Python 最與眾不同的設計之一，就是用縮排（Indentation）取代大括號 {} 來定義程式碼區塊。這不是風格選擇，而是語法規則——縮排錯誤會直接讓程式無法執行。本文完整說明 Python 縮排的運作原理、4 個空格的 PEP 8 標準規範、巢狀縮排的層次結構，以及空格與 Tab 混用的危險，並以 if、for、def 三種最常見情境示範正確用法，幫助你從第一行程式碼就建立正確習慣。
什麼是 Python 縮排？
在 C、Java、JavaScript 等語言中，程式碼區塊用大括號 {} 包圍；但在 Python 中，縮排（向右移動的空白）就是區塊的邊界。冒號 : 開啟一個新區塊，接下來所有縮排相同層次的程式碼，都屬於這個區塊；一旦縮排退回，就代表區塊結束。這個設計讓 Python 程式碼在視覺上天然具有清晰的層次結構，也是 Python 「可讀性至上」哲學的體現。
可以把縮排想成煉金坊的巢狀熔爐：外層爐膛是函數，內層爐膛是 if 判斷，最裡層才是真正執行的反應。每往內一層，就代表「在前一個條件成立後，才執行這段操作」。縮排決定的不只是排版，而是程式的執行邏輯。
核心語法：縮排與程式碼區塊
# === 基本規則：冒號後的下一行必須縮排 ===
# if 條件判斷：符合條件時執行縮排內的程式碼
price = 185.5
if price > 180:
print("價格高於 180") # 縮排 4 個空格，屬於 if 區塊
print("達到進場條件") # 同樣縮排 4 格，仍在 if 區塊內
print("這行沒有縮排") # 退回原層，不屬於 if，一定會執行
# for 迴圈：每次迭代都執行縮排內的程式碼
closes = [183.5, 185.2, 187.8, 183.5, 188.1]
for c in closes:
result = c * 1.02 # 縮排，在 for 區塊內
print(result) # 縮排，在 for 區塊內
print("迴圈結束") # 無縮排，for 結束後才執行
# def 函數定義：函數主體必須縮排
def greet(name):
message = f"Hello, {name}！" # 縮排，函數主體
return message # 縮排，函數主體
result = greet("離火煉金坊")
print(result) # 無縮排，函數外部
Python 官方風格指南 PEP 8 規定：每個縮排層次使用 4 個空格（不是 1 個、2 個，也不是 Tab）。幾乎所有主流 IDE（VS Code、PyCharm）預設都會在你按下 Tab 鍵時自動插入 4 個空格，讓你無需手動敲 4 次空白鍵。
# === 巢狀縮排：多層區塊逐層往右 ===
def check_signal(price, rsi):
"""根據價格與 RSI 判斷交易訊號（巢狀縮排示範）。"""
if price > 180: # 第一層縮排（4 格）：在函數內
if rsi < 30: # 第二層縮排（8 格）：在外層 if 內
print("超賣 + 高價：強烈買入訊號")
return "BUY" # 第二層縮排，仍在內層 if
elif rsi > 70: # 第二層縮排，elif 與內層 if 對齊
print("超買 + 高價：觀望")
return "HOLD"
else: # 第二層縮排，else 與內層 if 對齊
print("RSI 中性，持倉")
return "HOLD"
else: # 第一層縮排，與外層 if 對齊
print("價格低於門檻，不進場")
return "SKIP"
# 呼叫函數（不縮排，在函數外）
signal = check_signal(185.5, 28)
print(f"訊號：{signal}")
巢狀縮排的關鍵是：同一層次的if、elif、else必須對齊（起始空格數完全相同），它們的程式碼主體再各自多縮排 4 格。層次愈深，程式碼愈往右移動。
規則與注意事項
| 規則 | 正確範例 | 錯誤範例 |
|---|---|---|
| 縮排量：4 個空格（PEP 8） | if x: |
if x:（2 格，不一致就報錯） |
| 冒號後必須縮排 | def f(): |
def f():（IndentationError） |
| 同層對齊 | if a: |
if a:（else 縮排錯誤） |
| 不可混用 Tab 與空格 | 統一使用空格（IDE 設定 Tab = 4 spaces） | 同一檔案 Tab + 空格混用（TabError） |
| 空白行不影響縮排 | 函數間可加空白行分隔（PEP 8 建議 2 行） | 在縮排區塊中間加入縮排不一致的行 |
常見錯誤與防呆
錯誤一：IndentationError — 縮排層次不一致
# ❌ 錯誤寫法（同一區塊縮排不一致）
# IndentationError: unexpected indent
def calc(x):
result = x * 2
return result # 多了 2 格空白，與上行不對齊
# ✅ 正確寫法：同一區塊所有行用相同縮排量
def calc(x):
result = x * 2
return result # 與上行同樣 4 格縮排
錯誤二：邏輯縮排錯誤 — print 放錯層次，輸出結果不符預期
# ❌ 邏輯錯誤：print 縮排在 for 內，每次迴圈都印一次
total = 0
closes = [183.5, 185.2, 187.8]
for c in closes:
total += c
print(f"目前總和：{total}") # 印了 3 次！
# ✅ 正確做法：只想看最終結果，print 縮排退回 for 外
total = 0
for c in closes:
total += c
