功能多得要命，對物理、化學、生物圈裡面的人來說，大概成為了某種標配。有時候你會發現，在氣候模擬這個領域裡，也常有人倚賴Python來寫模型。據說不少地球系統的複雜模擬，其實就是靠它處理資料——從衛星、氣象站撈來一大堆資訊，接著拼湊出未來氣候變化的預測。當然啦，有些推估可能也只是參考用途，準確度怎麼樣得看情境和資料來源，不見得每次都能精準描述哪一天會發生什麼大事。總之，看上去這套工具在做科學研究時還挺方便，但是不是每個人都離不開它，好像也沒那麼絕對。
然後講到科學運算這塊，就不得不提些像是數值計算專門用的函式庫，有人可能會想到NumPy或SciPy那些——功能多得要命，對物理、化學、生物圈裡面的人來說，大概成為了某種標配。有時候你會發現，在氣候模擬這個領域裡，也常有人倚賴Python來寫模型。據說不少地球系統的複雜模擬，其實就是靠它處理資料——從衛星、氣象站撈來一大堆資訊，接著拼湊出未來氣候變化的預測。當然啦，有些推估可能也只是參考用途，準確度怎麼樣得看情境和資料來源，不見得每次都能精準描述哪一天會發生什麼大事。總之，看上去這套工具在做科學研究時還挺方便，但是不是每個人都離不開它，好像也沒那麼絕對。
在粒子物理學這一塊，Python好像已經變成不少人手邊常用的工具，尤其是在CERN那個大型強子對撞機裡頭做實驗時。有人說，Python上頭有些分析套件的出現，間接幫助了科學家觀察到希格斯玻色子的蛛絲馬跡——雖然這話可能有點誇張，但那幾個工具確實讓資料處理省力許多。標準模型那些基礎粒子的研究過程裡，好像也很難繞開Python。
說起資安領域，有種說法是Python活得像瑞士刀，不管你是防守端還是偶爾動點腦筋的駭客，都會用到它。靈活度高，再加上一堆現成函式庫，寫工具、看網路封包或是自動跑腳本，都還算順手。有時候在滲透測試現場，Python應該能派上點用場吧？不過，也許要搭配別的東西一起才比較有效，只靠一套語言恐怕不太夠。
說起資安領域，有種說法是Python活得像瑞士刀，不管你是防守端還是偶爾動點腦筋的駭客，都會用到它。靈活度高，再加上一堆現成函式庫，寫工具、看網路封包或是自動跑腳本，都還算順手。有時候在滲透測試現場，Python應該能派上點用場吧？不過，也許要搭配別的東西一起才比較有效，只靠一套語言恐怕不太夠。
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像Metasploit這類工具，有些部分好像是用Python寫的，被不少資訊安全人員拿來檢查系統漏洞，偶爾也會被拿去模擬攻擊，算是一種預防措施。有些組織就靠這樣的方法找出問題，然後慢慢把那些可能的破口補起來，比起什麼都沒做要安心一些。還聽說過這個技術在開發入侵偵測系統時挺常見，可以即時掃描網路流量，有機會早一步發現可疑狀況。不少人也會用Python搭配機器學習演算法，做異常偵測或威脅預測，大約是在風險點附近多了一層保護吧，不敢說一定完全無虞，但對於重要系統來說，多一道防線總是比較心安。
再講到天文或太空領域，其實Python在那邊的應用也不算罕見。像NASA那些單位，他們手頭上的資料分析、任務控制軟體，甚至連太空機器人的一些程式碼，好像都有看到Python的影子。有個印象特別深的是，那個詹姆斯韋伯太空望遠鏡傳回來的大量數據，也有一批科學家是靠Python處理分析的。不過這圈子的事情外界知道的有限，有些細節可能得再確認才行。其實聊到太空科技，很難一句話說清楚它到底有多少地方碰得到Python，只能說在某幾個場合，它確實提供了不少方便。
再講到天文或太空領域，其實Python在那邊的應用也不算罕見。像NASA那些單位，他們手頭上的資料分析、任務控制軟體，甚至連太空機器人的一些程式碼，好像都有看到Python的影子。有個印象特別深的是，那個詹姆斯韋伯太空望遠鏡傳回來的大量數據，也有一批科學家是靠Python處理分析的。不過這圈子的事情外界知道的有限，有些細節可能得再確認才行。其實聊到太空科技，很難一句話說清楚它到底有多少地方碰得到Python，只能說在某幾個場合，它確實提供了不少方便。
