AI 大模型应用进阶系列（一）：Python 基础

数据类型

数字

字符串

布尔值

空值

列表

元祖

字典

集合

函数

1. 数据类型转换

函数	功能	示例
int(x)	将 x 转换为整数	int("10") → 10
float(x)	将 x 转换为浮点数	float("3.14") → 3.14
str(x)	将 x 转换为字符串	str(42) → "42"
bool(x)	将 x 转换为布尔值（True/False）	bool(0) → False
list(x)	将 x 转换为列表	list("abc") → ['a', 'b', 'c']
tuple(x)	将 x 转换为元组	tuple([1,2]) → (1,2)
dict(x)	将 x 转换为字典	dict([('a',1)]) → {'a':1}
set(x)	将 x 转换为集合	set([1,1,2]) → {1,2}

2. 数学运算

函数	功能	示例
abs(x)	返回 x 的绝对值	abs(-5) → 5
round(x, n)	对 x 四舍五入，保留 n 位小数	round(3.1415, 2) → 3.14
max(iterable)	返回可迭代对象中的最大值	max([1,5,3]) → 5
min(iterable)	返回可迭代对象中的最小值	min([1,5,3]) → 1
sum(iterable)	返回可迭代对象中所有元素的和	sum([1,2,3]) → 6

3. 迭代与序列操作

函数	功能	示例
len(x)	返回对象的长度或元素个数	len("abc") → 3
sorted(x)	返回排序后的新列表（原列表不变）	sorted([3,1,2]) → [1,2,3]
reversed(x)	返回反向迭代器	list(reversed([1,2])) → [2,1]
range(start, stop, step)	生成数字序列	list(range(0,5,2)) → [0,2,4]
enumerate(iterable)	返回带索引的元组迭代器	list(enumerate("ab")) → [(0,'a'), (1,'b')]
zip(*iterables)	将多个迭代器的元素打包成元组	list(zip([1,2], ['a','b'])) → [(1,'a'), (2,'b')]

4. 输入输出

函数	功能	示例
print(*objects)	打印对象到标准输出	print("Hello", 42)
input(prompt)	从标准输入读取字符串（带提示）	name = input("请输入名字: ")

5. 文件操作

函数	功能	示例
open(file, mode)	打开文件并返回文件对象	f = open("test.txt", "r")

6. 类型与对象检查

函数	功能	示例
type(x)	返回对象的类型	type(42) → <class 'int'>
isinstance(x, type)	判断 x 是否为指定类型的实例	isinstance(42, int) → True
dir(x)	返回对象的所有属性和方法名称	dir([]) 返回列表的所有方法
id(x)	返回对象的唯一标识符（内存地址）	id(obj)

7. 高级内置函数

函数	功能	示例
map(func, iterable)	对迭代器中的每个元素应用函数	list(map(lambda x:x*2, [1,2])) → [2,4]
filter(func, iterable)	过滤迭代器中符合条件的元素	list(filter(lambda x:x>0, [-1,2])) → [2]
reduce(func, iterable)	累积计算迭代器中的元素（需导入）	from functools import reduce reduce(lambda x,y:x+y, [1,2,3]) → 6
eval(expression)	执行字符串表达式并返回结果	eval("1+2") → 3

8. 其他常用函数

函数	功能	示例
pow(x, y)	计算 x 的 y 次幂	pow(2, 3) → 8
divmod(x, y)	返回 x 除以 y 的商和余数	divmod(10, 3) → (3, 1)
help([obj])	显示对象的帮助文档（交互式环境）	help(list)
globals()	返回当前全局符号表（字典形式）	globals()
locals()	返回当前局部符号表（字典形式）	locals()

面向对象

面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）是一种编程范式，它将数据（属性）和操作数据的代码（方法）封装为相互关联的 “对象”，并通过对象之间的交互来构建软件系统。其核心思想是将现实世界中的事物抽象为程序中的对象，每个对象拥有自己的状态和行为，从而提高代码的可复用性、可维护性和可扩展性

核心概念

类（Class） ：类是对象的蓝图或原型，它定义了对象的属性和方法

对象（Object） ：对象是类的实例

方法（Method） ：方法是对象可以执行的操作，通常是函数

三大特性

封装

将数据（属性）和操作数据的方法绑定在一起，并通过访问控制隐藏内部实现细节，只暴露必要的接口。

class BankAccount:
    def __init__(self, balance):
        self.__balance = balance  # 私有属性，外部无法直接访问
        
    # 存款方法
    def deposit(self, amount):
        self.__balance += amount  
        
    # 获取余额方法
    def get_balance(self):
        return self.__balance  

bankAccount = BankAccount(200)
print(bankAccount.get_balance())  # 输出: 200
bankAccount.deposit(600)
print(bankAccount.get_balance())  # 输出: 800

