Vibe Coding Python 必備知識:AI 與 Colab 開啟程式直覺
在 Vibe Coding 的世界裡,Python 不僅是 AI 的母語,更是最接近人類直覺的程式語言,如果想學習 Python,讓 AI 處理數據、自動化繁瑣工作,甚至是訓練模型,現在可以直接在 Google Colab 環境裡,使用超強的 AI:Gemini,一起進入夢寐以求的「人機協作」的狀態,體驗 Python 的強大魅力!
如果使用 Vibe Coding 是要開發應用,請先閱讀:Vibe Coding 網頁必備知識
快速導覽:
認識 Python,為什麼它是 Vibe Coding 的首選?
在眾多程式語言中,Python 被公認為最適合新手的語言,原因很簡單「它讀起來就像英文」,傳統語言可能需要大量的括號、分號和定義,而 Python 講究的是簡潔與優雅,專注於解決問題的邏輯與感覺,這與 Vibe Coding 的精神不謀而合,下方列出一些 Python 的特點:
更多參考:關於 Python
- 語法簡潔:結構簡單,程式碼可讀性強,學習起來更加簡單。
- 免費且開源:擁有非常豐富的開發者社群支援。
- 完善的基礎程式庫:涵蓋網路、文件、資料庫、GUI...等。
- 非常強大的第三方程式庫:任何電腦可以實現的功能,都能透過 Python 實現。
- 應用範圍廣泛:能和絕大多數的程式語言 ( C/C++、C#、Java、JavaScript...等 ) 共同使用。
使用 AI 輔助學習 Python 的好處
在 Vibe Coding 的思維下,利用 AI 學習 Python 能帶來下列的巨大改變:
打破「空白頁恐懼症」
不需要從零開始敲鍵盤,AI 可以生成基礎骨架,只需要進行修改和微調。
即時的反饋迴圈
出現問題或錯誤時,AI 立刻可以可以解答,維持開發狀態不被中斷。
客製化學習路徑
AI 可以針對感興趣的主題進行出題與教學,讓學習過程充滿樂趣。
跨越語法障礙
不需要背下所有函式庫的參數,只要邏輯正確,AI 就能補完細節。
使用 AI 輔助學習 Python 的注意事項
雖然 AI 很強大,但 Vibe Coding 並不代表「無腦複製貼上」。要成為優秀的 Vibe Coder,需要注意以下幾點:
AI 會產生幻覺
AI 有時會自信地寫出「不存在的函式」或「邏輯錯誤」的程式碼。因此進行「驗證」就是非常重要的工作與責任,一定要執行看看結果是否符合預期。
仍要具備基礎知識和邏輯觀念
雖然不用背語法,但仍需要理解程式的基本結構( 例如:什麼是迴圈?什麼是變數?),如果完全看不懂 AI 寫什麼,當需要客製化修改時,就會寸步難行。
資安意識
不要將公司的機密數據或個人的 API Key 直接貼給 AI 詢問,在 Colab 中使用環境變數來管理敏感資訊是更好的習慣。
保持好奇心
當 AI 給出一個很棒的解法時,多問一句「為什麼這樣寫比較好?」,把 AI 當成老師,而不僅僅是工具,進步速度會倍增。
Python 程式語言一定要知道的專有名詞
在 Vibe Coding 的模式下,不需要精通每一個 Python 函數,甚至不必背誦語法,但必須知道「如何精準地對 AI 下指令」,下方列出一些關鍵名詞,認識之後,就能與 AI 的溝通更順暢。
更多參考:Python 教學 ( 學習導讀 )
必備基礎術語 ( 與 AI 溝通的共通語言 ):
下方列出一些常見的 Python 詞彙:
變數 ( Variable ):
想像成一個貼了標籤的箱子,用來裝資料。例如你告訴 AI:「設一個變數叫 score,把分數放進去」,它就懂了。
資料型態 (Data Types):
告訴 AI 這個箱子裡裝的是什麼種類的資料。最常見的有:
- 字串 ( String/str ):文字,用引號包起來 ( 例如
"Hello")。 - 整數 ( Int) / 浮點數 ( Float ):整數 (
10) 與小數 (3.14)。 - 布林值 ( Bool):邏輯判斷用的
True( 真 ) 與False( 假 )。
- 字串 ( String/str ):文字,用引號包起來 ( 例如
列表 ( List ) / 陣列 ( Array ):
一排有順序的櫃子,可以放很多筆資料。當你要處理「一堆」檔案或數據時,關鍵字就是「List」。
迴圈 ( Loop ):
讓電腦幫你重複做無聊的事。例如:「用迴圈幫我把這 100 張圖片都加浮水印」,這是自動化的核心。
函式 ( Function ):
一個打包好的工具包,只要呼叫它就能執行特定任務。例如:print() 就是一個負責印出文字的工具包。
常見的神級套件 ( Library ):
Python 之所以強大,是因為它擁有龐大的生態系,只要知道各種別人已經的強大的工具 ( 套件 ),就可以載入並使用這些功能,下方列出一些常見的套件名稱:
Pandas: Python 界的 Excel 殺手。當你需要處理表格、數據分析、讀取 CSV 檔時,它是絕對的王者。
