尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源

在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。

经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。

然而，其中一个成功案例，是一个9年经验网易的小伙伴，当时拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer，逆涨50%，那是在去年2023年的 5月。

惊天大逆袭：8年小伙20天时间提75W年薪offer，逆涨50%，秘诀在这

不到1年，小伙伴也在团队站稳了脚跟，成为了名副其实的大模型架构师。

目前，他管理了10人左右的团队，包括一个2-3人的python算法小分队，包括一个3-4人Java应用开发小分队，包括一个2-3人实施运维小分队。并且他们的产品也收到了丰厚的经济回报，他们的AIGC大模型产品，好像已经实施了不下10家的大中型企业客户。

当然，尼恩更关注的，主要还是他的个人的职业身价。

小伙伴反馈，不到一年，他现在是人才市场的香馍馍。怎么说呢？

他现在职业机会不知道有多少, 而是大部分都是P8+ （年薪200W+）的顶级机会。

回想一下，去年小伙伴来找尼恩的时候，可谓是令人唏嘘。

当时，小伙伴被网易裁员，自己折腾 2个月，没什么好的offer，才找尼恩求助。

当时，小伙伴其实并没有做过的大模型架构，仅仅具备一些通用架构（ JAVA 架构、K8S云原生架构）能力，而且这些能力还没有完全成型。

特别说明，他当时没有做过大模型的架构，对大模型架构是一片空白。

本来，尼恩是规划指导小伙做通用架构师的（ JAVA 架构、K8S云原生架构）,

毫无疑问，大模型架构师更有钱途，所以，当时候尼恩也是壮着胆子，死马当作活马指导他改造为大模型架构师。

回忆起当时决策的出发点，主要有3个：

（1）架构思想和体系，本身和语言无关，和业务也关系不大，都是通的。

（2）小伙伴本身也熟悉一点点深度学习，懂python，懂点深度学习的框架，至少，demo能跑起来。

（3）大模型架构师稀缺，反正面试官也不是太懂大模型架构。

基于这个3个原因，尼恩大胆的决策，指导他往大模型架构走，先改造简历，然后去面试大模型的工程架构师，特别注意，这个小伙伴面的不是大模型算法架构师。

没想到，由于尼恩的大胆指导，小伙伴成了。

没想到，由于尼恩的大胆指导，小伙伴成了，而且是大成，实现了真正的逆天改命。

相当于他不到1年时间，职业身价翻了1倍多，可以拿到年薪 200W的offer了。

既然有一个这么成功的案例，尼恩能想到的，就是希望能帮助更多的社群小伙伴，成长为大模型架构师，也去逆天改命。

于是，从2024年的4月份开始，尼恩开始写《LLM大模型学习圣经》，帮助大家穿透大模型，走向大模型之路。

在这里插入图片描述

尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系列，初步的规划包括下面的内容：

《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》
《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》
《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》
《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》
《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》
《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》

本文是第1篇，作者是资深架构师 Andy（负责初稿） +43岁老架构师尼恩（负责升华，带给大家一种俯视技术，技术自由的高度）。

尼恩架构团队会持续迭代和更新，后面会有实战篇，架构篇等等出来。并且录制配套视频。

在尼恩的架构师哲学中，开宗明义：架构和语言无关，架构的思想和模式，本就是想通的。

架构思想和体系，本身和语言无关，和业务也关系不大，都是通的。

所以，尼恩用自己的架构内功，以及20年时间积累的架构洪荒之力，通过《LLM大模型学习圣经》，给大家做一下系统化、体系化的LLM梳理，使得大家内力猛增，成为大模型架构师，然后实现”offer直提”，逆天改命。

尼恩《LLM大模型学习圣经》PDF 系列文档，会延续尼恩的一贯风格，会持续迭代，持续升级。

这个文档将成为大家学习大模型的杀手锏，此文当最新PDF版本，可以来《技术自由圈》公号获取。

本文目录

第一部分：基础入门

第一章：Python简介

欢迎来到Python编程的世界！Python是一门强大而优雅的编程语言，无论你是编程新手还是有经验的开发者，都能在Python中找到乐趣和挑战。

Python以其简洁易懂的语法和丰富的库而闻名，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、自动化脚本等各个领域。

在本章中，我们将介绍Python的历史与特点、Python的应用领域以及如何安装和配置Python环境。

通过这部分内容，你将对Python有一个初步的了解，为接下来的学习打下坚实的基础。

1.1 Python的历史与特点

1.1.1 Python的历史

Python是一种由Guido van Rossum于1989年发明的高级编程语言。最初，Guido van Rossum在荷兰的国家研究所工作，设计Python的初衷是为了创建一种易于阅读和编写的编程语言，并且能够处理当时主流的ABC语言不能胜任的任务。

Python的第一个正式版本0.9.0于1991年发布，这个版本已经包含了“模块、异常处理、函数以及核心数据类型”等许多现在仍然重要的功能。
1994年，Python 1.0发布，标志着Python正式进入了主流编程语言的行列。随着社区的发展和需求的变化，Python不断更新和完善：

Python 2.0：发布于2000年，引入了垃圾回收机制和更完善的Unicode支持。
Python 3.0：发布于2008年，对语言进行了大幅度的改进，不完全向后兼容，目的是清理一些历史遗留问题并提升语言的一致性和可读性。

目前，Python的最新版本是Python 3.x，已经成为主流的Python版本。
Python 2.x系列已经停止更新，建议新项目和学习都使用Python 3.x。

1.1.2 Python的主要特点

Python因其简洁、优雅和强大，受到了广泛的欢迎。以下是Python的主要特点：

简洁明了：Python的语法设计简洁明了，代码可读性强。一个典型的Python程序通常比同样功能的C/C++/Java代码更短。
易学易用：Python的学习曲线相对平缓，非常适合初学者。它提供了大量的文档和社区支持，帮助新手快速上手。
解释型语言：Python是一种解释型语言，代码在运行时逐行解释执行，无需编译。这样不仅方便调试，还能快速测试和验证代码。
动态类型：Python是动态类型语言，变量在使用时才确定类型，无需预先声明。
跨平台：Python是一种跨平台语言，支持在Windows、macOS、Linux等多个操作系统上运行，只需一次编写即可在多种环境中使用。
丰富的标准库：Python拥有一个庞大的标准库，涵盖了文件I/O、系统调用、网络编程、Web服务、数据库接口等各个方面，极大地简化了开发工作。
强大的社区支持：Python拥有一个活跃且庞大的社区，提供了丰富的第三方库和工具，使开发者可以方便地扩展Python的功能。

我们可以看到Python是一门经过长期发展和完善的语言，具备了许多现代编程语言的优点，并在多个领域得到了广泛应用。

1.2 Python的应用领域

Python以其简洁的语法和强大的功能，广泛应用于各个领域。以下是Python在一些主要应用领域中的典型使用场景和优势。

1.2.1 Web开发

Python在Web开发领域非常受欢迎，得益于其丰富的框架和库，这些工具极大地简化了Web应用的开发过程。

常用框架和工具

Django：一个功能强大且完备的Web框架，适用于快速开发复杂的大型Web应用。Django提供了诸如ORM（对象关系映射）、身份验证、模板引擎、URL路由等内置功能，极大地减少了开发工作量。
Flask：一个轻量级的Web框架，灵活性高，适用于小型项目和原型开发。Flask提供了基本的Web开发功能，并允许开发者根据需要自由选择和集成第三方库。

示例代码

下面是一个使用Flask开发的简单Web应用示例：

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "Hello, Flask!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

保存以上代码为app.py，然后在命令行中运行：

python app.py

打开浏览器，访问http://127.0.0.1:5000/，你将看到页面显示“Hello, Flask!”。

1.2.2 数据分析

Python在数据分析领域同样表现出色，拥有大量专门用于数据处理和分析的库，使得数据分析工作更加高效和便捷。

常用库和工具

pandas：一个强大的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据操作功能，尤其适用于结构化数据处理。
NumPy：一个科学计算库，提供了支持多维数组和矩阵运算的大量函数。
Matplotlib：一个绘图库，用于创建静态、动态和交互式可视化图表。

示例代码

下面是一个使用pandas和Matplotlib进行数据分析和可视化的示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的DataFrame
data = {
   'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'],
        'Sales': [200, 220, 210, 250, 270]}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印数据表
print(df)

# 绘制销售趋势图
# 使用月份和销售数据绘制折线图
plt.plot(df['Month'], df['Sales'])
# 添加 x 轴标签
plt.xlabel('Month')
# 添加 y 轴标签
plt.ylabel('Sales')
# 添加图表标题
plt.title('Monthly Sales')
# 显示图表
plt.show()

运行上述代码，将生成一个显示月度销售趋势的折线图。

1.2.3 人工智能与机器学习

Python在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的应用非常广泛，得益于其丰富的库和框架，使得开发AI和ML应用变得相对容易。

常用库和工具

TensorFlow：一个由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型。
PyTorch：一个由Facebook开发的开源深度学习框架，提供了灵活且易于使用的接口。
scikit-learn：一个简单而高效的机器学习库，包含了大量的分类、回归、聚类算法，适用于数据挖掘和数据分析。

