引言
- AI编程时代来临,没有编程基础可以快速上车享受时代的红利吗?答案是肯定的。
- 本文旨在介绍零基础如何利用ChatGPT快速学习Python编程语言,开启AI编程之路。
- 解决的问题包括:传统学习方式效率低、缺乏互动性以及学习资源质量参差不齐的问题。
- 预期效果是通过ChatGPT的个性化指导,帮助用户快速掌握Python基础知识并完成实践项目。
- 本文只是以ChatGPT为例,理论上任何大语言模型(LLM)支持的AI智能体都可以完成类似辅助,包括豆包,Kimi,通义千问等。要注意的是,为了学习信息的准确性和时效性,AI智能体最好要有网络搜索能力,以此来减少大语言模型的幻觉问题。
前置要求
- 所需的基础知识:基本的计算机操作能力。
- 硬件要求:一台能够运行Python开发环境的Windows电脑。
- 软件环境要求:
- 安装最新版Anaconda。
- 推荐使用VS Code作为代码编辑器。
- 其他必要条件:ChatGPT或者其他AI智能体。
ChatGPT学习Python与传统方法的区别
ChatGPT学习Python的优势
- 个性化学习:ChatGPT可以根据用户的水平生成定制化学习计划,灵活调整学习进度。
- 实时互动:用户可以随时提问,ChatGPT会即时解答问题,避免卡在某个知识点上。
- 多样化学习方式:支持代码生成、优化建议和项目指导,学习过程更具互动性。
- 成本低:ChatGPT免费版即可满足大部分学习需求,Plus版本每月仅需$20。
传统学习方法的局限性
- 固定化内容:视频教程或书籍的内容固定,无法根据学习者的水平动态调整。
- 缺乏互动性:传统方法中,学习者遇到问题需要自行搜索答案,效率较低。
- 成本高:例如编程训练营的费用昂贵,且时间安排不够灵活。
- 学习动力不足:缺乏即时反馈和互动,容易导致学习动力下降。
方案概述
- 本解决方案通过ChatGPT提供个性化的Python学习路径,涵盖理论学习、代码实践以及项目开发。
- 核心功能包括:
- 学习计划定制:根据用户水平生成学习计划。
- 实时互动答疑:随时解答学习中的问题。
- 代码生成与优化:提供示例代码并进行优化建议。
- 项目指导:根据用户兴趣生成实践项目并提供指导。
- 相关工具和软件:
- ChatGPT(免费版或Plus版本)。
- Anaconda(管理Python环境)。
- VS Code(安装Python插件)。
- 预期效果:
- 用户可以在短时间内掌握Python基础知识。
- 完成至少一个简单实践项目,提升编程能力。
步骤详解
第一步:环境准备
1. 安装Anaconda
- 访问Anaconda官网:https://www.anaconda.com/, 下载最新版本的Anaconda。
- 根据操作系统选择对应版本(Windows、macOS或Linux),本文以Windows版本为例。
下图是官网下载页面。
-
安装时记得勾选
Add Anaconda to my PATH environment variable
选项。 -
打开cmd命令行工具验证安装是否成功:
bashconda --version
-
使用conda创建一个名为py312的Python虚拟环境:
bashconda create -n py312 python=3.12
然后测试激活虚拟环境,之后在这虚拟环境里就可以安装需要的Python库,方便我们进行开发:
bashconda activate py312
2. 安装代码编辑器
- 推荐使用VS Code,软件下载地址:https://code.visualstudio.com/Download。
下图是VS Code的下载界面:
- 安装完成后,打开VS Code,如下图所示,点击左侧的插件安装图标,然后在插件搜索框搜索"Python",选择第一个Microsoft出品的Python插件即可:
这个Python插件会自动安装以下扩展,以在VS Code中提供最佳的Python开发体验:
- Pylance - 提供高性能的Python语言支持
- Python调试器 - 提供无缝的调试体验
3. 配置并验证开发环境
因为VS Code可以配置多个Python虚拟环境,运行代码前一般要选择相应的虚拟环境,如下图所示,点击VS Code右下角的状态栏,弹出多个可选择的虚拟环境,在下拉列表里选择之前创建的py312虚拟环境即可。
然后创建一个名为hello.py
的文件,输入以下代码:
python
print("Hello, Python!")
最后点击右上角的三角形运行按钮,程序即可运行。
命令行的程序会在终端显示运行,如果如下图显示,在终端输出Hello, Python!
