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Web Day 1 系列導覽：從腳本到系統的學習地圖

Web Day 1 系列導覽：從腳本到系統的學習地圖

執行需求：CPU 可跑。今天是「Web 系統實戰：用 FastAPI 打造能上線的後端」系列的第一篇，我們不寫複雜的服務，先把整個四十五篇的全貌攤開來。讀完之後，你會知道這系列為什麼從「腳本」走到「系統」、每一天會碰到什麼主題、版本怎麼對齊，也會看到一個能在本機直接跑起來的最小 FastAPI 範例，作為整趟旅程的起點。

引言

很多寫 Python 的人（包括我自己剛入行的時候）都停留在「寫腳本」的階段：拿 Jupyter Notebook 或一支 .py 檔把資料清洗完、把模型訓練完、把報表輸出完，整件事就算結束了。這種方式在「自己用」或「單次實驗」的場景沒什麼不好，可是一旦要把成果交給別人用、要讓別人透過瀏覽器或手機 App 來存取、要能在伺服器上 24 小時提供服務，「腳本」就不夠用了。我們需要一個「系統」：有清楚的輸入與輸出、有穩定的錯誤處理、有資料庫、有認證、有部署流程。

這系列就是為了這個轉變設計的。我們假設你已經會 Python 與基礎的命令列操作（前三個系列「Python 從入門到 PyTorch 深度學習」、「PyTorch 電腦視覺進階」、「NLP/LLM 應用」的讀者應該都已具備），接下來要帶你從「會寫腳本」走到「能獨立交付一個能上線的後端系統」。整個系列以 FastAPI 為核心框架，搭配 SQLite、PostgreSQL、Redis、HTMX、Next.js、Docker 等開源工具，最後用一個貫穿專案「預約管理系統」把所有東西串起來。

這篇文章會做五件事：第一，解釋「腳本」與「系統」的本質差別，以及這個系列想幫你跨越的距離；第二，畫出四十五天的學習地圖；第三，列出整個系列會用到的版本基準；第四，給出你的第一個 FastAPI 服務（今天就能跑起來）；第五，回答「沒有 Docker、沒有雲端帳號也能跟完嗎？」這個最常被問到的問題。

從腳本到系統：跨越的距離

腳本（script）通常是一支可以單獨執行的 Python 程式，輸入是檔案、輸出也是檔案，整個生命週期從開始到結束往往只有幾秒到幾分鐘。系統（system）則不一樣：它是個長期運行的程式，會不斷接收來自四面八方的請求、把資料寫進資料庫、要在使用者出錯時優雅回應、要在硬碟滿了或網路斷掉時存活下來。兩者寫程式的心態完全不同。

寫腳本時，我們關心的是「能不能跑出我要的結果」；寫系統時，我們關心的是「能不能在各種奇怪的輸入、奇怪的時機、奇怪的網路狀況下，都交出一致的回應」。這中間的差距，靠的不是單一技巧，而是整套工程紀律：版本管理、測試、錯誤處理、資料持久化、認證、部署、維運。本系列就是要把這些紀律一個一個介紹給你，並讓你有機會實際動手做。

這系列不假設你有任何網頁前端經驗，但我們會在最後幾篇用最少的前端（HTMX 或 Next.js）展示「怎麼把 API 接到介面上」，讓你看到完整的端到端流程。即使你的工作只專注在後端，理解前後端的銜接點也能讓你在跟前端同事溝通時更順暢。我們也不假設你已經會 Docker，但前段基礎篇都不需要 Docker，到上線章節才會逐步引入。

這系列刻意把所有範例都設計成「可獨立跑」的最小版本。每一支程式都可以直接複製貼上執行，預設使用 SQLite（Python 內建的輕量資料庫）做儲存，不需要任何外部服務；只有少數幾篇會用到 Docker（Day 30、33、41），那幾篇會清楚標示，讓沒有 Docker 的讀者可以選擇跳過或用本機方式替代。這種設計的目標是「讓你從家裡的筆電就能開始學」，而不是「你得先準備好雲端帳號」。

