vs怎么运行python代码（vs可以用python编写界面吗）

在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。

经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。

然而，其中一个成功案例，是一个9年经验网易的小伙伴，当时拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer，逆涨50%，那是在去年2023年的 5月。

惊天大逆袭：8年小伙20天时间提75W年薪offer，逆涨50%，秘诀在这

不到1年，小伙伴也在团队站稳了脚跟，成为了名副其实的大模型架构师。

目前，他管理了10人左右的团队，包括一个2-3人的python算法小分队，包括一个3-4人Java应用开发小分队，包括一个2-3人实施运维小分队。并且他们的产品也收到了丰厚的经济回报，他们的AIGC大模型产品，好像已经实施了不下10家的大中型企业客户。

当然，尼恩更关注的，主要还是他的个人的职业身价。

小伙伴反馈，不到一年，他现在是人才市场的香馍馍。怎么说呢？

他现在职业机会不知道有多少, 而是大部分都是P8+ （年薪200W+）的顶级机会。

回想一下，去年小伙伴来找尼恩的时候，可谓是令人唏嘘。

当时，小伙伴被网易裁员，自己折腾 2个月，没什么好的offer，才找尼恩求助。

当时，小伙伴其实并没有做过的大模型架构，仅仅具备一些通用架构（ JAVA 架构、K8S云原生架构）能力，而且这些能力还没有完全成型。

特别说明，他当时没有做过大模型的架构，对大模型架构是一片空白。

本来，尼恩是规划指导小伙做通用架构师的（ JAVA 架构、K8S云原生架构）,

毫无疑问，大模型架构师更有钱途，所以，当时候尼恩也是壮着胆子，死马当作活马指导他改造为大模型架构师。

回忆起当时决策的出发点，主要有3个：

（1）架构思想和体系，本身和语言无关，和业务也关系不大，都是通的。

（2）小伙伴本身也熟悉一点点深度学习，懂python，懂点深度学习的框架，至少，demo能跑起来。

（3）大模型架构师稀缺，反正面试官也不是太懂大模型架构。

基于这个3个原因，尼恩大胆的决策，指导他往大模型架构走，先改造简历，然后去面试大模型的工程架构师，特别注意，这个小伙伴面的不是大模型算法架构师。

没想到，由于尼恩的大胆指导，小伙伴成了。

没想到，由于尼恩的大胆指导，小伙伴成了，而且是大成，实现了真正的逆天改命。

相当于他不到1年时间，职业身价翻了1倍多，可以拿到年薪 200W的offer了。

既然有一个这么成功的案例，尼恩能想到的，就是希望能帮助更多的社群小伙伴，成长为大模型架构师，也去逆天改命。

于是，从2024年的4月份开始，尼恩开始写《LLM大模型学习圣经》，帮助大家穿透大模型，走向大模型之路。

在这里插入图片描述

尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系列，初步的规划包括下面的内容：

《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》
《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》
《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》
《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》
《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》
《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》

本文是第1篇，作者是资深架构师 Andy（负责初稿） +43岁老架构师尼恩（负责升华，带给大家一种俯视技术，技术自由的高度）。

尼恩架构团队会持续迭代和更新，后面会有实战篇，架构篇等等出来。并且录制配套视频。

在尼恩的架构师哲学中，开宗明义：架构和语言无关，架构的思想和模式，本就是想通的。

架构思想和体系，本身和语言无关，和业务也关系不大，都是通的。

所以，尼恩用自己的架构内功，以及20年时间积累的架构洪荒之力，通过《LLM大模型学习圣经》，给大家做一下系统化、体系化的LLM梳理，使得大家内力猛增，成为大模型架构师，然后实现”offer直提”，逆天改命。

尼恩《LLM大模型学习圣经》PDF 系列文档，会延续尼恩的一贯风格，会持续迭代，持续升级。

这个文档将成为大家学习大模型的杀手锏，此文当最新PDF版本，可以来《技术自由圈》公号获取。

欢迎来到Python编程的世界！Python是一门强大而优雅的编程语言，无论你是编程新手还是有经验的开发者，都能在Python中找到乐趣和挑战。

Python以其简洁易懂的语法和丰富的库而闻名，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、自动化脚本等各个领域。

在本章中，我们将介绍Python的历史与特点、Python的应用领域以及如何安装和配置Python环境。

通过这部分内容，你将对Python有一个初步的了解，为接下来的学习打下坚实的基础。

Python是一种由Guido van Rossum于1989年发明的高级编程语言。最初，Guido van Rossum在荷兰的国家研究所工作，设计Python的初衷是为了创建一种易于阅读和编写的编程语言，并且能够处理当时主流的ABC语言不能胜任的任务。

Python 2.0：发布于2000年，引入了垃圾回收机制和更完善的Unicode支持。
Python 3.0：发布于2008年，对语言进行了大幅度的改进，不完全向后兼容，目的是清理一些历史遗留问题并提升语言的一致性和可读性。

