初学Python

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1. 变量 (Variables)与基本数据类型

变量就像一个贴着标签的“储物盒”，你可以把各种信息放进去。Python 非常灵活，你不需要预先告诉它盒子里要放什么类型的东西，直接放进去就行了。

字符串 (String): 用于存储文本，用引号（单引号'或双引号"）包围。

整数 (Integer): 就是不带小数点的数字。

浮点数 (Float): 就是带小数点的数字。

布尔值 (Boolean): 只有 True 和 False 两个值，用于逻辑判断。

最佳实践：给变量起一个有意义的名字，例如用 user_name 而不是 un，这样代码更容易阅读。

2. 条件语句 (Conditionals)

条件语句让程序拥有“决策能力”。它基于某个条件是真是假，来决定执行哪一段代码。主要使用 if、elif（else if的缩写）和 else。

比如，我们根据年龄来判断一个人所处的生命阶段，并结合逻辑运算符 and 来让条件更精确。

核心逻辑：程序会从上到下依次检查 if 和 elif 的条件，一旦找到一个满足的，就执行对应的代码块，然后跳过整个 if-elif-else 结构。如果所有条件都不满足，才会执行 else 部分。

3. 循环 (Loops)

循环用于重复执行某项任务，是自动化处理的核心。Python 中最常用的是 for 循环和 while 循环。

`for` 循环：遍历序列

for 循环非常适合处理一个集合里的每一个元素，比如列表、字符串或一个数字范围。

`while` 循环：满足条件就一直循环

while 循环会在其条件保持为 True 的情况下，持续执行循环体内的代码。

常见陷阱：使用 while 循环时，一定要确保循环内部有代码能最终改变那个判断条件，否则程序会陷入“死循环”，永远不会停止。

4. 函数 (Functions)

函数是一段为了完成特定任务而封装好的可重用代码块。它能让你的代码更整洁、更有条理，并且避免重复。这个原则被称为 DRY (Don't Repeat Yourself)。

比如，我们写一个更完善的打招呼函数，可以设置默认的问候语。

为什么函数很重要：想象一下，如果你需要在10个不同的地方打招呼，如果没有函数，你就得写10遍 print 语句。如果想修改问候语，就得改10次。有了函数，你只需要修改函数内部的一处地方即可。

5. 常用数据结构 (Data Structures)

Python 内置了多种强大的数据结构，它们是组织和处理数据的利器。

列表 (List): []

一个有序的、可变的集合。就像一个购物清单，可以随时添加、删除和修改商品。

字典 (Dictionary): {}

一个无序的、键值对（key-value）集合。就像一本字典，通过“键”（单词）可以快速查到“值”（释义）。键必须是唯一的。

元组 (Tuple): ()

一个有序的、不可变的集合。一旦创建，就不能修改。常用于函数返回多个值，或者作为字典的键（因为它是不可变的）。

集合 (Set): {}

一个无序的、不含重复元素的集合。主要用于去重和成员关系测试（判断一个元素是否在集合中），速度极快。

6. 面向对象初探 (Object-Oriented Programming, OOP)

在AI项目中，几乎所有东西——模型、数据加载器、优化器——都是用“类 (Class)”来组织的。你可以把类看作一张“设计蓝图”，而对象 (Object) 则是根据这张蓝图建造出来的“实体”。

你暂时不必深究OOP的全部理论，但理解以下几个核心概念，能帮你读懂大部分框架代码：

class: 定义一张蓝图的关键字。

__init__: 类的“构造函数”。每当根据蓝图创建一个新对象时，它会自动运行，用于设置对象的初始状态（属性）。self 代表对象本身。

属性 (Attribute): 对象的数据，比如猫的名字和年龄。

方法 (Method): 对象的函数，代表对象能做的行为，比如猫的“自我介绍”。

继承 (Inheritance): 基于一张旧蓝图（父类），创造一张新蓝图（子类），并可以添加新功能。

super().__init__(): 在子类的构造函数中，调用父类的构造函数，完成父类部分的初始化。

让我们用一个更完整的例子来理解。首先定义一个通用的 Animal 类，然后让 Cat 类继承它。

运行结果:

通过这个例子，你可以看到子类Cat不仅拥有了父类Animal的name属性，还添加了自己的age属性和introduce方法，并对speak方法进行了定制。这就是继承的威力，它让代码的复用和扩展变得非常方便。

后记：在实践中成长

学习编程最快的方式，永远是“先会用，再深究原理；先动手，再完善理论”。不要害怕犯错，每一个错误提示都是一次宝贵的学习机会。保持好奇心，当你对某个东西的实现方式感到好奇时，就去探索它，去问AI，去和它进行交互式学习。

祝你在这条路上不断试错、持续迭代，享受从零到一创造的乐趣，早日成为一名自信的AI研究者！