在深入學習 AI 時，許多朋友發現需要編程，變得頭大。
同時，各類教程都默認了你會打命令行，導致入門十分困難。
鑒于此，就有了這份簡明入門，旨在讓大家更快掌握 Python 和 AI 的相互調用。并使你在接下來的 20 分鐘內，循序漸進的完成以下任務：
完成一個簡單程序
完成一個爬蟲應用，抓取公眾號文章
完成一個 AI 應用，為公眾號文章生成概述
知己知彼，百戰不殆
Python 就像哆拉A夢，它:
擁有一個百寶袋，裝滿了各種道具，被稱為標準庫。當遇到問題時，都可以拿出來直接使用。
如果百寶袋里的道具不夠用，還可以打電話給未來百貨，去訂購新道具。在這里：
打電話：對應 pip 一類的工具，可以用來訂購任何的道具。
未來百貨：對應 GitHub 一類的分享代碼的平臺，里面啥都有。
被全世界廣泛使用，尤其是在 AI 領域，所以遍地是大哥
OpenAI 通過兩種方式提供服務:
其一：通過 ChatGPT，提供開箱即用的服務，直接對話即可，簡單直觀。
其二：通過 OpenAI API，提供更加靈活的服務，通過代碼調用，來完成更多自動化任務，比如全自動將本地的 1 萬本小說，從中文翻譯成英文。
發現了沒，這里的 OpenAI API， 對應著上面未來百貨道具。
千里之行，始于足下
在任何教程里，第一章總是配置環境：等同于組裝多啦A夢，包括安裝IDE、依賴等等，有些時候甚至得去折騰內核。但對新手來說，這些太過不友好，基本等同勸退。
本著快速上手的目的，我不建議任何的初學者去嘗試配置環境，畢竟有一些現成的在線平臺，比如 Google Colab。這些平臺像是野比世修一樣，早早就把哆啦A夢組裝好了，等你去用。
這里，我們以 Colab 為例，你所要做的事情就是訪問 Colab 的網站，并新建一個筆記本，網址是：
https://colab.research.google.com
接下來，讓我們寫一個程序試試看：
任務：輸出「大聰明最帥」
先介紹一個 Python 的重要語法：print()
當需要輸出一句話的時，把這句話加上英文引號''，放在 print() 的括號里，如 print('公眾號「賽博禪心」最棒了！') 就好了。
在我們的任務中，如果想讓 Python 輸出「大聰明最帥」，那么就告訴編譯器 print('大聰明最帥')，然后點運行（快捷鍵：Ctrl/? + Enter）。
你就會得到下圖的結果，恭喜成功！
這里是的在線平臺我用的是 Google Colab，提供在線的，類 Jupyter 服務，幫助用戶在瀏覽器中編寫和執行Python代碼，并且支持代碼共享和直接調用一些谷歌的云服務。
訪問 Colab 需要一定的網絡環境。因此，如果你打不開，也可以嘗試一些國產替代，如：
阿里云的天池 Notebook：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai
騰訊的 Cloud Studio：https://ide.cloud.tencent.com/
等等...
可以搜索「在線 IDE」或者「在線 Jupyter」，獲取更多類似產品。
他山之石，可以攻玉
很多人對 Python 的最大印象，是寫爬蟲：幫你自動的從網頁上摘取所需的信息。
現在，讓我們去寫一個爬蟲，抓我之前的文章：
已知1：這篇文章的地址是 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ
已知2：ChatGPT 很會寫程序
已知3：我們用 Colab
得出結論：讓 ChatGPT 幫我們寫這個程序，然后在 Colab 里運行
大聰明
我使用 colab，請給我寫一段代碼，用于抓取 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ 的正文內容
ChatGPT
在Colab中抓取網頁的正文內容，你可以使用Python的requests庫來獲取網頁的HTML源代碼，然后使用BeautifulSoup庫來解析HTML并提取所需的正文部分。下面是一個簡單的示例代碼，演示了如何實現這一過程。請注意，由于微信公眾號文章可能有一些特殊的反爬措施，這段代碼可能需要根據實際情況進行調整。
首先，確保你已經在你的Colab環境中安裝了beautifulsoup4和requests庫。如果沒有安裝，你可以使用以下命令安裝：
然后，使用以下代碼抓取并解析指定的網頁內容：
這段代碼會打印出你提供的微信公眾號文章的正文內容。請注意，由于網頁的結構隨時可能發生變化，所以提取正文內容的部分（即soup.find那一行）可能需要根據實際的HTML結構進行調整。如果文章有反爬蟲機制，可能還需要進一步的處理，比如設置請求頭模擬瀏覽器訪問等。
然后，把這兩段代碼分別復制進去，并運行。
先復制第一段：
!pip install beautifulsoup4 requests
運行后得到下圖
到這里的 pip，就是之前提到的「給未來商店打電話」，用來獲取工具
接下來，點擊左上方「+代碼」按鈕，新建一個新的代碼塊
最后，復制后面的代碼，并運行，獲得下面的結果：
?? 恭喜你，爬蟲寫好了 ??
