2.1.1 Python 简介

Python 到 AI 应用工作流

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：

层级	同一件事长什么样
机器语言	`10110000 01100001`
C 语言	`#include <stdio.h>` 加一个完整的 `main()` 函数
Python	`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：

AI 和机器学习（这门课的核心）

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

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

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：

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：
Terminal window
```
pip install fastapi uvicorn
uvicorn main:app --reload
```
终端里出现 Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 后，在浏览器打开：
- http://127.0.0.1:8000/hello → 会返回 {"message":"你好，世界！"}
- http://127.0.0.1:8000/docs → 自动生成的 API 文档页面，可直接点接口调试

主流框架：FastAPI、Django、Flask

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']

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。

方式二：在 VS Code 中编写并运行

打开 VS Code（在第 1 站里已经装好了）
创建一个新文件 hello.py（注意后缀是 .py）
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)

保存文件（Ctrl+S / Cmd+S）
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。

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：

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")

下面这个例子是故意写错的，会报 IndentationError：

if True:
print("没有缩进，Python 会报错")

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。

大小写敏感

service_name = "登录 API"
Service_Name = "搜索 API"
SERVICE_NAME = "Worker"
# 这是三个不同的变量！

print(service_name)   # 登录 API
Print(service_name)   # 报错！Python 没有 Print，只有 print

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")

参考实现与讲解

about_me.py 应该能在终端运行，并打印清楚的多行自我介绍；修改介绍内容时，不应该需要改 Python 语法。
计算器输出应包含 300、31.400000000000002 或接近的浮点数、1024、3.4、3、2。
print("Hello", "World") 会自动插入空格；sep="-" 会改变分隔符；end=" " 会让下一次 print() 接在同一行。
如果脚本不能运行，先检查文件名、当前目录、Python 3 解释器，以及引号和括号是否配对。
证据不要只保存代码，还要保留运行命令和输出结果。

留下的证据

学完这一页，至少保留这张证据卡：

概念: 变量、类型、运算符、输入/输出、分支、循环、结构、函数或模块
代码: 用于说明该概念的最小可运行 Python 代码片段
输出: 打印值、类型、分支结果、循环 trace，或返回值
失败检查: 类型不匹配、缩进错误、越界、可变数据或导入路径问题
期望产出: 代码和打印结果，证明概念可行

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