EP07: โครงสร้างข้อมูลขั้นสูง: ดิกชันนารีและเซต
(1) ทบทวนความรู้เดิม (2) ดิกชันนารี (Dictionaries) ใน Python: โครงสร้างข้อมูลแบบ Key-Value 📖 (3) เซต (Sets) ใน Python: กลุ่มของข้อมูลที่ไม่ซ้ำกัน 🛡️
หน่วยที่ 1: บทนำสู่การเขียนโปรแกรมและการแก้ปัญหา
1.1.1 ความหมายและความสำคัญของการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์
โปรแกรมคอมพิวเตอร์คืออะไร?
- โปรแกรมคอมพิวเตอร์ (Computer Program) คือ ชุดคำสั่งที่เขียนขึ้นด้วยภาษาโปรแกรมเฉพาะ เพื่อสั่งให้คอมพิวเตอร์ทำงานตามลำดับขั้นตอนที่กำหนดไว้ คำสั่งเหล่านี้จะถูกแปลง (คอมไพล์หรืออินเทอร์พรีต) เป็นภาษาเครื่องที่คอมพิวเตอร์เข้าใจและสามารถปฏิบัติตามได้
- เปรียบเสมือน สูตรอาหาร ที่บอกขั้นตอน วัตถุดิบ และวิธีการปรุงอาหารทีละขั้นตอน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เป็นอาหารจานที่ต้องการ หรือ คู่มือการใช้งาน ที่แนะนำวิธีการใช้เครื่องมือหรืออุปกรณ์ต่างๆ อย่างถูกต้อง
- โปรแกรมคอมพิวเตอร์ประกอบด้วย:
- คำสั่ง (Instructions): การดำเนินการเฉพาะที่ต้องการให้คอมพิวเตอร์ทำ เช่น การบวกเลข การแสดงผลข้อความ การรับข้อมูล
- ข้อมูล (Data): ค่าที่โปรแกรมใช้ในการทำงาน หรือค่าที่เกิดจากการทำงานของโปรแกรม
- ตรรกะ (Logic): ลำดับและเงื่อนไขในการทำงานของคำสั่งต่างๆ
ทำไมต้องเขียนโปรแกรม? (ประโยชน์, การประยุกต์ใช้ในปัจจุบัน)
- ประโยชน์ของการเขียนโปรแกรม:
- การแก้ปัญหา (Problem Solving): ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ปัญหาและออกแบบวิธีการแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ
- การทำงานอัตโนมัติ (Automation): ลดภาระงานที่ซ้ำซากและน่าเบื่อ ทำให้มนุษย์มีเวลาไปทำงานที่สร้างสรรค์มากขึ้น
- เพิ่มประสิทธิภาพ (Efficiency): โปรแกรมสามารถทำงานได้รวดเร็ว แม่นยำ และต่อเนื่องกว่ามนุษย์ในหลายๆ ด้าน
- สร้างนวัตกรรม (Innovation): เป็นเครื่องมือในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ เทคโนโลยีใหม่ๆ และบริการรูปแบบใหม่
- พัฒนาทักษะการคิด (Develop Thinking Skills): ส่งเสริมการคิดเชิงตรรกะ (Logical Thinking) การคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking) และความคิดสร้างสรรค์ (Creative Thinking)
- โอกาสทางอาชีพ (Career Opportunities): เป็นทักษะที่เป็นที่ต้องการสูงในตลาดงานปัจจุบันและอนาคต
- การประยุกต์ใช้ในปัจจุบัน:
- ชีวิตประจำวัน: แอปพลิเคชันบนสมาร์ตโฟน (Social Media, เกม, แอปสั่งอาหาร), เว็บไซต์ (ข่าวสาร, E-commerce, ดูหนังฟังเพลง), ระบบนำทาง GPS, เครื่องใช้ไฟฟ้าอัจฉริยะ (Smart Appliances)
