Neutrino's Blog

¶ 前言

相信很多人在這資訊爆炸的年代，也想參一咖來學點程式設計，對於理工學生來說，會寫程式就跟會講英文一樣重要，在處理科學數據往往都需要程式的輔助。對於商管文組學生，會寫程式也許不是必須，但是稍微懂程式卻很有幫助，不僅能懂工程師在想甚麼，對於日常文書處理也許也能寫個小程式簡化繁冗苦工。

¶ 我該如何開始學程式？

當你想要學程式語言，我覺得可以考慮以下幾種方式：

• 去買/借「XX 程式語言入門」的書
  這其實是我最推薦的方式，以我個人經驗，看書是最有效率的方式，書已經很有系統地整理學習的單元，通常這類基礎入門書差異不大，可以挑一本中意的入門書。

• 線上教學平台，找「XX 程式語言入門」的課程
  比較有名的我挑幾個介紹。台大、清大、交大的開放式課程網站都有很不錯的課程，會放上去的一定是好課，所以可以安心享用，台清交學生自己也是這樣學的。Coursera 課程幾乎都是由比較會教書的國外大學教授開授，基本上都英文，但有中文字幕，不買證書的話可以免費學習。Hahow 是中文的商業課程平台，普遍是業師開課，課程費用大約一兩千，我買過一堂課覺得課程內容和價錢相比 CP 值很高。

• 才藝交換/找人教
  我曾經和一個設計師交換才藝，他教我畫畫，我教她程式，如果你有認識這樣的朋友，這種模式應該會很有趣。當然你也可以找個家教，或是找朋友教你，請他吃個下午茶學一課，你的工程師朋友應該會很樂意的。

• 網路上的各種入門教學
  我比較不建議這種方式，對於初學者來說，很難判斷網路上的資源水準，同時網路資源過於零散，初學者也很難判斷學習路徑。但如果有認識朋友，可以請他替你規劃這些學習資源，有經驗的工程師可以判斷哪些東西要先學後學，以及那些東西該要去學哪些是不一定。

  所以我不建議自己 Google 「Python 入門」，自己搜尋雖然是好事，但因為搜尋到的資料不一定能真的幫到你，也有可能反而害了你，最好的辦法是找有經驗的朋友幫你過濾網路資源。

¶ 我該挑怎樣的程式語言學？

該學怎樣的語言我覺得分為兩類，如果你是商管文組，程式設計對你最重要的是學懂程式設計的概念，以及能用程式解決日常小事，例如簡單處理數據，會寫簡單程式之後也比較容易聽懂工程師在講甚麼以及和他們溝通。

如果你是科學工程相關，那你對程式設計要有個進一步的理解，因為熟知程式的各種細節對於處理問題有根本上的影響，不管是程式架構或程式效能，都需要有良好的設計，因為不管在科學研究或是業界產品對程式都會有比較高的要求。

根據以上兩種類型的人，我推薦的入門語言為：

• 商管文組：Python
• 科學工程：C/C++

¶ 商管文組為甚麼該學 Python？

選擇 Python 的原因是因為他夠簡單，沒有複雜語法，同時省去了一些比較進階的程式語言概念 (學 C++ 才需要懂的)，對於初學者來說是非常新手友善的。

Python 是直譯式語言，意思是你寫程式的時候可以寫一行跑一行，這對於初學者也很方便，你不需要一次寫完程式才能跑。

舉例來說你可以使用 Python 做到以下效果：

首先打開終端機 (或稱作命令列)，> python 意思是呼叫 Python 出來工作。

>>> 代表使用者輸入，所以你可以看到我是一行一行輸入，每輸入一行他就會立即執行那一行，當我呼叫 print() 時，他就馬上輸出數值出來。

如果沒有理解這張圖片在幹嘛也沒關係，一般的教學會解釋你該如何開始撰寫程式碼。上面簡單來說是強調程式開發的介面「互動性」很高。

學習 Python 的時候，你就可以照著書本或是課程影片，一邊進行輸入，觀察輸出的結果，因為實際動手對於理解是最有幫助的了。

隨著書本安排的內容，一步一步把「變數宣告」、「if else 判斷」、「for 迴圈」、「函式宣告」、「引用函式庫」、「檔案輸入輸出處理」等等重要觀念一個一個學起來，同時過程中嘗試寫一些小小的程式來做練習，例如怎麼用程式找出 1000 以內的所有質數。

