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Python 简介

本节定位​

这一节是 Python 学习的入口。你不需要马上掌握复杂语法，先理解 Python 为什么适合 AI、它能做哪些事情，并亲手运行第一个程序，建立“代码可以解决真实问题”的第一印象。

学习目标​

  • 了解 Python 是什么，为什么它这么受欢迎
  • 理解 Python 在 AI 领域的核心地位
  • 写出并运行你的第一个 Python 程序
  • 理解 Python 代码的基本结构

为什么学 Python？​

如果编程语言是工具，那 Python 就是瑞士军刀——什么都能干，而且上手简单。

先看几个数据：

维度说明
流行度连续多年蝉联 TIOBE 编程语言排行榜第一
AI 首选几乎所有 AI/机器学习框架（PyTorch、TensorFlow）都以 Python 为主
就业市场数据科学、AI 工程师、后端开发岗位的必备技能
学习曲线语法接近自然语言，初学者最容易上手的语言之一

一句话总结：如果你想做 AI，Python 是唯一的起点。

Python 到底是什么？​

Python 是一门高级编程语言，由 Guido van Rossum（吉多·范罗苏姆）于 1991 年发布。

"高级"是什么意思？编程语言离硬件越远、越接近人类语言，就越"高级"。比较一下：

# 机器语言（二进制，计算机直接执行）
10110000 01100001

# C 语言（需要手动管理很多细节）
#include <stdio.h>
int main() {
    printf("Hello World\n");
    return 0;
}

# Python（简洁明了）
print("Hello World")

同样是打印一句话，Python 只需要 1 行，而 C 语言需要 5 行。这就是 Python 的设计哲学：简洁优雅，让你专注于解决问题，而不是语法细节。

Python 的核心特点​

特点说明对你的好处
语法简洁用缩进代替大括号，代码像英语学得快，写得少
解释型语言写完直接运行，不需要编译调试方便，马上看结果
动态类型不需要声明变量类型代码更简短灵活
生态丰富超过 40 万个第三方库别人造好的轮子，拿来就用
跨平台Windows、macOS、Linux 都能跑一份代码，到处运行

Python 能做什么？​

Python 的应用范围非常广泛，以下是几个最重要的方向：

1. AI 和机器学习（这门课的核心）​

运行本段示例前请先安装 scikit-learn

在 Colab 或 Jupyter 中运行下面代码前，先执行安装（只需一次）：

!pip install scikit-learn

在本地终端或 Conda 环境中则用：pip install scikit-learn

# 用几行代码训练一个简单的线性回归模型（示例数据，可直接运行）
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])   # 特征
y_train = np.array([2, 4, 6, 8, 10])             # 标签（y ≈ 2*x）

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 训练完成后可用 model.predict() 做预测

主流框架：PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Hugging Face Transformers

2. 数据分析和可视化​

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据（实际项目中可用 pd.read_csv("sales.csv") 读取自己的文件）
data = pd.DataFrame({"month": ["1月", "2月", "3月"], "revenue": [100, 150, 120]})

# 一行代码画图
data.plot(x="month", y="revenue", kind="bar")
plt.show()

主流库：pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn

3. Web 后端开发​

用 Python 可以快速写一个提供 API 的网站后端，例如：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hello")
def say_hello():
    return {"message": "你好，世界！"}

把服务跑起来并访问：

  1. 先把上面代码保存到一个文件（如 main.py），在终端进入该目录后执行： 
    pip install fastapi uvicorn
    uvicorn main:app --reload
  2. 终端里出现 Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 后，在浏览器打开：

主流框架：FastAPI、Django、Flask

4. 自动化脚本​

import os

# 示例：批量重命名文件夹中的图片（先建一个测试目录再运行，避免 FileNotFoundError）
os.makedirs("photos", exist_ok=True)
for i in range(3):
    open(f"photos/old_{i}.jpg", "w").close()   # 创建 3 个空文件当示例

for i, filename in enumerate(os.listdir("photos/")):
    new_name = f"photo_{i+1}.jpg"
    os.rename(f"photos/{filename}", f"photos/{new_name}")

# 查看结果（实际项目中可删掉测试目录：os.removedirs 等）
print(os.listdir("photos/"))   # ['photo_1.jpg', 'photo_2.jpg', 'photo_3.jpg']

5. 网络爬虫​

# 先安装：!pip install beautifulsoup4
from bs4 import BeautifulSoup

# 用一段示例 HTML 演示解析（不依赖外网，可直接运行）
html = """
<html><body>
  <h1>欢迎学习 Python</h1>
  <p>第一段</p>
  <p>第二段</p>
</body></html>
"""
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
title = soup.find("h1").text
paragraphs = soup.find_all("p")
print(f"网页标题: {title}")
print(f"共 {len(paragraphs)} 个段落")

写你的第一个 Python 程序​

方式一：在终端中使用 Python 交互模式​

打开终端（在第 1 站你已经学过了），输入：

python

你会看到类似这样的提示符：

Python 3.11.5 (main, Sep 11 2023, 08:31:25)
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

>>> 就是 Python 的交互提示符，表示它在等你输入命令。

试试这些：

>>> print("Hello, World!")
Hello, World!