- ธุรกิจและอุตสาหกรรม: ระบบจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM), ระบบวางแผนทรัพยากรขององค์กร (ERP), ระบบควบคุมการผลิตในโรงงาน, การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ (Business Analytics)
- การศึกษา: แพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์ (E-learning), สื่อการสอนแบบโต้ตอบ, โปรแกรมช่วยสอน
- การแพทย์: ระบบเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EMR), เครื่องมือวินิจฉัยโรค, หุ่นยนต์ช่วยผ่าตัด
- วิทยาศาสตร์และวิศวกรรม: การจำลองสถานการณ์ (Simulations), การวิเคราะห์ข้อมูลงานวิจัย, การควบคุมระบบอัตโนมัติ
- ความเกี่ยวข้องกับสาขา (ตัวอย่าง):
- สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศ/คอมพิวเตอร์ธุรกิจ: พัฒนาเว็บไซต์, แอปพลิเคชัน, จัดการฐานข้อมูล, ดูแลระบบเครือข่าย
- สาขาช่างอุตสาหกรรม/เมคคาทรอนิกส์: เขียนโปรแกรมควบคุมเครื่องจักร (PLC), หุ่นยนต์, ระบบอัตโนมัติในโรงงาน
- สาขาบัญชี: พัฒนาสคริปต์ช่วยจัดการข้อมูลทางการเงิน, วิเคราะห์ข้อมูลบัญชีเบื้องต้น
- สาขาการตลาดดิจิทัล: วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า, สร้างเครื่องมือช่วยในการทำการตลาดอัตโนมัติ
- สาขาเกษตรอัจฉริยะ (Smart Farming): เขียนโปรแกรมควบคุมระบบให้น้ำ, ตรวจวัดสภาพแวดล้อมในฟาร์ม
ประเภทของภาษาโปรแกรม
- ภาษาระดับต่ำ (Low-Level Languages):
- เป็นภาษาที่ใกล้เคียงกับภาษาที่คอมพิวเตอร์เข้าใจโดยตรง (ภาษาเครื่อง) หรือมีการแทนที่คำสั่งภาษาเครื่องด้วยสัญลักษณ์ที่มนุษย์พอเข้าใจได้
- ภาษาเครื่อง (Machine Language): ประกอบด้วยเลขฐานสอง (0 และ 1) เท่านั้น คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้โดยตรง ไม่ต้องผ่านการแปล แต่ยากต่อการเขียนและทำความเข้าใจของมนุษย์
- ภาษาแอสเซมบลี (Assembly Language): ใช้สัญลักษณ์ (Mnemonics) แทนคำสั่งภาษาเครื่อง เช่น ADD แทนการบวก, MOV แทนการย้ายข้อมูล ต้องใช้ตัวแปลภาษาที่เรียกว่า “แอสเซมเบลอร์ (Assembler)” ในการแปลงเป็นภาษาเครื่อง ยังคงมีความซับซ้อนและขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมของ CPU แต่ให้ประสิทธิภาพสูงและควบคุมฮาร์ดแวร์ได้ละเอียด
- ข้อดี: ทำงานได้เร็ว, ควบคุมฮาร์ดแวร์ได้โดยตรงและละเอียด
- ข้อเสีย: เขียนยาก, แก้ไขยาก, ไม่สามารถนำไปใช้กับคอมพิวเตอร์ต่างสถาปัตยกรรมได้ (Platform Dependent)
- ภาษาระดับสูง (High-Level Languages):
- เป็นภาษาที่ออกแบบมาให้มนุษย์เข้าใจและเขียนได้ง่ายขึ้น โดยมีไวยากรณ์และโครงสร้างคล้ายกับภาษาอังกฤษ
- ผู้เขียนโปรแกรมไม่จำเป็นต้องรู้รายละเอียดการทำงานของฮาร์ดแวร์มากนัก
- ต้องใช้ตัวแปลภาษาเพื่อแปลงเป็นภาษาเครื่อง:
- คอมไพเลอร์ (Compiler): แปลโปรแกรมทั้งชุด (Source Code) ให้เป็นภาษาเครื่อง (Object Code หรือ Executable File) ในครั้งเดียว หากมีข้อผิดพลาดจะแจ้งหลังการแปลทั้งหมด ตัวอย่างภาษา: C, C++, Java, Go
- อินเทอร์พรีเตอร์ (Interpreter): แปลโปรแกรมทีละคำสั่ง แล้วให้คอมพิวเตอร์ทำงานตามคำสั่งนั้นทันที หากพบข้อผิดพลาดจะหยุดทำงานและแจ้งข้อผิดพลาด ณ คำสั่งนั้น ตัวอย่างภาษา: Python, JavaScript, PHP, Ruby
- ข้อดี: เขียนง่าย, เข้าใจง่าย, แก้ไขง่าย, ลดเวลาในการพัฒนา, ส่วนใหญ่นำไปใช้กับคอมพิวเตอร์ต่างสถาปัตยกรรมได้ง่ายกว่า (More Platform Independent)
- ข้อเสีย: ทำงานช้ากว่าภาษาระดับต่ำเล็กน้อย, ควบคุมฮาร์ดแวร์ได้ไม่ละเอียดเท่าภาษาระดับต่ำ
- ตัวอย่างภาษาระดับสูงที่นิยม: Python, Java, C#, JavaScript, C++, PHP, Swift, Kotlin, Go, Ruby
1.1.2 วงจรชีวิตการพัฒนาโปรแกรม (Program Development Life Cycle – PDLC)
PDLC เป็นกระบวนการที่เป็นขั้นตอนและมีระบบในการสร้างและพัฒนาซอฟต์แวร์หรือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ช่วยให้การพัฒนาเป็นไปอย่างมีทิศทาง ลดข้อผิดพลาด และได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพ ประกอบด้วยขั้นตอนหลักดังนี้:
- การวิเคราะห์ปัญหา (Problem Analysis / Requirement Definition)
- วัตถุประสงค์: ทำความเข้าใจปัญหาหรือความต้องการที่ต้องการให้โปรแกรมแก้ไขอย่างชัดเจน
- กิจกรรม:
- รวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้หรือผู้เกี่ยวข้อง (Stakeholders)
- กำหนดขอบเขตของปัญหา (Scope)
- ระบุสิ่งที่โปรแกรมต้องทำ (Functional Requirements) เช่น โปรแกรมต้องคำนวณอะไรได้บ้าง, ต้องแสดงผลอะไร
- ระบุข้อจำกัดต่างๆ (Constraints) เช่น งบประมาณ, เวลา, ทรัพยากร, ฮาร์ดแวร์ที่ใช้
- กำหนดผลลัพธ์ที่คาดหวัง (Expected Output)
- ผลลัพธ์: เอกสารระบุความต้องการ (Requirement Specification) ที่ชัดเจน
- การออกแบบโปรแกรม (Program Design)
- วัตถุประสงค์: วางแผนวิธีการแก้ปัญหาและออกแบบโครงสร้างของโปรแกรมก่อนลงมือเขียนจริง
- กิจกรรม:
- ออกแบบอัลกอริทึม (Algorithm Design): กำหนดลำดับขั้นตอนการทำงานของโปรแกรมอย่างละเอียดเพื่อแก้ปัญหา
- คุณสมบัติของอัลกอริทึมที่ดี:
- มีความถูกต้อง (Correctness): ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องเสมอ
- มีความชัดเจน (Clarity/Unambiguous): แต่ละขั้นตอนมีความหมายเดียว ชัดเจน ไม่กำกวม
- มีจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุด (Finiteness): ต้องทำงานเสร็จสิ้นในจำนวนขั้นตอนที่จำกัด
- มีประสิทธิภาพ (Efficiency): ใช้ทรัพยากร (เวลา, หน่วยความจำ) น้อยที่สุด
- สามารถนำไปปฏิบัติได้ (Feasibility): แต่ละขั้นตอนสามารถทำได้จริง
- คุณสมบัติของอัลกอริทึมที่ดี:
