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python 基础

要想真正“入门大模型”，Python 编程基础是必不可少的地基。

因为几乎所有的大模型框架（Transformers、PyTorch、TensorFlow、LangChain、OpenAI API 等）都基于 Python 实现。

我给你讲得系统一点👇

（不废话、实用导向，专门为“想入门大模型”的人定制）

🧱 一、Python 在大模型里的作用

在大模型领域，Python 就像是：

“操纵大模型的遥控器”。

它让你能做这些事：

目标	举例	Python 的作用
加载模型	加载 BERT、GPT、LLama	`from transformers import AutoModel`
微调模型	用你自己的数据训练	`model.train()`
数据预处理	清洗日志、文本、指标	`pandas`, `numpy`
模型推理	输入一句话，让模型回答	`model("今天天气怎么样？")`
部署	用 Flask/FastAPI 包成服务	`app = FastAPI()`

👉 所以入门大模型，不是学 Python 为了“写代码”，而是为了“能理解和调用这些工具”。

🪜 二、入门 Python 必学的核心知识（按学习顺序）

1️⃣ 基础语法

理解 Python 最基本的写法、规则。

主题	你要能做到的事	举例
变量与类型	存储数字、字符串、列表	`a = 10`, `name = "Echo"`
运算符	加减乘除、逻辑运算	`a + b`, `a > b`, `and / or`
条件语句	让代码“会判断”	`if score > 60:`
循环	批量处理数据	`for item in list:`
函数	代码复用	`def add(a, b): return a + b`

💡 小练习：

for i in range(5):
    print(f"第 {i} 次循环")

2️⃣ 数据结构

Python 的强大之处在于数据结构灵活，非常适合处理模型数据。

类型	用途	举例
list（列表）	存多条样本	`[1, 2, 3]`
dict（字典）	存键值对，比如配置或数据	`{"name": "Echo", "age": 30}`
tuple（元组）	不可变的组合	`(1, 2)`
set（集合）	去重	`{1, 2, 3}`

💡 在机器学习里，数据通常是一堆字典：

sample = {"text": "系统异常：磁盘满了", "label": "磁盘问题"}

3️⃣ 模块与库

大模型几乎完全依赖 Python 库生态。

库	用途	示例
`numpy`	数学运算（矩阵）	`np.array([[1,2],[3,4]])`
`pandas`	表格 / CSV 数据处理	`pd.read_csv("data.csv")`
`matplotlib`	数据可视化	`plt.plot(x, y)`
`torch`	深度学习框架	`import torch`
`transformers`	大模型接口库	`from transformers import pipeline`

💡 想运行这些库前，要先安装：

pip install numpy pandas matplotlib torch transformers

4️⃣ 文件与路径操作

大模型常要读写数据、保存模型。

操作	示例
读文件	`open('data.txt', 'r')`
写文件	`with open('out.txt', 'w') as f: f.write("结果")`
操作路径	`os.path.join("data", "file.txt")`

5️⃣ 类与对象（面向对象思想）

这对理解 Transformer 源码、模型结构非常有用。你要理解“类是什么”“对象是什么”。

简单说：

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def bark(self):
        print(self.name, "在叫")

dog = Dog("旺财")
dog.bark()

以后当你看到 AutoModel.from_pretrained(...) 这样的写法，就能明白它其实是在“创建一个模型对象”。

6️⃣ 异常处理与调试

模型代码经常会报错，学会“优雅报错”很重要。

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("除数不能为 0！")

7️⃣ 虚拟环境（venv / conda）

不同项目需要不同版本的包。入门阶段建议学会：

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 进入环境
source venv/bin/activate   # mac/linux
venv\Scripts\activate      # windows

🧩 三、结合“大模型”学习 Python 的方式

不要死记硬背语法，推荐这样学：

阶段	做什么	工具
第 1 周	跟视频 / 教程写基础语法	B站：莫烦Python / 菜鸟教程
第 2 周	用 `pandas` 处理简单文本数据	实践：读取日志文件统计错误
第 3 周	用 `transformers` 跑第一个模型	任务：加载 `bert-base-chinese` 做文本分类
第 4 周	写个小项目	比如“AI报警原因总结器”

💡 四、示例：用 Python 玩转第一个大模型

当你掌握上面这些 Python 基础后，你就能跑如下代码👇

from transformers import pipeline

# 创建一个中文情感分析模型
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese")

# 输入一句话
result = classifier("这次系统升级非常成功！")
print(result)

输出：

[{'label': 'positive', 'score': 0.997}]

这就是“大模型入门”的第一个可运行结果🎉

📚 五、推荐学习资源

类型	资源	推荐理由
教程网站	菜鸟教程 Python	简单实用、配例子
视频课程	B站 “莫烦Python”	讲得生动、节奏适中
深度学习入门	Dive into Deep Learning (d2l.ai)	理论 + 代码实践结合
大模型实战	Hugging Face Transformers 中文文档	学以致用

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