示例代码

下面是一个使用scikit-learn进行简单线性回归的示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)  # 生成输入特征X，reshape(-1, 1)将数组转换成一列
y = np.array([2, 3, 5, 6, 5])  # 生成目标变量y

# 创建线性回归模型并训练
model = LinearRegression()  # 创建线性回归模型
model.fit(X, y)  # 使用输入特征X和目标变量y训练模型

# 预测
y_pred = model.predict(X)  # 使用训练好的模型预测输出

# 绘制结果
plt.scatter(X, y, color='blue')  # 绘制散点图，用蓝色表示
plt.plot(X, y_pred, color='red')  # 绘制拟合直线，用红色表示
plt.xlabel('X')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('y')  # 设置y轴标签
plt.title('Linear Regression Example')  # 设置图表标题
plt.show()  # 显示图表

运行上述代码，将生成一个展示线性回归结果的散点图和回归线。

1.2.4 自动化脚本

Python在编写自动化脚本方面也非常有优势，其简洁的语法和强大的库支持，使得开发自动化脚本变得简单而高效。

常用库和工具

os：提供了丰富的操作系统功能，如文件和目录操作。
shutil：提供了高级的文件操作功能，如复制和移动文件。
requests：用于发送HTTP请求，适用于Web抓取和API调用。

示例代码

下面是一个使用os和shutil库进行文件整理的自动化脚本示例：

import os
import shutil

# 定义源目录和目标目录
source_dir = 'C:/Users/Andy/Downloads'
target_dir = 'C:/Users/Andy/Documents/Sorted'

# 创建目标目录
if not os.path.exists(target_dir):
    os.makedirs(target_dir)

# 遍历源目录中的文件
for filename in os.listdir(source_dir):
    file_path = os.path.join(source_dir, filename)

    # 判断是否为文件
    if os.path.isfile(file_path):
        # 移动文件到目标目录
        shutil.move(file_path, target_dir)
        print(f'Moved: {filename}')

运行该脚本后，下载目录中的所有文件将被移动到指定的目标目录中。

1.2.5 其他应用领域

除了上述领域，Python还在许多其他领域有广泛的应用，包括但不限于：

网络爬虫：通过编写爬虫程序抓取网络数据，常用库有BeautifulSoup、Scrapy等。
游戏开发：使用Pygame等库进行简单的游戏开发。
系统管理：编写脚本实现系统管理和运维任务。

Python的多功能性和广泛的应用领域，使其成为许多开发者和工程师的首选编程语言。
在接下来的章节中，我们将详细介绍如何安装和配置Python环境，帮助你快速入门Python编程。

1.3 如何安装Python

在开始编写Python程序之前，我们需要先安装Python。在本节中，我们将介绍如何在不同操作系统上安装Python，包括Windows、macOS和Linux。

1.3.1 Windows系统安装

下载Python安装包：
- 访问Python官网。
- 点击“Downloads”菜单，根据你的操作系统选择“Download for Windows”。
- 下载最新的Python安装包。
运行安装包：
- 双击下载的安装包以启动安装程序。
- 在安装界面，勾选“Add Python to PATH”选项，这将自动配置环境变量，方便在命令行中使用Python。
- 点击“Install Now”进行安装。
验证安装：
- 安装完成后，打开命令提示符（按Win + R，输入cmd，按回车）。
- 在命令提示符中输入以下命令，验证Python是否安装成功：
```
python --version
```
  如果显示Python的版本号，说明安装成功。

1.3.2 macOS系统安装

macOS通常预装了Python，但为了使用最新版本的Python，建议手动安装。

使用Homebrew安装Python：
- 如果尚未安装Homebrew，先打开终端（按Cmd + Space，输入Terminal，按回车），然后输入以下命令安装Homebrew：
```
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
```

安装Homebrew后，使用以下命令安装Python：
```
brew install python
```

验证安装：
- 在终端中输入以下命令，验证Python是否安装成功：
```
python3 --version
```
  如果显示Python的版本号，说明安装成功。

1.3.3 Linux系统安装

大多数Linux发行版都预装了Python，但为了使用最新版本，可以手动安装。

更新包管理器：
- 打开终端，输入以下命令更新包管理器：
```
sudo apt update
```

安装Python：
- 使用以下命令安装Python：
```
sudo apt install python3
```

验证安装：
- 在终端中输入以下命令，验证Python是否安装成功：
```
python3 --version
```
  如果显示Python的版本号，说明安装成功。

通过以上步骤，你已经成功在Windows、macOS或Linux系统上安装了Python。接下来，我们将介绍如何配置Python环境，以便更高效地开发Python应用。

1.4 Python环境配置

在安装了Python之后，我们还需要进行一些配置，以便更高效地进行开发。
这些配置包括Python版本管理、虚拟环境管理以及Anaconda的安装与配置。
本节将详细介绍这些概念及其作用，并提供具体的操作步骤。

1.4.1 Python版本管理（pyenv）

1.4.1.1 版本管理的概念和作用

在开发过程中，可能需要使用不同版本的Python来运行不同的项目。例如，一个项目可能需要Python 3.8，而另一个项目可能需要Python 3.9。
这时，管理和切换不同版本的Python就变得非常重要。pyenv是一个用于管理多个Python版本的工具，允许用户轻松安装和切换不同版本的Python。

1.4.1.2 安装和使用pyenv

安装pyenv：
- 打开终端，输入以下命令安装pyenv：
```
curl https://pyenv.run | bash
```

按照提示将以下内容添加到你的shell配置文件（如~/.bashrc或~/.zshrc）：

export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init --path)"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

重启终端：
- 重启终端或运行以下命令以应用配置：
```
source ~/.bashrc  # 或者 source ~/.zshrc
```

安装Python版本：
- 使用pyenv安装所需的Python版本，例如安装Python 3.9.7：
```
pyenv install 3.9.7
```

设置全局或局部Python版本：
- 设置全局默认Python版本：
```
pyenv global 3.9.7
```

设置局部Python版本（在项目目录中）：
```
pyenv local 3.8.10
```

验证安装：
- 输入以下命令，验证当前使用的Python版本：
```
python --version
```

1.4.2 虚拟环境管理（virtualenv, venv）

1.4.2.1 虚拟环境的概念和作用

虚拟环境是一种隔离的Python环境，每个虚拟环境都有独立的Python解释器和包管理工具。

使用虚拟环境可以避免不同项目之间的包冲突，并确保项目依赖的稳定性。
常用的虚拟环境管理工具有virtualenv和venv。

1.4.2.2 使用venv创建虚拟环境

venv是Python 3内置的虚拟环境管理工具，使用简单方便。

创建虚拟环境：
- 打开终端或命令提示符，输入以下命令创建一个名为myenv的虚拟环境：
```
python3 -m venv myenv
```

激活虚拟环境：
- 激活虚拟环境：
  - Windows：
```
myenv\Scripts\activate
```

  - macOS/Linux：

source myenv/bin/activate

激活后，命令行提示符前会显示虚拟环境的名称，如(myenv)。
1. 安装包：
在激活的虚拟环境中使用pip安装所需的包，例如安装requests库：
```
pip install requests
```

退出虚拟环境：
- 使用以下命令退出虚拟环境：
```
deactivate
```

1.4.2.3 使用virtualenv创建虚拟环境

virtualenv是一个独立于Python标准库的虚拟环境管理工具，适用于需要更多功能和兼容性的情况。

安装virtualenv：
- 如果没有安装virtualenv，可以使用pip进行安装：
```
pip install virtualenv
```

创建虚拟环境：
- 使用virtualenv创建虚拟环境：
```
virtualenv myenv
```

激活虚拟环境：
- 激活虚拟环境：
  - Windows：
```
myenv\Scripts\activate
```

  - macOS/Linux：

source myenv/bin/activate

退出虚拟环境：
- 使用以下命令退出虚拟环境：
```
deactivate
```

1.4.3 Anaconda的安装与配置

1.4.3.1 Anaconda的概念和作用

Anaconda是一个开源的Python发行版，专为科学计算、数据分析和机器学习而设计。
它包含了许多常用的科学计算库和数据处理工具，并提供了一个功能强大的包管理和虚拟环境管理工具conda。
Anaconda极大地简化了科学计算和数据分析的环境配置工作。

1.4.3.2 安装Anaconda

下载Anaconda安装包：
- 访问Anaconda官网, 国内用户推荐访问清华源下载和安装。anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
- 根据你的操作系统选择并下载Anaconda安装包。
运行安装包：
- 双击下载的安装包，按照安装向导的指示完成安装。
验证安装：
- 打开终端或命令提示符，输入以下命令验证Anaconda是否安装成功：
```
conda --version
```

1.4.3.3 使用conda管理虚拟环境和包

创建虚拟环境：
- 使用conda创建一个名为myenv的虚拟环境，并指定Python版本：
```
conda create -n myenv python=3.9
```

激活虚拟环境：
- 激活虚拟环境：
```
conda activate myenv
```

安装包：
- 在激活的虚拟环境中使用conda安装所需的包，例如安装numpy库：
```
conda install numpy
```

退出虚拟环境：
- 使用以下命令退出虚拟环境：
```
conda deactivate
```

管理包和环境：
- 列出已安装的包：
```
conda list
```

列出所有虚拟环境：
```
conda env list
```

通过以上步骤，你已经学会了如何使用Python版本管理工具、虚拟环境和Anaconda来配置和管理你的Python开发环境。
这些工具和技术将帮助你更高效地进行Python开发，并确保项目之间的依赖不互相干扰。
接下来，我们将通过IDE开始编写第一个Python程序。