Matplotlib / Seaborn: 資料視覺化大師。負責把枯燥的數據變成漂亮的折線圖、長條圖或熱力圖。
Requests: 網路外交官。幫你像人類一樣去瀏覽網頁、抓取資料 (爬蟲) 的必備工具。
認識 Colab:雲端上的程式筆記本
對於初學者來說,學習 Python 最大的門檻通常是「環境設定」( 安裝軟體、設路徑、版本衝突等等),而 Google Colab ( Colaboratory ) 是一個基於瀏覽器的 Python 編寫環境,可以直接在 Colab 撰寫 Python,並在雲端伺服器的環境執行 Python,下方列出 Colab 強大的優勢:
更多參考:使用 Google Colab
- 免安裝:打開瀏覽器就能寫 Python,完全不佔電腦資源。
- 免費算力:使用 Google 強大的 CPU ( 甚至 GPU ) 來跑程式。
- 筆記本介面:採用「所見即所得」的「儲存格 ( Cell )」概念,可以寫一段程式後立刻看到結果。
- 易於分享:產生連結,輕鬆分享程式碼與執行結果。
雖然 Colab 很強大,但畢竟是免費的雲端環境,仍然有一些使用限制:
- Colab 是一個「暫時」的環境:關閉網頁一段時間後,執行狀態或上傳的檔案會消失 ( 程式碼會留著 ),必須將重要資料要放在 Google Drive 串接,或是每次使用時重新上傳。
- 執行按照順序:因為程式碼是從上往下讀的,如果隨意執行 Colab 儲存格,邏輯可能會亂掉。
開始使用 Colab:撰寫第一支 Python 程式
如果是第一次使用 Colab,可以先從 Google 雲端硬碟的位置進入,點擊左上角「新增」,如果裡面沒有看到「Google Colaboratory」,就點擊「連結更多應用程式」。
在 Google Workspace Marketplace 裡搜尋「Colab」,找到「Colaboratory」後點擊「安裝」。
出現授權畫面都點擊「繼續」或「同意」,直到出現「您已成功安裝「Colaboratory」!」的文字。
回到 google 雲端硬碟,就可以新增一個 Google Colaboratory 應用程式。
建立並開啟 Google Colaboratory 應用程式所產生的筆記本,可以看見下方的畫面,對於入門者而言,一開始只需要注意下面六個區塊的功能:
- 1. 程式編輯區:使用程式區塊的方式,每個區塊可以撰寫獨立執行的 Python 程式。
- 2. 執行按鈕:點擊區塊前方的按鈕,可以執行該區塊的 Python 程式。
- 3. 資源與執行狀態:這個筆記本使用的雲端伺服器狀態 ( 負載、流量...等 )。
- 4. 程式區塊功能:移動區塊、刪除區塊或使用 AI 輔助。
- 5. Gemini 對話框:使用 Gemini 輔助寫程式。
- 6.新增程式區塊:新增程式區塊或一些其他功能。
在程式碼區塊中寫入下面這段程式碼,按下前方的「執行按鈕」,如果可以順利出現「hello world」,表示程式可以順利運作,如果程式出現錯誤,會用紅色標示錯誤訊息。
print("hello world")
在 Colab 裡面使用 Gemini:你的專屬 AI 副駕駛
隨著 AI 的蓬勃發展,Colab 已經內建了強大的 Gemini 模型,在 Colab 的介面中,左側邊欄或儲存格上方可以看到「Gemini」或「Generate」的按鈕,點擊之後就可以呼叫 Gemini 輔助開發,可以呼叫 Gemini 之後,通常會透過下列幾種方式,讓 Gemini 實踐 Vibe Coding:
自然語言生成程式碼 ( Generate ):
例如在 Gemini 的對話視窗中輸入:「幫我寫一個迴圈,可以印出五層的 * 金字塔」,Gemini 就會幫你產出程式。
解釋程式碼 ( Explain ):
看到看不懂的語法?選取該段程式碼,點擊 Gemini 「說明程式碼」的功能,Gemini 就會用詳細說明這段程式的意義和邏輯。
除錯與修正 ( Fix ):
如果程式執行報錯了 ( 發生錯誤 )別慌!同樣點擊 Gemini 「說明程式碼」的功能,Gemini 會分析錯誤原因,並直接提供修正後的程式碼建議。
參考資源
如果想更深入了解 Python 的基礎知識或尋找更多實作範例,可以參考下方推薦連結:
- Python 教學 ( 學習導引 ):完整的 Python 學習路徑與目錄。
- Python 範例與練習:透過實際範例來磨練你的程式手感。
- Python 網路爬蟲:Vibe Coding 最熱門的應用之一,教你如何抓取網路資料。
結語
Vibe Coding 的精髓在於「人機協作」,請打開 Colab,試著對 Gemini 說出你的第一個 Python 願望,讓 AI 成為最強的手腳,享受那種將想法瞬間轉化為現實的魔法時刻吧!
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