- เครื่องมือช่วยออกแบบอัลกอริทึม:
- รหัสลำลอง (Pseudocode): การอธิบายขั้นตอนการทำงานของโปรแกรมโดยใช้ภาษาที่มนุษย์เข้าใจง่าย (คล้ายภาษาอังกฤษ แต่มีโครงสร้างที่ชัดเจน) ไม่ขึ้นกับไวยากรณ์ของภาษาโปรแกรมใดๆ
- ผังงาน (Flowchart): การใช้สัญลักษณ์ภาพแทนขั้นตอนการทำงานและความสัมพันธ์ของส่วนต่างๆ ในโปรแกรม ทำให้เห็นภาพรวมของโปรแกรมได้ง่าย
- ประโยชน์ของผังงาน: ช่วยให้เข้าใจลำดับการทำงาน, ง่ายต่อการตรวจสอบข้อผิดพลาดของตรรกะ, ใช้เป็นเอกสารประกอบการพัฒนา
- ออกแบบส่วนติดต่อผู้ใช้ (User Interface – UI): รูปลักษณ์หน้าจอที่ผู้ใช้จะโต้ตอบด้วย
- ออกแบบโครงสร้างข้อมูล (Data Structure Design): วิธีการจัดเก็บข้อมูลในโปรแกรม
- ออกแบบสถาปัตยกรรมโปรแกรม (Program Architecture Design): การแบ่งโปรแกรมออกเป็นส่วนย่อยๆ (Modules) และความสัมพันธ์ระหว่างส่วนเหล่านั้น
- ออกแบบอัลกอริทึม (Algorithm Design): กำหนดลำดับขั้นตอนการทำงานของโปรแกรมอย่างละเอียดเพื่อแก้ปัญหา
- ผลลัพธ์: เอกสารการออกแบบ (Design Document) ซึ่งอาจรวมถึงอัลกอริทึม, ผังงาน, โครงร่าง UI
- การเขียนโปรแกรม (Coding / Implementation)
- วัตถุประสงค์: แปลงการออกแบบโปรแกรม (อัลกอริทึม, ผังงาน) ให้เป็นชุดคำสั่งในภาษาโปรแกรมที่เลือกใช้
- กิจกรรม:
- เลือกภาษาโปรแกรมที่เหมาะสมกับปัญหาและสภาพแวดล้อม
- เขียนโค้ด (Source Code) ตามการออกแบบที่ได้วางไว้
- ปฏิบัติตามมาตรฐานการเขียนโค้ด (Coding Standards) เพื่อให้อ่านง่ายและบำรุงรักษาได้ง่าย
- ใช้ความคิดเห็น (Comments) อธิบายส่วนที่ซับซ้อนของโค้ด
- ผลลัพธ์: ซอร์สโค้ดของโปรแกรม (Source Code)
- การทดสอบและแก้ไขข้อผิดพลาด (Testing and Debugging)
- วัตถุประสงค์: ตรวจสอบว่าโปรแกรมทำงานได้ถูกต้องตามความต้องการหรือไม่ และค้นหาพร้อมทั้งแก้ไขข้อผิดพลาด (Bugs) ที่มีอยู่
- กิจกรรม:
- การทดสอบ (Testing):
- Unit Testing: ทดสอบส่วนย่อยๆ (Modules/Functions) ของโปรแกรม
- Integration Testing: ทดสอบการทำงานร่วมกันของส่วนย่อยต่างๆ
- System Testing: ทดสอบโปรแกรมทั้งระบบว่าทำงานได้ตรงตาม Requirement หรือไม่
- Acceptance Testing: ให้ผู้ใช้ทดลองใช้งานและยอมรับโปรแกรม
- การแก้ไขข้อผิดพลาด (Debugging): กระบวนการค้นหาและแก้ไขข้อบกพร่อง (Bugs) ในโปรแกรม โดยอาจใช้เครื่องมือช่วยดีบัก (Debugger)
- การทดสอบ (Testing):
- ผลลัพธ์: โปรแกรมที่ผ่านการทดสอบและมีความน่าเชื่อถือสูงขึ้น
- การจัดทำเอกสาร (Documentation)
- วัตถุประสงค์: สร้างเอกสารที่เกี่ยวข้องกับโปรแกรมเพื่อประโยชน์ในการใช้งาน, การพัฒนาต่อ, และการบำรุงรักษา
- กิจกรรม:
- เอกสารสำหรับผู้ใช้ (User Documentation): คู่มือการใช้งาน, คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
