AI Python 教程

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欢迎来到这个互动式 Python 教程！本课程旨在带你从完全的初学者成长为一名熟练的 Python 开发者，掌握现代工具与最佳实践。

使用方法

本教程共分为 53 课，每课涵盖一个特定主题。每课都有独立的目录，包含两个文件：

• instructions.md：包含课程内容、说明和示例的 Markdown 文件。
• exercise.py（FastAPI 课程为 main.py）：包含练习题的 Python 文件，供你完成。

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🚀 环境配置（完全新手请从这里开始！）

在运行任何 Python 代码之前，你需要先配置好开发环境。请根据你的操作系统按照以下步骤操作。

第一步 — 安装 Python

推荐： 安装 Python 3.11 或更高版本。

Windows

1. 前往 https://www.python.org/downloads/ 下载最新的 Python 安装包。
2. 运行安装程序。重要： 在点击安装前，务必勾选 "Add Python to PATH" 复选框。
3. 打开命令提示符（在开始菜单中搜索 "cmd"），验证安装：

   python --version
   

macOS

1. 打开终端（使用 Cmd + 空格 打开 Spotlight，搜索 "Terminal"）。
2. 推荐通过 Homebrew 安装。如果尚未安装 Homebrew，请先执行：

   /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
   

3. 然后安装 Python：

   brew install python
   

4. 验证安装：

   python3 --version
   

Linux（Ubuntu / Debian）

1. 打开终端。
2. 执行以下命令：

   sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip -y
   

3. 验证安装：

   python3 --version
   

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第二步 — 安装代码编辑器

一个好的代码编辑器能让你写 Python 事半功倍。我们强烈推荐 Visual Studio Code（VS Code）：

1. 从 https://code.visualstudio.com/ 下载并安装 VS Code。
2. 安装 Microsoft 出品的 Python 扩展（在左侧扩展面板中搜索 "Python"）。
3. 安装 Pylance 扩展，获得更好的代码智能提示和自动补全功能。

提示： 打开 VS Code 后，按 Ctrl+ `（Windows/Linux）或 Cmd+ `（macOS）可打开内置终端，无需离开编辑器即可运行 Python 命令。

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第三步 — 获取本课程

方式 A — 下载 ZIP 压缩包（适合初学者）：

1. 点击本 GitHub 页面顶部的绿色 Code 按钮。
2. 选择 Download ZIP，然后将压缩包解压到你喜欢的位置。
3. 打开 VS Code，选择 文件 → 打开文件夹，然后选中解压后的文件夹。

方式 B — 使用 Git 克隆（推荐给了解 Git 的用户）：

git clone https://github.com/unrealandychan/learn-python-with-ai.git
cd learn-python-with-ai

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第四步 — （可选但推荐）安装 uv 依赖管理工具

uv 是一个极速的 Python 包管理器，将在第 50 课中详细介绍。提前安装它，可以方便地在后续课程中安装所需的第三方包。

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows（PowerShell）
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

安装完成后，在课程文件夹中创建虚拟环境：

uv venv

然后激活虚拟环境：

# macOS / Linux
source .venv/bin/activate

# Windows
.venv\Scripts\activate

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快速开始

1. 进入课程目录： 从 lesson_01_intro_to_python 开始。

2. 阅读说明： 打开 instructions.md 文件，学习相关主题。

3. 完成练习： 打开 exercise.py，编写代码完成练习。

4. 运行代码： 在终端中使用以下命令运行练习文件：

   python lesson_01_intro_to_python/exercise.py
   

   在 macOS/Linux 上，你可能需要使用 python3 而不是 python。

5. 查看答案： 如果卡住了，可以查看同一文件夹中的 solution.py —— 但请先尝试自己完成！

初学者小贴士

• 不要急。 在进入下一课之前，先确保理解当前课程的内容。
• 手动敲代码，而不是直接复制粘贴 —— 这样能更好地建立编程的肌肉记忆。
• 大胆尝试。 修改示例中的值，看看会发生什么。出错也是学习的一部分！
• 善用 AI 辅助学习。 遇到不懂的地方，可以向 AI 助手（如 GitHub Copilot 或 ChatGPT）寻求更简单的解释。
• 认真阅读报错信息。 Python 的错误信息会告诉你哪里出了问题，以及出错的行号 —— 它们是你的朋友，不是敌人。