Python因其简洁、优雅和强大，受到了广泛的欢迎。以下是Python的主要特点：

简洁明了：Python的语法设计简洁明了，代码可读性强。一个典型的Python程序通常比同样功能的C/C++/Java代码更短。
易学易用：Python的学习曲线相对平缓，非常适合初学者。它提供了大量的文档和社区支持，帮助新手快速上手。
解释型语言：Python是一种解释型语言，代码在运行时逐行解释执行，无需编译。这样不仅方便调试，还能快速测试和验证代码。
动态类型：Python是动态类型语言，变量在使用时才确定类型，无需预先声明。
跨平台：Python是一种跨平台语言，支持在Windows、macOS、Linux等多个操作系统上运行，只需一次编写即可在多种环境中使用。
丰富的标准库：Python拥有一个庞大的标准库，涵盖了文件I/O、系统调用、网络编程、Web服务、数据库接口等各个方面，极大地简化了开发工作。
强大的社区支持：Python拥有一个活跃且庞大的社区，提供了丰富的第三方库和工具，使开发者可以方便地扩展Python的功能。

我们可以看到Python是一门经过长期发展和完善的语言，具备了许多现代编程语言的优点，并在多个领域得到了广泛应用。

Python以其简洁的语法和强大的功能，广泛应用于各个领域。以下是Python在一些主要应用领域中的典型使用场景和优势。

Python在Web开发领域非常受欢迎，得益于其丰富的框架和库，这些工具极大地简化了Web应用的开发过程。

常用框架和工具

Django：一个功能强大且完备的Web框架，适用于快速开发复杂的大型Web应用。Django提供了诸如ORM（对象关系映射）、身份验证、模板引擎、URL路由等内置功能，极大地减少了开发工作量。
Flask：一个轻量级的Web框架，灵活性高，适用于小型项目和原型开发。Flask提供了基本的Web开发功能，并允许开发者根据需要自由选择和集成第三方库。

示例代码

下面是一个使用Flask开发的简单Web应用示例：

保存以上代码为，然后在命令行中运行：

打开浏览器，访问，你将看到页面显示“Hello, Flask!”。

Python在数据分析领域同样表现出色，拥有大量专门用于数据处理和分析的库，使得数据分析工作更加高效和便捷。

常用库和工具

pandas：一个强大的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据操作功能，尤其适用于结构化数据处理。
NumPy：一个科学计算库，提供了支持多维数组和矩阵运算的大量函数。
Matplotlib：一个绘图库，用于创建静态、动态和交互式可视化图表。

示例代码

下面是一个使用pandas和Matplotlib进行数据分析和可视化的示例：

运行上述代码，将生成一个显示月度销售趋势的折线图。

Python在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的应用非常广泛，得益于其丰富的库和框架，使得开发AI和ML应用变得相对容易。

常用库和工具

TensorFlow：一个由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型。
PyTorch：一个由Facebook开发的开源深度学习框架，提供了灵活且易于使用的接口。
scikit-learn：一个简单而高效的机器学习库，包含了大量的分类、回归、聚类算法，适用于数据挖掘和数据分析。

示例代码

下面是一个使用scikit-learn进行简单线性回归的示例：

运行上述代码，将生成一个展示线性回归结果的散点图和回归线。

Python在编写自动化脚本方面也非常有优势，其简洁的语法和强大的库支持，使得开发自动化脚本变得简单而高效。

常用库和工具

os：提供了丰富的操作系统功能，如文件和目录操作。
shutil：提供了高级的文件操作功能，如复制和移动文件。
requests：用于发送HTTP请求，适用于Web抓取和API调用。

示例代码

下面是一个使用os和shutil库进行文件整理的自动化脚本示例：

运行该脚本后，下载目录中的所有文件将被移动到指定的目标目录中。

除了上述领域，Python还在许多其他领域有广泛的应用，包括但不限于：

网络爬虫：通过编写爬虫程序抓取网络数据，常用库有BeautifulSoup、Scrapy等。
游戏开发：使用Pygame等库进行简单的游戏开发。
系统管理：编写脚本实现系统管理和运维任务。

在开始编写Python程序之前，我们需要先安装Python。在本节中，我们将介绍如何在不同操作系统上安装Python，包括Windows、macOS和Linux。

下载Python安装包：
- 访问Python官网。
- 点击“Downloads”菜单，根据你的操作系统选择“Download for Windows”。
- 下载最新的Python安装包。
运行安装包：
- 双击下载的安装包以启动安装程序。
- 在安装界面，勾选“Add Python to PATH”选项，这将自动配置环境变量，方便在命令行中使用Python。
- 点击“Install Now”进行安装。
验证安装：
- 安装完成后，打开命令提示符（按，输入，按回车）。
- 在命令提示符中输入以下命令，验证Python是否安装成功：
  如果显示Python的版本号，说明安装成功。

macOS通常预装了Python，但为了使用最新版本的Python，建议手动安装。

使用Homebrew安装Python：
- 如果尚未安装Homebrew，先打开终端（按，输入，按回车），然后输入以下命令安装Homebrew：

安装Homebrew后，使用以下命令安装Python：

验证安装：
- 在终端中输入以下命令，验证Python是否安装成功：
  如果显示Python的版本号，说明安装成功。

大多数Linux发行版都预装了Python，但为了使用最新版本，可以手动安装。

更新包管理器：
- 打开终端，输入以下命令更新包管理器：

安装Python：
- 使用以下命令安装Python：

验证安装：
- 在终端中输入以下命令，验证Python是否安装成功：
  如果显示Python的版本号，说明安装成功。

通过以上步骤，你已经成功在Windows、macOS或Linux系统上安装了Python。接下来，我们将介绍如何配置Python环境，以便更高效地开发Python应用。

