用 Claude Code 寫 Python — AI 輔助開發實戰工作流

用 Claude Code 寫 Python（Claude Code with Python）

Python 教學系列的完結篇，我們把 43 篇的知識接上 AI 時代的工作方式：用 Claude Code——在終端機裡運作的 AI 編程助手——實際開發一個 Python 小工具。你可能會問：AI 都能寫了，前面 43 篇是學心酸的？恰恰相反，看得懂程式碼的人，才有能力審查、修正、駕馭 AI 的產出，這篇會具體示範這件事。

Claude Code 的安裝與完整功能本站有專門的教學系列，本篇聚焦「拿它來做 Python 開發」的工作流。

實戰任務：成績單 CSV 分析工具

用一個具體任務示範：寫一個程式，讀取成績 CSV、計算每人平均、輸出排名報表。在專案資料夾啟動 Claude Code 後，下這樣的指令：

請建立 report.py：讀取 scores.csv（欄位：name, subject, score），
計算每位學生的平均分數，依平均由高到低輸出排名。
使用 Python 3.14，檔案編碼 utf-8，不使用第三方套件。

Claude Code 會建立檔案、寫好程式，內容大致如下：

import csv
from collections import defaultdict

def load_scores(path):
    scores = defaultdict(list)
    with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
        for row in csv.DictReader(f):
            scores[row["name"]].append(int(row["score"]))
    return scores

def main():
    scores = load_scores("scores.csv")
    ranking = sorted(
        ((name, sum(s) / len(s)) for name, s in scores.items()),
        key=lambda x: x[1],
        reverse=True,
    )
    for i, (name, avg) in enumerate(ranking, start=1):
        print(f"第 {i} 名：{name}（平均 {avg:.1f}）")

if __name__ == "__main__":
    main()

執行輸出（依 scores.csv 內容而異）：

第 1 名：小華（平均 91.5）
第 2 名：小明（平均 85.0）
第 3 名：小美（平均 78.5）

重點：你學過的知識如何發揮

看懂這段 AI 產出的程式，需要的全是本系列教過的東西：

程式片段	對應文章
`csv.DictReader`、`encoding="utf-8"`	第 33、32 篇
`defaultdict(list)`（dict 包 list 的進化版）	第 14、18 篇
`sorted(..., key=lambda x: x[1], reverse=True)`	第 22 篇
generator 運算式 `(... for ...)`	第 36 篇
`if __name__ == "__main__":`	第 23 篇

審查清單——AI 產出後，至少檢查這四件事：

編碼有沒有指定（AI 有時會省略 encoding，Windows 上就中獎，見第 32 篇）
錯誤處理：檔案不存在、分數欄位不是數字時會怎樣？請它補上 try except（第 25 篇）
實際執行：跑一次、給它邊界案例（空檔案、只有一個學生）
看不懂的寫法直接問：「defaultdict 是什麼？為什麼用它？」——Claude Code 會解釋，這是最高效的學習方式

迭代修正的對話流

第一版很少是完成品，後續用自然語言迭代：

1. 「scores.csv 不存在時顯示友善訊息而不是 Traceback」
2. 「平均分數相同時並列名次」
3. 「加上 type hints 並通過 mypy 檢查」
4. 「幫 load_scores 寫 pytest 單元測試」

每一輪你都用學過的知識驗收。這個「描述 → 產出 → 審查 → 迭代」的循環，就是 AI 時代 Python 開發的日常——AI 負責打字，你負責思考與把關。

給接下來的路

Python 教學系列 44 篇到此完結。依你的方向，下一步可以是：

方向	建議
資料庫應用	本站 SQL 教學系列搭配第 37～39 篇實作
AI 應用開發	第 42、43 篇的 API 基礎上，研究 function calling 與 RAG
AI 輔助開發	本站 Claude Code 教學系列，從基礎到 CI/CD 自動化
網站後端	以本系列為基礎學 FastAPI 或 Django

總結

AI 不會取代懂程式的人，但會放大他們的產出。你現在兩者都有了：43 篇打下的 Python 基礎，加上驅動 AI 的工作流。整個系列的目錄在 Python 教學，忘記語法隨時回來查——這個系列就是為此而寫的。

延伸閱讀

ㄚ槌