1.5 IDE选择和配置

一个好的集成开发环境（IDE）可以极大地提升开发效率和编程体验。IDE通常提供代码编辑、调试、运行和版本控制等功能，使开发者可以更专注于编码本身。
在本节中，我们将介绍几种常用的Python IDE，包括PyCharm、VS Code和Jupyter Notebook，并讲解它们的安装与基本配置。

1.5.1 PyCharm安装与基本配置

PyCharm是由JetBrains开发的一款功能强大的Python IDE，特别适合大型项目和复杂的开发需求。它提供了智能代码补全、代码重构、调试工具和版本控制集成等功能。

1.5.1.1 安装PyCharm

下载PyCharm：
- 访问PyCharm官网。
- 根据你的操作系统下载社区版（Community）或专业版（Professional）。
安装PyCharm：
- 双击下载的安装包，按照安装向导的指示完成安装。

1.5.1.2 配置Python解释器

创建新项目：
- 打开PyCharm，选择“Create New Project”。
- 输入项目名称和路径。
选择Python解释器：
- 在“New Project”窗口，选择“Base Interpreter”。
- 选择系统Python解释器或虚拟环境。
- 点击“Create”创建项目。

1.5.1.3 基本配置和使用

安装插件：
- 打开“File -> Settings -> Plugins”。
- 搜索并安装需要的插件，如Markdown支持插件。
创建并运行Python文件：
- 右键点击项目目录，选择“New -> Python File”，输入文件名。
- 编写Python代码，例如：
```
print("Hello, PyCharm!")
```

右键点击文件，选择“Run 'filename'”运行代码。

1.5.2 VS Code安装与基本配置

VS Code（Visual Studio Code）是由微软开发的一款轻量级且功能强大的代码编辑器，支持多种编程语言。它通过扩展可以实现丰富的功能，非常适合Python开发。

1.5.2.1 安装VS Code

下载VS Code：
- 访问VS Code官网。
- 根据你的操作系统下载安装包。
安装VS Code：
- 双击下载的安装包，按照安装向导的指示完成安装。

1.5.2.2 安装Python扩展

打开VS Code：
- 启动VS Code。
安装Python扩展：
- 点击左侧活动栏中的“Extensions”图标。
- 在搜索框中输入“Python”，找到由Microsoft发布的“Python”扩展并安装。

1.5.2.3 配置Python解释器

打开命令面板：
- 按Ctrl+Shift+P（Windows/Linux）或Cmd+Shift+P（macOS），打开命令面板。
选择Python解释器：
- 在命令面板中输入“Python: Select Interpreter”，选择项目使用的Python解释器。

1.5.2.4 创建并运行Python文件

创建新文件：
- 点击左侧活动栏中的“Explorer”图标，点击“New File”图标，创建一个新的Python文件（如hello.py）。
编写并运行代码：
- 在新文件中输入以下代码：
```
print("Hello, VS Code!")
```

保存文件，右键点击文件选择“Run Python File in Terminal”运行代码。

1.5.3 其他常用IDE介绍

1.5.3.1 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一款广泛用于数据分析和科学计算的交互式开发工具。它允许用户在浏览器中编写和运行代码，并可以实时查看代码的输出结果，非常适合数据探索和可视化。

安装Jupyter Notebook：
- 使用pip安装：
```
pip install notebook
```

或者使用conda安装：
```
conda install -c conda-forge notebook
```

启动Jupyter Notebook：
- 在命令行中输入以下命令启动Notebook服务器：
```
jupyter notebook
```

浏览器会自动打开Jupyter Notebook的主页。
1. 创建和运行Notebook：
在Jupyter主页，点击“New -> Python 3”创建一个新的Notebook。
在单元格中输入以下代码并运行：
```
print("Hello, Jupyter Notebook!")
```

按Shift+Enter运行代码单元格。

1.5.3.2 其他IDE

Spyder：Anaconda发行版中自带的IDE，专为数据科学和机器学习设计，集成了许多科学计算库。
Sublime Text：一款轻量级代码编辑器，支持多种编程语言，通过安装插件可以增强Python支持。
Atom：由GitHub开发的开源编辑器，通过插件可以支持多种编程语言和功能扩展。

通过上述介绍和配置，你可以选择和配置适合自己的IDE，提升Python开发的效率和体验。

在接下来的章节中，我们将开始编写第一个Python程序，并逐步学习Python的基础语法和功能。

第2章：Python基础语法

在本章中，我们将深入学习Python编程语言的基础语法。这些基础知识是学习和掌握Python编程的第一步。
通过本章的学习，您将学会编写简单的Python程序，理解并使用Python的基本数据类型，掌握变量和常量的定义与使用，了解常见的运算符及其用法，并能编写包含控制结构的Python程序。
此外，您还将学习如何定义和调用函数，为以后编写更复杂的Python程序奠定基础。

2.1 第一个Python程序

编写和运行第一个Python程序是每个初学者迈向编程世界的第一步。
在这一节中，我们将指导您如何编写一个稍微复杂的Python程序，该程序将包含变量、数据类型、运算符、控制结构和函数等语法元素。

编写和运行第一个Python程序

编写第一个Python程序非常简单。首先，打开一个文本编辑器（如VS Code、Sublime Text或PyCharm），然后输入以下代码：

# 定义一个函数来计算两个数字的加减乘除并判断它们的大小关系
def calculate_and_compare(a, b):
    # 计算和
    sum_result = a + b
    # 计算差
    diff_result = a - b
    # 计算积
    prod_result = a * b
    # 计算商
    if b != 0:
        div_result = a / b
    else:
        div_result = None

    # 打印计算结果
    print(f"{a} + {b} = {sum_result}")
    print(f"{a} - {b} = {diff_result}")
    print(f"{a} * {b} = {prod_result}")
    if div_result is not None:
        print(f"{a} / {b} = {div_result}")
    else:
        print("除数不能为零")

    # 比较两个数字的大小
    if a > b:
        print(f"{a} 大于 {b}")
    elif a < b:
        print(f"{a} 小于 {b}")
    else:
        print(f"{a} 等于 {b}")

# 从用户获取输入
try:
    num1 = float(input("请输入第一个数字: "))
    num2 = float(input("请输入第二个数字: "))

    # 调用函数进行计算和比较
    calculate_and_compare(num1, num2)
except ValueError:
    print("请输入有效的数字")

将文件保存为calculator.py。接下来，打开命令行或终端，导航到保存该文件的目录，输入以下命令运行程序：

python calculator.py

如果一切顺利，程序将提示您输入两个数字，并输出它们的和、差、积、商，并判断它们的大小关系。示例如下：

请输入第一个数字: 8
请输入第二个数字: 4
8.0 + 4.0 = 12.0
8.0 - 4.0 = 4.0
8.0 * 4.0 = 32.0
8.0 / 4.0 = 2.0
8.0 大于 4.0

通过这个程序，您可以看到Python中如何定义变量和函数，使用不同的数据类型（浮点数），进行各种运算（加、减、乘、除），以及使用控制结构（if-else语句）来进行条件判断。
这个程序展示了Python编程的基本要素，为后续章节的深入学习打下了基础。

2.2 数据类型

Python支持多种数据类型，每种类型都有其独特的特性和用途。
在这一节中，我们将详细介绍Python中的几种基本数据类型，包括数字、字符串、列表、元组、字典和集合，并对每种类型的常见操作进行说明。

2.2.1 数字（整数、浮点数、复数）

数字类型是Python中最基本的数据类型之一。Python支持三种不同的数值类型：整数、浮点数和复数。

整数（int）

整数是没有小数部分的数字，可以是正数、负数或零。

# 整数
a = 10
b = -5
c = 0
print(a, type(a))  # 输出: 10 <class 'int'>
print(b, type(b))  # 输出: -5 <class 'int'>
print(c, type(c))  # 输出: 0 <class 'int'>

常见操作：

# 加法
print(a + b)  # 输出: 5

# 减法
print(a - b)  # 输出: 15

# 乘法
print(a * b)  # 输出: -50

# 除法
print(a / 2)  # 输出: 5.0

# 整除
print(a // 3)  # 输出: 3

# 取余
print(a % 3)  # 输出: 1

# 幂运算
print(a ** 2)  # 输出: 100

浮点数（float）

浮点数是带有小数部分的数字。

# 浮点数
d = 3.14
e = -2.71
print(d, type(d))  # 输出: 3.14 <class 'float'>
print(e, type(e))  # 输出: -2.71 <class 'float'>

常见操作：

# 加法
print(d + e)  # 输出: 0.43000000000000016

# 减法
print(d - e)  # 输出: 5.85

# 乘法
print(d * e)  # 输出: -8.5094

# 除法
print(d / 2)  # 输出: 1.57

复数（complex）

复数是带有实部和虚部的数字。

# 复数
f = 1 + 2j
g = 3 - 4j
print(f, type(f))  # 输出: (1+2j) <class 'complex'>
print(g, type(g))  # 输出: (3-4j) <class 'complex'>