在安装了Python之后，我们还需要进行一些配置，以便更高效地进行开发。
这些配置包括Python版本管理、虚拟环境管理以及Anaconda的安装与配置。
本节将详细介绍这些概念及其作用，并提供具体的操作步骤。

1.4.1.1 版本管理的概念和作用

1.4.1.2 安装和使用pyenv

安装pyenv：
- 打开终端，输入以下命令安装：

按照提示将以下内容添加到你的shell配置文件（如或）：

重启终端：
- 重启终端或运行以下命令以应用配置：

安装Python版本：
- 使用安装所需的Python版本，例如安装Python 3.9.7：

设置全局或局部Python版本：
- 设置全局默认Python版本：

设置局部Python版本（在项目目录中）：

验证安装：
- 输入以下命令，验证当前使用的Python版本：

1.4.2.1 虚拟环境的概念和作用

虚拟环境是一种隔离的Python环境，每个虚拟环境都有独立的Python解释器和包管理工具。

1.4.2.2 使用venv创建虚拟环境

是Python 3内置的虚拟环境管理工具，使用简单方便。

创建虚拟环境：
- 打开终端或命令提示符，输入以下命令创建一个名为的虚拟环境：

激活虚拟环境：
- 激活虚拟环境：
  - Windows：

激活后，命令行提示符前会显示虚拟环境的名称，如。
1. 安装包：
在激活的虚拟环境中使用安装所需的包，例如安装库：

退出虚拟环境：
- 使用以下命令退出虚拟环境：

1.4.2.3 使用virtualenv创建虚拟环境

是一个独立于Python标准库的虚拟环境管理工具，适用于需要更多功能和兼容性的情况。

安装virtualenv：
- 如果没有安装，可以使用进行安装：

创建虚拟环境：
- 使用创建虚拟环境：

激活虚拟环境：
- 激活虚拟环境：
  - Windows：

退出虚拟环境：
- 使用以下命令退出虚拟环境：

1.4.3.1 Anaconda的概念和作用

Anaconda是一个开源的Python发行版，专为科学计算、数据分析和机器学习而设计。
它包含了许多常用的科学计算库和数据处理工具，并提供了一个功能强大的包管理和虚拟环境管理工具。
Anaconda极大地简化了科学计算和数据分析的环境配置工作。

1.4.3.2 安装Anaconda

下载Anaconda安装包：
- 访问Anaconda官网, 国内用户推荐访问清华源下载和安装。anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
- 根据你的操作系统选择并下载Anaconda安装包。
运行安装包：
- 双击下载的安装包，按照安装向导的指示完成安装。
验证安装：
- 打开终端或命令提示符，输入以下命令验证Anaconda是否安装成功：

1.4.3.3 使用conda管理虚拟环境和包

创建虚拟环境：
- 使用创建一个名为的虚拟环境，并指定Python版本：

激活虚拟环境：
- 激活虚拟环境：

安装包：
- 在激活的虚拟环境中使用安装所需的包，例如安装库：

退出虚拟环境：
- 使用以下命令退出虚拟环境：

管理包和环境：
- 列出已安装的包：

列出所有虚拟环境：

通过以上步骤，你已经学会了如何使用Python版本管理工具、虚拟环境和Anaconda来配置和管理你的Python开发环境。
这些工具和技术将帮助你更高效地进行Python开发，并确保项目之间的依赖不互相干扰。
接下来，我们将通过IDE开始编写第一个Python程序。

PyCharm是由JetBrains开发的一款功能强大的Python IDE，特别适合大型项目和复杂的开发需求。它提供了智能代码补全、代码重构、调试工具和版本控制集成等功能。

1.5.1.1 安装PyCharm

下载PyCharm：
- 访问PyCharm官网。
- 根据你的操作系统下载社区版（Community）或专业版（Professional）。
安装PyCharm：
- 双击下载的安装包，按照安装向导的指示完成安装。

1.5.1.2 配置Python解释器

创建新项目：
- 打开PyCharm，选择“Create New Project”。
- 输入项目名称和路径。
选择Python解释器：
- 在“New Project”窗口，选择“Base Interpreter”。
- 选择系统Python解释器或虚拟环境。
- 点击“Create”创建项目。

1.5.1.3 基本配置和使用

安装插件：
- 打开“File -> Settings -> Plugins”。
- 搜索并安装需要的插件，如Markdown支持插件。
创建并运行Python文件：
- 右键点击项目目录，选择“New -> Python File”，输入文件名。
- 编写Python代码，例如：

右键点击文件，选择“Run 'filename'”运行代码。

VS Code（Visual Studio Code）是由微软开发的一款轻量级且功能强大的代码编辑器，支持多种编程语言。它通过扩展可以实现丰富的功能，非常适合Python开发。

