Python第二课:搭建开发环境与掌握基本语法

在上一课中,我们简要了解了Python的历史、设计哲学和主要特性。从本节课开始,我们将正式踏上Python编程的实践之路。本篇博客将详细指导你如何搭建Python开发环境,并带你入门Python的基本语法,为后续深入学习打下坚实基础。


一、搭建Python开发环境

1. 安装Python

首先,你需要在自己的电脑上安装Python解释器。目前推荐使用 Python 3.10 或更高版本(截至2025年,最新稳定版为 Python 3.12+)。

  • Windows 用户

    • 访问 https://www.python.org/downloads/
    • 下载适用于 Windows 的安装包(建议勾选 “Add Python to PATH” 选项)
    • 安装完成后,打开命令提示符(CMD)或 PowerShell,输入 python --version 验证是否安装成功。
  • macOS 用户

    • macOS 自带 Python 2.7(已过时),建议通过 Homebrew 安装新版:
      1
      brew install python@3.12
    • 或直接从官网下载安装包。
  • Linux 用户(如 Ubuntu):

    • 大多数发行版已预装 Python 3,但可能不是最新版。可通过以下命令更新:
      1
      sudo apt update && sudo apt install python3
    • 建议同时安装 pip(Python 包管理工具):
      1
      sudo apt install python3-pip

✅ 小贴士:安装后请确保在终端中能运行 python3pip3 命令。


2. 选择代码编辑器或IDE

虽然可以用记事本写代码,但为了提升效率,推荐使用专业的开发工具:

  • VS Code(Visual Studio Code)
    免费、轻量、插件丰富。安装后添加 Python 扩展,即可获得智能提示、调试、格式化等功能。

  • PyCharm Community Edition
    专为 Python 开发打造的 IDE,功能强大,适合中大型项目。

  • Jupyter Notebook
    特别适合数据分析和教学场景,支持分块运行代码和嵌入图表。

对于初学者,VS Code + Python 插件 是最佳起点。


3. 验证环境

创建一个名为 hello.py 的文件,输入以下代码:

1
print("Hello, Python World!")

在终端中运行:

1
python hello.py

如果看到输出 Hello, Python World!,恭喜你,环境搭建成功!


二、Python基本语法入门

Python 以“可读性高”著称,其语法简洁优雅。下面介绍几个核心概念。

1. 注释

注释用于解释代码,不会被程序执行。

  • 单行注释用 #

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    2
    # 这是一条注释
    print("Hello") # 行尾也可以加注释
  • 多行注释可用三引号(严格来说是字符串,但常作注释用):

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    2
    3
    4
    """
    这是一个多行注释,
    通常用于函数或模块说明。
    """

2. 变量与数据类型

Python 是动态类型语言,变量无需声明类型。

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name = "Alice"      # 字符串 str
age = 25 # 整数 int
height = 1.75 # 浮点数 float
is_student = True # 布尔值 bool

常用数据类型包括:

  • int:整数(如 42)
  • float:小数(如 3.14)
  • str:字符串(用单引号 ' ' 或双引号 " " 包裹)
  • bool:布尔值(True / False
  • None:空值(表示“无”)

3. 基本运算

支持常见的算术和逻辑运算:

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a = 10 + 5          # 15
b = 10 / 3 # 3.333...(浮点除法)
c = 10 // 3 # 3(整除)
d = 10 % 3 # 1(取余)
e = 2 ** 3 # 8(幂运算)

# 比较运算
print(5 > 3) # True
print(5 == 5) # True
print(5 != 3) # True

4. 输入与输出

  • 输出:使用 print() 函数

    1
    print("你的名字是:", name)
  • 输入:使用 input() 函数(返回字符串)

    1
    2
    user_name = input("请输入你的名字:")
    print("你好,", user_name)

⚠️ 注意:input() 总是返回字符串,若需数字,需转换类型:

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age = int(input("请输入年龄:"))

5. 控制结构

条件语句(if-elif-else)

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score = 85
if score >= 90:
print("优秀")
elif score >= 60:
print("及格")
else:
print("不及格")

注意:Python 使用 缩进(通常是4个空格)表示代码块,而不是大括号 {}

循环语句

  • for 循环(遍历序列):

    1
    2
    for i in range(5):  # 输出 0 到 4
    print(i)
  • while 循环

    1
    2
    3
    4
    count = 0
    while count < 3:
    print("计数:", count)
    count += 1

6. 函数定义

使用 def 关键字定义函数:

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def greet(name):
return f"你好,{name}!"

message = greet("小明")
print(message) # 输出:你好,小明!