常见操作：

# 加法
print(f + g)  # 输出: (4-2j)

# 减法
print(f - g)  # 输出: (-2+6j)

# 乘法
print(f * g)  # 输出: (11+2j)

# 除法
print(f / g)  # 输出: (-0.2+0.4j)

2.2.2 字符串

字符串用于表示文本，是一系列字符的集合。可以使用单引号或双引号定义字符串。字符串是不可变的，这意味着一旦创建就不能更改。

# 使用单引号
str1 = 'Hello, Python'
print(str1, type(str1))  # 输出: Hello, Python <class 'str'>

# 使用双引号
str2 = "Hello, World"
print(str2, type(str2))  # 输出: Hello, World <class 'str'>

常见操作：

# 拼接字符串
greeting = str1 + " " + str2
print(greeting)  # 输出: Hello, Python Hello, World

# 字符串切片
print(greeting[0:5])  # 输出: Hello

# 查找子串
print("Python" in greeting)  # 输出: True

# 获取长度
print(len(greeting))  # 输出: 26

# 转换大小写
print(str1.upper())  # 输出: HELLO, PYTHON
print(str2.lower())  # 输出: hello, world

# 格式化字符串
name = "Alice"
welcome_message = f"Hello, {name}!"
print(welcome_message)  # 输出: Hello, Alice!

2.2.3 列表

列表是一种有序的可变序列，可以包含不同类型的元素。列表使用方括号定义，元素之间用逗号分隔。

# 定义一个列表
my_list = [1, 2, 3, 'Python', 3.14]
print(my_list, type(my_list))  # 输出: [1, 2, 3, 'Python', 3.14] <class 'list'>

常见操作：

# 访问列表元素
print(my_list[0])  # 输出: 1

# 修改列表元素
my_list[1] = 'Changed'
print(my_list)  # 输出: [1, 'Changed', 3, 'Python', 3.14]

# 添加新元素
my_list.append('New Element')
print(my_list)  # 输出: [1, 'Changed', 3, 'Python', 3.14, 'New Element']

# 删除元素
my_list.remove('Python')
print(my_list)  # 输出: [1, 'Changed', 3, 3.14, 'New Element']

# 获取长度
print(len(my_list))  # 输出: 5

# 列表切片
print(my_list[1:4])  # 输出: ['Changed', 3, 3.14]

2.2.4 元组

元组与列表类似，但元组是不可变的。一旦定义，元组中的元素不能修改。元组使用圆括号定义，元素之间用逗号分隔。

# 定义一个元组
my_tuple = (1, 2, 3, 'Python', 3.14)
print(my_tuple, type(my_tuple))  # 输出: (1, 2, 3, 'Python', 3.14) <class 'tuple'>

常见操作：

# 访问元组元素
print(my_tuple[0])  # 输出: 1

# 元组切片
print(my_tuple[1:4])  # 输出: (2, 3, 'Python')

# 获取长度
print(len(my_tuple))  # 输出: 5

# 元组解包
a, b, c, d, e = my_tuple
print(a, b, c, d, e)  # 输出: 1 2 3 Python 3.14

# 元组的不可变特性
# my_tuple[1] = 'Changed'  # 这行代码会引发错误，因为元组不允许修改

2.2.5 字典

字典是一种键值对的集合，使用大括号定义。每个键值对由键和对应的值组成。键是唯一的，通常是字符串或数字，而值可以是任何数据类型。

# 定义一个字典
my_dict = {
   'name': 'Python', 'version': 3.9}
print(my_dict, type(my_dict))  # 输出: {'name': 'Python', 'version': 3.9} <class 'dict'>

常见操作：

# 访问字典元素
print(my_dict['name'])  # 输出: Python

# 修改字典元素
my_dict['version'] = 3.10
print(my_dict)  # 输出: {'name': 'Python', 'version': 3.10}

# 添加新元素
my_dict['creator'] = 'Guido van Rossum'
print(my_dict)  # 输出: {'name': 'Python', 'version': 3.10, 'creator': 'Guido van Rossum'}

# 删除元素
del my_dict['version']
print(my_dict)  # 输出: {'name': 'Python', 'creator': 'Guido van Rossum'}

# 获取所有键
print(my_dict.keys())  # 输出: dict_keys(['name', 'creator'])

# 获取所有值
print(my_dict.values())  # 输出: dict_values(['Python', 'Guido van Rossum'])

# 获取所有键值对
print(my_dict.items())  # 输出: dict_items([('name', 'Python'), ('creator', 'Guido van Rossum')])

2.2.6 集合

集合是一个无序的不重复元素序列，使用大括号或set()函数创建。集合用于去重和集合运算。

# 定义一个集合
my_set = {
   1, 2, 3, 4, 5}
print(my_set, type(my_set))  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5} <class 'set'>

# 使用set()函数定义集合
another_set = set([3, 4, 5, 6, 7])
print(another_set, type(another_set))  # 输出: {3, 4, 5, 6, 7} <class 'set'>

常见操作：

# 添加新元素
my_set.add(6)
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# 集合的去重特性
my_set.add(3)
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# 删除元素
my_set.remove(4)
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3, 5, 6}

# 集合运算
print(my_set & another_set)  # 交集: {3, 5, 6}
print(my_set | another_set)  # 并集: {1, 2, 3, 5, 6, 7}
print(my_set - another_set)  # 差集: {1, 2}
print(my_set ^ another_set)  # 对称差集: {1, 2, 7}

通过学习这些基本数据类型及其常见操作，您将能够处理各种不同类型的数据，并为后续的编程打下坚实的基础。

2.3 变量与常量

在编程中，变量和常量是两个重要的概念。
变量用于存储可以改变的数据，而常量用于存储在程序运行期间不改变的数据。
在这一节中，我们将介绍变量和常量的定义与使用。

2.3.1 变量的定义与使用

变量是一个用于存储数据的容器。在Python中，变量不需要显式声明，直接赋值即可创建变量。

定义变量

定义变量时，只需要将变量名赋值给一个数据即可：

# 定义变量
x = 10
y = 3.14
name = "Alice"
is_active = True

# 输出变量的值和类型
print(x, type(x))         # 输出: 10 <class 'int'>
print(y, type(y))         # 输出: 3.14 <class 'float'>
print(name, type(name))   # 输出: Alice <class 'str'>
print(is_active, type(is_active)) # 输出: True <class 'bool'>

使用变量

定义变量后，可以在程序的不同部分使用这些变量。变量可以参与运算、传递给函数、用于条件判断等。

# 变量参与运算
result = x + y
print(result)  # 输出: 13.14

# 变量传递给函数
def greet(person):
    return f"Hello, {person}!"

message = greet(name)
print(message)  # 输出: Hello, Alice!

# 变量用于条件判断
if is_active:
    print("The user is active.")  # 输出: The user is active.
else:
    print("The user is not active.")

变量命名规则

在命名变量时，需要遵守以下规则：

变量名必须以字母或下划线开头。
变量名只能包含字母、数字和下划线。
变量名区分大小写（例如，myVar 和 myvar 是不同的变量）。
变量名不要使用Python的保留字（如 and、if、while 等）。

# 合法的变量名
my_var = 10
_my_var = 20
myVar2 = 30

# 非法的变量名（会引发语法错误）
# 2myVar = 40
# my-var = 50
# my var = 60

2.3.2 常量的定义与约定

常量用于存储在程序运行期间不改变的数据。在Python中，没有专门的语法定义常量，通常使用全大写字母的变量名表示常量，以便区分它们和普通变量。

定义常量

在Python中，常量通常在模块的顶部定义，并使用全大写字母命名：

# 定义常量
PI = 3.14159
GRAVITY = 9.81
MAX_CONNECTIONS = 100

# 输出常量的值
print(PI)            # 输出: 3.14159
print(GRAVITY)       # 输出: 9.81
print(MAX_CONNECTIONS) # 输出: 100

使用常量

常量的使用方式与变量相同，但在程序中不应修改常量的值。

# 使用常量计算圆的面积
radius = 5
area = PI * (radius ** 2)
print(f"The area of the circle is: {area}")  # 输出: The area of the circle is: 78.53975

# 使用常量进行条件判断
if MAX_CONNECTIONS > 50:
    print("The server can handle many connections.")  # 输出: The server can handle many connections.
else:
    print("The server can handle only a few connections.")

