AI应用开发-从Python入门到GPT集成实战
Python作为AI开发的首选语言,具有以下优势:
- 简洁易学:语法简单,上手快速
- 生态丰富:拥有强大的AI/ML库生态
- 社区活跃:大量开源项目和学习资源
- 广泛应用:从数据分析到深度学习都有涉及
Python 零基础到实战 6 天全攻略
第一天:基础语法速查
1. 缩进与代码块
x = 10
if x > 0:
print("正数")
else:
print("非正数")
推荐每层用 4 个空格
2. 变量声明与类型
name = "风中"
age = 28
pi = 3.14
is_dev = True
3. print 输出
print("Hello, Python")
print(f"你好,{name},你今年 {age} 岁了")
4. 输入 input
name = input("请输入你的名字:")
age = int(input("你几岁了?"))
5. 注释
# 单行注释
"""
多行注释
"""
第二天:数据类型与流程控制
1. 条件判断
if x > 0:
print("正数")
elif x == 0:
print("零")
else:
print("负数")
2. 循环
for i in range(5):
print(i)
while x < 5:
print(x)
x += 1
3. 列表、元组、字典、集合
nums = [1, 2, 3]
point = (3, 5)
user = {"name": "风中", "age": 28}
s = {1, 2, 3}
4. 遍历与去重
for fruit in fruits:
print(fruit)
unique = set([1,2,2,3])
print(list(unique))
第三天:函数、模块、异常处理
1. 函数定义与调用
def say_hello(name):
print(f"你好,{name}")
say_hello("风中")
2. 标准库
import math, random, datetime
print(math.sqrt(16))
print(random.randint(1, 10))
print(datetime.datetime.now())
3. 自定义模块
# mymath.py
def square(x):
return x * x
# main.py
import mymath
print(mymath.square(5))
4. 异常处理
try:
x = int(input("输入一个数字:"))
print(100 / x)
except ZeroDivisionError:
print("不能除以 0")
except Exception as e:
print("发生错误:", e)
第四天:文件读写、JSON、命令行
1. 文件操作
with open("data.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("Hello, Python!\n")
with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
print(f.read())
2. JSON 读写
import json
data = {"name": "风中", "age": 28}
with open("user.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
with open("user.json", "r", encoding="utf-8") as f:
user = json.load(f)
3. 命令行参数
import sys
if len(sys.argv) > 1:
print("命令行参数:", sys.argv[1])
4. 实战项目:记账工具
# budget.py
import sys, json, os
filename = "records.json"
def load(): ...
def save(data): ...
def add_record(amount, category): ...
def show_records(): ...
第五天:面向对象、项目结构、实战项目
1. 类与对象
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def say_hello(self):
print(f"你好,我是 {self.name},今年 {self.age} 岁")
2. 继承与方法重写
class Student(Person):
def __init__(self, name, age, school):
super().__init__(name, age)
self.school = school
def say_hello(self):
print(f"我是学生 {self.name},来自 {self.school}")
3. 项目结构设计
my_project/
├── main.py
├── modules/
│ └── user.py
├── utils/
│ └── file_ops.py
├── data/
│ └── users.json
└── README.md
4. CLI 用户管理工具
# user_tool.py
class User: ...
def load_users(): ...
def save_users(users): ...
def add_user(name, age): ...
def list_users(): ...
5. 简单 API 服务(Flask)
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
users = []
@app.route("/add_user", methods=["POST"])
def add_user():
data = request.json
users.append(data)
return jsonify({"msg": "用户添加成功"})
@app.route("/users", methods=["GET"])
def get_users():
return jsonify(users)
if __name__ == "__main__":
app.run(port=5000)
第六天:第三方库、打包、GPT 应用
1. requests —— 网络请求
import requests
response = requests.get('https://api.github.com')
print(response.status_code)
print(response.json())
2. pillow —— 图像处理
from PIL import Image
img = Image.open('example.jpg')
img = img.resize((100, 100))
img.save('resized.jpg')
3. rich —— 命令行美化
from rich.console import Console
console = Console()
console.print("Hello [bold magenta]World[/bold magenta]!", style="bold green")
4. Python 打包为可执行脚本
pip install pyinstaller
pyinstaller your_script.py --onefile
- 加 logo 图标:
--icon=icon.ico - 隐藏控制台窗口:
--windowed
5. GPT API 应用
import openai
openai.api_key = "你的API Key"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "user", "content": "写一个关于AI的故事"}
]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])
- 推荐搭配 requests、异常处理、GUI
每日任务建议
| 模块 | 目标 | 推荐时长 |
|---|---|---|
| requests | 熟练调用 API,如 GitHub 或天气接口 | 30min |
| pillow | 把一张图片批量处理并保存 | 30min |
| rich | 美化终端输出结果 | 15min |
| 打包 | 学会使用 pyinstaller | 20min |
| GPT API | 成功调用并获取结果 | 30min |
本文档适合零基础到实战,建议每天按模块练习,配合项目实践,快速掌握 Python 开发技能
如果感觉有帮助,可以帮忙一个星星
[https://github.com/eagle1949/AiDeveloper](ai 应用开发代码传送门)
对这方面有兴趣的人,也可以加入ai应用开发群,一起讨论学习 (备注学习ai应用开发)

AI应用开发-从Python入门到GPT集成实战的更多相关文章
- visual studio 2015 搭建python开发环境,python入门到精通[三]
在上一篇博客Windows搭建python开发环境,python入门到精通[一]很多园友提到希望使用visual studio 2013/visual studio 2015 python做demo, ...