继承

子类继承父类的属性和方法，可重写或扩展父类功能，实现代码复用

# 父类
class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def speak(self):
        raise NotImplementedError("子类必须实现这个方法")

# 子类
class Dog(Animal):
    def speak(self):
        return f"{self.name} 汪汪叫"

# 子类
class Cat(Animal):
    def speak(self):
        return f"{self.name} 喵喵叫"

# 使用示例
dog = Dog("大黄")
cat = Cat("小花")
print(dog.speak())  # 输出: 大黄 汪汪叫
print(cat.speak())  # 输出: 小花 喵喵叫

多态

不同类的对象可以对同一消息做出不同响应，通过继承和接口实现

class Animal:
    def speak(self):
        return "动物发出声音"

class Dog(Animal):
    def speak(self):
        return "汪汪叫"

class Cat(Animal):
    def speak(self):
        return "喵喵叫"

# 多态示例：同一方法调用，不同子类有不同行为
def make_animal_speak(animal):
    print(animal.speak())

dog = Dog()
cat = Cat()

make_animal_speak(dog)  # 输出：汪汪叫
make_animal_speak(cat)  # 输出：喵喵叫

判断

基本 if-else 结构

x = 10

if x > 5:
    print("x 大于 5")  # 条件为真时执行
else:
    print("x 小于等于 5")

多条件判断：elif

score = 85

if score >= 90:
    print("优秀")
elif score >= 80:
    print("良好")  # 执行此分支
elif score >= 60:
    print("及格")
else:
    print("不及格")

嵌套判断

age = 20
is_student = True

if age >= 18:
    if is_student:
        print("成年人学生")  # 执行此分支
    else:
        print("成年人非学生")
else:
    print("未成年人")

逻辑运算符（and, or, not）

x = 5
y = 10

if x > 0 and y < 20:
    print("两个条件都满足")  # 执行此分支

if x > 10 or y > 5:
    print("至少一个条件满足")  # 执行此分支

if not x > 10:
    print("x 不大于 10")  # 执行此分支

成员运算符（in, not in）

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

if "apple" in fruits:
    print("列表包含 apple")  # 执行此分支

name = "Alice"
if "li" in name:
    print("名字包含 'li'")  # 执行此分支

三元表达式

x = 10
result = "偶数" if x % 2 == 0 else "奇数"
print(result)  # 输出：偶数

真值判断

Python 中以下值被视为 False，其他值均为 True：

• False
• None
• 数值 0（如 0, 0.0）
• 空序列（如 [], (), ''）
• 空映射（如 {}）

name = ""
if not name:  # 空字符串为 False
    print("名字为空")

values = []
if values:  # 空列表为 False，此条件不执行
    print("列表不为空")

模块

在 Python 中，模块（Module）  是组织代码的基本单元，用于将相关的函数、类和变量放在一起，提高代码的可复用性和可维护性。以下是关于 Python 模块的详细介绍：

一、模块的基本概念

1. 什么是模块？

• 模块：一个.py文件就是一个模块，文件名即模块名。
• 包（Package） ：一个包含__init__.py文件的目录，用于组织多个模块。

2. 模块的作用

• 代码复用：避免重复编写相同代码。
• 命名空间隔离：不同模块的同名变量 / 函数互不干扰。
• 组织架构：按功能将代码分模块管理，提高可读性。

二、模块的导入方式

1. import 语句

导入整个模块，使用时需加模块名前缀。

import math

print(math.pi)          # 输出: 3.141592653589793
print(math.sqrt(16))    # 输出: 4.0

2. from ... import ...

导入模块中的特定对象，直接使用无需前缀。

from math import pi, sqrt

print(pi)               # 输出: 3.141592653589793
print(sqrt(16))         # 输出: 4.0

3. from ... import *

导入模块中的所有对象（不推荐，可能导致命名冲突）。

from math import *

print(sin(pi/2))        # 输出: 1.0

4. as 别名

为模块或对象指定别名，简化名称。

import numpy as np
from pandas import DataFrame as DF

arr = np.array([1, 2, 3])
df = DF({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})

三、模块搜索路径

Python 解释器按以下顺序查找模块：

1. 内置模块（如sys、math）

2. 当前目录

3. 环境变量PYTHONPATH指定的路径

4. Python 安装路径的标准库和第三方库目录

查看搜索路径：

import sys
print(sys.path)  # 输出模块搜索路径列表

四、自定义模块

创建一个模块很简单，只需将代码保存为.py文件。

示例：创建my_module.py

# my_module.py
def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

def add(a, b):
    return a + b

# 模块内测试代码
if __name__ == "__main__":
    print(greet("Alice"))  # 仅当直接运行此文件时执行

导入并使用：

import my_module

print(my_module.greet("Bob"))  # 输出: Hello, Bob!
print(my_module.add(3, 4))     # 输出: 7