常量命名约定

虽然Python没有严格要求，但使用全大写字母命名常量是一个广泛接受的约定。这种约定有助于提高代码的可读性，让其他开发者能够一目了然地识别出哪些值是常量。

# 合理的常量命名
SPEED_OF_LIGHT = 299792458  # 米每秒
PLANCK_CONSTANT = 6.62607015e-34  # 焦耳秒

# 不推荐的常量命名（不遵循约定）
# speed_of_light = 299792458
# planckConstant = 6.62607015e-34

通过学习变量和常量的定义与使用，您将能够更有效地管理程序中的数据，编写更清晰、更易维护的代码。

2.4 运算符

运算符是编程语言中用于执行各种操作的符号。

Python支持多种类型的运算符，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符和位运算符。

在这一节中，我们将详细介绍这些运算符的用法及其示例。

2.4.1 算术运算符

算术运算符用于执行基本的数学运算，如加法、减法、乘法、除法等。Python中的算术运算符如下：

运算符	描述	示例
`+`	加法	`a + b`
`-`	减法	`a - b`
`*`	乘法	`a * b`
`/`	除法	`a / b`
`//`	整除	`a // b`
`%`	取余	`a % b`
`**`	幂运算	`a ** b`

示例：

a = 10
b = 3

print(a + b)  # 输出: 13
print(a - b)  # 输出: 7
print(a * b)  # 输出: 30
print(a / b)  # 输出: 3.3333333333333335
print(a // b) # 输出: 3
print(a % b)  # 输出: 1
print(a ** b) # 输出: 1000

2.4.2 比较运算符

比较运算符用于比较两个值，并返回布尔值（True 或 False）。Python中的比较运算符如下：

运算符	描述	示例
`==`	等于	`a == b`
`!=`	不等于	`a != b`
`>`	大于	`a > b`
`<`	小于	`a < b`
`>=`	大于或等于	`a >= b`
`<=`	小于或等于	`a <= b`

示例：

a = 10
b = 3

print(a == b)  # 输出: False
print(a != b)  # 输出: True
print(a > b)   # 输出: True
print(a < b)   # 输出: False
print(a >= b)  # 输出: True
print(a <= b)  # 输出: False

2.4.3 逻辑运算符

逻辑运算符用于组合布尔值，并返回布尔值。Python中的逻辑运算符如下：

运算符	描述	示例
`and`	逻辑与	`a and b`
`or`	逻辑或	`a or b`
`not`	逻辑非	`not a`

示例：

a = True
b = False

print(a and b)  # 输出: False
print(a or b)   # 输出: True
print(not a)    # 输出: False

2.4.4 赋值运算符

赋值运算符用于将右边的值赋给左边的变量。Python中的赋值运算符如下：

运算符	描述	示例
`=`	简单赋值	`a = b`
`+=`	加法赋值	`a += b`
`-=`	减法赋值	`a -= b`
`*=`	乘法赋值	`a *= b`
`/=`	除法赋值	`a /= b`
`//=`	整除赋值	`a //= b`
`%=`	取余赋值	`a %= b`
`**=`	幂赋值	`a **= b`

示例：

a = 10
b = 3

a += b  # 等价于 a = a + b
print(a)  # 输出: 13

a -= b  # 等价于 a = a - b
print(a)  # 输出: 10

a *= b  # 等价于 a = a * b
print(a)  # 输出: 30

a /= b  # 等价于 a = a / b
print(a)  # 输出: 10.0

a //= b  # 等价于 a = a // b
print(a)  # 输出: 3.0

a %= b  # 等价于 a = a % b
print(a)  # 输出: 0.0

a **= b  # 等价于 a = a ** b
print(a)  # 输出: 0.0

2.4.5 位运算符

位运算符用于对整数的二进制位进行操作。Python中的位运算符如下：

运算符	描述	示例
`&`	按位与	`a & b`
`\|`	按位或	`a \| b`
`^`	按位异或	`a ^ b`
`~`	按位取反	`~a`
`<<`	左移	`a << b`
`>>`	右移	`a >> b`

示例：

a = 10  # 二进制: 1010
b = 4   # 二进制: 0100

print(a & b)  # 输出: 0  (二进制: 0000)
print(a | b)  # 输出: 14 (二进制: 1110)
print(a ^ b)  # 输出: 14 (二进制: 1110)
print(~a)     # 输出: -11 (二进制: -1011)

print(a << 2) # 输出: 40 (二进制: 101000)
print(a >> 2) # 输出: 2  (二进制: 0010)

2.4.6 运算符优先级

当一个表达式中出现多个操作符时，求值的顺序依赖于优先级规则。Python遵守数学操作符的传统规则。

运算符	描述
**	指数（最高优先级）
~、+、-	按位翻转，一元加号和减号（最后两个的方法名为+@和-@）
*、/、%、//	乘、除、取模和取整除
+、-	加法、减法
>>、<<	右移、左移运算符
&	位与
^、\|	位运算符
<=、<、>、>=	比较运算符
<> == !=	等于运算符
= %= /= //= -= += = *=	赋值运算符
is is not	身份运算符
in in not	成员运算符
not or and	逻辑运算符

以上常用的运算符优先级从上到下依次降低，运算优先级高的先计算，低的后计算。有括号时会优先运算括号中的内容，所以我们可以利用括号来打破运算优先级的限制。

通过学习这些运算符及其用法，您将能够执行各种基本和复杂的操作，编写功能更强大、更灵活的Python程序。

2.5 控制结构

控制结构用于控制程序的执行流程。Python中最常用的控制结构包括条件语句和循环语句。在本节中，我们将详细介绍条件语句的用法。

2.5.1 条件语句（if, elif, else）

条件语句用于根据一个或多个条件的真假，来执行不同的代码块。Python中的条件语句包括if、elif（else if的缩写）和else。

if 语句

if语句用于判断一个条件是否为真，如果为真，则执行相应的代码块。

# if 语句示例
x = 10

if x > 5:
    print("x is greater than 5")  # 输出: x is greater than 5

if...else 语句

if...else语句用于在条件为假时执行另一个代码块。

# if...else 语句示例
x = 3

if x > 5:
    print("x is greater than 5")
else:
    print("x is less than or equal to 5")  # 输出: x is less than or equal to 5

if...elif...else 语句

if...elif...else语句用于检查多个条件，并根据第一个为真的条件执行相应的代码块。如果所有条件都为假，则执行else代码块。

# if...elif...else 语句示例
x = 7

if x > 10:
    print("x is greater than 10")
elif x > 5:
    print("x is greater than 5 but less than or equal to 10")  # 输出: x is greater than 5 but less than or equal to 10
else:
    print("x is 5 or less")

嵌套条件语句

条件语句可以嵌套使用，即在一个条件语句内部再包含另一个条件语句。

# 嵌套条件语句示例
x = 15

if x > 10:
    print("x is greater than 10")  # 输出: x is greater than 10
    if x > 20:
        print("x is also greater than 20")
    else:
        print("x is not greater than 20")  # 输出: x is not greater than 20
else:
    print("x is 10 or less")

条件表达式（三元运算符）

Python还支持使用条件表达式（又称三元运算符）来简化条件语句。条件表达式允许在一行中编写简洁的条件判断。

# 条件表达式示例
x = 8
result = "greater than 5" if x > 5 else "less than or equal to 5"
print(result)  # 输出: greater than 5

通过条件语句，程序可以根据不同的条件执行不同的代码块，从而实现复杂的逻辑控制。

2.5.2 循环语句（for, while）

循环语句用于重复执行某段代码，直到满足某个条件为止。Python中主要有两种循环语句：for循环和while循环。

for 循环

for循环用于遍历序列（如列表、元组、字符串）或其他可迭代对象。每次循环时，for语句会将序列中的下一个元素赋值给循环变量，并执行循环体中的代码。

# for 循环遍历列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

for num in numbers:
    print(num)
# 输出:
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5

使用range()函数生成一系列数字，并使用for循环进行遍历：

# 使用 range() 生成数字序列
for i in range(5):
    print(i)
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4

# 指定起始和结束点
for i in range(2, 7):
    print(i)
# 输出:
# 2
# 3
# 4
# 5
# 6

# 指定步长
for i in range(1, 10, 2):
    print(i)
# 输出:
# 1
# 3
# 5
# 7
# 9

while 循环

while循环在条件为真时反复执行循环体中的代码。当条件变为假时，循环终止。

# while 循环示例
count = 0

while count < 5:
    print(count)
    count += 1
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4

嵌套循环

循环可以嵌套使用，即在一个循环体内再包含一个循环。

# 嵌套 for 循环
for i in range(3):
    for j in range(2):
        print(f"i={i}, j={j}")
# 输出:
# i=0, j=0
# i=0, j=1
# i=1, j=0
# i=1, j=1
# i=2, j=0
# i=2, j=1

# 嵌套 while 循环
i = 0
while i < 3:
    j = 0
    while j < 2:
        print(f"i={i}, j={j}")
        j += 1
    i += 1
# 输出:
# i=0, j=0
# i=0, j=1
# i=1, j=0
# i=1, j=1
# i=2, j=0
# i=2, j=1

2.5.3 循环控制（break, continue, pass）

在循环中，可以使用break、continue和pass语句来控制循环的执行。

break语句用于终止循环，不再执行循环体中的剩余代码，并立即退出循环。

# break 示例
for i in range(5):
    if i == 3:
        break
    print(i)
# 输出:
# 0
# 1
# 2

continue语句用于跳过当前迭代的剩余代码，直接进入下一次迭代。

# continue 示例
for i in range(5):
    if i == 3:
        continue
    print(i)
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 4

pass语句用于占位，表示不执行任何操作。通常用于语法上需要语句，但实际不需要执行任何代码的场合。

# pass 示例
for i in range(5):
    if i == 3:
        pass  # 这里可以放置以后需要的代码
    print(i)
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4

通过学习for和while循环以及循环控制语句，您将能够在程序中实现重复执行某段代码的功能，提高代码的效率和灵活性。

2.6 函数基础

函数是组织代码的一种重要方式，通过使用函数，我们可以将重复的代码封装到一起，以便在需要的时候调用。
函数可以提高代码的可读性和可维护性，使程序更易于理解和修改。

Python中的函数定义和调用非常灵活，支持多种参数传递方式，并且可以返回多个值。

掌握函数的定义与调用是Python编程中的重要内容之一。

2.6.1 函数的定义与调用

函数名应该具有描述性，能够表明函数的功能。

函数可以有参数，也可以没有参数。

定义函数时，还可以指定函数的返回值。函数体由缩进的代码块组成，通常包含函数的逻辑和实现。

定义一个简单的函数

下面是一个简单的函数示例，它打印一个问候语：

def greet():
    print("Hello, welcome to Python programming!")