- python 开发之路 - 入门
一. python 介绍 Python是著名的"龟叔"Guido van Rossum在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言.1991年 发布Python ...
- AI应用开发实战 - 手写识别应用入门
AI应用开发实战 - 手写识别应用入门 手写体识别的应用已经非常流行了,如输入法,图片中的文字识别等.但对于大多数开发人员来说,如何实现这样的一个应用,还是会感觉无从下手.本文从简单的MNIST训练出 ...
- Python开发基础-Day1-python入门
编程语言分类 机器语言 使用二进制代码直接编程,直接与硬件交互,执行速度非常快,灵活,但是开发难度高,开发效率低下,缺乏移植性. 汇编语言 对机器语言指令进行了英文封装,较机器语言容易记忆,直接与硬件 ...
- Python 入门之 软件开发规范
Python 入门之 软件开发规范 1.软件开发规范 -- 分文件 (1)为什么使用软件开发规范: 当几百行--大几万行代码存在于一个py文件中时存在的问题: 不便于管理 修改 可读性差 加载速度慢 ...
- python入门到精通[一]:搭建开发环境
摘要:Python认识,及在windows和linux上安装环境,测试是否安装成功. 1.写在前面 参加工作也有5年多了,一直在做.net开发,近一年有做NodeJS开发.从一开始的不习惯,到逐步适应 ...
- AI应用开发实战
AI应用开发实战 出发点 目前,人工智能在语音.文字.图像的识别与解析领域带来了跨越式的发展,各种框架.算法如雨后春笋一般,互联网上随处可见与机器学习有关的学习资源,各大mooc平台.博客.公开课都推 ...
- Python入门学习指南
对于初学者,入门至关重要,这关系到初学者是从入门到精通还是从入门到放弃.以下是结合Python的学习经验,整理出的一条学习路径,主要有四个阶段 NO.1 新手入门阶段,学习基础知识 总体来讲,找一本靠 ...
- python入门简介
Python前世今生 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC ...
- Python运算符,python入门到精通[五]
运算符用于执行程序代码运算,会针对一个以上操作数项目来进行运算.例如:2+3,其操作数是2和3,而运算符则是“+”.在计算器语言中运算符大致可以分为5种类型:算术运算符.连接运算符.关系运算符.赋值运 ...
随机推荐
- Etcd异地容灾方案
一.方案选型 ETCD官网提供了一种实时镜像同步数据的工具mirror-maker,如果出现主机房服务挂掉可以通过切换域名的形式切换到灾备机房,这个过程数据是可以保持一致的. 注意:make-mirr ...
- 生活中有苦难却没有人可以倾述?来看看AI树洞吧!
本文由 ChatMoney团队出品 介绍说明 在如今繁忙喧嚣的世界中,我们时常渴望能有一个安全且私密的空间,让我们毫无顾忌地袒露心声.AI 智能体树洞便是这样一个独特的存在. 它并非传统意义上的树洞, ...
- shell 脚本使用绝对路径
shell 脚本要使用绝对路径,不要在脚本中使用相对路径,使用相对路径的话脚本执行有可能在根目录,找到相对路径的位置
- 垃圾PTA:7-2 统计数字字符和空格
本题要求编写程序,输入一行字符,统计其中数字字符.空格和其他字符的个数.建议使用switch语句编写. 输入格式:输入在一行中给出若干字符,最后一个回车表示输入结束,不算在内. 输出格式:在一行内按照 ...
- ZMM050N
/********* Begin Procedure Script ************/ BEGIN var_out = with a as ( select mandt,matnr,werks ...
- UFT RegExp
- AI编程实战:云开发疯狂助攻,React + Vite 做出 FPS 网页游戏不是梦
回想起最初接触云开发的那段时间,我出于练手的目的,开发了一款基于 HTML 的简易枪战游戏.当我满怀期待地将其展示给玩家时,没想到却被一句点评当场"点醒"了:这不就是打地鼠的升级版 ...
- Spring基础-AOP
AOP AOP:面向切面编程 Spring 的Aop是为了解耦.弥补OOP的不足. Spring支持Aspect J的注解式切面编程 使用@Aspect是一个切面 使用@After.@Before.@ ...
- 扩散模型(Diffusion Model)原理概述
一.核心思想 扩散模型(Diffusion Model)是一种生成模型,受热力学中扩散过程的启发,通过模拟数据从噪声中逐步去噪的过程来生成样本.其核心思想是渐进式地添加噪声(正向过程)和逐步去噪( ...
- API自动化测试平台,RestCloud效率提升60%
RestCloud API自动化测试平台,可以对API进行编排实现复杂的测试场景.实现对API的自动化测试,并根据测试结果输出测试报告,全面提升API的测试效率:平台基于Web界面构建,同比使用pos ...