1.5.2.1 安装VS Code

下载VS Code：
- 访问VS Code官网。
- 根据你的操作系统下载安装包。
安装VS Code：
- 双击下载的安装包，按照安装向导的指示完成安装。

1.5.2.2 安装Python扩展

打开VS Code：
- 启动VS Code。
安装Python扩展：
- 点击左侧活动栏中的“Extensions”图标。
- 在搜索框中输入“Python”，找到由Microsoft发布的“Python”扩展并安装。

1.5.2.3 配置Python解释器

打开命令面板：
- 按（Windows/Linux）或（macOS），打开命令面板。
选择Python解释器：
- 在命令面板中输入“Python: Select Interpreter”，选择项目使用的Python解释器。

1.5.2.4 创建并运行Python文件

创建新文件：
- 点击左侧活动栏中的“Explorer”图标，点击“New File”图标，创建一个新的Python文件（如）。
编写并运行代码：
- 在新文件中输入以下代码：

保存文件，右键点击文件选择“Run Python File in Terminal”运行代码。

1.5.3.1 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一款广泛用于数据分析和科学计算的交互式开发工具。它允许用户在浏览器中编写和运行代码，并可以实时查看代码的输出结果，非常适合数据探索和可视化。

安装Jupyter Notebook：
- 使用pip安装：

或者使用conda安装：

启动Jupyter Notebook：
- 在命令行中输入以下命令启动Notebook服务器：

浏览器会自动打开Jupyter Notebook的主页。
1. 创建和运行Notebook：
在Jupyter主页，点击“New -> Python 3”创建一个新的Notebook。
在单元格中输入以下代码并运行：

按运行代码单元格。

1.5.3.2 其他IDE

Spyder：Anaconda发行版中自带的IDE，专为数据科学和机器学习设计，集成了许多科学计算库。
Sublime Text：一款轻量级代码编辑器，支持多种编程语言，通过安装插件可以增强Python支持。
Atom：由GitHub开发的开源编辑器，通过插件可以支持多种编程语言和功能扩展。

通过上述介绍和配置，你可以选择和配置适合自己的IDE，提升Python开发的效率和体验。

在接下来的章节中，我们将开始编写第一个Python程序，并逐步学习Python的基础语法和功能。

在本章中，我们将深入学习Python编程语言的基础语法。这些基础知识是学习和掌握Python编程的第一步。
通过本章的学习，您将学会编写简单的Python程序，理解并使用Python的基本数据类型，掌握变量和常量的定义与使用，了解常见的运算符及其用法，并能编写包含控制结构的Python程序。
此外，您还将学习如何定义和调用函数，为以后编写更复杂的Python程序奠定基础。