入门课程

• 第 01 课：Python 简介 — Python 入门与 "Hello, World!"
• 第 02 课：变量与数据类型 — 变量与数据类型
• 第 03 课：基本运算符 — 基本运算符
• 第 04 课：用户输入与类型转换 — 用户输入与类型转换
• 第 05 课：条件语句 — 流程控制：条件语句
• 第 06 课：列表 — 列表：创建、索引与切片
• 第 07 课：列表方法 — 列表方法与操作
• 第 08 课：for 循环 — for 循环与遍历列表
• 第 09 课：while 循环 — while 循环
• 第 10 课：字典 — 字典
• 第 11 课：元组与集合 — 元组与集合
• 第 12 课：定义与调用函数 — 定义与调用函数
• 第 13 课：函数参数与返回值 — 函数参数与返回值
• 第 14 课：变量作用域 — 变量作用域（局部 vs. 全局）
• 第 15 课：模块与导入 — 模块与导入
• 第 16 课：文件读取 — 文件 I/O：读取文件
• 第 17 课：文件写入 — 文件 I/O：写入文件
• 第 18 课：错误处理 — 错误处理（Try/Except）
• 第 19 课：面向对象编程入门 — 面向对象编程简介（类与对象）
• 第 20 课：下一步 — 下一步与项目建议

进阶课程

• 第 21 课：OOP 继承 — 面向对象编程：继承
• 第 22 课：OOP 多态 — 面向对象编程：多态与方法重写
• 第 23 课：OOP 封装 — 面向对象编程：封装（公有、受保护、私有）
• 第 24 课：OOP Dunder 方法 — 面向对象编程：魔术方法（Dunder Methods）
• 第 25 课：静态方法与类方法 — 静态方法与类方法
• 第 26 课：列表推导式 — 列表推导式
• 第 27 课：字典与集合推导式 — 字典与集合推导式
• 第 28 课：Lambda 函数 — Lambda 函数
• 第 29 课：map、filter、reduce — map()、filter() 与 reduce() 函数
• 第 30 课：生成器 — 生成器与 yield 关键字
• 第 31 课：装饰器 — 装饰器
• 第 32 课：collections 模块 — collections 模块
• 第 33 课：日期与时间 — 日期与时间处理（datetime 模块）
• 第 34 课：JSON 数据 — JSON 数据处理（json 模块）
• 第 35 课：os 与 sys 模块 — 与操作系统交互（os 和 sys 模块）
• 第 36 课：多线程 — 多线程（threading 模块）
• 第 37 课：多进程 — 多进程（multiprocessing 模块）
• 第 38 课：asyncio 入门 — 异步编程入门（asyncio）
• 第 39 课：async/await — 使用 async 与 await 进行异步 I/O
• 第 40 课：进阶项目 — 进阶项目：综合运用

常用 Python 第三方包

• 第 41 课：requests 模块 — requests - 发送 HTTP 请求
• 第 42 课：BeautifulSoup4 — BeautifulSoup4 - 网页爬虫
• 第 43 课：Pandas — pandas - 数据分析
• 第 44 课：Matplotlib — matplotlib - 数据可视化
• 第 45 课：Seaborn — seaborn - 统计数据可视化
• 第 46 课：FastAPI — FastAPI - 构建 Web API

专业开发实践

• 第 47 课：Git 与 GitHub — 使用 Git 与 GitHub 进行版本控制
• 第 48 课：Pytest — 使用 pytest 进行测试
• 第 49 课：Ruff — 使用 ruff 进行代码格式化与静态检查
• 第 50 课：uv 依赖管理 — 使用 uv 进行现代化依赖与环境管理
• 第 51 课：数据库 — 数据库操作（SQLAlchemy + SQLite）
• 第 52 课：配置管理 — 配置管理（使用 .env 文件）
• 第 53 课：Python MCP 与技能 — 构建迷你 MCP 风格的工具路由器与可复用 Python 技能模块

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祝你学习愉快！🎉