print(f"最終總和：{total}") # 迴圈全部跑完才印一次
錯誤三：TabError — Tab 與空格混用
# ❌ 危險：某行用 Tab，其他行用空格，視覺上看起來對齊，執行卻報錯
# TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation
def bad_func():
x = 1 # 這行用 Tab（→）縮排
return x # 這行用 4 個空格縮排，兩種混用！
# ✅ 解決方法：IDE 設定「Tab 自動轉換為 4 個空格」
# VS Code：settings → Editor: Tab Size = 4 + Insert Spaces = ✓
# PyCharm：Preferences → Code Style → Python → Tab size = 4 + Use tab character = ✗
def good_func():
x = 1 # 統一 4 個空格
return x # 統一 4 個空格
進階用法
pass 佔位符：保持縮排結構完整
Python 規定縮排區塊不能為空——函數、if、for 的主體至少要有一行程式碼。開發量化策略時，常需要先定義函數骨架但尚未填入邏輯，這時用 pass 作為佔位符，讓程式碼合法執行而不報錯。
# pass：空區塊佔位，讓結構合法
def calculate_drawdown(equity_curve):
pass # TODO: 之後實作最大回撤計算
def on_tick(price):
pass # TODO: 之後實作即時策略邏輯
class Strategy:
pass # TODO: 之後補充類別方法
# if-else 骨架先建立，細節後填
signal = "BUY"
if signal == "BUY":
pass # TODO: 執行買入邏輯
elif signal == "SELL":
pass # TODO: 執行賣出邏輯
else:
pass # HOLD 不動作
長串列與字典的縮排慣例
當函數參數、串列、字典內容很多時，PEP 8 建議將每個元素獨立一行並縮排對齊，讓程式碼清晰易讀，不需要水平捲動。
# 多行串列：每個元素獨立一行，最後一個元素後加逗號（trailing comma）
ohlc_data = [
[2024_01_02, 182.5, 185.9, 181.0, 185.2],
[2024_01_03, 185.5, 188.2, 184.7, 187.8],
[2024_01_04, 187.2, 188.5, 182.1, 183.5], # trailing comma：方便之後新增行
]
# 多行字典
strategy_params = {
"fast_period": 5,
"slow_period": 20,
"stop_loss_pct": 0.02,
"take_profit_pct": 0.05,
}
# 多行函數呼叫：參數對齊開括號，或統一縮排 4 格
result = calculate_rsi(
prices=closes,
period=14,
smooth=True,
)
量化策略中的多層縮排實戰
量化策略邏輯通常需要多層巢狀縮排：外層是迴圈遍歷 K 線，內層是條件判斷，最裡層是下單執行。清楚掌握縮排層次，才能確保策略邏輯按預期執行。
def run_backtest(ohlc_data, fast=5, slow=20):
"""
簡易雙均線回測策略。
外層：遍歷每根 K 線
中層：判斷是否有足夠資料
內層：判斷均線交叉方向
"""
position = None # 目前持倉狀態（None / 'LONG'）
trades = [] # 記錄所有交易
for i in range(slow, len(ohlc_data)): # 第一層：遍歷 K 線
# 計算快慢均線
fast_ma = sum(c[4] for c in ohlc_data[i-fast:i]) / fast
slow_ma = sum(c[4] for c in ohlc_data[i-slow:i]) / slow
close = ohlc_data[i][4]
if position is None: # 第二層：未持倉時找進場
if fast_ma > slow_ma: # 第三層：快線上穿慢線
position = 'LONG'
trades.append({
'action': 'BUY',
'price': close,
'index': i,
})
print(f"買入：{close:.2f}")
elif position == 'LONG': # 第二層：持倉時找出場
if fast_ma < slow_ma: # 第三層：快線下穿慢線
position = None
trades.append({
'action': 'SELL',
'price': close,
'index': i,
})
print(f"賣出：{close:.2f}")
return trades # 退回函數第一層，回傳結果
煉金坊小叮嚀
縮排是 Python 的靈魂，但也是許多初學者第一個踩坑的地方。我自己剛開始時最常犯的錯誤，是把 return 或 print 縮排放錯層次，結果函數提早結束或迴圈每次都印出結果。我的建議是：從一開始就在 IDE 設定「Tab 自動轉為 4 個空格」，並開啟「顯示空白符號」功能，這樣縮排問題一眼就看得出來。在撰寫量化策略時，我習慣先用 pass 把整個函數骨架建好，確認縮排層次正確後，再逐一填入邏輯——這樣能避免因為層次錯亂導致策略在錯誤的時機點執行，難以排查的 bug。記住：縮排不只是排版，它決定了你的程式碼「在什麼條件下」、「執行幾次」，是量化邏輯正確性的基石。