在和 AI 配合寫代碼的過程中，如果你遇到了 Bug，類似：
你可以直接將問題報給 ChatGPT，就像我這樣
然后再把 ChatGPT 給出來的結果粘貼回去（如果還不行，就反復調試）
OpenAI API, YYDS
在許多的微信群里，都有這樣一類 bot：你把公眾號文章丟給他，他就會自動總結這篇文章。怎么做的呢？
答：通過 OpenAI API（或者其他家的 API）。我們嘗試完成的畫，做法將包含以下幾步：
獲得 API Key（扣費憑證）
獲得 API 的示例代碼（通常在 Playground 里面）
將必要的信息丟給 ChatGPT，讓它幫你整合一下
復制，站臺，運行，然后看看效果
以 OpenAI API 為例，你可以在這個頁面找到 API Key：
https://platform.openai.com/api-keys
打開后，點擊「Create new secret key」即可獲取
請注意：通常，你需要綁定支付方式，才可以獲取有效Key
以 OpenAI API 為例，你可以在 Playground 這個頁面獲取 API 調用的示例代碼：
https://platform.openai.com/playground
并且可以將你和 GPT 的對話，轉換成代碼
注意，這里有兩個值可以定義，一個是:
SYSTEM：對應 ChatGPT 里的 Instructions，用來定義這個 Bot 的功能/特點
USER：對應 ChatGPT 里，用戶發出的信息
這里，我將 SYSTEM 定義成了縮略信息助手，而在 USER 中輸入了文章內容
運行后，結果很令人滿意
點擊右上方 View Code，獲取生成這一內容的示例代碼
順著之前的對話，讓 ChatGPT 幫我們繼續寫代碼吧！
... 繼續前文的對話 ...
大聰明
幫我升級一下這個代碼，完整重寫：
你不需要輸出這篇文章的原始內容，而是通過 OpenAI 的 API，生成這篇文章的縮略信息，并打印
你假定我的 OpenAI API key 是（我這是一個假的 Key）：Craze-Thursday-Vivo-50
這是示例代碼：
ChatGPT
為了滿足你的要求，我們需要重寫上述代碼，以便首先抓取文章內容，然后使用假設的OpenAI API key（注意實際操作中需要替換為真實的API key）來生成文章的縮略信息。以下是整個過程的代碼：
首先，安裝必要的庫：
接下來，使用以下代碼：
先復制第一段，運行試試
然后是第二段，記得把 Key 改一下
?? 截圖的時候我把 key 換成了瘋四 ??
