Python-(補充)如何善用 ChatGPT 加速學習程式語言

零、前言

比起學程式語言本身，這篇我更想來探討「如何加速學習Python的效率」這件事情。

一門程式語言其實包含的範圍非常廣，特別是 Python，因為可以應用的地方很多，例如：系統開發、網站、爬蟲、應用程式…，所以這門語言本身包含的工具就是屬於多面向、非常龐雜的。

如果我們在剛接觸這門程式語言，就馬上跳入一個一個環節學習，最常見的情況就是會覺得雲裡霧裡、越學越混亂，因此在學習上，從「Top-Down」的方式開始，先明白有哪些學習路徑，再依照自己當前需求去蕪存菁學習，對於自身的學習效率反而會最大，挫折感也會比較小。

ChatGPT 就是一個幫助我們初步了解一個學問時，非常好用的工具，他的缺點顯而易見，就是在問專業問題時，常常答得不精準，甚至很多時候是錯的，可是在回答一件事情的初步架構以及輪廓，卻是非常好用的工具，可以幫助我們更快地走過 0 到 1 的過程。

一、申請 ChatGPT 帳號

1. 從下面連結進入官網，申請一組免費帳號

   ChatGPT

2. 右上角點選「註冊」

   

3. 如果有自己 gmail，可以用 gmail 註冊，或者直接用自己 email 也行

   

4. 目前 OpenAI 官方已經開放免費用戶可以使用【ChatGPT4o 模型】，對我們的學習上已足夠

5. 登入後，就可以開始試著在對話框中輸入文字，開始對 AI 詢問問題：

   

二、可以怎麼問問題？

首先，想知道 ChatGPT 可以怎麼幫助自己學習，最好的方式就是直接問 ChatGPT XD

以下為我們輸入的提問 (Prompt)：

你是一位 Python 專家，而我是一位完全沒有程式基礎的 Python 新手
我可以如何使用你
幫助我學習 Python 這門程式語言？

以下是 ChatGPT 回答：

學習 Python 程式語言是一個充滿樂趣且富有成就感的過程，而我可以在這個過程中扮演多種角色，幫助你更有效率地學習。以下是幾個具體的方式，你可以利用我來學習 Python：

### 1. **基礎知識與概念解釋**

如果你在學習 Python 的過程中遇到不理解的概念或語法，我可以幫助你解釋這些內容。例如，你可以問我什麼是變數、函式、迴圈、條件判斷等基礎概念，我會用簡單易懂的方式來解釋。

**例子**：

- 「什麼是 Python 中的列表(list)？它和元組(tuple)有什麼區別？」
- 「請解釋一下如何使用 `if` 條件判斷式。」

### 2. **範例程式碼與應用**

如果你需要範例程式碼來理解某個概念或解決特定問題，我可以提供簡單或進階的範例程式，並解釋程式的每個部分是如何運作的。

**例子**：

- 「我如何使用 Python 讀取一個文字檔案？」
- 「請提供一個 Python 中使用迴圈計算 1 到 10 的總和的範例。」

### 3. **錯誤除錯與問題解決**

在編寫 Python 程式碼時，難免會遇到錯誤或程式無法如預期運作。我可以幫助你解讀錯誤訊息，找出問題的根源，並提供解決方案。

**例子**：

- 「我收到 `IndexError: list index out of range`，這是什麼意思？我該如何解決？」
- 「這段程式碼無法正確執行，你能幫我找出問題嗎？」