- เอกสารสำหรับผู้พัฒนา (Technical/Developer Documentation): รายละเอียดการออกแบบ, อัลกอริทึม, โครงสร้างโปรแกรม, คำอธิบายโค้ด
- ผลลัพธ์: ชุดเอกสารประกอบโปรแกรม
- การบำรุงรักษา (Maintenance)
- วัตถุประสงค์: ดูแลและปรับปรุงโปรแกรมหลังจากนำไปใช้งานจริงแล้ว เพื่อให้โปรแกรมยังคงทำงานได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ
- กิจกรรม:
- Corrective Maintenance: แก้ไขข้อผิดพลาดที่เพิ่งค้นพบหลังการใช้งานจริง
- Adaptive Maintenance: ปรับปรุงโปรแกรมให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อม (เช่น ระบบปฏิบัติการใหม่, ฮาร์ดแวร์ใหม่)
- Perfective Maintenance: เพิ่มคุณสมบัติใหม่ๆ หรือปรับปรุงประสิทธิภาพของโปรแกรมตามความต้องการของผู้ใช้
- Preventive Maintenance: ปรับปรุงโปรแกรมเพื่อป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
- ผลลัพธ์: โปรแกรมเวอร์ชันปรับปรุง (Updated Version)
1.1.3 อัลกอริทึมและผังงาน (Algorithms and Flowcharts)
ความหมายของอัลกอริทึม, ตัวอย่างอัลกอริทึมในชีวิตประจำวัน
- อัลกอริทึม (Algorithm) คือ กระบวนการหรือชุดของกฎเกณฑ์ที่กำหนดลำดับขั้นตอนการดำเนินการเพื่อแก้ปัญหาหรือบรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง โดยแต่ละขั้นตอนต้องมีความชัดเจนและสามารถนำไปปฏิบัติได้จริง และต้องสิ้นสุดในเวลาที่จำกัด
- ตัวอย่างอัลกอริทึมในชีวิตประจำวัน:
- การชงกาแฟ:
- ต้มน้ำให้เดือด
- ตักผงกาแฟใส่แก้ว
- เติมน้ำร้อนลงในแก้ว
- คนให้เข้ากัน
- (ทางเลือก) เติมน้ำตาลหรือนมตามชอบ
- เสิร์ฟ
- การหาค่าเฉลี่ยของตัวเลข 3 จำนวน:
- รับค่าตัวเลขที่หนึ่ง
- รับค่าตัวเลขที่สอง
- รับค่าตัวเลขที่สาม
- นำตัวเลขทั้งสามมาบวกกัน
- นำผลบวกที่ได้มาหารด้วย 3
- แสดงผลลัพธ์ค่าเฉลี่ย
- การเดินทางจากบ้านไปโรงเรียน:
- ออกจากบ้าน
- เดินไปที่ป้ายรถเมล์
- รอรถเมล์สายที่ต้องการ
- ขึ้นรถเมล์
- จ่ายค่าโดยสาร
- ลงจากรถเมล์เมื่อถึงป้ายใกล้โรงเรียน
- เดินไปที่โรงเรียน
- การชงกาแฟ:
ความหมายของผังงาน, สัญลักษณ์ผังงานพื้นฐาน
- ผังงาน (Flowchart) คือ แผนภาพที่ใช้สัญลักษณ์มาตรฐานแทนขั้นตอนการทำงานและความสัมพันธ์ของส่วนต่างๆ ในอัลกอริทึมหรือโปรแกรม ช่วยให้เห็นภาพรวมและลำดับการทำงานของโปรแกรมได้ง่ายและชัดเจน
สัญลักษณ์ผังงานพื้นฐาน (Basic Flowchart Symbols) ตามมาตรฐาน ANSI/ISO:
| สัญลักษณ์ (Symbol) | ชื่อสัญลักษณ์ (Name) | ความหมาย (Meaning) |
 | Terminal / Terminator | จุดเริ่มต้น (Start) หรือ จุดสิ้นสุด (End) ของกระบวนการ |
 | Process | การปฏิบัติงาน หรือ การประมวลผล (Processing) เช่น การคำนวณ การกำหนดค่า |