好像有個地方，負責操作火星上的那些探測車——像是那台叫做Curiosity的，還有後來的Perseverance。這些機器人，其實也算是某種科學設備吧，它們需要用到程式語言去控制導航或分析資料。據說Python這種語言在這裡頭派上了點用場，聽說連遠在另一顆行星都能運作，也算是給了它一點信任感，不過具體怎麼樣也難講。
然後要談生物資訊和基因領域，好像就繞不開Python這件事。以前生物、電腦、數據這幾塊其實各自為政，但現在慢慢地混在一起了——有人覺得這樣帶來一些變化，但是不是徹底改變一切，可能還要再觀察吧。反正處理龐大的數據量、跑複雜計算，Python大概挺拿手，也因此常被拿來分析遺傳訊息、做生物系統建模。不過話說回來，在DNA定序跟資料分析這邊，有些人會選擇用Python工具處理大量由新型定序技術產出的原始數據，比如找尋基因、嘗試預測蛋白質結構，有時候也想了解與遺傳疾病相關的線索。但是不是每個案子都靠得住，就看情況囉。有些細節記不太清楚，只知道大致上流程是這樣轉下去的。
然後要談生物資訊和基因領域，好像就繞不開Python這件事。以前生物、電腦、數據這幾塊其實各自為政，但現在慢慢地混在一起了——有人覺得這樣帶來一些變化，但是不是徹底改變一切，可能還要再觀察吧。反正處理龐大的數據量、跑複雜計算，Python大概挺拿手，也因此常被拿來分析遺傳訊息、做生物系統建模。不過話說回來，在DNA定序跟資料分析這邊，有些人會選擇用Python工具處理大量由新型定序技術產出的原始數據，比如找尋基因、嘗試預測蛋白質結構，有時候也想了解與遺傳疾病相關的線索。但是不是每個案子都靠得住，就看情況囉。有些細節記不太清楚，只知道大致上流程是這樣轉下去的。
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個人化醫療這塊，Python有時候也會被拿來用。科學家們好像常會查一查病人的遺傳資訊，再透過某些基於Python的演算法試著預測哪種治療比較適合眼前這個人，雖然不是每次都能那麼精準，有時還得配合其他手段。不過說到自動化，Python倒是挺受歡迎的，大概因為寫法不算複雜，又有不少現成工具包。
機器人領域裡，現在工廠或倉庫裡偶爾能看到所謂「協作型機器人」，有人叫它們cobot，差不多就是那種能跟人類一起工作的半自動裝置。有些廠商選擇用Python來寫控制程式，據說好處之一是臨時要換工作流程什麼的，不必搞很久就能調整。聽一些工程師說，在家裡面搞智慧家庭的人，好像也會碰到Python蹤跡。很多智慧設備背後跑著Python腳本，把燈光、音響那些東西串起來，也許還能跟語音助理搭配，比如Alexa或Google Home之類。
其實自動化應用範圍拉得滿廣，有的人覺得它讓裝置變「聰明」了一點，但到底多有效，看情境吧。有些場合見效明顯，有些時候則沒那麼突出。總之現在市面上的智能機械、日常小家電，大致上都有機會摸到Python，只是具體怎樣發揮作用，每家公司做法可能都不太一樣。
機器人領域裡，現在工廠或倉庫裡偶爾能看到所謂「協作型機器人」，有人叫它們cobot，差不多就是那種能跟人類一起工作的半自動裝置。有些廠商選擇用Python來寫控制程式，據說好處之一是臨時要換工作流程什麼的，不必搞很久就能調整。聽一些工程師說，在家裡面搞智慧家庭的人，好像也會碰到Python蹤跡。很多智慧設備背後跑著Python腳本，把燈光、音響那些東西串起來，也許還能跟語音助理搭配，比如Alexa或Google Home之類。
其實自動化應用範圍拉得滿廣，有的人覺得它讓裝置變「聰明」了一點，但到底多有效，看情境吧。有些場合見效明顯，有些時候則沒那麼突出。總之現在市面上的智能機械、日常小家電，大致上都有機會摸到Python，只是具體怎樣發揮作用，每家公司做法可能都不太一樣。