### 4. **進階主題與專案輔導**

如果你已經掌握了基礎知識，想深入學習進階主題或開始實作專案，我可以幫助你理解進階概念（例如面向對象編程、裝飾器、生成器），或指導你如何構思並實作一個完整的專案。

**例子**：

- 「請解釋什麼是 Python 中的裝飾器 (decorator)，如何使用？」
- 「我想要開發一個簡單的聊天室程式，你能幫我規劃和實現嗎？」

### 5. **學習資源推薦**

我可以根據你的學習目標和程度，推薦適合的線上資源、書籍或課程，幫助你找到最適合你的學習路徑。

**例子**：

- 「有什麼好的 Python 線上課程或書籍推薦給初學者嗎？」
- 「我想學習資料分析，用 Python，該從哪裡開始？」

### 6. **挑戰與練習題**

練習是學習程式語言的關鍵。我可以根據你的學習進度，為你提供挑戰題或練習題，幫助你鞏固所學。

**例子**：

- 「你能提供幾道適合初學者的 Python 練習題嗎？」
- 「有沒有適合練習 Python 邏輯思維的挑戰題？」

### 7. **定期檢測與反饋**

你可以定期向我報告你的學習進度，並請求反饋。我可以幫助你檢查理解程度，並提供學習上的建議。

**例子**：

- 「我最近學了 Python 的基本語法，能不能測試我對這些知識的掌握程度？」
- 「你覺得我接下來應該學習哪個主題？」

• 首先我們大致可以了解到，我們可以怎麼使用 ChatGPT，以及大概可以「怎麼提問」，這對於我們在學習過程中有疑問時，都可以比較知道如何運用這項工具。

三、了解 Python 程式語言的基本架構

以下為我們輸入的提問 (Prompt)：

你是一位 Python 專家，而我是一位完全沒有程式基礎的 Python 新手
我想先知道這們語言有包含哪些架構是我一個新手需要了解的
學習路徑建議怎麼走？才可以用最高效率學習
注意，不要給我過多枝微末節的東西，可能會讓我感到困惑

以下是 ChatGPT 回答：

作為一位 Python 新手，以下是你需要了解的幾個關鍵架構和學習路徑建議，這些會幫助你有效率地學習這門語言：

### 一、Python 語言基礎
1. **變數與資料型別**：瞭解如何定義變數，熟悉常見的資料型別如整數、浮點數、字串、布林值等。
2. **控制流程**：學習 `if` 條件語句、`for` 和 `while` 迴圈，這些是控制程式執行流程的基礎。
3. **函式**：學習如何定義與調用函式，並理解函式參數和返回值的概念。
4. **資料結構**：熟悉列表、字典、集合、元組這些基本的資料結構，這些都是處理資料的常用工具。

### 二、重要架構與模組
1. **模組與封裝**：瞭解如何使用 Python 的內建模組（如 `math`、`datetime`）以及如何安裝和使用第三方模組（如 `requests`、`pandas`）。
2. **物件導向編程 (OOP)**：理解類與物件的概念，學習如何定義類、方法以及屬性。這是進階程式設計的基礎。
3. **異常處理**：學習如何使用 `try-except` 語句來處理程式中的錯誤，這有助於提高程式的穩定性。

### 三、進階與實戰
1. **檔案操作**：學習如何讀取與寫入檔案，這是處理資料的重要部分。
2. **網路請求**：了解如何使用 `requests` 模組來進行 HTTP 請求，這是爬蟲和 API 應用的基礎。
3. **資料分析**：如果對資料科學有興趣，學習 `pandas` 和 `numpy` 是非常重要的，這些模組可以幫助你處理和分析大量資料。

### 四、學習路徑建議
1. **第一步：學習 Python 基礎**  
   建議使用線上課程（如 Codecademy、Coursera）或參考書籍來掌握 Python 語法和基本概念。每天練習寫小程式來鞏固所學。

2. **第二步：專注於一個小專案**  
   選擇一個感興趣的主題，比如寫一個簡單的日誌應用程式或網頁爬蟲，通過實踐來學習如何組合不同的知識點。

3. **第三步：學習進階概念與工具**  
   當基礎穩固後，深入學習物件導向編程、模組使用和異常處理等進階主題。同時，開始學習版本控制工具（如 Git）和基本的軟體開發流程。

4. **第四步：參與開源專案或競賽**  
   參與 GitHub 上的開源專案或參加 Kaggle 資料科學競賽，這不僅能提升實戰經驗，還能接觸到更廣的技術社群。