调用函数

定义函数后，我们可以通过函数名加括号的方式来调用它：

greet()  # 输出: Hello, welcome to Python programming!

带参数的函数

函数可以接受参数，参数可以在函数定义时指定。当函数被调用时，可以将值传递给参数。

def greet_user(name):
    print(f"Hello, {name}, welcome to Python programming!")

greet_user("Alice")  # 输出: Hello, Alice, welcome to Python programming!

带返回值的函数

函数可以返回一个值，使用return关键字实现。当函数执行到return语句时，会将结果返回，并结束函数的执行。

def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)
print(result)  # 输出: 8

通过这些示例，您可以看到函数的定义与调用在Python中是多么简洁和强大。
掌握函数的定义和调用将使您能够编写更高效、更模块化的代码。

2.6.2 函数参数

函数参数是函数定义中非常重要的一部分，它决定了函数如何接收输入并进行处理。Python支持多种方式来传递参数，使得函数的使用更加灵活和强大。我们将分别介绍位置参数、关键字参数、默认参数和不定长参数，并展示它们的综合使用方法。

2.6.3 函数返回值

在Python中，函数不仅可以执行一系列操作，还可以返回一个或多个值。函数的返回值用于将函数的计算结果传递给调用方，这使得函数更加灵活和实用。理解如何定义和使用函数的返回值是编写高效代码的关键。

2.6.4 函数文档字符串

函数文档字符串（docstring）是一种用于为函数、模块、类或方法编写文档的字符串。
它帮助开发者了解函数的用途、参数和返回值，从而使代码更加可读和可维护。
Python强烈推荐使用文档字符串来为代码编写文档。

第3章：模块与包

在Python编程中，模块和包是组织和管理代码的重要方式。通过将相关功能分组到模块和包中，我们可以提高代码的可重用性和可维护性，并且方便地管理和使用外部库。
在本章中，我们将学习如何使用Python标准库、如何安装和使用第三方库、以及如何创建和使用自定义模块和包。
此外，我们还会介绍一些常用的第三方库，以便您在实际项目中能更高效地完成各种任务。

3.1 标准库的使用

3.2 第三方库的安装与使用

除了Python的标准库外，Python的生态系统中还有大量的第三方库，这些库由社区开发和维护，提供了各种强大的功能，极大地扩展了Python的应用范围。
在这一节中，我们将介绍如何使用pip工具来安装第三方库，并展示一些常用第三方库的安装示例。

3.2.1 pip的使用

pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python包。
pip非常强大且易于使用，几乎所有的第三方库都可以通过pip进行安装。

3.2.2 常用第三方库安装示例

以下是一些常用第三方库的安装示例，这些库在各种Python项目中都有广泛的应用。

3.3 自定义模块与包

3.4 常用第三方库介绍

第4章：文件与异常处理

在编程过程中，处理文件和异常是必不可少的技能。
文件操作涉及读取和写入文件内容，而异常处理则用于捕获和处理程序运行中的错误。
在本章中，我们将学习如何进行文件读写操作，以及如何处理程序中的异常。

4.1 文件读写操作

文件操作是程序与外部数据交互的重要方式。

Python提供了一套完整的文件操作接口，可以方便地进行文件的读写操作。我们将探讨如何读取文件、写入文件，以及各种文件模式的使用。

4.1.1 读文件

4.1.2 写文件

4.1.3 文件模式

4.2 文件和目录操作

4.3 异常捕获与处理

4.4 日志记录

在开发和维护软件时，日志记录是一个重要的工具。通过日志记录，开发者可以跟踪程序的执行过程、记录重要的事件和错误信息，从而更容易发现和解决问题。

Python提供了功能强大的logging模块，用于灵活地记录日志信息。

第二部分：高级进阶

第5章：面向对象编程

面向对象编程（OOP）是现代编程范式中非常重要的一种，它通过类和对象将数据和行为进行封装，从而提高代码的重用性、可扩展性和可维护性。
Python作为一种面向对象的编程语言，提供了强大而灵活的OOP特性。
在本章中，我们将深入学习面向对象编程的核心概念和技术，包括类与对象、封装、继承、多态，以及一些高级话题如静态方法、类方法、抽象类和接口等。

5.1 类与对象

类和对象是面向对象编程的基础。
在Python中，类是一种定义数据和行为的模板，而对象是类的实例。
通过定义类和创建对象，我们可以组织和管理程序中的复杂数据和逻辑。

5.1.1 类的定义

在Python中，类使用class关键字定义。类可以包含属性（数据）和方法（函数），用于描述对象的状态和行为。

示例：定义一个简单的类

class Person:
    # 初始化方法，用于创建实例时初始化属性
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    # 实例方法，用于描述行为
    def greet(self):
        return f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old."

在这个示例中，我们定义了一个名为Person的类。__init__方法是一个特殊的方法，在创建实例时自动调用，用于初始化对象的属性。greet方法是一个实例方法，用于返回问候语。

5.1.2 对象的创建与使用

对象是类的实例，通过调用类的构造函数来创建。我们可以使用对象来访问属性和方法。

示例：创建和使用对象

# 创建Person类的实例
person1 = Person("Alice", 30)
person2 = Person("Bob", 25)

# 访问属性
print(person1.name)  # 输出: Alice
print(person2.age)   # 输出: 25

# 调用方法
print(person1.greet())  # 输出: Hello, my name is Alice and I am 30 years old.
print(person2.greet())  # 输出: Hello, my name is Bob and I am 25 years old.

在这个示例中，我们创建了两个Person类的实例，并访问了它们的属性和方法。

5.1.3 类属性和实例属性

类属性是定义在类级别的属性，所有实例共享；实例属性是定义在实例级别的属性，每个实例有独立的副本。

示例：类属性和实例属性

class Person:
    species = "Homo sapiens"  # 类属性

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name  # 实例属性
        self.age = age    # 实例属性

    def greet(self):
        return f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old."

# 创建实例
person1 = Person("Alice", 30)
person2 = Person("Bob", 25)

# 访问类属性
print(Person.species)    # 输出: Homo sapiens
print(person1.species)   # 输出: Homo sapiens
print(person2.species)   # 输出: Homo sapiens

# 修改类属性
Person.species = "Human"
print(person1.species)   # 输出: Human

# 访问实例属性
print(person1.name)  # 输出: Alice
print(person2.age)   # 输出: 25

在这个示例中，species是一个类属性，所有Person实例共享。name和age是实例属性，每个实例有独立的值。

通过学习类与对象的定义和使用，您可以开始在Python中使用面向对象编程来组织和管理代码。

5.2 封装、继承、多态

面向对象编程的三个重要特性是封装、继承和多态。通过理解和应用这些特性，可以构建更具模块化、可维护性和可扩展性的程序。

5.2.1 封装的概念

封装是将数据（属性）和行为（方法）捆绑在一起，并隐藏对象的内部实现细节，仅对外暴露必要的接口。封装可以提高代码的安全性和可维护性，防止外部代码直接访问和修改对象的内部状态。

示例：封装的实现

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.__name = name  # 私有属性
        self.__age = age    # 私有属性

    def greet(self):
        return f"Hello, my name is {self.__name} and I am {self.__age} years old."

    def get_age(self):
        return self.__age

    def set_age(self, age):
        if age > 0:
            self.__age = age
        else:
            raise ValueError("Age must be positive")

# 创建实例
person = Person("Alice", 30)

# 访问私有属性 (通过方法)
print(person.greet())  # 输出: Hello, my name is Alice and I am 30 years old.

# 修改私有属性 (通过方法)
person.set_age(35)
print(person.get_age())  # 输出: 35

# 直接访问私有属性会导致错误
# print(person.__age)  # AttributeError: 'Person' object has no attribute '__age'

在这个示例中，__name和__age是私有属性，不能直接从外部访问。通过定义公有方法get_age和set_age，我们可以间接访问和修改私有属性。

5.2.2 继承的实现

继承是一个类（子类）继承另一个类（父类）的属性和方法，从而实现代码重用和扩展。

子类可以扩展或重写父类的方法，增加新的功能。

5.3 魔法方法与特殊属性

魔法方法（Magic Methods），也称为特殊方法，是Python内置的具有特殊用途的函数。这些方法以双下划线（__）开头和结尾，并用于在特定情况下自动调用。特殊属性是Python对象自带的一些属性，也使用双下划线包围，提供有关对象的元数据和行为控制。