 | Input/Output | การรับข้อมูล (Input) หรือ การแสดงผลข้อมูล (Output) โดยไม่ระบุชนิดของอุปกรณ์ |
 | Decision | การตัดสินใจ (Decision) ตามเงื่อนไขที่กำหนด โดยจะมีทางออกตั้งแต่ 2 ทางขึ้นไป (เช่น ใช่/ไม่ใช่, จริง/เท็จ) |
 | Predefined Process / Subroutine | โปรแกรมย่อย หรือ กระบวนการที่กำหนดไว้แล้ว (มีการอธิบายรายละเอียดแยกต่างหาก) |
 | Connector (On-page) | จุดเชื่อมต่อภายในหน้าเดียวกัน (กรณีที่เส้นโยงยาวหรือซับซ้อน) มักใช้ตัวอักษรหรือตัวเลขกำกับ |
 | Connector (Off-page) | จุดเชื่อมต่อไปยังหน้าอื่น (กรณีที่ผังงานมีความยาวหลายหน้า) |
 | Flow Line / Arrow | เส้นแสดงทิศทางการทำงาน หรือ ลำดับของขั้นตอน โดยหัวลูกศรจะชี้ไปยังขั้นตอนถัดไป |
 | Document | เอกสาร หรือ รายงาน ที่เป็นผลลัพธ์หรือข้อมูลนำเข้า |
 | Manual Input | การป้อนข้อมูลด้วยตนเอง (เช่น การป้อนข้อมูลผ่านคีย์บอร์ด) |
 | Display | การแสดงผลทางหน้าจอ |
ตัวอย่างผังงานอย่างง่าย
- ตัวอย่างที่ 1: ผังงานการต้มบะหมี่กึ่งสำเร็จรูป
- (Terminator) Start
- (Process) ต้มน้ำให้เดือด
- (Process) ใส่เส้นบะหมี่และเครื่องปรุงลงในชาม
- (Process) เทน้ำร้อนใส่ชาม
- (Process) ปิดฝาทิ้งไว้ 3 นาที
- (Process) คนให้เข้ากัน
- (Terminator) End
- ตัวอย่างที่ 2: ผังงานการคำนวณพื้นที่สี่เหลี่ยมผืนผ้า (รับค่าความกว้างและความยาว)
- (Terminator) Start
- (Input/Output) รับค่าความกว้าง (Width)
- (Input/Output) รับค่าความยาว (Length)
- (Process) คำนวณพื้นที่ (Area = Width * Length)
- (Input/Output) แสดงค่าพื้นที่ (Area)
- (Terminator) End
- ตัวอย่างที่ 3: ผังงานตรวจสอบว่าเป็นเลขคู่หรือเลขคี่ (รับค่าตัวเลข 1 จำนวน)
- (Terminator) Start
- (Input/Output) รับค่าตัวเลข (Number)
- (Decision) Number % 2 == 0 ? (ตรวจสอบว่าหารด้วย 2 ลงตัวหรือไม่)
- (Flowline – Yes) –> (Input/Output) แสดงผล “เป็นเลขคู่”
- (Flowline – No) –> (Input/Output) แสดงผล “เป็นเลขคี่”
- (Terminator) End (เชื่อมจากทั้งสองเส้นทางหลังแสดงผล)
1.1.4 แนะนำภาษา Python (Introduction to Python)
ประวัติความเป็นมา (โดยย่อ)
- Python ถูกสร้างขึ้นโดย Guido van Rossum โปรแกรมเมอร์ชาวดัตช์
- เริ่มพัฒนาในปี ค.ศ. 1989 และเปิดตัวครั้งแรกในปี ค.ศ. 1991
- ชื่อ “Python” ไม่ได้มาจากงู แต่มาจากชื่อคณะตลกของอังกฤษ “Monty Python’s Flying Circus” ซึ่ง Guido เป็นแฟนคลับ
- ปรัชญาการออกแบบของ Python เน้นความสามารถในการอ่านโค้ดได้ง่าย (Readability) และไวยากรณ์ที่กระชับ ทำให้ผู้พัฒนาสามารถแสดงแนวคิดได้ด้วยจำนวนบรรทัดโค้ดที่น้อยกว่าภาษาอื่นหลายภาษา
- Python เป็นภาษาแบบ Open Source บริหารจัดการโดย Python Software Foundation (PSF)
- มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง มีเวอร์ชันหลักๆ คือ Python 2 (ปัจจุบันไม่สนับสนุนแล้ว) และ Python 3 ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่ใช้ในปัจจุบัน
ลักษณะเด่นและข้อดีของภาษา Python
- อ่านง่ายและเข้าใจง่าย (Easy to Read and Learn):
- ไวยากรณ์ (Syntax) คล้ายกับภาษาอังกฤษ ทำให้เรียนรู้ได้เร็ว
- โครงสร้างโค้ดไม่ซับซ้อน เน้นการเยื้อง (Indentation) เพื่อกำหนดขอบเขตของโค้ด ซึ่งทำให้อ่านง่ายและเป็นระเบียบ
- เป็นภาษาแบบอินเทอร์พรีเตอร์ (Interpreted Language):
- โค้ดถูกประมวลผลทีละบรรทัด ทำให้ง่ายต่อการทดสอบและแก้ไขข้อผิดพลาด (Debugging)
- ลดขั้นตอนการคอมไพล์ ทำให้พัฒนาโปรแกรมได้รวดเร็ว
- เป็นภาษาระดับสูง (High-Level Language):
- ผู้เขียนโปรแกรมไม่ต้องกังวลกับรายละเอียดระดับต่ำของฮาร์ดแวร์ เช่น การจัดการหน่วยความจำ (มี Garbage Collection อัตโนมัติ)
- รองรับหลายกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรม (Multi-Paradigm):
- การเขียนโปรแกรมเชิงโครงสร้าง (Procedural Programming): เขียนโปรแกรมเป็นลำดับขั้นตอน
- การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (Object-Oriented Programming – OOP): รองรับแนวคิดเรื่องคลาส, อ็อบเจกต์, การสืบทอดคุณสมบัติ, การห่อหุ้ม, การพ้องรูป
- การเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน (Functional Programming): รองรับฟังก์ชันเป็น First-class citizen, lambda functions
- มีไลบรารีมาตรฐานและไลบรารีภายนอกที่หลากหลาย (Extensive Standard Library and Third-Party Packages):
- Standard Library: มีโมดูลสำเร็จรูปมากมายสำหรับงานต่างๆ เช่น การจัดการไฟล์, เครือข่าย, วันที่เวลา, คณิตศาสตร์
- Third-Party Packages: มีคลังแพ็กเกจขนาดใหญ่ (PyPI – Python Package Index) ที่ผู้ใช้ทั่วโลกสร้างและแบ่งปัน เช่น NumPy และ Pandas (สำหรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล), Django และ Flask (สำหรับพัฒนาเว็บ), TensorFlow และ PyTorch (สำหรับ Machine Learning), OpenCV (สำหรับ Computer Vision)
- เป็น Open Source และมีชุมชนผู้ใช้ขนาดใหญ่ (Open Source and Large Community):
- ใช้งานได้ฟรี และมีส่วนร่วมในการพัฒนาได้
- มีเอกสารประกอบ, บทความ, และแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมาย
- มีผู้ใช้และผู้พัฒนาจำนวนมากทั่วโลก พร้อมให้ความช่วยเหลือและแลกเปลี่ยนความรู้
- สามารถทำงานได้หลายแพลตฟอร์ม (Cross-Platform / Portable):
- โค้ด Python ที่เขียนบนระบบปฏิบัติการหนึ่ง (เช่น Windows) มักจะสามารถนำไปรันบนระบบปฏิบัติการอื่น (เช่น macOS, Linux) ได้โดยไม่ต้องแก้ไขหรือแก้ไขเพียงเล็กน้อย
