前言

如果把學習Python當作一趟旅行，希望能為這趟旅遊留下美好的印記，將Python各式有趣的應用記錄下來，與讀者共同體驗Python之美。系列文章會介紹一些設計理念(Design principles)、Python實作優勢及應用，並善用套件，以簡約的程式碼輔助概念說明，希望讀者能輕鬆掌握核心觀念。

內容如下：

1. 設計典範(Design paradigms)：函數式程式設計(Functional programming)、匿名函數(Lambda function)、物件導向程式設計(Object-oriented programming, OOP)、特性導向程式設計(Aspect-Oriented Programming, AOP)。
2. Python支援的特殊函數、機制及資料結構，如Decorator、Iterator、Generator、Log、Try/Except、Testing、Cache、DataClass...等。
3. 應用：資料分析、影像處理、自然語言處理、機器學習、語音辨識/生成、網頁/桌面程式開發、儀表板、工具開發、Office Automation…。

系列文章不會介紹Python基本語法，適合對Python有些微基礎的讀者觀看，本系列文章不是展示各項應用功能，而是衷心希望讀者能跟作者一起動手實作，透過最少的程式碼完成各式各樣的應用。

研究目的

主要是希望能研究中大型應用系統開發必備的技能，利用上述課題建構高品質、高效能、高可靠度的軟體，依照【Software Requirement Specification (SRS) Document Checklist】一文所述，建構高品質的軟體檢查清單如下圖：

除了應用系統的功能性需求(Functional Requirements)外，還須具備非功能性需求(Non-Functional Requirements)，即軟體的品質，包括：

1. 正確性(Correctness)：功能/計算不正確，其他方面就不用談了，但如何保證程式碼的每一條路徑是正確無誤的，其實是非常困難的，必須仰賴測試(Testing)、除錯(Debug)、例外處理(Try/Catch)...等機制，提升正確性。
2. 可靠度(Reliability)：系統必須穩定、可靠，每天24小時都要維持運作，不能當掉，例如最近的社群軟體及微軟作業系統當機，造成全球的影響不容小覷，要維持高可靠度，需要軟硬體的配合，軟體方面要有彈性、周延的系統架構。
3. 效能(Efficiency)：系統要具備高效能，除了核心的程式碼要具備效能外，也要藉助一些機制，例如快取(Cache)、並行處理(Concurrency)、分散式架構、負載平衡(Load Balancing)...等。
4. 可維護性(Maintainability)：軟體維護是一個永續的工作，只要系統繼續維運，就必須進行維護，包括需求變更引發的程式修改，維護常會因程式設計師的更迭造成困難度提高，因此，如何使程式設計模組化、有清楚的文件說明、程式撰寫標準(Coding guide)都是關鍵。
5. 可用性(Usability)：通常是指使用者介面/體驗(UI/UX)的易用性、親和度及美觀...等。
6. 重複使用性(Reusability):程式模組化，可重複使用在其他專案或產品開發，減少開發成本、提升可靠度並降低開發時程。
7. 可移植性(Portability)：譬如資料庫要從MySQL移植到MS SQL Server、Oracle Database，產品之間的SQL、Stored procedure不相容要如何克服，甚至原來是桌面程式，如何移植到網頁或手機App，都是常見的問題。

因此，系列文章會針對應用系統的各項開發課題進行討論，並進行相關的Python實作。

結語

本系列文章的程式碼會統一放在GitHub，歡迎讀者下載測試，如有錯誤或疏漏，請不吝指正。