還記得在我學生時期，Python 這個程式語言幾乎不是一個熱門話題。事實上，Python 早在 1980 年代末就已經誕生，但直到 2000 年之後，才逐漸有人開始討論它。即便如此，那時候的 Python，大多還只是被視為一種腳本語言，通常用來解決一些比較小型的問題，例如：撰寫批次處理的作業腳本，或是建置一些輕量級的網站應用。 真正讓 Python 開始被廣泛重視，是在 2014 年前後。
隨著機器學習與深度學習的討論逐漸熱絡，Python 因為生態圈中有像 NumPy、TensorFlow、PyTorch 這些強大的工具，而一躍成為主流語言之一。即使 Python 本身並不是一個特別高效能的語言（它的執行速度往往不及 C 或 Java），但它能「快」的原因，是因為底層的高效能套件大多以 C/C++ 撰寫，Python 則提供了簡單、直覺的介面。 隨著時間推移，Python 的應用場景也從「小腳本」逐步擴展到「大型專案」。然而，這也帶來了一個新的問題：Python 缺乏像 Java、.NET Core 那樣明確的標準專案結構與工程化工具。在這樣的背景下，近幾年才逐漸出現了一些專案管理與環境管理的解決方案，其中一個讓我眼睛一亮的工具就是 Hatch。
當一個 Python 專案成長到一定規模，如果沒有採用工程化的框架或規範，往往會陷入一場維運的災難。 我本身是一位後端 Java 工程師，參與過許多不同規模的專案： - 小型專案，如果結構清晰，維護通常不難。 - 但在大型專案裡，如果沒有「工程標準」，開發者與維運團隊往往會痛苦不堪。 這樣的經驗讓我意識到，Python 雖然靈活、好上手，但當它要承擔更大規模的專案時，也必須用「工程化」的角度來看待。這也是我在這次 30 天鐵人挑戰 中想要分享的核心：用工程化的方式，重新審視 Python 開發。
我們可以從幾個角度來理解工程化的價值：
可維護性：程式碼有清楚的結構，檔案命名合理，半年後回來看也能理解。
一致性：不論在哪個環境執行（本地、伺服器、CI/CD pipeline），結果都一致。
可測試性：自動化測試能幫助驗證功能是否正確，降低人為錯誤風險。
可擴展性：專案從小腳本逐漸成長時，不需要推倒重來，而是能自然演進。
Day 1 - 為什麼要「工程化的 Python」：系列導讀與範例專案藍圖
Day 2 - Python 環境管理：venv、conda 與 hatch 的選擇
Day 3 - pyproject.toml：現代 Python 專案的核心設定檔
Day 4 - 專案目錄結構：從腳本到可維護的專案設計
Day 5 - Hatch 基本操作：建立與管理虛擬環境
Day 6 - 依賴管理策略：直接安裝 vs. 鎖定版本
Day 7 -可重現環境策略：constraints / lock 與快取
Day 8 - 一鍵化開發工作流：Hatch scripts × Nox
Day 9 - 風格統一：Black + Ruff + isort + pre-commit
Day 10 -型別與資料契約：mypy / pyright 與 Pydantic v2
Day 11 - 測試策略藍圖：pytest 目錄結構、fixtures 與 coverage
Day 12 -設定與祕密管理：dotenv、pydantic-settings、雲端祕密服務
Day 13 - 結構化日誌：logging/structlog 與 JSON Log
Day 14 - 失敗即常態：例外分層、重試與降級（tenacity）
Day 15 -序列化與設定格式：orjson、YAML、TOML 實務
Day 16 -非同步基礎：asyncio / anyio 的落地心法
Day 17 -效能觀測：cProfile、py-spy、line-profiler
Day 18 -快取策略：lru_cache、Redis 與失效設計
Day 19 -資料層工程化：SQLAlchemy 2.x 與 Repository Pattern
Day 20 -API 層：用 FastAPI 落實 Ports/Adapters（六邊形味道）
Day 21 -背景作業選型：Celery / Dramatiq / asyncio 任務
Day 22 -發佈與版本：Hatch build wheel、SemVer、Changelog
Day 23 -容器化最佳實務：多階段 Dockerfile 與非 root 執行
Day 24 - 開發體驗：Dev Container / VS Code 與 Hatch scripts
Day 25 -CI/CD 範本：GitHub Actions（lint → test → build → publish）
Day 26 -安全與授權：pip-audit、Safety、授權掃描
Day 27 -部署選項速覽：Gunicorn/Uvicorn、Cloud Run / K8s
Day 28 -監控與追蹤：OpenTelemetry 指標/追蹤
Day 29 - Vibe Coding × AI 協作：自動化腳本與守門規則
Day 30 -總結與交付：Checklist、FAQ、模板釋出
今天只是我們的起點，先把「為什麼要工程化」這件事放在腦海裡。 接下來的 30 天，我會一步一步帶你從環境管理、專案結構、工具鏈、測試，到最後的發佈與部署，完整走過一遍工程化 Python 的實踐之路。 這不是一蹴可幾的過程，而是透過每天一點一滴的累積，逐漸把「寫程式」的習慣，轉化為「打造可維護專案」的思維。或許一開始會覺得麻煩，但當你看到專案能穩定成長、團隊協作變得順暢，那種成就感絕對值得。
明天開始，我們會從 Python 的「環境管理」談起，帶你比較 venv、conda 與 hatch，看看該如何建立一個乾淨且可重現的開發環境。
我們就一步一腳印地往前走，每天多學一點，讓自己與專案一同變強大。 🚀
參考文獻
iThome鐵人賽
看影片追技術
看更多