5.3.1 常用魔法方法

魔法方法使得Python的类能够与内置操作进行交互，提供自定义对象的特殊行为。

init

__init__方法是类的初始化方法，在创建实例时自动调用，用于初始化对象的属性。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# 创建实例时会自动调用__init__方法
person = Person("Alice", 30)
print(person.name)  # 输出: Alice
print(person.age)   # 输出: 30

str

__str__方法定义了对象的字符串表示，用于print()和str()函数。当尝试以字符串形式打印对象时调用。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __str__(self):
        return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"

person = Person("Alice", 30)
print(person)  # 输出: Person(name=Alice, age=30)

repr

__repr__方法返回对象的官方字符串表示，用于repr()函数和交互解释器。当开发者需要一个准确且非歧义的对象表示时调用。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __repr__(self):
        return f"Person(name='{self.name}', age={self.age})"

person = Person("Alice", 30)
print(repr(person))  # 输出: Person(name='Alice', age=30)

5.3.2 特殊属性

特殊属性提供了有关对象的元数据和控制对象行为的机制。

dict

__dict__属性是一个字典，包含对象的所有可变属性和它们的值。可以用来查看和修改对象的属性。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

person = Person("Alice", 30)
print(person.__dict__)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30}

# 修改属性
person.__dict__['age'] = 31
print(person.age)  # 输出: 31

class

__class__属性指向对象的类，提供了访问对象所属类的方式。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

person = Person("Alice", 30)
print(person.__class__)  # 输出: <class '__main__.Person'>

# 检查对象是否为特定类的实例
print(isinstance(person, Person))  # 输出: True

5.3.3 综合示例

5.4 类的高级话题

在面向对象编程中，除了基本的类和对象操作外，还有一些高级话题，可以帮助我们创建更强大和灵活的程序。这些包括静态方法与类方法、抽象类与接口，以及迭代器与生成器。

5.4.1 静态方法与类方法

5.4.3 迭代器与生成器

第6章：函数式编程

函数式编程是一种编程范式，它强调使用函数来处理数据和进行计算。
与面向对象编程不同，函数式编程主要关注数据的传递和转换，避免使用可变状态和副作用。
Python支持多种函数式编程特性，包括高阶函数、内置函数（如map、filter、reduce）、闭包与装饰器、以及生成器表达式与列表推导式。
在本章中，我们将探讨这些函数式编程的概念和应用。

6.1 高阶函数

高阶函数是函数式编程的核心概念之一。一个函数如果满足以下条件之一，就是高阶函数：

接受一个或多个函数作为参数。
返回一个函数。

6.1.1 定义与使用

6.2 内置函数

Python 提供了一些内置函数，用于支持函数式编程。最常用的内置函数包括 map、filter 和 reduce。这些函数使得对序列进行操作更加简洁和高效。

6.3 闭包与装饰器

闭包和装饰器是函数式编程中的两个重要概念，它们在编写简洁和高效的代码方面起着重要作用。

闭包允许函数捕获和记住其定义时的环境，而装饰器是用于增强函数功能的强大工具。

6.4 生成器表达式与列表推导式

第7章：并发编程

在现代编程中，并发编程是一个重要的技术领域，用于提高程序的效率和响应能力。并发编程可以通过多线程、多进程和异步编程等方式实现，使得程序能够同时处理多个任务，从而充分利用系统资源。

在本章中，我们将探讨并发编程的基础知识，包括线程与进程、异步编程，以及并发编程的最佳实践。

7.1 线程与进程

线程和进程是实现并发编程的两种主要方式。
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，而进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。
Python 提供了 threading 和 multiprocessing 模块，分别用于多线程编程和多进程编程。

7.1.1 threading模块

7.1.2 multiprocessing模块

7.2 异步编程

在现代编程中，处理I/O密集型任务时，异步编程是一种非常有效的技术。
异步编程允许我们在等待I/O操作完成时，继续执行其他任务，从而提高程序的效率和响应性。在Python中，asyncio模块提供了强大的异步编程支持。

7.2.1 asyncio模块基础

7.2.3 异步编程与多线程编程和多进程编程的区别

7.3 并发编程最佳实践

在编写高效并发程序时，了解常见问题和优化技巧是至关重要的。并发编程不仅涉及如何让程序运行得更快，还包括确保程序的正确性和稳定性。本节将介绍并发编程中的常见问题和一些优化技巧。

第8章网络编程

网络编程是现代编程的重要组成部分，它使得计算机能够通过网络进行通信和数据交换。

在Python中，网络编程涵盖了从低级的套接字编程到高级的Web框架应用。

本章将介绍如何使用Python进行网络编程，包括套接字编程、HTTP请求处理，以及使用流行的Web框架如Flask和Django进行Web应用开发。

8.1 套接字编程

套接字是网络编程的基础，它提供了在网络上传输数据的方法。在Python中，socket模块提供了用于创建和操作套接字的接口。

8.3 Web框架初探

Web框架是用于开发Web应用程序的软件框架，它提供了一些标准的方式来构建和部署Web应用程序。在Python中，Flask和Django是两种非常流行的Web框架。本节将介绍这两种框架的基本使用方法，帮助你快速入门Web开发。

8.3.1 Flask简介与快速入门

第三部分：实战演练

第9章：数据分析项目

9.3 数据分析案例

通过前面几节的学习，我们已经掌握了数据清洗、预处理和可视化的基本技能。

现在，我们将通过几个实际的数据分析案例，来综合应用这些技能，进行深入的分析和洞察。

9.3.1 电商用户行为分析

电商平台的用户行为分析是一个常见的实际数据分析任务。

我们将使用一个包含用户浏览、点击和购买行为的数据集，来分析用户的行为模式和趋势。

数据集

假设我们有一个包含电商用户行为的数据集ecommerce_data.csv，其内容如下：

user_id,timestamp,event_type,product_id,category_id
1,2023-01-01 12:01:00,view,1001,2001
1,2023-01-01 12:03:00,click,1001,2001
1,2023-01-01 12:05:00,add_to_cart,1001,2001
1,2023-01-01 12:10:00,purchase,1001,2001
2,2023-01-01 12:15:00,view,1002,2002
2,2023-01-01 12:17:00,click,1002,2002
2,2023-01-01 12:20:00,view,1003,2003

数据清洗与预处理

首先，我们将使用pandas进行数据的清洗与预处理。

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('ecommerce_data.csv')

# 查看数据集的前几行
print(df.head())

输出结果：

   user_id            timestamp   event_type  product_id  category_id
0        1  2023-01-01 12:01:00         view        1001         2001
1        1  2023-01-01 12:03:00        click        1001         2001
2        1  2023-01-01 12:05:00  add_to_cart        1001         2001
3        1  2023-01-01 12:10:00     purchase        1001         2001
4        2  2023-01-01 12:15:00         view        1002         2002

数据清洗与处理

我们需要处理时间戳数据，并提取日期和时间，以便后续分析。

# 将timestamp列转换为datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 提取日期和时间
df['date'] = df['timestamp'].dt.date
df['time'] = df['timestamp'].dt.time

print(df.head())

输出结果：

   user_id           timestamp event_type  product_id  category_id        date      time
0        1 2023-01-01 12:01:00       view        1001         2001  2023-01-01  12:01:00
1        1 2023-01-01 12:03:00      click        1001         2001  2023-01-01  12:03:00
2        1 2023-01-01 12:05:00  add_to_cart        1001         2001  2023-01-01  12:05:00
3        1 2023-01-01 12:10:00   purchase        1001         2001  2023-01-01  12:10:00
4        2 2023-01-01 12:15:00       view        1002         2002  2023-01-01  12:15:00

数据分析

我们可以通过分析用户的不同事件类型来了解他们的行为模式。

# 按事件类型统计数量
event_counts = df['event_type'].value_counts()
print(event_counts)

输出结果：

view           3
click          2
add_to_cart    1
purchase       1
Name: event_type, dtype: int64

我们还可以按日期分析用户的行为趋势。

# 按日期和事件类型统计数量
daily_events = df.groupby(['date', 'event_type']).size().unstack().fillna(0)
print(daily_events)

输出结果：

event_type  add_to_cart  click  purchase  view
date                                         
2023-01-01          1.0    2.0       1.0   3.0

数据可视化

我们使用matplotlib对分析结果进行可视化展示。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制事件类型分布的柱状图
event_counts.plot(kind='bar')
plt.title('Event Type Distribution')
plt.xlabel('Event Type')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

# 绘制每日事件数量的折线图
daily_events.plot(kind='line')
plt.title('Daily Event Counts')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

9.3.2 其他数据分析示例

示例1：销售数据分析

假设我们有一个包含销售数据的数据集sales_data.csv，包括以下字段：date、sales_amount、product_id、region。

date,sales_amount,product_id,region
2023-01-01,100,101,North
2023-01-01,150,102,East
2023-01-02,200,101,North
2023-01-02,250,103,South
2023-01-03,300,102,East
2023-01-03,350,104,West
2023-01-04,400,101,North
2023-01-04,450,103,South
2023-01-05,500,104,West
2023-01-05,550,102,East