四十五天的學習地圖

整個系列分成七個主題區塊，每個區塊約五到九天，按「由內而外、由小到大」的順序排列。下表把整體安排攤開來，讓你有心理準備，知道接下來每一天會走到哪裡。

區塊 天數 核心主題 代表工具
導論 Web Day 1–2 系列地圖、環境、工具鏈、專案結構 uv、VS Code、Git、FastAPI
基礎 Web Day 3–10 HTTP、REST、FastAPI 路由、驗證、SQLModel、CRUD、關聯、遷移、錯誤處理 FastAPI、Pydantic v2、SQLModel、SQLite、Alembic
安全 Web Day 11–15 密碼雜湊、JWT、OAuth2、檔案上傳、輸入防護 passlib、PyJWT、Authlib
品質 Web Day 16–22 pytest、非同步、背景任務、快取、排程、日誌 pytest、httpx、Celery、Redis、APScheduler
前端整合 Web Day 23–28 HTMX、Next.js 串接、認證整合、WebSocket HTMX、Next.js、Jinja2
上線 Web Day 29–34 設定管理、Docker、PostgreSQL、CI/CD、反向代理、監控 Docker、Caddy、GitHub Actions、Prometheus
貫穿專案 Web Day 35–45 預約管理系統的資料模型、認證、預約流程、通知、後台、驗收、上線、監控、交接 整體專案整合

這張表的重點不是「哪天要做什麼」，而是「為什麼這個順序」。我們刻意把 HTTP 與 FastAPI 放在最前面，因為這些是後端系統的基石；接著才是資料庫與 CRUD；然後才是認證與安全。測試、背景任務、快取這類「品質」主題則放在能跑出東西之後，因為有東西可以測、有東西可以丟到背景，才學得到效果。最後才走 Docker、CI/CD、監控這些上線議題，因為前面的基礎不穩就上線，會出大問題。

貫穿專案「預約管理系統」會從 Web Day 35 開始，用十一天的篇幅把前面學到的東西全部串起來：攝影工作室或健身教練的線上預約系統，支援管理者與客戶兩種角色、有衝突檢查、有通知、HTMX 後台、Next.js 前台、Docker Compose 一鍵上線。這個專案的所有資料都是虛構的，目的是讓你在沒有真實客戶資料的情況下，也能完整練習整套流程。

版本與環境基準

這系列固定在 2025 年 7 月的主流版本上，所有範例都會在這些版本下測過。固定版本的目的不是要你永遠停在這個版本，而是要你有一段時間可以安心學，避免「套件升級→API 改了→範例壞了」這種追著版本跑的窘境。

工具 版本 用途
Python 3.13 直譯器
FastAPI 0.116 Web 框架
Pydantic 2.11 資料驗證
SQLModel 0.0.24 ORM 與資料模型
SQLAlchemy 2.0.41 底層 ORM
uvicorn 0.35 ASGI 伺服器
httpx 0.28 HTTP 測試呼叫端
uv 0.7 套件與環境管理
pytest 8.4 測試框架
Alembic 1.16 資料庫遷移
HTMX 2.0 輕量前端互動
Next.js 15 前端框架（最後幾篇用）

這份清單會隨著系列推進而擴充，例如 Web Day 19 會加入 Celery 5.4、Web Day 20 會加入 Redis 8、Web Day 30 會說明 Docker 的版本對應。本系列刻意只使用 2025 年 7 月之前已存在且具知名度的套件，避免你學到一半發現「這東西已經改名了」或「這個 API 在新版被拔掉了」。

整個系列都是 CPU 可跑的——不需要 GPU，也不需要特殊硬體。少數幾篇（Web Day 30、33、41）會用 Docker，因為那幾篇的目標就是「把服務打包成容器」。如果你本機沒有安裝 Docker，沒關係，那幾篇會標示清楚，你可以選擇跳過或先用本機的方式做替代。

完整實作：你的第一個 FastAPI 服務

介紹完地圖與版本，今天最後要帶你做一件事：在本機把一個最小的 FastAPI 服務跑起來。這個範例會在後續四十四篇反覆延伸，今天先求「能跑、能被另一支程式呼叫」。我們用 uv 建立環境（Web Day 2 會詳細介紹，今天先用最快的方式）。

