写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程，变得头大。

同时，各类教程都默认了你会打命令行，导致入门十分困难。

鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。并使你在接下来的 20 分钟内，循序渐进的完成以下任务：

• 完成一个简单程序

• 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章

• 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述

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一些背景

知己知彼，百战不殆

关于 Python

Python 就像哆拉A梦，它:

• 拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。

• 如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：

• 打电话：对应 pip 一类的工具，可以用来订购任何的道具。

• 未来百货：对应 GitHub 一类的分享代码的平台，里面啥都有。

• 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域，所以遍地是大哥

关于 OpenAI API

OpenAI 通过两种方式提供服务:

• 其一：通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观。

• 其二：通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说，从中文翻译成英文。

发现了没，这里的 OpenAI API， 对应着上面未来百货道具。

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组装小哆啦

千里之行，始于足下

  配置环境 请不要配置环境

在任何教程里，第一章总是配置环境：等同于组装多啦A梦，包括安装IDE、依赖等等，有些时候甚至得去折腾内核。但对新手来说，这些太过不友好，基本等同劝退。

本着快速上手的目的，我不建议任何的初学者去尝试配置环境，毕竟有一些现成的在线平台，比如 Google Colab。这些平台像是野比世修一样，早早就把哆啦A梦组装好了，等你去用。

这里，我们以 Colab 为例，你所要做的事情就是访问 Colab 的网站，并新建一个笔记本，网址是：

 https://colab.research.google.com

完成一个 Python 程序

接下来，让我们写一个程序试试看：

任务：输出「大聪明最帅」

先介绍一个 Python 的重要语法：print()

当需要输出一句话的时，把这句话加上英文引号""，放在 print() 的括号里，如 print("公众号「赛博禅心」最棒了！") 就好了。

在我们的任务中，如果想让 Python 输出「大聪明最帅」，那么就告诉编译器 print("大聪明最帅")，然后点运行（快捷键：Ctrl/⌘ + Enter）。

你就会得到下图的结果，恭喜成功！

Tips

这里是的在线平台我用的是 Google Colab，提供在线的，类 Jupyter 服务，帮助用户在浏览器中编写和执行Python代码，并且支持代码共享和直接调用一些谷歌的云服务。

访问 Colab 需要一定的网络环境。因此，如果你打不开，也可以尝试一些国产替代，如：

• 阿里云的天池 Notebook：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai

• 腾讯的 Cloud Studio：https://ide.cloud.tencent.com/

• 等等...
  

可以搜索「在线 IDE」或者「在线 Jupyter」，获取更多类似产品。

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使用百宝箱

他山之石，可以攻玉

完成一个爬虫应用

很多人对 Python 的最大印象，是写爬虫：帮你自动的从网页上摘取所需的信息。

现在，让我们去写一个爬虫，抓我之前的文章：

• 已知1：这篇文章的地址是 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ

• 已知2：ChatGPT 很会写程序
  

• 已知3：我们用 Colab

得出结论：让 ChatGPT 帮我们写这个程序，然后在 Colab 里运行

问问 ChatGPT

大聪明

我使用 colab，请给我写一段代码，用于抓取 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ 的正文内容

ChatGPT

在Colab中抓取网页的正文内容，你可以使用Python的requests库来获取网页的HTML源代码，然后使用BeautifulSoup库来解析HTML并提取所需的正文部分。下面是一个简单的示例代码，演示了如何实现这一过程。请注意，由于微信公众号文章可能有一些特殊的反爬措施，这段代码可能需要根据实际情况进行调整。

首先，确保你已经在你的Colab环境中安装了beautifulsoup4和requests库。如果没有安装，你可以使用以下命令安装：

然后，使用以下代码抓取并解析指定的网页内容：

这段代码会打印出你提供的微信公众号文章的正文内容。请注意，由于网页的结构随时可能发生变化，所以提取正文内容的部分（即soup.find那一行）可能需要根据实际的HTML结构进行调整。如果文章有反爬虫机制，可能还需要进一步的处理，比如设置请求头模拟浏览器访问等。

运行你的代码

然后，把这两段代码分别复制进去，并运行。

先复制第一段：

!pip install beautifulsoup4 requests

运行后得到下图

到这里的 pip，就是之前提到的「给未来商店打电话」，用来获取工具

接下来，点击左上方「+代码」按钮，新建一个新的代码块

最后，复制后面的代码，并运行，获得下面的结果：

🎉 恭喜你，爬虫写好了 🎉

Tips

在和 AI 配合写代码的过程中，如果你遇到了 Bug，类似：

你可以直接将问题报给 ChatGPT，就像我这样

然后再把 ChatGPT 给出来的结果粘贴回去（如果还不行，就反复调试）

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使用未来百货

OpenAI API, YYDS

完成一个 AI 应用

在许多的微信群里，都有这样一类 bot：你把公众号文章丢给他，他就会自动总结这篇文章。怎么做的呢？

答：通过 OpenAI API（或者其他家的 API）。我们尝试完成的画，做法将包含以下几步：

• 获得 API Key（扣费凭证）
  

• 获得 API 的示例代码（通常在 Playground 里面）
  

• 将必要的信息丢给 ChatGPT，让它帮你整合一下

• 复制，站台，运行，然后看看效果

获得 API Key

以 OpenAI API 为例，你可以在这个页面找到 API Key：

https://platform.openai.com/api-keys

打开后，点击「Create new secret key」即可获取

请注意：通常，你需要绑定支付方式，才可以获取有效Key

获得 API 使用的示例代码

以 OpenAI API 为例，你可以在 Playground 这个页面获取 API 调用的示例代码：

https://platform.openai.com/playground

并且可以将你和 GPT 的对话，转换成代码

注意，这里有两个值可以定义，一个是:

• SYSTEM：对应 ChatGPT 里的 Instructions，用来定义这个 Bot 的功能/特点
  

• USER：对应 ChatGPT 里，用户发出的信息

这里，我将 SYSTEM 定义成了缩略信息助手，而在 USER 中输入了文章内容

运行后，结果很令人满意

点击右上方 View Code，获取生成这一内容的示例代码

再问 ChatGPT

顺着之前的对话，让 ChatGPT 帮我们继续写代码吧！

... 继续前文的对话 ...

大聪明

帮我升级一下这个代码，完整重写： 

你不需要输出这篇文章的原始内容，而是通过 OpenAI 的 API，生成这篇文章的缩略信息，并打印 

你假定我的 OpenAI API key 是（我这是一个假的 Key）：Craze-Thursday-Vivo-50 

这是示例代码：

ChatGPT

为了满足你的要求，我们需要重写上述代码，以便首先抓取文章内容，然后使用假设的OpenAI API key（注意实际操作中需要替换为真实的API key）来生成文章的缩略信息。以下是整个过程的代码： 

首先，安装必要的库：

接下来，使用以下代码：

运行看看效果

先复制第一段，运行试试

然后是第二段，记得把 Key 改一下

 😊 截图的时候我把 key 换成了疯四 😊 

看一下生成结果：

Sora是OpenAI发布的超强视频生成AI，通过处理各种视觉数据生成视频。它使用视频压缩网络和空间时间补丁来统一不同来源的数据，然后借助文本条件化的Diffusion模型生成与文本提示匹配的视觉作品。这种方法使Sora能够创造出高度创新和多样化的视频内容，跨越语言和视觉障碍，展现出AI在理解语言和创作视觉方面的强大实力。

Tips

API Key 是你的扣费凭证，请永远妥善保管你的 Key，不要泄漏

各家 AI 最细致的教程，几乎都在他们的官网上，对于 OpenAI 来说：

• 综合文档：https://platform.openai.com/docs/overview

• API 使用：https://platform.openai.com/docs/api-reference

• API Playground：https://platform.openai.com/playground

• API 案例与答疑：https://cookbook.openai.com/
  

恭喜你

完成了一个 AI 应用

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之后呢？

学无止境，知无界限

如果希望继续精进...

在本份教程中，你会发现，在 AI 的帮助下，你本就可以完成很多基础的编程工作。

但希望再深入一点，最好还是可以体系化的了解一下编程以及 AI。至少熟悉以下内容：

• Python基础

• 基本语法：了解Python的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。

• 数据类型：熟悉Python中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。

• 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for和while）来控制程序的执行流程。

• 函数

• 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。

• 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。

• 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在Python中工作的。

• 模块和包

• 导入模块：学习如何导入Python标准库中的模块或者第三方库。

• 使用包：理解如何安装和使用Python包来扩展程序的功能。

• 面向对象编程（OOP）

• 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。

• 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。

• 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。

• 异常处理

• 理解异常：了解什么是异常，以及它们在Python中是如何工作的。

• 异常处理：学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。

• 文件操作

• 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。

• 文件与路径操作：理解如何使用Python来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。

对于 AI ，可以尝试了解以下内容，作为基础

• AI 背景知识

• 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。

• 历史发展：简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。

• 数学基础

• 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。

• 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。

• 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。

• 算法和模型

• 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。

• 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。

• 强化学习：简介强化学习的基本概念。

• 评估和调优

• 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。

• 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。

• 神经网络基础

• 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。

• 激活函数：了解常用的激活函数，如ReLU、Sigmoid、Tanh。

书籍推荐 - 作为新手入门

作为新手入门，在 Python 方面，我会推荐这些：

《Python 学习手册》：动物园家的书，名声在外

《Python 编程》：新手友好

在 AI 方面，我会推荐这些：

《人类简史》：「认知革命」的相关章节令我获益匪浅

《深度学习实战》：按脉络，梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践

课程&资源&信息推荐

对于 Python，以及各种 AI 工具的使用，我会最优先的推荐 B 站 up 主「PAPAYA电脑教室」的 Python 入门课（他的很多课都很棒，而且完全免费）：

https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019

对于现在的大模型，我相信很少有人比 Andrej Karpathy 讲得更好，毕竟他也是 OpenAI 创始团队的成员

油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g

B站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob

对于资料库，我非常推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的资料库（一个飞书文档）：

🌈 通往 AGI 之路（一个飞书文档）

这应该是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远是第一时间更新

https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

最后愿大家

Good Good Study

Day Day Up !!!