五、包（Package）的使用

包是一种层次化的模块组织方式，通过目录结构管理模块。

目录结构示例：

my_package/
    __init__.py      # 必须存在，可为空文件
    module1.py
    module2.py
    subpackage/      # 子包
        __init__.py
        submodule.py

导入包中的模块：

# 方式1：完整路径导入
import my_package.module1
my_package.module1.foo()

# 方式2：部分导入
from my_package import module2
module2.bar()

# 方式3：从子包导入
from my_package.subpackage import submodule
submodule.baz()

六、常用内置模块

Python 标准库提供了大量内置模块，例如：

• os：操作系统接口（文件操作、路径管理）

• sys：Python 解释器相关参数

• math：数学函数

• random：随机数生成

• datetime：日期和时间处理

• json：JSON 数据处理

• requests：HTTP 请求（需单独安装）

示例：使用os模块操作文件

import os

# 获取当前工作目录
print(os.getcwd())

# 列出目录内容
print(os.listdir('.'))

# 创建目录
os.mkdir('new_dir')

七、模块的特殊属性

• __name__ ：模块的名称，直接运行时为__main__，被导入时为模块名。

• __doc__ ：模块的文档字符串（第一行注释）。

• __file__ ：模块的文件路径。

示例：

# 查看模块属性
import math

print(math.__name__)   # 输出: math
print(math.__doc__)    # 输出: 模块文档字符串
print(math.__file__)   # 输出: 模块文件路径

八、第三方模块的安装与管理

使用pip工具安装第三方模块：

# 安装模块
pip install requests

# 查看已安装模块
pip list

# 更新模块
pip install --upgrade requests

# 删除模块
pip uninstall requests

循环

在 Python 中，循环用于重复执行一段代码。Python 提供了两种主要的循环结构：for 循环和 while 循环，另外还有一些辅助的关键字如 break、continue 等。下面为你详细介绍：

1. for 循环

for 循环用于遍历可迭代对象（如列表、元组、字符串、字典等）中的元素。

基本语法：

for 变量 in 可迭代对象:
    # 循环体代码
    pass  # 替换为实际执行的代码

示例：遍历列表并打印每个元素

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

使用 range() 函数：如果需要遍历指定次数，可以使用 range() 函数。

for i in range(5):  # 生成 0 到 4 的整数
    print(i)

2. while 循环

while 循环在条件为真时重复执行代码块。

基本语法：

while 条件:
    # 循环体代码
    pass  # 替换为实际执行的代码

示例：计算 1 到 10 的累加和

sum = 0
i = 1
while i <= 10:
    sum += i
    i += 1
print(sum)  # 输出 55

3. 循环控制语句

• break：用于跳出整个循环，不再执行后续的迭代。

  for i in range(5):
      if i == 3:
          break
      print(i)  # 输出 0, 1, 2
  

• continue：用于跳过当前迭代，直接进入下一次迭代。

  for i in range(5):
      if i == 3:
          continue
      print(i)  # 输出 0, 1, 2, 4
  

• else 子句：在循环正常结束（没有被 break 中断）时执行。

  for i in range(3):
      print(i)
  else:
      print("循环结束")  # 会被执行
  

4. 嵌套循环

循环内部可以包含另一个循环，常用于处理多维数据结构。

示例：打印乘法表

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i + 1):
        print(f"{j}×{i}={i*j}", end="\t")
    print()  # 换行

正则

在 Python 里，正则表达式（Regular Expression）是用于处理字符串的强大工具，它借助特定模式来匹配、查找、替换字符串。下面为你介绍 Python 正则表达式的核心功能和用法。

1. 正则表达式基础元字符

• .：能够匹配除换行符之外的任意单个字符。
• ^：用于匹配字符串的起始位置。
• $：用来匹配字符串的结束位置。
• *：表示前面的字符可以出现零次或者多次。
• +：意味着前面的字符至少要出现一次。
• ?：表示前面的字符可以出现零次或者一次。
• {n}：要求前面的字符恰好出现 n 次。
• {n,}：要求前面的字符至少出现 n 次。
• {n,m}：要求前面的字符出现次数在 n 到 m 次之间。
• []：用于匹配方括号中指定的任意一个字符，例如 [a-z] 可以匹配任意小写字母。
• |：表示或者的关系，用于匹配多个模式中的任意一个。
• ()：用于分组，可以提取匹配的子字符串。