如果你本機還沒裝 uv，可以先用 pip 跳過這一步；但為了跟整個系列一致，我們強烈建議從 Day 2 之後改用 uv。執行需求標示寫在第一段，這個範例只需要 Python 3.13 與 FastAPI 0.116，CPU 就能跑。

# 安裝 FastAPI 與 uvicorn
# 需先準備 Python 3.13 的環境（Day 2 會講細節）
# 在命令列執行：
#   pip install "fastapi==0.116" "uvicorn[standard]==0.35"
import fastapi
import uvicorn

print(f"FastAPI 版本：{fastapi.__version__}")
# 輸出：FastAPI 版本：0.116.x（實際版本會依套件釋出略有不同）
print(f"uvicorn 版本：{uvicorn.__version__}")
# 輸出：uvicorn 版本：0.35.x

這個小段只是確認版本對齊，安裝完成後就可以寫第一支 API。建立檔案 main.py：

# main.py
# 第一個 FastAPI 服務：回傳 hello 與目前時間
from datetime import datetime, timezone

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI(title="第一個 FastAPI 服務", version="0.1.0")


@app.get("/")
def read_root():
    # 最簡單的端點：回傳一個字典
    return {"message": "Hello, FastAPI!", "service": "web-day-01"}


@app.get("/health")
def health_check():
    # 健康檢查端點：給監控系統或負載平衡器用
    return {"status": "ok"}


@app.get("/now")
def now():
    # 帶時間戳記的端點
    current = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
    return {"now_utc": current}


# 啟動指令（在命令列）：
#   uvicorn main:app --reload --port 8000
# 之後用瀏覽器打開 http://127.0.0.1:8000/
# 自動說明頁面：http://127.0.0.1:8000/docs

這支程式定義了三個端點（endpoint）：/ 回傳簡單的 JSON、/health 是健康檢查、/now 回傳 UTC 時間。裝飾器 @app.get 表示「用 HTTP GET 方法存取這個路徑時，呼叫下面的函式」。FastAPI 會自動把函式的回傳值（字典）轉成 JSON 格式，這是 Web Day 4 會深入的內容，今天先看到結果。

啟動伺服器（這是命令列指令，不是 Python）：

# 在 main.py 所在目錄執行
uvicorn main:app --reload --port 8000
# 啟動後會看到類似這樣的輸出：
#   INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
#   INFO:     Started reloader process [28704]
#   INFO:     Started server process [28709]
#   INFO:     Waiting for application startup.
#   INFO:     Application startup complete.

--reload 參數讓伺服器在你修改程式碼後自動重新啟動，開發階段非常好用；上線之後一定要拿掉，改用正式的管理方式（Day 30 會講）。啟動成功後，http://127.0.0.1:8000/ 應該會回傳一段 JSON；http://127.0.0.1:8000/docs 會打開自動產生的互動式 API 說明頁面（Swagger UI）。

伺服器跑起來之後，用一支 httpx 程式測試剛剛的三個端點：

# test_smoke.py
# 用 httpx 打三個端點，確認服務正常
import httpx

BASE = "http://127.0.0.1:8000"

with httpx.Client(base_url=BASE, timeout=5.0) as client:
    r1 = client.get("/")
    print(r1.status_code, r1.json())
    # 輸出（範例）：200 {'message': 'Hello, FastAPI!', 'service': 'web-day-01'}

    r2 = client.get("/health")
    print(r2.status_code, r2.json())
    # 輸出（範例）：200 {'status': 'ok'}

    r3 = client.get("/now")
    print(r3.status_code, r3.json())
    # 輸出（範例）：200 {'now_utc': '2025-07-20T08:30:00+00:00'}

httpx 是這個系列會一直用到的 HTTP 呼叫端，比 requests 多了原生非同步支援（Day 18 會示範）。在這個範例裡，我們用 with 把 client 包起來，確保連線正確關閉；三個端點都應該回傳 200 狀態碼與 JSON 主體。如果其中一個失敗，先確認 uvicorn 還在跑（另一個終端機視窗），再檢查 port 有沒有被其他程式占用。