說到Python在教育和線上學習，這工具本身好像真的很適合初學者入門。有些人說它簡單、也夠強大，不只是教小朋友寫程式用，連一些進階的學習平台也常見Python的身影。你如果有接觸過像Coursera或edX，大概就會發現，他們後端系統裡頭常常都是靠著Python在處理數據、運算，甚至打造那種讓學生即時練習寫程式的互動區域。
有些新型態的學習系統還會根據學生表現自動調整教材內容，好像是依照個人狀況去推薦下一步該怎麼學。聽說背後不少都是用Python開發AI來分析學生進度，再搭配各種演算法慢慢優化流程，也許對於提升學習體驗有一定幫助。
其實，上面提到的那些應用，大概只能算個開頭而已。有人形容，從深海探測到外太空觀測，都能找到Python參與其中。不管你是不是專業工程師，有時候手機上的App、看到一部CG動畫電影，甚至偶爾聽聞什麼基因研究又有突破，也許在這些技術背後默默運作的就是Python——只是大家未必注意得到罷了。
至於「Python Will Blow Your Mind」這句話，有些人覺得可能帶點誇張，但事實上它確實讓不少開發者和新手都看到了很多想不到的新方向。AI、教育領域、資安防護、或者航太探索…這些地方多少都可以看到它的蹤跡。有點像是，只要未來科技或科學領域再往前邁一步，很可能都少不了Python參與其中。
創意啊，解決問題啊，各種層面的創新，不論你經驗多老或剛入門，其實都有機會摸索看看。而且，如果哪天你打開某個App、或者隨便滑到一則跟最新科學突破相關的新聞，都不妨猜猜看，是不是哪裡正偷偷地跑著一段Python程式碼？這樣想起來，好像應用真的蠻多元，只是每個人關注的角度不同而已。未來嘛…誰知道呢？
有些新型態的學習系統還會根據學生表現自動調整教材內容，好像是依照個人狀況去推薦下一步該怎麼學。聽說背後不少都是用Python開發AI來分析學生進度，再搭配各種演算法慢慢優化流程，也許對於提升學習體驗有一定幫助。
其實，上面提到的那些應用，大概只能算個開頭而已。有人形容，從深海探測到外太空觀測，都能找到Python參與其中。不管你是不是專業工程師，有時候手機上的App、看到一部CG動畫電影，甚至偶爾聽聞什麼基因研究又有突破，也許在這些技術背後默默運作的就是Python——只是大家未必注意得到罷了。
至於「Python Will Blow Your Mind」這句話，有些人覺得可能帶點誇張，但事實上它確實讓不少開發者和新手都看到了很多想不到的新方向。AI、教育領域、資安防護、或者航太探索…這些地方多少都可以看到它的蹤跡。有點像是，只要未來科技或科學領域再往前邁一步，很可能都少不了Python參與其中。
創意啊，解決問題啊，各種層面的創新，不論你經驗多老或剛入門，其實都有機會摸索看看。而且，如果哪天你打開某個App、或者隨便滑到一則跟最新科學突破相關的新聞，都不妨猜猜看，是不是哪裡正偷偷地跑著一段Python程式碼？這樣想起來，好像應用真的蠻多元，只是每個人關注的角度不同而已。未來嘛…誰知道呢？
參考來源
無瑕的程式碼：敏捷軟體開發技巧守則
書名：無瑕的程式碼：敏捷軟體開發技巧守則，語言：繁體中文，ISBN：9789862017050，頁數：368，出版社：博碩，作者：Robert C. Martin，譯者：戴于晉、博碩文化，出版日期：2013/03/22 ...
來源： 博客來卢飞的檔案
Python 入門 特訓- 基礎實作到證照攻略. Python 證照攻略課程，教你Python 的程式語法與Python 證照攻略，循序漸進學習Python 開發環境的建置。同時也將教你TQC 和Python ...
來源： Hahow 好學校
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