2. Python 中的 re 模块

Python 通过 re 模块提供了对正则表达式的支持，下面是一些常用函数：

（1）re.match()

此函数用于从字符串的起始位置开始匹配模式，如果匹配成功，就会返回一个匹配对象；否则返回 None。

import re

pattern = r'hello'
text = 'hello world'
match = re.match(pattern, text)
if match:
    print('匹配成功:', match.group())  # 输出: 匹配成功: hello
else:
    print('匹配失败')

（2）re.search()

该函数会在整个字符串中查找第一个匹配的模式，若找到，就返回一个匹配对象；若未找到，则返回 None。

pattern = r'world'
text = 'hello world'
search = re.search(pattern, text)
if search:
    print('找到匹配:', search.group())  # 输出: 找到匹配: world
else:
    print('未找到匹配')

（3）re.findall()

此函数会在字符串中查找所有匹配的模式，并以列表的形式返回所有匹配的子字符串。

pattern = r'\d+'  # 匹配一个或多个数字
text = 'I have 3 apples and 5 oranges'
numbers = re.findall(pattern, text)
print('找到的数字:', numbers)  # 输出: 找到的数字: ['3', '5']

（4）re.sub()

该函数用于替换字符串中匹配模式的部分，可以指定替换的次数。

pattern = r'apple'
text = 'I like apple'
new_text = re.sub(pattern, 'banana', text)
print('替换后的字符串:', new_text)  # 输出: 替换后的字符串: I like banana

（5）re.split()

此函数依据匹配的模式对字符串进行分割，并返回分割后的列表。

pattern = r'\s+'  # 匹配一个或多个空白字符
text = 'Hello   World'
words = re.split(pattern, text)
print('分割后的单词:', words)  # 输出: 分割后的单词: ['Hello', 'World']

3. 匹配对象的方法

当使用 match()、search() 等函数获得匹配对象后，可以利用以下方法获取更多信息：

• group()：返回匹配的子字符串。
• start()：返回匹配开始的位置。
• end()：返回匹配结束的位置。
• span()：返回一个元组，包含匹配开始和结束的位置。

pattern = r'(\d{3})-(\d{4})'
text = 'My phone number is 123-4567'
match = re.search(pattern, text)
if match:
    print('完整匹配:', match.group())  # 输出: 完整匹配: 123-4567
    print('第一组:', match.group(1))    # 输出: 第一组: 123
    print('第二组:', match.group(2))    # 输出: 第二组: 4567
    print('开始位置:', match.start())   # 输出: 开始位置: 19
    print('结束位置:', match.end())     # 输出: 结束位置: 28

4. 标志位

在使用正则表达式时，可以通过标志位来修改匹配的行为，常见的标志位有：

• re.I（或 re.IGNORECASE）：进行不区分大小写的匹配。
• re.M（或 re.MULTILINE）：使 ^ 和 $ 能够匹配每行的开头和结尾。
• re.S（或 re.DOTALL）：让 . 可以匹配包括换行符在内的任意字符。

pattern = r'hello'
text = 'HELLO world'
match = re.search(pattern, text, re.I)  # 使用 re.I 标志位忽略大小写
if match:
    print('匹配成功:', match.group())  # 输出: 匹配成功: HELLO

5. 贪婪匹配与非贪婪匹配

• 贪婪匹配：会尽可能多地匹配字符，例如 .* 会匹配尽可能多的任意字符。
• 非贪婪匹配：会尽可能少地匹配字符，在量词后面加上 ? 就可以实现非贪婪匹配，例如 .*?。

text = '<html><body><h1>Hello</h1></body></html>'

# 贪婪匹配
greedy = re.search(r'<.*>', text)
print('贪婪匹配:', greedy.group())  # 输出: 贪婪匹配: <html><body><h1>Hello</h1></body></html>

# 非贪婪匹配
non_greedy = re.search(r'<.*?>', text)
print('非贪婪匹配:', non_greedy.group())  # 输出: 非贪婪匹配: <html>

6. 常用正则表达式示例

• 匹配邮箱：r'[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+.[a-zA-Z0-9-.]+'
• 匹配 URL：r'https?://\S+|www.\S+'
• 匹配 IP 地址：r'\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}'
• 匹配手机号码：r'1[3-9]\d{9}'

7. 编译正则表达式

当同一个正则表达式需要在多个地方使用时，可以先对其进行编译，这样能够提高匹配效率。

pattern = re.compile(r'\d+')  # 编译正则表达式
text = 'I have 3 apples and 5 oranges'
numbers = pattern.findall(text)
print('找到的数字:', numbers)  # 输出: 找到的数字: ['3', '5']