,说明环境配置成功,接下来就可以开始自由学习了。
第二步:学习计划定制
1. 进行学习水平评估
用户可以向ChatGPT提问:
我是编程初学者,想学习Python。请对我进行一个简单的评估测试,以确定我的起点水平。
根据ChatGPT的反馈,确认自己的起点(初学者、中级或高级)。
2. 制定个性化学习计划
用户可以向ChatGPT提问:
基于我的水平,请为我制定一个为期3个月的Python学习计划,每周学习5小时。
ChatGPT回答的示例计划可能包括:
- 第1-2周:学习Python基础语法和数据类型。
- 第3-4周:掌握控制流(if-else、循环)。
- 第5-6周:学习函数和模块。
- 第7-8周:实践基础项目。
- 第9-12周:学习高级库(如NumPy、Pandas)并完成中级项目。
第三步:执行学习计划
1. 学习基础知识
按学习计划的顺序向ChatGPT提问:
-
数据类型和变量:
我想学习Python基础语法和数据类型,请举例说明。
可能的示例代码:
pythonx = 10 # 整数 y = 3.14 # 浮点数 z = "Hello" # 字符串 print(type(x), type(y), type(z))
-
控制流:
请解释Python中的if-else语句,并提供代码示例。
可能的示例代码:
pythonage = 18 if age >= 18: print("你是成年人") else: print("你是未成年人")
-
循环:
如何使用for循环和while循环?请举例说明。
可能的示例代码:
pythonfor i in range(5): print("循环次数:", i)
2. 实践基础项目
根据学习进度,可以要求ChatGPT给你几个简单项目的示例,先尝试自己理解代码,如有不清楚的地方,可以让ChatGPT进行解释,下面是两个简单项目的例子。
-
温度转换器:
pythoncelsius = float(input("输入摄氏温度: ")) fahrenheit = (celsius * 9/5) + 32 print(f"{celsius} 摄氏度 = {fahrenheit} 华氏度")
-
猜数字游戏:
pythonimport random number = random.randint(1, 100) guess = 0 while guess != number: guess = int(input("猜一个数字(1-100): ")) if guess < number: print("太小了!") elif guess > number: print("太大了!") else: print("恭喜,你猜对了!")
第四步:学习成果反馈
每完成一个计划上的模块就要求ChatGPT给你出几个题目考考你,如果回答正确,就可以进入下一个模块的学习。
比如你可以询问ChatGPT:
给我出三道题目,考考我对Python基础语法和数据类型的掌握程度。
以下是可能的题目,尝试完成,如果遇到问题,可以让ChatGPT告诉你正确答案。
以下是三道考察Python基础语法和数据类型的题目,试试看能否正确解答!
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### **题目 1:变量与数据类型**
编写一个Python程序,要求:
1. 定义三个变量:一个整数 `num`、一个浮点数 `price`、一个字符串 `product_name`。
2. 将这三个变量组合成一个完整的句子,并输出到控制台。
**示例输出:**
```
我买了1个苹果,价格是3.5元。
```
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### **题目 2:列表与字典操作**
给定以下代码:
```python
students = ["小明", "小红", "小李"]
scores = {
"小明": 85,
"小红": 92,
"小李": 78
}
```
**要求:**
1. 向 `students` 列表中添加一个新学生 `"小王"`。
2. 给 `scores` 字典中添加 `"小王"` 的分数为 `88`。
3. 打印出最高分学生的名字及其分数。
---
### **题目 3:条件与输入判断**
编写一个程序,要求用户输入一个整数,并判断该整数是奇数还是偶数。如果是偶数,输出 `"这是一个偶数"`;如果是奇数,输出 `"这是一个奇数"`。
**示例运行:**
```
请输入一个整数: 7
这是一个奇数
```
---
试着解答这三道题,完成后告诉我你的答案或有任何疑问都可以提出来! 😊
第五步:延伸问题思考
在学习的过程中,大家肯定时常会有突发奇想的问题,这种发散性思维,就是人类学习的原动力。以前一般的书籍和教程也不一定会完全考虑到,所以常常让读者对某个问题百思不得其解,而现在我们有AI智能体了,只要养成有问题问AI的好习惯就行。下面是几个本文相关的延伸问题示例。
1. Anaconda是干什么的?
Anaconda是一个用于科学计算的开源Python发行版,包含了众多流行的数据科学和机器学习库。它提供了包管理和环境管理功能,使用户能够轻松安装、更新和管理Python包,并创建隔离的开发环境,避免包之间的冲突。
2. 除了VS Code, Cursor或者Windsurf这种编辑器可以吗?
除了VS Code,Cursor和Windsurf也是不错的选择。Cursor和Windsurf都是基于VS Code的编辑器,所以使用方法和VS Code类似,每个编辑器都有自己的特色,也集成了自己的AI智能体,选择哪种编辑器取决于个人偏好和具体需求。
下一步
如今我们有了 ChatGPT 来指导学习,那么接下来还需要看其他的教程和书籍吗?我的建议是,我们依旧应当关注优秀的编程书籍和教程。因为高效使用 ChatGPT 的关键前提是学会提出有价值的问题,而我们不可能提出超越自身认知范围的问题。所以,同时关注优秀的编程书籍和教程,能够系统化地迅速扩大我们的知识面,让我们了解到许多之前不知道的知识。然后向 ChatGPT 提出问题,让它快速引导我们掌握相应的知识。如此循环往复,我们才能更快地成长。我也会继续分享我得所见所得,和大家一起共同成长!