编写第一个Python程序非常简单。首先，打开一个文本编辑器（如VS Code、Sublime Text或PyCharm），然后输入以下代码：

将文件保存为。接下来，打开命令行或终端，导航到保存该文件的目录，输入以下命令运行程序：

如果一切顺利，程序将提示您输入两个数字，并输出它们的和、差、积、商，并判断它们的大小关系。示例如下：

数字类型是Python中最基本的数据类型之一。Python支持三种不同的数值类型：整数、浮点数和复数。

整数（int）

整数是没有小数部分的数字，可以是正数、负数或零。

常见操作：

浮点数（float）

浮点数是带有小数部分的数字。

常见操作：

复数（complex）

复数是带有实部和虚部的数字。

常见操作：

字符串用于表示文本，是一系列字符的集合。可以使用单引号或双引号定义字符串。字符串是不可变的，这意味着一旦创建就不能更改。

常见操作：

列表是一种有序的可变序列，可以包含不同类型的元素。列表使用方括号定义，元素之间用逗号分隔。

常见操作：

元组与列表类似，但元组是不可变的。一旦定义，元组中的元素不能修改。元组使用圆括号定义，元素之间用逗号分隔。

常见操作：

字典是一种键值对的集合，使用大括号定义。每个键值对由键和对应的值组成。键是唯一的，通常是字符串或数字，而值可以是任何数据类型。

常见操作：

集合是一个无序的不重复元素序列，使用大括号或set()函数创建。集合用于去重和集合运算。

常见操作：

通过学习这些基本数据类型及其常见操作，您将能够处理各种不同类型的数据，并为后续的编程打下坚实的基础。

在编程中，变量和常量是两个重要的概念。
变量用于存储可以改变的数据，而常量用于存储在程序运行期间不改变的数据。
在这一节中，我们将介绍变量和常量的定义与使用。

变量是一个用于存储数据的容器。在Python中，变量不需要显式声明，直接赋值即可创建变量。

定义变量

定义变量时，只需要将变量名赋值给一个数据即可：

使用变量

定义变量后，可以在程序的不同部分使用这些变量。变量可以参与运算、传递给函数、用于条件判断等。

变量命名规则

在命名变量时，需要遵守以下规则：

变量名必须以字母或下划线开头。
变量名只能包含字母、数字和下划线。
变量名区分大小写（例如，和是不同的变量）。
变量名不要使用Python的保留字（如、、等）。

常量用于存储在程序运行期间不改变的数据。在Python中，没有专门的语法定义常量，通常使用全大写字母的变量名表示常量，以便区分它们和普通变量。

定义常量

在Python中，常量通常在模块的顶部定义，并使用全大写字母命名：

使用常量

常量的使用方式与变量相同，但在程序中不应修改常量的值。

常量命名约定

虽然Python没有严格要求，但使用全大写字母命名常量是一个广泛接受的约定。这种约定有助于提高代码的可读性，让其他开发者能够一目了然地识别出哪些值是常量。

通过学习变量和常量的定义与使用，您将能够更有效地管理程序中的数据，编写更清晰、更易维护的代码。

运算符是编程语言中用于执行各种操作的符号。

Python支持多种类型的运算符，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符和位运算符。

在这一节中，我们将详细介绍这些运算符的用法及其示例。

算术运算符用于执行基本的数学运算，如加法、减法、乘法、除法等。Python中的算术运算符如下：

运算符描述示例加法减法乘法除法整除取余幂运算

示例：

比较运算符用于比较两个值，并返回布尔值（或）。Python中的比较运算符如下：

运算符描述示例等于不等于大于小于大于或等于小于或等于

示例：

逻辑运算符用于组合布尔值，并返回布尔值。Python中的逻辑运算符如下：

运算符描述示例逻辑与逻辑或逻辑非

示例：

赋值运算符用于将右边的值赋给左边的变量。Python中的赋值运算符如下：

运算符描述示例简单赋值加法赋值减法赋值乘法赋值除法赋值整除赋值取余赋值幂赋值

示例：

位运算符用于对整数的二进制位进行操作。Python中的位运算符如下：

运算符描述示例按位与按位或按位异或按位取反左移右移

示例：

当一个表达式中出现多个操作符时，求值的顺序依赖于优先级规则。Python遵守数学操作符的传统规则。

运算符 描述指数（最高优先级） ~、+、- 按位翻转，一元加号和减号（最后两个的方法名为+@和-@） *、/、%、// 乘、除、取模和取整除 +、- 加法、减法 >>、<< 右移、左移运算符 & 位与 ^、| 位运算符 <=、<、>、>= 比较运算符 <> == != 等于运算符 = %= /= //= -= += = *= 赋值运算符 is is not 身份运算符 in in not 成员运算符 not or and 逻辑运算符

以上常用的运算符优先级从上到下依次降低，运算优先级高的先计算，低的后计算。有括号时会优先运算括号中的内容，所以我们可以利用括号来打破运算优先级的限制。

通过学习这些运算符及其用法，您将能够执行各种基本和复杂的操作，编写功能更强大、更灵活的Python程序。

控制结构用于控制程序的执行流程。Python中最常用的控制结构包括条件语句和循环语句。在本节中，我们将详细介绍条件语句的用法。

条件语句用于根据一个或多个条件的真假，来执行不同的代码块。Python中的条件语句包括、（else if的缩写）和。

if 语句

语句用于判断一个条件是否为真，如果为真，则执行相应的代码块。

if...else 语句

语句用于在条件为假时执行另一个代码块。

if...elif...else 语句

语句用于检查多个条件，并根据第一个为真的条件执行相应的代码块。如果所有条件都为假，则执行代码块。

嵌套条件语句

条件语句可以嵌套使用，即在一个条件语句内部再包含另一个条件语句。

条件表达式（三元运算符）

Python还支持使用条件表达式（又称三元运算符）来简化条件语句。条件表达式允许在一行中编写简洁的条件判断。

通过条件语句，程序可以根据不同的条件执行不同的代码块，从而实现复杂的逻辑控制。

循环语句用于重复执行某段代码，直到满足某个条件为止。Python中主要有两种循环语句：循环和循环。

for 循环

循环用于遍历序列（如列表、元组、字符串）或其他可迭代对象。每次循环时，语句会将序列中的下一个元素赋值给循环变量，并执行循环体中的代码。

使用函数生成一系列数字，并使用循环进行遍历：

while 循环

循环在条件为真时反复执行循环体中的代码。当条件变为假时，循环终止。

嵌套循环

循环可以嵌套使用，即在一个循环体内再包含一个循环。

在循环中，可以使用、和语句来控制循环的执行。

语句用于终止循环，不再执行循环体中的剩余代码，并立即退出循环。

语句用于跳过当前迭代的剩余代码，直接进入下一次迭代。

语句用于占位，表示不执行任何操作。通常用于语法上需要语句，但实际不需要执行任何代码的场合。

通过学习和循环以及循环控制语句，您将能够在程序中实现重复执行某段代码的功能，提高代码的效率和灵活性。

Python中的函数定义和调用非常灵活，支持多种参数传递方式，并且可以返回多个值。

掌握函数的定义与调用是Python编程中的重要内容之一。

函数名应该具有描述性，能够表明函数的功能。

函数可以有参数，也可以没有参数。

定义函数时，还可以指定函数的返回值。函数体由缩进的代码块组成，通常包含函数的逻辑和实现。

定义一个简单的函数

下面是一个简单的函数示例，它打印一个问候语：

调用函数

定义函数后，我们可以通过函数名加括号的方式来调用它：

带参数的函数

函数可以接受参数，参数可以在函数定义时指定。当函数被调用时，可以将值传递给参数。

带返回值的函数

函数可以返回一个值，使用关键字实现。当函数执行到语句时，会将结果返回，并结束函数的执行。

函数参数是函数定义中非常重要的一部分，它决定了函数如何接收输入并进行处理。Python支持多种方式来传递参数，使得函数的使用更加灵活和强大。我们将分别介绍位置参数、关键字参数、默认参数和不定长参数，并展示它们的综合使用方法。