数据清洗与预处理

import pandas as pd

# 读取数据
sales_df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 查看数据集的前几行
print(sales_df.head())

输出结果：

         date  sales_amount  product_id region
0  2023-01-01           100         101  North
1  2023-01-01           150         102   East
2  2023-01-02           200         101  North
3  2023-01-02           250         103  South
4  2023-01-03           300         102   East

数据分析

按日期统计销售总额。

# 按日期统计销售总额
daily_sales = sales_df.groupby('date')['sales_amount'].sum()
print(daily_sales)

输出结果：

date
2023-01-01    250
2023-01-02    450
2023-01-03    650
2023-01-04    850
2023-01-05   1050
Name: sales_amount, dtype: int64

数据可视化

绘制每日销售总额的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制每日销售总额的折线图
daily_sales.plot(kind='line')
plt.title('Daily Sales Amount')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.show()

进一步分析

按地区统计销售总额。

# 按地区统计销售总额
region_sales = sales_df.groupby('region')['sales_amount'].sum()
print(region_sales)

输出结果：

region
East      1000
North      700
South      700
West       850
Name: sales_amount, dtype: int64

绘制按地区统计销售总额的柱状图。

# 绘制按地区统计销售总额的柱状图
region_sales.plot(kind='bar')
plt.title('Total Sales Amount by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.show()

示例2：天气数据分析

假设我们有一个包含天气数据的数据集weather_data.csv，包括以下字段：date、temperature、humidity、weather_condition。

date,temperature,humidity,weather_condition
2023-01-01,5,80,Cloudy
2023-01-02,7,78,Sunny
2023-01-03,6,82,Rainy
2023-01-04,10,75,Sunny
2023-01-05,12,70,Sunny
2023-01-06,8,85,Cloudy
2023-01-07,9,88,Rainy
2023-01-08,11,77,Sunny
2023-01-09,13,72,Sunny
2023-01-10,14,68,Sunny

# 读取数据
weather_df = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 查看数据集的前几行
print(weather_df.head())

# 按天气条件统计平均温度和湿度
weather_stats = weather_df.groupby('weather_condition').agg({
   'temperature': 'mean', 'humidity': 'mean'})
print(weather_stats)

# 绘制天气条件与平均温度和湿度的关系图
weather_stats.plot(kind='bar')
plt.title('Weather Condition vs Temperature and Humidity')
plt.xlabel('Weather Condition')
plt.ylabel('Average Values')
plt.show()

在本节中，我们通过电商用户行为分析和其他数据分析示例，展示了如何应用数据清洗、预处理和可视化技术，进行深入的分析和洞察。
这些实际案例不仅帮助我们巩固了前面学到的知识，还提供了宝贵的经验，指导我们在实际项目中应用数据分析技术。

第10章 Web应用开发

在本章中，我们将介绍如何使用Django开发一个简单的学生管理系统。

通过这个项目，你将学会如何使用Django创建和管理数据库模型、编写视图、设计URL模式、创建表单和模板，并了解Django的认证和权限系统。以下是本章的详细章节目录：

10.1 Django简介与环境配置

10.1.1 Django简介

Django是一个高级Python Web框架，旨在快速开发和简化复杂的数据库驱动网站的创建。

它强调代码复用、组件即插即用、快速开发和不重复造轮子原则。

10.1.2 环境配置与安装

首先，我们需要确保在系统上安装了Python和pip，然后使用以下命令安装Django：

pip install django

10.1.3 创建Django项目

10.2 创建与管理数据库模型

10.3 编写视图和URL配置

10.4 创建表单和处理用户输入

第11章爬虫实战

说在最后：有问题找老架构取经

毫无疑问，与传统应用架构师相比， AI架构师更有钱途，这个代表未来的架构。

前面讲到，尼恩指导的那个一个成功案例，是一个9年经验网易的小伙伴，拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer，逆涨50%，那是在去年2023年的 5月。

惊天大逆袭：8年小伙20天时间提75W年薪offer，逆涨50%，秘诀在这

不到1年，小伙伴也在团队站稳了脚跟，成为了名副其实的大模型架构师。回想当时，尼恩本来是规划指导小伙做通用架构师的（ JAVA 架构、K8S云原生架构），当时候为了他的钱途，尼恩也是壮着胆子，死马当作活马指导他改造为大模型架构师。

没想到，由于尼恩的大胆尝试，小伙伴成了，相当于他不到1年时间，职业身价翻了1倍多，现在可以拿到年薪 200W的offer了。

应该来说，小伙伴大成，实现了真正的逆天改命。

既然有一个这么成功的案例，尼恩能想到的，就是希望能帮助更多的社群小伙伴，成长为大模型架构师，也去逆天改命。

技术是相通的，架构也是。

尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系列，初步的规划包括下面的内容：

《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》
《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》
《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》
《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》
《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》
《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》

本文是第1篇，作者是资深架构师 Andy（负责初稿） +43岁老架构师尼恩（负责升华，带给大家一种俯视技术，技术自由的高度）。

尼恩架构团队会持续迭代和更新，后面会有实战篇，架构篇等等出来。并且录制配套视频。

在尼恩的架构师哲学中，开宗明义：架构和语言无关，架构的思想和模式，本就是想通的。

架构思想和体系，本身和语言无关，和业务也关系不大，都是通的。

尼恩《LLM大模型学习圣经》PDF 系列文档，会延续尼恩的一贯风格，会持续迭代，持续升级。

这个文档将成为大家学习大模型的杀手锏，此文当最新PDF版本，可以来《技术自由圈》公号获取。

本文是第3篇，第一作者是Andy，第二作者是尼恩。后面的文章，尼恩团队会持续迭代和更新。并且录制配套视频。

当然，除了大模型学习圣经，尼恩团队，持续深耕技术，为大家输出更多，更深入的技术体系，思想体系。

多年来，用深厚的架构功力，把很多复杂的问题做清晰深入的穿透式、起底式的分析，写了大量的技术圣经：

Netty 学习圣经：穿透Netty的内存池和对象池（那个超级难，很多人穷其一生都搞不懂），
DDD学习圣经：穿透 DDD的建模和落地，
Caffeine学习圣经：比如Caffeine的底层架构，
比如高性能葵花宝典
Thread Local 学习圣经
等等等等。

上面这些学习圣经，大家可以通过《技术自由圈》公众号，找尼恩获取。

大家深入阅读和掌握上面这些学习圣经之后，一定内力猛涨。

所以，尼恩强烈建议大家去看看尼恩的这些核心内容。

另外，如果学好了之后，还是遇到职业难题，没有面试机会，怎么办？

可以找尼恩来帮扶、领路。尼恩已经指导了大量的就业困难的小伙伴上岸. 前段时间，帮助一个40岁+就业困难小伙伴拿到了一个年薪100W的offer，小伙伴实现了 逆天改命 。

尼恩技术圣经系列PDF

……完整版尼恩技术圣经PDF集群，请找尼恩领取

热门

活动广场

任务中心

开发者评测

高校计划

乘风者计划

训练营

阿里云MVP

话题

直播

下载

镜像站

技术资料

插件

Python学习圣经：从入门到精通Python，打好 LLM大模型的基础

尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源

本文目录

第一部分：基础入门

第一章：Python简介

1.1 Python的历史与特点

1.1.1 Python的历史

1.1.2 Python的主要特点

1.2 Python的应用领域

1.2.1 Web开发

常用框架和工具

示例代码

1.2.2 数据分析

常用库和工具

示例代码

1.2.3 人工智能与机器学习

常用库和工具

示例代码

1.2.4 自动化脚本

常用库和工具

示例代码

1.2.5 其他应用领域

1.3 如何安装Python

1.3.1 Windows系统安装

1.3.2 macOS系统安装

1.3.3 Linux系统安装

1.4 Python环境配置

1.4.1 Python版本管理（pyenv）

1.4.1.1 版本管理的概念和作用

1.4.1.2 安装和使用pyenv

1.4.2 虚拟环境管理（virtualenv, venv）

1.4.2.1 虚拟环境的概念和作用

1.4.2.2 使用venv创建虚拟环境

1.4.2.3 使用virtualenv创建虚拟环境

1.4.3 Anaconda的安装与配置

1.4.3.1 Anaconda的概念和作用

1.4.3.2 安装Anaconda

1.4.3.3 使用conda管理虚拟环境和包

1.5 IDE选择和配置

1.5.1 PyCharm安装与基本配置

1.5.1.1 安装PyCharm

1.5.1.2 配置Python解释器

1.5.1.3 基本配置和使用

1.5.2 VS Code安装与基本配置

1.5.2.1 安装VS Code

1.5.2.2 安装Python扩展

1.5.2.3 配置Python解释器

1.5.2.4 创建并运行Python文件

1.5.3 其他常用IDE介绍

1.5.3.1 Jupyter Notebook

1.5.3.2 其他IDE

第2章：Python基础语法

2.1 第一个Python程序

编写和运行第一个Python程序

2.2 数据类型

2.2.1 数字（整数、浮点数、复数）

整数（int）

浮点数（float）

复数（complex）

2.2.2 字符串

2.2.3 列表

2.2.4 元组

2.2.5 字典

2.2.6 集合

2.3 变量与常量

2.3.1 变量的定义与使用