看一下生成結果：
Sora是OpenAI發布的超強視頻生成AI，通過處理各種視覺數據生成視頻。它使用視頻壓縮網絡和空間時間補丁來統一不同來源的數據，然后借助文本條件化的Diffusion模型生成與文本提示匹配的視覺作品。這種方法使Sora能夠創造出高度創新和多樣化的視頻內容，跨越語言和視覺障礙，展現出AI在理解語言和創作視覺方面的強大實力。
API Key 是你的扣費憑證，請永遠妥善保管你的 Key，不要泄漏
各家 AI 最細致的教程，幾乎都在他們的官網上，對于 OpenAI 來說：
綜合文檔：https://platform.openai.com/docs/overview
API 使用：https://platform.openai.com/docs/api-reference
API Playground：https://platform.openai.com/playground
API 案例與答疑：https://cookbook.openai.com/
恭喜你
完成了一個 AI 應用
學無止境，知無界限
在本份教程中，你會發現，在 AI 的幫助下，你本就可以完成很多基礎的編程工作。
但希望再深入一點，最好還是可以體系化的了解一下編程以及 AI。至少熟悉以下內容：
Python基礎
基本語法：了解Python的基本語法規則，比如變量命名、縮進等。
數據類型：熟悉Python中的基本數據類型，如字符串（String）、整數（Integer）、浮點數（Float）、列表（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）等。
控制流：學習如何使用條件語句（if）、循環語句（for和while）來控制程序的執行流程。
函數
定義和調用函數：學習如何定義自己的函數，以及如何調用現有的函數。
參數和返回值：理解函數如何接收參數和返回結果。
作用域和命名空間：了解局部變量和全局變量的概念，以及它們是如何在Python中工作的。
模塊和包
導入模塊：學習如何導入Python標準庫中的模塊或者第三方庫。
使用包：理解如何安裝和使用Python包來擴展程序的功能。
面向對象編程（OOP）
類和對象：了解面向對象編程的基本概念，包括類的定義和實例化。
屬性和方法：學習如何為類定義屬性和方法，以及如何通過對象來調用它們。
繼承和多態：了解類之間的繼承關系以及如何實現多態。
異常處理
理解異常：了解什么是異常，以及它們在Python中是如何工作的。
異常處理：學習如何使用try和except語句來處理程序中可能發生的錯誤。
文件操作
文件讀寫：學習如何打開文件、讀取文件內容以及寫入文件。
文件與路徑操作：理解如何使用Python來處理文件路徑，以及如何列舉目錄下的文件。
對于 AI ，可以嘗試了解以下內容，作為基礎
AI 背景知識
基礎理論：了解人工智能、機器學習、深度學習的定義及其之間的關系。
歷史發展：簡要回顧AI的發展歷程和重要里程碑。
數學基礎
統計學基礎：熟悉均值、中位數、方差等統計概念。
線性代數：了解向量、矩陣等線性代數基本概念。
概率論：基礎的概率論知識，如條件概率、貝葉斯定理。
算法和模型
監督學習：了解常用算法，如線性回歸、決策樹、支持向量機（SVM）。
無監督學習：熟悉聚類、降維等算法。
強化學習：簡介強化學習的基本概念。
評估和調優
性能評估：了解如何評估模型性能，包括交叉驗證、精確度、召回率等。
模型調優：學習如何使用網格搜索等技術優化模型參數。
神經網絡基礎
網絡結構：理解神經網絡的基本結構，包括前饋網絡、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）。
激活函數：了解常用的激活函數，如ReLU、Sigmoid、Tanh。
作為新手入門，在 Python 方面，我會推薦這些：
《Python 學習手冊》：動物園家的書，名聲在外
《Python 編程》：新手友好
在 AI 方面，我會推薦這些：
《人類簡史》：「認知革命」的相關章節令我獲益匪淺
《深度學習實戰》：按脈絡，梳理了 ChatGPT 爆發前的 AI 信息與實踐
對于 Python，以及各種 AI 工具的使用，我會最優先的推薦 B 站 up 主「PAPAYA電腦教室」的 Python 入門課（他的很多課都很棒，而且完全免費）：
https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019
對于現在的大模型，我相信很少有人比 Andrej Karpathy 講得更好，畢竟他也是 OpenAI 創始團隊的成員
油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
B站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob
對于資料庫，我非常推薦 AJ 和眾多小伙伴們共創的資料庫（一個飛書文檔）：
?? 通往 AGI 之路（一個飛書文檔）
這應該是當下最全的中文 AI 資料庫，免費、開源、共創。包含了幾乎所有有價值的文檔、文章、資料、資訊，并永遠是第一時間更新
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e
最后愿大家
Good Good Study
Day Day Up !!!