函数可以有参数,也可以返回值(return)。若无 return,默认返回 None


三、学习建议

  1. 每天写代码:哪怕只有10行,也要保持手感。
  2. 善用官方文档https://docs.python.org/zh-cn/3/ 是最权威的学习资源。
  3. 不要死记硬背:理解逻辑比记住语法更重要。
  4. 多做小练习:比如写一个计算器、猜数字游戏等。
  5. 加入社区:如 Stack Overflow、知乎、GitHub,遇到问题及时求助。

结语

本节课我们完成了从环境搭建到基础语法的初步探索。虽然内容看似简单,但这些正是构建复杂程序的基石。编程不是看会的,而是练会的。下一课,我们将深入学习列表、字典等数据结构,以及更强大的函数用法。

现在,打开你的编辑器,写下第一行属于自己的 Python 代码吧!

Python 第一课

Python第一课:介绍与入门指南

一、Python的历史简介

Python是由荷兰程序员吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)在1980年代末期发明,并于1991年首次发布。它的名字并非来自蟒蛇,而是源于吉多喜欢的电视剧《Monty Python’s Flying Circus》。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁性,这使得它成为一门非常适合初学者学习的编程语言。

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(四)大模型时代

大模型时代:未来发展的十大趋势与展望

2025年,人工智能已正式迈入“大模型深度整合期”。从GPT、Llama到通义千问、阶跃星辰,大语言模型(LLM)及其多模态扩展正以前所未有的速度渗透至科研、教育、医疗、制造乃至日常生活的方方面面。然而,这并非终点,而是一个更宏大智能时代的起点。站在技术爆发与商业落地的交汇点上,我们有必要前瞻性地思考:大模型的未来将走向何方?

以下是对大模型未来发展的十大关键趋势展望。

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(三)深度学习之transformer

深度学习之Transformer:技术原理与广泛应用

自2017年Google提出 Transformer 架构以来,它迅速成为自然语言处理(NLP)乃至整个深度学习领域的核心模型。从BERT、GPT到如今的大语言模型(如GPT-4、通义千问、Claude等),几乎所有的先进AI系统都建立在Transformer的基础之上。本文将深入浅出地解析Transformer的技术原理,并介绍其在多个领域的关键应用。

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(二)深度学习介绍

深度学习:从神经网络复兴到智能新纪元

深度学习(Deep Learning)是人工智能领域近十年最具革命性的技术之一。它不仅推动了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的跨越式发展,更催生了大模型、生成式AI等颠覆性应用。然而,深度学习并非凭空诞生——它是对早期神经网络思想的继承、突破与超越。本文将介绍深度学习的核心理念,并解析它如何克服早期神经网络的局限,开启智能新时代。

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(一)深度学习之前的人工智能

深度学习之前的人工智能:从逻辑推理到统计学习的探索之路

在深度学习席卷全球、大模型成为AI代名词的今天,我们很容易忽略一个事实:人工智能的历史远比神经网络的复兴要悠久得多。事实上,在2012年深度学习真正崛起之前,AI领域已经历了数十年的探索、高潮与低谷,形成了丰富而多元的技术体系。这段“前深度学习时代”的发展历程,不仅奠定了现代AI的理论基础,也深刻影响了后续技术演进的方向。

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大模型的前世今生

大模型的前世今生:从统计学习到智能涌现

在人工智能发展的长河中,大模型(Large Language Models, LLMs)无疑是近年来最引人注目的技术突破之一。它们不仅推动了自然语言处理的边界,更在某种程度上重新定义了“智能”的可能性。然而,这一看似突然崛起的技术浪潮,其实有着深厚的历史积淀和清晰的发展脉络。

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