批次處理實戰

• 一次處理多筆商品或客戶資料時，列表/字典推導式能讓程式短又清楚。
• enumerate 取得序號，zip 併排兩個列表。
• 綜合案例：清洗一批客戶資料（去空白、統一大小寫、補上標記）。

小節：列表推導式清洗資料

一行就能對整個列表做「去空白 + 統一格式」，取代 for 迴圈。

小節：字典推導式批次計算

對字典的每個值做運算，產出新字典。

小節：enumerate 加上序號

需要知道「第幾筆」時，用 enumerate 取得索引，不用自己維護計數器。

小節：zip 併排處理

兩個列表要一起跑時，zip 把它們配對在一起。

AI 協作：學了這個，跟 AI 怎麼配合？

批次處理是自動化的終極應用——你會發現 AI 幫你省下的不是幾分鐘，是幾個工作天。

你的人類優勢：

• 你知道要處理的檔案在哪、輸出要存到哪
• 你能定義「處理成功」和「處理失敗」的判斷標準

可以這樣跟 AI 說：

我的資料夾有 50 個 CSV 檔案，每個都是月報。幫我寫一個 Python 腳本，把所有檔案合併成一個 DataFrame，新增一欄「來源檔名」。

練習題

Capstone：綜合練習