Python 的好處是，你還可以使用 Jupyter Notebook 這類視覺化工具來寫程式，Jupyter 是一個網頁介面，讓你可以用互動的方式寫 Python，所以你甚至可以不用懂甚麼是終端機/命令列，那寫起來會更加輕鬆。

Jupyter 介面如下：

學會寫簡單的 Python 之後你就可以做到一些簡單的工作，像是幫所有檔案重新命名，或是讀取一個 csv 檔案，算出平均和標準差。而且現在資料科學和機器學習都是使用 Python，如果你對這方面有興趣也很容易找到更多相關資料。

¶ 理工為甚麼該學 C/C++？

C/C++ 其實是分別指 C 和 C++，C 比較早誕生，C++ 比較晚是 C 的改良版，這兩個目前都廣泛使用。

為甚麼推薦 C/C++ 呢？

最重要原因是學習 C/C++ 的過程會更深入理解計算機原理，其中最重要莫過於可以操作記憶體，也就是所謂的指標 (Pointer) 概念，Python 或 JavaScript 這類語言因為把操作記憶體藏起來了，所以辦不到。

在處理工程問題時，有效的運用記憶體資源往往是重要的因素，能處理記憶體我們才能做到精準有效控制記憶體。這也是 C/C++ 寫出來的程式鐵定會比 Python 寫出來的程式還快。

學習 C/C++ 方法其實也跟 Python 一致，隨著書本安排的內容，一步一步把「變數宣告」、「if else 判斷」、「for 迴圈」、「函式宣告」、「引用函式庫」、「檔案輸入輸出處理」還有重要的「指標」等等重要觀念一個一個學起來，同時過程中嘗試寫一些小小的程式來做練習，但比較不同的是，C/C++ 是編譯式語言，所以你必須一次寫完，然後編譯你的程式，才能執行編譯好的程式。

值得注意的是 C++ 多了物件導向 (OOP) 和模板 (Template) 的概念，建議初學者一開始可以不用去懂這兩個主題。

C 語言在嵌入式系統和作業系統廣泛使用，想要入門這些領域的同學推薦學習 C。

不然我會推薦直接學習 C++，C++ 歷久不衰經得起時間考驗，基本上大部分的大型應用程式，瀏覽器、單機遊戲、影片編輯軟體等等，幾乎都是 C++ 所寫成的，此外要寫系統程式 (System Programming) 也會使用 C++，C++ 應用之廣作為理解程式語言和計算機原理的入門語言最適合不過。

然後學完 C/C++ 後，你還需要把 Python 也學會，因為你不會想要用 C/C++ 來處理簡單的小任務，太麻煩了！因為你已經會 C/C++，學 Python 應該如魚得水！

¶ 那一定要先學 Python 或 C++ 嗎？

世界上有太多語言了，你可能會問那為啥不學 Java、Rust、JavaScript 等等？

當然，Python 和 C++ 只是我推薦的，你仍然可以學習其他語言，畢竟程式語言的基本概念是相通的。

不過在我看來學習其他語言會造成某種程度上的障礙，Python 的類似語言有 JavaScript，但 JavaScript 大多數時候程式運行的概念需要懂甚麼是「同步/異步」，這對於初學者來說已經太難了，總之就是個進階的觀念。

C++ 類似語言有 Java 和 Rust。Java 雖然算是編譯式語言，但也沒有指標概念，雖然也廣泛使用，但顯然在處理記憶體沒有 C++ 好。Rust 雖然具有指標概念，但是因為語言本身強調安全性，所以多了所有權 (Ownership)、生命週期 (Lifetime) 這兩個概念，事實上寫任何語言都需要懂這兩個概念，但絕對不是一開始就要懂，通常是比較進階之後才會去學，Rust 強迫你一開始就要懂，對於初學者來說門檻太高。