- การจัดการหน่วยความจำอัตโนมัติ (Automatic Memory Management):
- มีระบบ Garbage Collector ช่วยจัดการการคืนหน่วยความจำที่ไม่ใช้งานแล้วอัตโนมัติ ลดภาระของผู้พัฒนา
ตัวอย่างการนำภาษา Python ไปใช้งานจริง
- การพัฒนาเว็บไซต์ (Web Development):
- Backend Development ด้วย Frameworks เช่น Django, Flask, FastAPI
- ตัวอย่าง: Instagram, Spotify, Netflix (บางส่วน)
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Science and Data Analysis):
- ใช้ไลบรารี เช่น Pandas (จัดการข้อมูลตาราง), NumPy (คำนวณทางคณิตศาสตร์), Matplotlib และ Seaborn (สร้างกราฟและ Visualization)
- ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง (Artificial Intelligence and Machine Learning):
- ใช้ไลบรารี เช่น Scikit-learn (Machine Learning ทั่วไป), TensorFlow, Keras, PyTorch (Deep Learning)
- การพัฒนาโปรแกรมอัตโนมัติ (Automation / Scripting):
- เขียนสคริปต์สำหรับงานที่ทำซ้ำๆ เช่น การจัดการไฟล์, การสำรองข้อมูล, การทดสอบซอฟต์แวร์อัตโนมัติ
- การพัฒนาเกม (Game Development):
- ใช้ไลบรารี เช่น Pygame
- การประมวลผลภาพและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Image Processing and Computer Vision):
- ใช้ไลบรารี เช่น OpenCV, Pillow
- การพัฒนาโปรแกรมประยุกต์บนเดสก์ท็อป (Desktop Applications):
- ใช้ไลบรารี GUI เช่น Tkinter (มาพร้อม Python), PyQt, Kivy
- งานด้านเครือข่าย (Networking):
- พัฒนาเครื่องมือเกี่ยวกับระบบเครือข่าย, โปรแกรม Socket
- การศึกษา (Education):
- เป็นภาษาแรกที่นิยมใช้สอนในการเขียนโปรแกรม เนื่องจากง่ายต่อการเรียนรู้
ทำไมจึงเลือกเรียน Python ในรายวิชานี้
- ง่ายต่อการเริ่มต้น: เหมาะสำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมมาก่อน ไวยากรณ์ที่ไม่ซับซ้อนช่วยลดอุปสรรคในการเรียนรู้
- อ่านง่าย: โค้ดที่สะอาดตาและเป็นระเบียบช่วยให้นักศึกษาทำความเข้าใจตรรกะของโปรแกรมได้ง่ายขึ้น
- ความต้องการในตลาดงานสูง: ทักษะ Python เป็นที่ต้องการในหลายอุตสาหกรรม เพิ่มโอกาสในการทำงานหลังจบการศึกษา
- ความหลากหลายในการประยุกต์ใช้: นักศึกษาสามารถนำความรู้ Python ไปต่อยอดในสายงานที่สนใจได้หลากหลาย เช่น พัฒนาเว็บ, วิเคราะห์ข้อมูล, IoT, หรือแม้แต่งานเฉพาะทางในสาขา ปวส. ของตนเอง
- มีแหล่งเรียนรู้และเครื่องมือฟรีมากมาย: ช่วยให้นักศึกษาสามารถศึกษาและฝึกฝนเพิ่มเติมได้ด้วยตนเอง
- ส่งเสริมการคิดเชิงคำนวณ (Computational Thinking): การเรียน Python ช่วยพัฒนาทักษะการแยกส่วนปัญหา, การจดจำรูปแบบ, การคิดเชิงนามธรรม และการออกแบบอัลกอริทึม ซึ่งเป็นทักษะสำคัญในยุคดิจิทัล