在Python中，函数不仅可以执行一系列操作，还可以返回一个或多个值。函数的返回值用于将函数的计算结果传递给调用方，这使得函数更加灵活和实用。理解如何定义和使用函数的返回值是编写高效代码的关键。

函数文档字符串（docstring）是一种用于为函数、模块、类或方法编写文档的字符串。
它帮助开发者了解函数的用途、参数和返回值，从而使代码更加可读和可维护。
Python强烈推荐使用文档字符串来为代码编写文档。

在Python编程中，模块和包是组织和管理代码的重要方式。通过将相关功能分组到模块和包中，我们可以提高代码的可重用性和可维护性，并且方便地管理和使用外部库。
在本章中，我们将学习如何使用Python标准库、如何安装和使用第三方库、以及如何创建和使用自定义模块和包。
此外，我们还会介绍一些常用的第三方库，以便您在实际项目中能更高效地完成各种任务。

以下是一些常用第三方库的安装示例，这些库在各种Python项目中都有广泛的应用。

在编程过程中，处理文件和异常是必不可少的技能。
文件操作涉及读取和写入文件内容，而异常处理则用于捕获和处理程序运行中的错误。
在本章中，我们将学习如何进行文件读写操作，以及如何处理程序中的异常。

文件操作是程序与外部数据交互的重要方式。

Python提供了一套完整的文件操作接口，可以方便地进行文件的读写操作。我们将探讨如何读取文件、写入文件，以及各种文件模式的使用。

在开发和维护软件时，日志记录是一个重要的工具。通过日志记录，开发者可以跟踪程序的执行过程、记录重要的事件和错误信息，从而更容易发现和解决问题。

Python提供了功能强大的模块，用于灵活地记录日志信息。

面向对象编程（OOP）是现代编程范式中非常重要的一种，它通过类和对象将数据和行为进行封装，从而提高代码的重用性、可扩展性和可维护性。
Python作为一种面向对象的编程语言，提供了强大而灵活的OOP特性。
在本章中，我们将深入学习面向对象编程的核心概念和技术，包括类与对象、封装、继承、多态，以及一些高级话题如静态方法、类方法、抽象类和接口等。

类和对象是面向对象编程的基础。
在Python中，类是一种定义数据和行为的模板，而对象是类的实例。
通过定义类和创建对象，我们可以组织和管理程序中的复杂数据和逻辑。

在Python中，类使用关键字定义。类可以包含属性（数据）和方法（函数），用于描述对象的状态和行为。

示例：定义一个简单的类

在这个示例中，我们定义了一个名为的类。方法是一个特殊的方法，在创建实例时自动调用，用于初始化对象的属性。方法是一个实例方法，用于返回问候语。

对象是类的实例，通过调用类的构造函数来创建。我们可以使用对象来访问属性和方法。

示例：创建和使用对象

在这个示例中，我们创建了两个类的实例，并访问了它们的属性和方法。

类属性是定义在类级别的属性，所有实例共享；实例属性是定义在实例级别的属性，每个实例有独立的副本。

示例：类属性和实例属性

在这个示例中，是一个类属性，所有实例共享。和是实例属性，每个实例有独立的值。

通过学习类与对象的定义和使用，您可以开始在Python中使用面向对象编程来组织和管理代码。

面向对象编程的三个重要特性是封装、继承和多态。通过理解和应用这些特性，可以构建更具模块化、可维护性和可扩展性的程序。

封装是将数据（属性）和行为（方法）捆绑在一起，并隐藏对象的内部实现细节，仅对外暴露必要的接口。封装可以提高代码的安全性和可维护性，防止外部代码直接访问和修改对象的内部状态。

示例：封装的实现

在这个示例中，和是私有属性，不能直接从外部访问。通过定义公有方法和，我们可以间接访问和修改私有属性。

继承是一个类（子类）继承另一个类（父类）的属性和方法，从而实现代码重用和扩展。

子类可以扩展或重写父类的方法，增加新的功能。

魔法方法（Magic Methods），也称为特殊方法，是Python内置的具有特殊用途的函数。这些方法以双下划线（）开头和结尾，并用于在特定情况下自动调用。特殊属性是Python对象自带的一些属性，也使用双下划线包围，提供有关对象的元数据和行为控制。