所以選擇其他語言我實在不太鼓勵。

¶ 程式入門之後呢？

我常比喻學程式跟學英文很像，都是必備能力且易學難精，程式入門相當於全民英檢初級，大家都稍微會講了，但程度還很淺，後續還要經過大量練習和努力才能學得更好。

想想我們怎樣學英文的，就是透過大量閱讀和寫作，而寫程式也差不多是一樣方法。除了多練習，更進一步還要透過學習電腦科學的基礎知識，才有辦法更上層樓。

¶ 練習程式

透過練習是最有效率的學習方式，能驗證自己是不是真的學會。我推薦學完一個概念可以去「高中生解題系統」練習，點選裡面的「分類題庫」，可以快速根據你學到的概念作練習。

比方說以這題 「a006: 一元二次方程式」，就是要解一元二次方程式，那其實就是運用我們國中學過的公式解來算，過程中你會需要能用數學函式庫來算根號，以及懂如何用 if 來判斷 $4ac-b^2 >= 0$ 來知道是否有實數解。

對於程式初學者來說，把 a 開頭系列的題目都練習過，大概就算是已經具備程式設計入門的程度了。

¶ 精進程式

程式設計入門之後，如果想要讓程式設計能力變得更強，我認為有三門課必須接著學，分別是「演算法與資料結構」、「作業系統」與「計算機結構」。我在「軟體工程師必修的三門課」一文中有深入介紹。

簡單來概述的話，資料結構與演算法讓你的程式寫出來有效率，但他解決不了系統層級的問題。系統層級的問題需要懂作業系統原理，知道 Windows 或 Linux 底層是怎樣運作的，才能讓程式在該系統上運行得更快。系統解決不了的問題就會需要懂計算機結構，其中牽扯到組合語言、記憶體機制、CPU 設計等偏向瞭解硬體的知識，但懂硬體才能讓軟體跑得更快。

上述這幾門課在台大、清大、交大開放式課程都有，大家可以找來看看。其中我很推台大張智星教授的「資料結構與演算法」，這裡面有每堂課的錄影大家可以參考。我也很推薦台大陳蘊農教授的「演算法設計與分析」，這是演算法的進階版本。

如果你未來想要走資工，或是以後要當軟體工程師，那我認為你會需要培養資工的基本素養，及牽扯到程式開發與除錯技巧、良好的程式開發習慣與風格、閱讀程式碼的能力、程式開發的協作與流程、關於電腦的一切基本知識。這些我在「資工系所學生的基本素養」一文中有深入討論。

¶ 開發應用程式

除了簡單的小程式之外，你可能也會想做一點應用程式，當你懂程式設計的基本概念，函式、迴圈、檔案處理這些都會了，那就可以考慮去學寫網站、App、Chatbot 等，這些可能會需要學新語言，像是網頁會需要懂 HTML、JavaScript 和 CSS，但因為已經會寫程式，入門並不困難。寫 Android 可能會需要學 Java 或 Kotlin，但程式基本的邏輯都一樣，所以應該也可上手。

如果你對資料科學有興趣，會 Python 之後，可以去了解甚麼是 Numpy，這是讓你在 Python 上方便算數學的函式庫，透過他你就可以開始寫一些簡單的數學模型，算一些機器學習、深度學習、NLP 之類的問題。O’REILLY 在資料科學相關的書我覺得都寫得還不錯，基本上都只要懂程式設計的基本概念，剩下的其實都是去理解數學，換言之，只要你具有能將數學轉化成程式碼的能力，學習資料科學時程式不會是你的阻力。

¶ 結論

在本文中我提出學習程式語言的具體作法，學習程式用對方法很重要，希望可以減少大家錯誤嘗試的機會。請不要相信「三小時搞懂 Python」「Python 快速入門」這類書籍或網路文章，通常看了你也還是不懂，有系統的去學習程式概念和練習運用學到的概念寫出程式，才是真正能學會的關鍵。

怎樣有系統學習可以參照本文提供的幾項方法，不管是看書看影片或找人教都是不錯選項，針對兩種類型的初學者，分別最推薦學習 Python 和 C/C++。學會程式設計的基本概念之後，就可以去學應用程式或是繼續精進程式開發能力。