如果你是第一次接觸 HTTP 自動化測試，這支腳本的幾個設計值得記起來。第一，base_url 用在 Client(...) 裡而不是每次 get 都帶完整 URL，這樣以後要換 base URL 只改一個地方。第二，timeout=5.0 是明確寫死的——預設 httpx 對所有操作有預設逾時，但對「單元測試」場景，明確寫一個較短的值可以讓卡住的測試及早失敗。第三，with 區塊結束時會自動呼叫 close()，確保 TCP 連線不會洩漏。這三個寫法從 Day 1 就養起來，後面就不必再改。

最後用 curl 也對照一次。curl 是幾乎所有作業系統都內建的指令，部署到伺服器上除錯時很方便：

# 用 curl 測試
curl -s http://127.0.0.1:8000/
# 輸出：{"message":"Hello, FastAPI!","service":"web-day-01"}

curl -s http://127.0.0.1:8000/health
# 輸出：{"status":"ok"}

# 只顯示狀態碼
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" http://127.0.0.1:8000/now
# 輸出：200

這個範例雖然簡單，但它涵蓋了後端系統的所有基本動作：定義端點、啟動伺服器、用程式測試。今天先把這個迴圈跑順，明天我們就把支撐這個迴圈的工具鏈（uv、VS Code、Git、專案結構）一個一個建起來。

常見錯誤與踩雷

第一次跑 FastAPI 的人，最常見的問題是「打 http://127.0.0.1:8000/ 沒回應」。這通常有三個成因：第一，uvicorn 還沒啟動成功，看一下終端機有沒有 Application startup complete 字樣；第二，連到別的 port 了，預設是 8000，但你可能先前有別的服務在跑，uvicorn 會改用 8001；第三，打到 localhost 在某些系統會被 IPv6 解析掉，改用 127.0.0.1 通常就解決。

第二個常見的踩雷是「改完 main.py 但伺服器沒更新」。這通常代表 --reload 沒生效，或是你在不是專案根目錄啟動 uvicorn，導致檔案監看失效。解法是把啟動指令的 cwd 切到 main.py 所在目錄，或者用 uvicorn --app-dir . main:app --reload 明確指定。

第三個是「裝飾器寫錯位置」。@app.get("/") 必須緊貼在函式定義的上方，中間不能有別的程式碼（裝飾器本質上是把下面那行函式包起來再傳給裝飾器工廠，所以中間夾雜其他敘述會破壞結構）。如果你看到「endpoint 沒註冊到」或「函式被當成一般函式而非路由」，第一個檢查的就是裝飾器的位置與縮排。

效能與實務提醒

開發階段用 --reload 是對的，但千萬不要把這個參數帶到正式環境。reload 機制需要額外的子行程與檔案監看，會拖慢啟動速度、浪費記憶體、並且在容器化部署時容易出問題（容器內重新載入檔案會產生競爭狀態）。正式環境請用 uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4，workers 數量依 CPU 核心數調整，Day 30 會有更完整的部署說明。

這個系列的範例刻意都做得很小，是為了讓你能在幾秒內看到結果。但真實世界的 API 往往要在數百毫秒內回應、在數萬 QPS 下不當機。這些議題會在 Web Day 18（非同步）、Web Day 20（快取）、Web Day 43（壓力測試）逐步討論。今天的目標是「讓你能跑起來」，效能調校留給後面。

另外提醒一件事：寫後端最大的成本往往不是程式碼本身，而是「環境沒弄好」。很多人花一整天卡在 uvicorn 啟動不起來、套件版本衝突、port 被占用，結果什麼 API 都沒寫到。Web Day 2 會用整整一篇把環境議題一次處理掉，建議你跟著走完，不要跳過。

進階練習：三種方式確認服務正常

確認 FastAPI 服務是否正常啟動，是日後每天寫程式都會做的事。除了前面的 httpx 與 curl，還有第三種方式：直接走訪 FastAPI app 物件，看它註冊了哪些路由。這在做自動健康檢查與除錯時特別有用。