### 總結
學習 Python 需要一步一步來，不要急於求成。掌握基礎後，再逐漸深入到進階主題與實踐，這樣你可以更有效地理解和應用這門語言。保持每天練習和學習的習慣，學習過程中遇到困難也不要輕易放棄。

希望這些建議對你有所幫助！

• 從 ChatGPT 的回答我可以看到，最基礎需要學習的東西，就是「變數與資料型別」、「流程控制」、「函式」、「資料結構」，這些是程式語言的核心，其他都可以先放一邊。
• 等掌握基礎，我們才往下學習其他進階內容。
• 學習的路徑方面，在掌握基礎之後，我們便可以透過一個小專案的實作，來讓自己的知識點互相結合。

透過上面這樣 Top-Down 的提問方式，我們可以漸漸幫自己建立一個完整的 Python 學習輪廓，這樣好處在於，我們會知道自己該學的東西是什麼、學習邊界在哪邊、哪些是多餘可以先忽略的事情，這可以幫助我們在學習上大大減少挫折感與不確定感。

目前我寫的 Python 系列課程基本上也是按照此流程做撰寫，但中間還有穿插一些我認為新手在該階段比較可能產生的疑問，因此在學習上可以按照課程編排一步一步走即可。

三、遇到不懂概念，請善用 ChatGPT「講人話」的能力！

如果使用一段時間，讀者應該會發現，有些概念，ChatGPT 還是講得太專業，根本摸不著頭緒，這時，我們可以換一下提示詞 (Prompt)，讓 ChatGPT 為我們「講人話」。

以下為我們輸入的提問 (Prompt)：

你是一位 Python 專家，而我是一位完全沒有程式基礎的 Python 新手
我現在想了解「函式 Function」的概念，但我看不懂
請用比較生活化的例子幫我解釋一下這是什麼？
最好多點比喻

以下是 ChatGPT 回答：

當然可以！讓我們用生活中的例子來解釋「函式（Function）」這個概念。

比喻：做菜的食譜

想像一下你正在學習做菜，而你有一本食譜。每一道菜都有具體的步驟和所需的材料。每一個食譜就像是一個「函式」。

食譜中的關鍵要素：

1. 食譜名稱（函式名稱）：這道菜的名字，比如「炒蛋」。
2. 材料（參數）：做這道菜需要的材料，比如雞蛋、鹽、油。
3. 步驟（函式內部的程式碼）：如何把這些材料變成一道菜的詳細步驟。
4. 成品（返回值）：完成這些步驟後，你得到的一道菜。

Python 中的函式

在 Python 中，函式也是由這些部分組成的。以下是 Python 中的函式如何對應到做菜的過程：

def 炒蛋(雞蛋數量, 鹽, 油):
    # 步驟開始
    打蛋(雞蛋數量)
    加鹽(適量)
    加油(適量)
    煎炒(直到熟)
    # 步驟結束

    return "一盤炒蛋"

對應說明：

1. 函式名稱（Function Name）：炒蛋 就是這個函式的名稱，就像食譜的名字。
2. 參數（Parameters）：雞蛋數量, 鹽, 油 就是這個函式的參數，這些是我們需要提供的材料。
3. 程式碼（Code Steps）：打蛋(雞蛋數量), 加鹽(適量), 加油(適量), 煎炒(直到熟) 就是詳細的步驟，指導如何把原材料變成一道菜。
4. 返回值（Return Value）："一盤炒蛋" 是這個函式的結果，表示完成後我們得到了什麼。

總結

函式就像是生活中的食譜或工廠的生產線。它們有一個名字，需要一些材料（參數），按照一系列步驟（程式碼）來完成一項工作，最後產出一個結果（返回值）。學會使用函式後，你就能更有效率地完成許多重複性的工作，像廚師依照食譜做菜，或者工廠的生產線自動運行一樣。

四、結語

這篇文我們介紹了 ChatGPT 的使用方法，以及如何用 Top-Down 的學習方式，讓 ChatGPT 一步一步幫我們建立起學習程式語言的輪廓，在遇到不明白的概念時，又怎麼讓 ChatGPT「講人話」，這些都是自學程式這條路上的一大利器。

學習並沒有一定的形式，但有相對有效率的方法，這篇文章希望可以做到一點示範，幫助新手在自學程式的道路上可以更加有效且開心。