魔法方法使得Python的类能够与内置操作进行交互，提供自定义对象的特殊行为。

init

方法是类的初始化方法，在创建实例时自动调用，用于初始化对象的属性。

str

方法定义了对象的字符串表示，用于和函数。当尝试以字符串形式打印对象时调用。

repr

方法返回对象的官方字符串表示，用于函数和交互解释器。当开发者需要一个准确且非歧义的对象表示时调用。

特殊属性提供了有关对象的元数据和控制对象行为的机制。

dict

属性是一个字典，包含对象的所有可变属性和它们的值。可以用来查看和修改对象的属性。

class

属性指向对象的类，提供了访问对象所属类的方式。

在面向对象编程中，除了基本的类和对象操作外，还有一些高级话题，可以帮助我们创建更强大和灵活的程序。这些包括静态方法与类方法、抽象类与接口，以及迭代器与生成器。

函数式编程是一种编程范式，它强调使用函数来处理数据和进行计算。
与面向对象编程不同，函数式编程主要关注数据的传递和转换，避免使用可变状态和副作用。
Python支持多种函数式编程特性，包括高阶函数、内置函数（如、、）、闭包与装饰器、以及生成器表达式与列表推导式。
在本章中，我们将探讨这些函数式编程的概念和应用。

高阶函数是函数式编程的核心概念之一。一个函数如果满足以下条件之一，就是高阶函数：

接受一个或多个函数作为参数。
返回一个函数。

Python 提供了一些内置函数，用于支持函数式编程。最常用的内置函数包括、和。这些函数使得对序列进行操作更加简洁和高效。

闭包和装饰器是函数式编程中的两个重要概念，它们在编写简洁和高效的代码方面起着重要作用。

闭包允许函数捕获和记住其定义时的环境，而装饰器是用于增强函数功能的强大工具。

在现代编程中，并发编程是一个重要的技术领域，用于提高程序的效率和响应能力。并发编程可以通过多线程、多进程和异步编程等方式实现，使得程序能够同时处理多个任务，从而充分利用系统资源。

在本章中，我们将探讨并发编程的基础知识，包括线程与进程、异步编程，以及并发编程的最佳实践。

线程和进程是实现并发编程的两种主要方式。
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，而进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。
Python 提供了和模块，分别用于多线程编程和多进程编程。

在编写高效并发程序时，了解常见问题和优化技巧是至关重要的。并发编程不仅涉及如何让程序运行得更快，还包括确保程序的正确性和稳定性。本节将介绍并发编程中的常见问题和一些优化技巧。

网络编程是现代编程的重要组成部分，它使得计算机能够通过网络进行通信和数据交换。

在Python中，网络编程涵盖了从低级的套接字编程到高级的Web框架应用。

本章将介绍如何使用Python进行网络编程，包括套接字编程、HTTP请求处理，以及使用流行的Web框架如Flask和Django进行Web应用开发。

套接字是网络编程的基础，它提供了在网络上传输数据的方法。在Python中，模块提供了用于创建和操作套接字的接口。

Web框架是用于开发Web应用程序的软件框架，它提供了一些标准的方式来构建和部署Web应用程序。在Python中，Flask和Django是两种非常流行的Web框架。本节将介绍这两种框架的基本使用方法，帮助你快速入门Web开发。

通过前面几节的学习，我们已经掌握了数据清洗、预处理和可视化的基本技能。

现在，我们将通过几个实际的数据分析案例，来综合应用这些技能，进行深入的分析和洞察。

电商平台的用户行为分析是一个常见的实际数据分析任务。

我们将使用一个包含用户浏览、点击和购买行为的数据集，来分析用户的行为模式和趋势。

数据集

假设我们有一个包含电商用户行为的数据集，其内容如下：

数据清洗与预处理

首先，我们将使用pandas进行数据的清洗与预处理。

输出结果：

数据清洗与处理

我们需要处理时间戳数据，并提取日期和时间，以便后续分析。

输出结果：

数据分析

我们可以通过分析用户的不同事件类型来了解他们的行为模式。

输出结果：

我们还可以按日期分析用户的行为趋势。

输出结果：

数据可视化

我们使用matplotlib对分析结果进行可视化展示。

示例1：销售数据分析

假设我们有一个包含销售数据的数据集，包括以下字段：、、、。

数据清洗与预处理

输出结果：

数据分析

按日期统计销售总额。

输出结果：

数据可视化

绘制每日销售总额的折线图。

进一步分析

按地区统计销售总额。

输出结果：

绘制按地区统计销售总额的柱状图。

示例2：天气数据分析

假设我们有一个包含天气数据的数据集，包括以下字段：、、、。

在本章中，我们将介绍如何使用Django开发一个简单的学生管理系统。

通过这个项目，你将学会如何使用Django创建和管理数据库模型、编写视图、设计URL模式、创建表单和模板，并了解Django的认证和权限系统。以下是本章的详细章节目录：

Django是一个高级Python Web框架，旨在快速开发和简化复杂的数据库驱动网站的创建。

它强调代码复用、组件即插即用、快速开发和不重复造轮子原则。

首先，我们需要确保在系统上安装了Python和pip，然后使用以下命令安装Django：

毫无疑问，与传统应用架构师相比， AI架构师更有钱途，这个代表未来的架构。

前面讲到，尼恩指导的那个一个成功案例，是一个9年经验网易的小伙伴，拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer，逆涨50%，那是在去年2023年的 5月。