>>> 1 + 1
2

>>> "AI" * 3
'AIAIAI'

>>> len("Python")
6

输入 exit() 或按 Ctrl+D 退出交互模式。

交互模式的用途

交互模式非常适合快速实验——比如你不确定一个函数怎么用，可以先在交互模式里试试，确认没问题再写到文件里。

方式二：在 VS Code 中编写并运行​

  1. 打开 VS Code（在第 1 站里已经装好了）
  2. 创建一个新文件 hello.py（注意后缀是 .py）
  3. 输入以下代码：
# 这是我的第一个 Python 程序
print("Hello, World!")
print("我正在学习 Python！")
print("1 + 1 =", 1 + 1)
  1. 保存文件（Ctrl+S / Cmd+S）
  2. 在终端中运行：
python hello.py

输出：

Hello, World!
我正在学习 Python！
1 + 1 = 2

恭喜你，你的第一个 Python 程序诞生了！

方式三：在 Jupyter Notebook 中运行​

在第 1 站里你已经装了 Jupyter。打开它：

jupyter notebook

创建一个新 Notebook，在代码单元格里输入 print("Hello from Jupyter!") 然后按 Shift+Enter 运行。

三种方式怎么选？
  • 交互模式：快速测试一小段代码
  • VS Code + .py 文件：写正式的项目代码
  • Jupyter Notebook：数据分析、学习实验（我们这门课主要用这种）

Python 代码的基本规则​

在深入学习之前，先了解几个最基本的规则：

1. 缩进很重要​

Python 用缩进（通常是 4 个空格）来表示代码块，而不是像其他语言那样用大括号 {}。

# 正确 ✅
if True:
    print("缩进了 4 个空格")
    print("同一个代码块")

# 错误 ❌ —— 会报 IndentationError
if True:
print("没有缩进，Python 会报错")
注意

缩进错误是新手最常见的错误。VS Code 会帮你自动缩进，但如果你复制粘贴代码，要注意检查缩进是否正确。

2. 注释用 #​

# 这是一行注释，Python 会忽略它
print("这行代码会执行")  # 行尾也可以写注释

# 多行注释就是多个 # 开头的行
# 第一行注释
# 第二行注释

注释是写给人看的，帮助你（和别人）理解代码。好的注释解释为什么这么做，而不是做了什么。

3. 大小写敏感​

name = "Alice"
Name = "Bob"
NAME = "Charlie"
# 这是三个不同的变量！

print(name)   # Alice
Print(name)   # 报错！Python 没有 Print，只有 print

4. 文件以 .py 结尾​

Python 脚本文件的后缀是 .py，比如 hello.py、train.py、model.py。

Python 2 还是 Python 3？​

简短的回答：用 Python 3，不要用 Python 2。

Python 2 已经在 2020 年 1 月 1 日正式停止维护。所有新项目、所有现代库都只支持 Python 3。本课程使用 Python 3.10+。

确认你的 Python 版本：

python --version
# 应该输出 Python 3.10.x 或更高

如果输出是 Python 2.x，你需要使用 python3 命令，或者检查你在第 1 站中配置的 conda 环境是否正确激活。

动手练习​

练习 1：Hello World 升级版​

创建文件 about_me.py，让它输出你的个人介绍：

print("=== 个人介绍 ===")
print("姓名：[你的名字]")
print("目标：成为 AI 工程师")
print("正在学习：Python 编程")
print("=" * 20)

运行它，看看输出。试着修改内容，加上更多信息。

练习 2：Python 当计算器​

在 Python 交互模式中，尝试以下运算：

>>> 100 + 200
>>> 10 * 3.14
>>> 2 ** 10        # ** 是幂运算，2的10次方
>>> 17 / 5         # 除法
>>> 17 // 5        # 整除（去掉小数部分）
>>> 17 % 5         # 取余数

记下每个运算的结果，想想为什么。

练习 3：探索 print()​

试试以下代码，观察 print() 的不同用法：

print("Hello")
print("Hello", "World")           # 多个参数用逗号分隔
print("Hello", "World", sep="-")  # 用 - 连接
print("Hello", end=" ")           # 不换行
print("World")
print("价格:", 99.9, "元")

小结​

要点说明
Python 是 AI 开发的首选语言几乎所有 AI 框架都基于 Python
语法简洁，接近自然语言降低学习门槛，让你专注于逻辑
生态丰富40 万+ 第三方库，绝大部分需求都有现成方案
三种运行方式交互模式、.py 文件、Jupyter Notebook
缩进是 Python 的灵魂用 4 个空格缩进，不要用 Tab
学习建议

编程是一门手艺，光看不练是学不会的。每一节课的练习都要动手敲一遍——不是复制粘贴，而是一个字一个字敲出来。打字的过程中你会犯错、会调试、会理解得更深。