# introspect_app.py
# 走訪 FastAPI 物件，把所有註冊的路由列出來
from main import app


def list_routes(application):
    # 走訪 FastAPI 物件的 routes 屬性
    routes = []
    for route in application.routes:
        if hasattr(route, "path") and hasattr(route, "methods"):
            methods = sorted(route.methods - {"HEAD"})  # 去掉 HEAD
            routes.append((", ".join(methods), route.path))
    return routes


for method, path in list_routes(app):
    print(f"{method:8s} {path}")
# 輸出（範例）：
#   GET      /
#   GET      /health
#   GET      /now
#   GET      /docs
#   GET      /redoc
#   GET      /openapi.json

這支腳本對「你不知道程式裡到底有哪些端點」的情境特別有用——接手別人的專案、或快速確認自己的端點有沒有寫對路徑時，直接列出來比翻程式碼快很多。routes.methods - {"HEAD"} 是 FastAPI 自動幫每個 GET 加上的 HEAD 方法（用於 HTTP 快取驗證），通常不會單獨呼叫，所以過濾掉。

第二個進階練習：寫一個「服務探測器」主動偵測本地服務是否還活著。這在 CI/CD 與監控系統裡很常見——部署之後，部署腳本會自動打健康檢查端點，確認服務真的有起來再繼續。

# health_probe.py
# 持續偵測本地 FastAPI 健康狀態；按下 Ctrl+C 中止
import time

import httpx

URL = "http://127.0.0.1:8000/health"
INTERVAL_SECONDS = 2.0
MAX_FAILS = 3  # 連續失敗三次就停止並提示


def probe() -> bool:
    try:
        r = httpx.get(URL, timeout=2.0)
        return r.status_code == 200 and r.json().get("status") == "ok"
    except Exception:
        return False


def main():
    fails = 0
    while True:
        ok = probe()
        if ok:
            fails = 0
            print(f"[OK] {time.strftime('%H:%M:%S')} 健康")
        else:
            fails += 1
            print(f"[FAIL] {time.strftime('%H:%M:%S')} 不健康（連續 {fails} 次）")
            if fails >= MAX_FAILS:
                print("超過容忍次數，停止探測")
                break
        time.sleep(INTERVAL_SECONDS)


main()

這支程式碼做的事情很簡單：每兩秒打一次 /health，連續失敗三次就停止。在真實世界裡，這種探測器會跟 PagerDuty、Slack 等通知系統整合，服務掛了自動發訊息給值班工程師。今天的版本只是骨架，明天起會逐漸加入這些維運設計。

第三個練習：用 Python 的標準函式庫 subprocess 啟動 uvicorn，再用同支程式發請求測試——這是「在 CI 環境跑整合測試」常見的設計：

# integration_test.py
# 啟動 uvicorn、測試、關閉，全部都在 Python 裡
import subprocess
import time

import httpx


def start_server() -> subprocess.Popen:
    # 啟動 uvicorn 子行程
    return subprocess.Popen(
        ["uvicorn", "main:app", "--port", "8001"],  # 用 8001 避免與開發用的 8000 衝突
        stdout=subprocess.DEVNULL,
        stderr=subprocess.DEVNULL,
    )


def main():
    server = start_server()
    try:
        time.sleep(1.5)  # 等伺服器啟動
        with httpx.Client(base_url="http://127.0.0.1:8001", timeout=5.0) as client:
            r = client.get("/")
            assert r.status_code == 200
            assert r.json()["message"] == "Hello, FastAPI!"
            print("整合測試通過：", r.json())
            # 輸出（範例）：整合測試通過： {'message': 'Hello, FastAPI!', 'service': 'web-day-01'}
    finally:
        server.terminate()
        server.wait(timeout=5)


main()

這支腳本示範了「啟動 → 測試 → 關閉」一條龍的整合測試寫法。subprocess.Popen 啟動 uvicorn 當子行程，finally 確保測試結束或失敗時子行程都會被關閉（避免測試結束後留下一堆殭屍行程）。--port 8001 是故意的——避免與正在跑開發伺服器的 8000 衝突。本系列 Web Day 16 介紹 pytest 時，會把這套機制整合到 TestClient 裡，到時你會看到 FastAPI 內建的整合測試更簡潔。

