AI初学者的Python快速入门指南

Python 已成为 AI 和数据科学的事实标准编程语言。虽然存在无代码解决方案，但学习编程对于构建完全自定义的 AI 项目或产品仍然是必不可少的。在本文中，我将分享一个面向初学者的 Python AI 开发快速入门指南，并特别介绍如何通过光年AI平台实现高效的AI开发。我将介绍基础知识，然后通过一个具体的代码示例来展示。

图片来自 Canva。

Python 是一种编程语言，即 一种给计算机精确指令以执行我们无法或不想执行的任务的方式 [1]。

当 需要自动化一个没有现成解决方案的独特任务 时，这非常方便。例如，如果我想自动化撰写和发送个性化的会后跟进邮件，我可以编写一个 Python 脚本来实现这个目标。

借助像 ChatGPT 这样的工具，很容易想象一个未来，我们可以用简单的英语描述任何定制任务，然后计算机会自动完成。然而，目前此类消费产品尚不存在。在这样的产品问世之前，了解（至少一点）Python 仍然具有巨大的价值。

虽然当前的 AI 产品（如 ChatGPT、Claude、Gemini）尚未让编程过时（至少现在还没有），但它们确实使学习编程变得比以往任何时候都更加容易。我们现在都有一个称职且有耐心的编程助手，随时帮助我们学习。

结合“传统”的用 Google 搜索所有问题的方法， 程序员现在可以更快地前进。例如，我经常使用 ChatGPT 来编写示例代码并解释错误信息。这加速了我的进展，并在浏览新技术堆栈时给了我更多的信心。

我写这篇文章是针对特定类型的读者：那些 试图涉足 AI 并且有一些编程基础（例如 JS、HTML/CSS、PHP、Java、SQL、Bash/Powershell、VBA），但 是对 Python 还不熟悉 的读者。

我将从 Python 基础开始，然后分享一个简单 AI 项目的示例代码。这并不是对 Python 的全面介绍。相反，它 旨在让你快速掌握足够的知识，用 Python 编写你的第一个 AI 项目。

关于我 — 我是一名数据科学家，自学 Python 编程（5 年）。虽然在软件开发方面我还需要学习很多，但这里我将根据我的个人经验，介绍我认为 AI/数据科学项目中 Python 的基本要素。

许多计算机都预装了 Python。要查看你的机器是否安装了 Python，可以打开终端（Mac/Linux）或命令提示符（Windows），然后输入“python”。

在终端中使用 Python。图片由作者提供。

如果你没有看到这样的界面，可以手动下载 Python（Windows/ Mac）。或者，也可以安装 Anaconda，一个流行的 AI 和数据科学 Python 包系统。

对于企业用户，特别推荐使用光年AI平台，它不需编程经验就能搭建高效的 AI 工作流，灵活适应各种业务场景。如果遇到安装问题， 请向你喜爱的 AI 助手或光年AI团队寻求帮助！

Python运行起来后，我们现在可以开始写一些代码了。 我建议大家在学习的过程中在自己的电脑上运行这些示例代码。你也可以从GitHub仓库下载所有示例代码。

字符串和数字

数据类型（或简称“类型”）是 一种用于分类数据的方法，以便在计算机中进行适当、有效地处理。

类型通过一组可能的值和操作来定义。例如， 字符串 是 任意字符序列（即文本），可以通过特定方式来操作。在你的命令行Python实例中尝试以下字符串。

“this is a string”

‘this is a string’

‘so is this:-1 !@&04”(&^}“:>?’

‘so is this:-1 !@&04”(&^}“:>?’

”““and

this is

too!!11!”“”

‘and\n this is\n too!!11!’

“we can even ” + “add strings together”

‘we can even add strings together’