惊天大逆袭：8年小伙20天时间提75W年薪offer，逆涨50%，秘诀在这

不到1年，小伙伴也在团队站稳了脚跟，成为了名副其实的大模型架构师。回想当时，尼恩本来是规划指导小伙做通用架构师的（ JAVA 架构、K8S云原生架构），当时候为了他的钱途，尼恩也是壮着胆子，死马当作活马指导他改造为大模型架构师。

没想到，由于尼恩的大胆尝试，小伙伴成了，相当于他不到1年时间，职业身价翻了1倍多，现在可以拿到年薪 200W的offer了。

应该来说，小伙伴大成，实现了真正的逆天改命。

既然有一个这么成功的案例，尼恩能想到的，就是希望能帮助更多的社群小伙伴，成长为大模型架构师，也去逆天改命。

技术是相通的，架构也是。

尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系列，初步的规划包括下面的内容：

《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》
《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》
《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》
《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》
《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》
《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》

本文是第1篇，作者是资深架构师 Andy（负责初稿） +43岁老架构师尼恩（负责升华，带给大家一种俯视技术，技术自由的高度）。

尼恩架构团队会持续迭代和更新，后面会有实战篇，架构篇等等出来。并且录制配套视频。

在尼恩的架构师哲学中，开宗明义：架构和语言无关，架构的思想和模式，本就是想通的。

架构思想和体系，本身和语言无关，和业务也关系不大，都是通的。

尼恩《LLM大模型学习圣经》PDF 系列文档，会延续尼恩的一贯风格，会持续迭代，持续升级。

这个文档将成为大家学习大模型的杀手锏，此文当最新PDF版本，可以来《技术自由圈》公号获取。

本文是第3篇，第一作者是Andy，第二作者是尼恩。后面的文章，尼恩团队会持续迭代和更新。并且录制配套视频。

当然，除了大模型学习圣经，尼恩团队，持续深耕技术，为大家输出更多，更深入的技术体系，思想体系。

多年来，用深厚的架构功力，把很多复杂的问题做清晰深入的穿透式、起底式的分析，写了大量的技术圣经：

Netty 学习圣经：穿透Netty的内存池和对象池（那个超级难，很多人穷其一生都搞不懂），
DDD学习圣经：穿透 DDD的建模和落地，
Caffeine学习圣经：比如Caffeine的底层架构，
比如高性能葵花宝典
Thread Local 学习圣经
等等等等。

上面这些学习圣经，大家可以通过《技术自由圈》公众号，找尼恩获取。

大家深入阅读和掌握上面这些学习圣经之后，一定内力猛涨。

所以，尼恩强烈建议大家去看看尼恩的这些核心内容。

另外，如果学好了之后，还是遇到职业难题，没有面试机会，怎么办？

可以找尼恩来帮扶、领路。尼恩已经指导了大量的就业困难的小伙伴上岸. 前段时间，帮助一个40岁+就业困难小伙伴拿到了一个年薪100W的offer，小伙伴实现了 逆天改命 。

《NIO圣经：一次穿透NIO、Selector、Epoll底层原理》
《Docker圣经：大白话说Docker底层原理，6W字实现Docker自由》
《K8S学习圣经：大白话说K8S底层原理，14W字实现K8S自由》
《SpringCloud Alibaba 学习圣经，10万字实现SpringCloud 自由》
《大数据HBase学习圣经：一本书实现HBase学习自由》
《大数据Flink学习圣经：一本书实现大数据Flink自由》
《响应式圣经：10W字，实现Spring响应式编程自由》
《Go学习圣经：Go语言实现高并发CRUD业务开发》

……完整版尼恩技术圣经PDF集群，请找尼恩领取

到此这篇vs怎么运行python代码（vs可以用python编写界面吗）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！

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常用框架和工具

示例代码

常用库和工具

示例代码

常用库和工具

示例代码

常用库和工具

示例代码

1.4.1.1 版本管理的概念和作用

1.4.1.2 安装和使用pyenv

1.4.2.1 虚拟环境的概念和作用

1.4.2.2 使用venv创建虚拟环境

1.4.2.3 使用virtualenv创建虚拟环境

1.4.3.1 Anaconda的概念和作用

1.4.3.2 安装Anaconda

1.4.3.3 使用conda管理虚拟环境和包

1.5.1.1 安装PyCharm

1.5.1.2 配置Python解释器

1.5.1.3 基本配置和使用

1.5.2.1 安装VS Code

1.5.2.2 安装Python扩展

1.5.2.3 配置Python解释器

1.5.2.4 创建并运行Python文件

1.5.3.1 Jupyter Notebook

1.5.3.2 其他IDE

整数（int）

浮点数（float）

复数（complex）

定义变量

使用变量

变量命名规则

定义常量

使用常量

常量命名约定

if 语句

if...else 语句

if...elif...else 语句

嵌套条件语句

条件表达式（三元运算符）

for 循环

while 循环

嵌套循环

定义一个简单的函数

调用函数

带参数的函数

带返回值的函数

示例：定义一个简单的类

示例：创建和使用对象

示例：类属性和实例属性

示例：封装的实现

init

str

repr

dict

class

数据集

数据清洗与预处理

数据清洗与处理

数据分析

数据可视化

示例1：销售数据分析

数据清洗与预处理

数据分析

数据可视化

进一步分析

示例2：天气数据分析

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