一般人一聽到「Python 編程」便覺得一定要懂得寫Python 程式碼，但事實上，自從AI面世後，首當其衝的正正就是程式編寫員。因為現在我們只需說出要求，AI便能生成幾乎任何程式碼。因此編程已經是一般人也能完成的工作，就算是沒有任何編程經驗的HR，只要知道如何令程式碼運行起來，也就能隨時為自己製作小工具，提升我們的工作效率。這篇文章將介紹AI編程由零開始的第一步，設置讓程式能跑起來的運行環境。

 

設置運行環境

 

假如現在有一段Index+Match的 Excel公式=INDEX(B1:B30,MATCH(D2,A1:A30,0))讓你用來尋找員工資料，你大概不會感到太過困惑，因為你知道只要打開Excel，將這條公式貼到Excel上然可以運行。因為我們對Excel公式的運行環境相當熟悉。

 

 

而跨過Python的第一個門檻便是設置運行環境，讓Python代碼可以運行。

對HR來說，學會利用AI寫代碼不代表我們需要在日常工作上製作複雜系統，而是讓我們能製作一些便利日常工作的小工具。因此運行環境只需要簡單即可。

 

以下為兩個主流且對HR來說相對簡單易用的運行環境：

 

1. Google Colab

 

Google Colab是一個由Google開發的運行環境，其優點是免安裝，只需要一gmail帳號便能直接使用。步驟如下：

• 使用Google Colab https://colab.google/ 點擊Open Colab

 

• 點擊新增筆記本

 

• 在筆記本的空格輸入代碼，然後按旁邊的按鈕便能運行代碼

 

 

Google Colab的優點：

 

• 免安裝直接使用
• 操作介面簡單
• 能直接連接Google系列應用，包括Google Drive，Gmail等，實現Google系列產品的自動化較為方便

 

Google Colab的缺點：

 

• 必須連線使用，不能離線運行
• 讀取本地電腦文件時容易出錯，需要額外步驟處理

 

2. Jupyter Notebook

 

Jupyter Notebook是一個基於網頁式(Web-based)的互動開發環境。能提供一個容易操作介面，來開發、編輯及執行程式，並且可立即傳遞結果。

使用Jupyter Notebook前需要先下載並安裝Anaconda程式。Anaconda是 Python 的一個免費開源發行版本，主要用於數據科學(Data Science)、機器學習(Machine Learning)等領域，是目前全世界最受歡迎的 Python 平台之一。

 

• 首先，我們先到Anaconda官網(https://www.anaconda.com/)點擊Free Download

 

 

• 這裡可以Skip Registration

 

• 選擇Distribution Installers

 

 

 

• 假如是Windows系統，只有一個安裝檔需要選擇，直接點擊下載便可。但對於Mac系統，請選擇Graphical Installer。至於是Apply Silicon抑或Intel Chip，可以點擊左上方的Apple Logo，選擇About This Mac。查看Chip的位置，假如寫的是Apple M系列，便下載Apple Silicon，假如寫的是Intel，便請下載Intel Chip安裝檔。

 

 

• 下載後，按指示安裝以下文件

 

• 安裝後點擊打開Anaconda-Navigator

• 點擊Jupyter Notebook然後打開

 

• 會出現一個網頁彈窗，便是Jupyter Notebook的操作介面。

 

 

• 點擊Notebook，選擇Python3 (ipykernel)然後select，便可開啟新文件

 

 

• 文件名稱一律會default為Untitled，點擊Untitled便能改名

 

 

• 當改名完成後，在空格內編寫代碼，然後按上方三角形便能運行代碼。代碼生成後，在空格下方便會顯示輸出結果。

 

 

只要運用以上工具，你也可令任何程式跑起來。如出現代碼錯誤，只要告訴AI修改，反覆嘗試便可，你也開始試試製作自己的小工具吧。