AI 都能写代码了,我为什么还要专门做一套 Python 教程?

最近这段时间，我打算在公众号「算法那点事」上更新一个新的系列：

「快速吃透一个 Python 技巧」

并且，这套课程完全免费，会以图文的方式长期更新，绝不藏私。

想策划这个系列的原因，其实并不复杂。

我的公众号粉丝数即将迈过 1000 这个门槛，关注此号的不少读者都是对 AI 算法充满热情的同学、研究生，或是正在钻研机器学习、深度学习、强化学习的朋友。很多人可能已经能写训练脚本、调用 PyTorch、跑模型，甚至借助 AI coding agent 完成不少编码工作。

但这并不代表真正吃透了 Python。

尤其是在 AI Coding 日益强大的当下，很容易陷入一个误区：

反正代码可以让 AI 生成，我是不是不必系统地学编程了？

我的观点恰恰相反。

AI 可以拉低"产出代码"的门槛，却不能帮你略过编程基本功的打磨过程。

一旦编程底子不够硬，在更棘手的场景中你很快就会碰壁。

所以这套教程不会从"什么是变量""for 循环怎么写"这类最入门的知识再讲一遍。

这套内容面向的是已经写过一些代码，但渴望真正提升 Python 编程实力的人。

整个系列当前规划了36 个主题、6 个阶段：从 Pythonic 数据处理，到对象与参数陷阱、回调与装饰器、dataclass与类型体系，再到迭代器、异常处理、上下文管理，以及最终的异步与并发。

你将接触到enumerate、zip(strict=True)、Counter、deque、浅拷贝与深拷贝、闭包、装饰器、Protocol、TypedDict、yield、TaskGroup、asyncio.Queue等知识点。

示例内容如下：

但我并不打算把它搞成一本乏味的"Python 语法手册"。

几乎每一期都会尽可能融入算法和 AI 开发中真实会碰到的场景。

比如：

我的期望不是让你多背几条 Python 语法，而是希望当你日后编写训练代码、开展数据科学实验、开发 AI Agent，或是备战算法工程师面试时，能清楚地明白：

这段代码为何要这样写，以及什么情况下不该这样写。

接下来，这个系列会逐步推出。

如果你也曾有过"模型能跑通，但代码一复杂就头疼"的经历，不妨关注一下。

AI 时代，真正值得补强的不是敲代码的速度，而是读懂代码、审视代码、掌控代码的能力。

这个系列教程目前已发布三篇，我将其整理成了一个合集，链接如下：

Python星号运算符怎么接数据

Python 使用 enumerate打印训练日志

Python 进阶：zip 严格对齐样本字段

后续还有更多优质内容推出，敬请期待！