Python Self learning

Python 自學筆記

TL;DR

個人 Python 環境設定 + 常用指令 + ML / 多媒體相關套件記錄。2026 年首選包管理 uv(Rust 寫的,比 pip 快 10-100 倍),環境管理用 uv 或 conda ,別再用 venv + pip。

確認 Python 版本與架構

python --version            # 看版本
python                      # 進 REPL,顯示 32-bit / 64-bit

import platform
platform.architecture()     # ('64bit', 'WindowsPE')
platform.python_version()   # '3.12.1'
platform.system()           # 'Windows' / 'Linux' / 'Darwin'

Windows cmd 常用指令

:: 切換磁碟 + 路徑(`/d` flag 必加)
cd /d D:\GitProject
 
:: 不加 /d 只能切目前磁碟內路徑

環境管理:2026 推薦做法

首選:uv(Rust-based,超快)

# 安裝(Windows PowerShell)
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex
 
# 創建專案
uv init my-project
cd my-project
 
# 加套件
uv add pandas numpy matplotlib
 
# 跑 script
uv run python script.py
 
# 鎖版本
uv lock

為什麼用 uv:

• 速度比 pip 快 10-100 倍
• 整合 venv + pip + pip-tools 三件事
• 自動處理 Python 版本(內建 pyenv 替代)
• 2024 出的新工具,2026 已成主流

次選:Conda(科學計算 / ML)

Bobo 個人 setup:

• Anaconda 環境(含 opencc-python-reimplemented 做簡繁轉換)
• 跑 script 用 conda run -n python3 python ...(不硬編絕對路徑,各電腦 Anaconda 安裝位置不同)
• 查 env 清單:conda info --envs

# 建環境
conda create -n myenv python=3.11
 
# 啟用
conda activate myenv
 
# 安裝套件(優先用 conda-forge)
conda install -c conda-forge numpy pandas
 
# 看所有 env
conda info --envs
 
# 跨電腦跑 script(避免硬編路徑)
conda run -n python3 python my_script.py

Conda 適合:ML / DS、需要 binary dependencies(CUDA / OpenCV / FFmpeg)、跨平台 toolchain。

已過時:venv + pip(別用了)

# 古早做法,2026 不推薦
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

問題:慢、依賴解析弱、Python 版本切換麻煩。換用 uv。

常用 ML / 多媒體套件

Theano(已停更,別新用)

# Windows 上 Theano 配 g++ 的歷史問題
conda install m2w64-toolchain
conda install libpython

Theano 已退場

2017 後沒大版本更新,功能被 PyTorch / TensorFlow / JAX 完全取代。新專案 絕對不要用 Theano。

現代深度學習選擇:

FFmpeg(音訊 / 視訊處理)

pip install ffmpeg-python
# 或
uv add ffmpeg-python

Python 包裝的 FFmpeg,用來:

• 錄影 / 轉檔(MP4 / WebM / MOV)
• 音訊提取
• 串流處理
• 縮時 / 截圖

import ffmpeg
 
(
    ffmpeg
    .input('input.mp4')
    .output('output.webm', vcodec='libvpx-vp9')
    .run()
)

注意:pip install ffmpeg-python 只是 Python wrapper,系統還要裝 FFmpeg 二進位:

# Windows
choco install ffmpeg
 
# Mac
brew install ffmpeg

簡繁轉換(個人常用)

pip install opencc-python-reimplemented

from opencc import OpenCC
 
cc = OpenCC('s2twp')        # 簡體 → 繁體(台灣標準,含詞彙轉換)
print(cc.convert('用户登录'))  # 使用者登入
 
cc = OpenCC('t2s')          # 繁體 → 簡體
print(cc.convert('使用者登入'))  # 用户登录

常用配置 ID:

• s2t — 簡 → 繁(無詞彙轉換)
• t2s — 繁 → 簡
• s2twp — 簡 → 繁(台灣用語+詞彙轉換,例 视频→影片)
• tw2sp — 繁 → 簡( 反向,影片→视频)

Python 版本選擇

2026 年寫新 Python code 直接用 3.12+。3.12 的 Per-Interpreter GIL 為將來真正多核做準備。

進階 Python 主題(尚未深入)

下次補的清單

• async/await 完整理解
• Type hints + mypy / pyright
• dataclass / Pydantic v2 資料驗證
• Decorator 進階用法
• Context manager(with / __enter__ / __exit__)
• Metaclass / __init_subclass__
• Concurrency(threading / multiprocessing / asyncio 三套對比)