小結

今天是系列的第一篇，我們把四十五天的學習地圖畫出來了：你會從 HTTP 與 FastAPI 起步，走到資料庫、安全、認證、測試、前端整合、部署，最後用「預約管理系統」把所有東西串起來。整個系列固定在 Python 3.13、FastAPI 0.116、Pydantic 2.11、SQLModel 0.0.24、uvicorn 0.35、httpx 0.28 這幾個 2025 年 7 月的主流版本，並以「CPU 可跑」為主要執行需求。今天的完整實作雖然只有三個端點，但已經展示「定義 → 啟動 → 測試」這個後端開發的基本迴圈，後續章節會逐一展開。

結語

今天我們站在系列的最開頭，把地圖畫完卻還沒出發。明天，我們會把支撐整趟旅程的工具鏈一次建好：uv 管理環境與套件、VS Code 與它的 Python 擴充套件、Git 與分支策略、專案目錄結構與 pyproject.toml 的標準寫法。環境沒弄好，後面的範例都跑不動，所以 Web Day 2 是整個系列最重要的「地基」篇章之一，請預留一段完整的時間跟著做。

延伸資源

  • FastAPI 官方教學（2025-07）：https://fastapi.tiangolo.com/
  • Pydantic v2 官方教學（2025-07）：https://docs.pydantic.dev/latest/
  • SQLModel 官方教學（2025-07）：https://sqlmodel.tiangolo.com/
  • uv 官方說明（0.7，2025）：https://docs.astral.sh/uv/
  • uvicorn 官方介紹（0.35，2025）：https://www.uvicorn.org/
  • httpx 官方教學（0.28，2025）：https://www.python-httpx.org/
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Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門

Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門 隨著人工智慧（AI）與深度學習（Deep Learning）快速發展，越來越多人對這些技術產生興趣。不論你是想踏入 AI 領域的初學者，還是已經有程式基礎的開發者，學好 Python 與深度學習框架（例如 PyTorch），都能為你打開更多可能。 為什麼選擇 Python？ Python 已經是資料科學與人工智慧領域的首選語言。它的語法簡潔、容易上手，而且擁有龐大的生態系與大量開源函式庫。無論是資料處理、資料視覺化，還是建立機器學習與深度學習模型，Python 都能勝任。對想進入 AI 或資料科學領域的人來說，它幾乎是必備工具。 PyTorch 是什麼？ PyTorch 是由 Meta（原 Facebook）AI 研究團隊開發的開源深度學習框架，以易用、靈活和動態計算圖著稱，是許多 AI 研究人員與開發者的首選。相較於其他框架，PyTorch 的寫法更貼近原生 Python，對初學者相對友善。無論是簡單的實驗，還是複雜的深度學習模型，PyTorch 都能提供強大的支援。 這個系列能帶給你什麼？ 這個系列會從 Python 的基礎開始，帶你一步一步學習，最後能自己用 PyTorch 建立深度學習模型。即使你完全沒有寫過程式，也能跟著文章的節奏累積技能，理解 AI 與深度學習的核心觀念。 本系列涵蓋的主題 Python 基礎：從變數、條件判斷到函式與模組。 資料處理工具：用 NumPy 與 Pandas 有效率地操作資料。 資料視覺化：用 Matplotlib 與 Seaborn 把資料畫成圖表。 深度學習的數學基礎：線性代數、微積分與機率。 PyTorch 入門：理解張量、模型建構與 GPU 加速。 基礎深度學習模型：CNN 與 RNN 的實作應用。 深度學習專案實戰：從資料前處理到模型部署的端到端流程。 誰適合這個系列？ 程式初學者 ：如果你對 AI 充滿好奇，卻還沒寫過程式，系列的第一部分會帶你快速上手 Python，並幫助你理解深度學習的基本觀念。 資料科學愛好者 ：如果你已經熟悉一些資料處理方法，進階部分會教你如何用 PyTorch 建構深度學習模型。 開發者與研究人員 ：想更深入了...
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