从 Python 地基到大模型工程落地
很多开发者在面对大模型应用时，最大的痛点不是不会调用 API，而是基础代码能力不足以支撑复杂的工程化需求。这门课正是为了解决这个断层问题而设计的。它并非直接从大模型的高级技巧讲起，而是扎实地从 Python 语言基础入手，逐步构建起开发大模型应用所需的完整技术栈。
课程首先覆盖 Python 的核心语法与计算机基础理论。对于备考或转岗的学习者来说，这部分内容是用来查漏补缺的关键。如果你连虚拟环境的配置、运算符的使用以及内建函数的常见用法都感到模糊，那么后续接触大模型框架时会非常吃力。通过「Python 学习之路」和「语法」等模块，你可以快速确认自己的基础是否牢固，这是进入大模型领域前必须完成的自我诊断。
数据结构与大模型能力的桥梁
除了基础语法，课程深入讲解了线性表、列表复制原理、随机模块以及字符串构造等核心数据结构知识。这些内容看似传统，实则至关重要。大模型应用开发中，数据预处理、Token 管理、上下文窗口控制都离不开对底层数据结构的深刻理解。例如，理解列表的内存模型有助于优化处理大量文本数据时的性能；掌握字符串构造技巧则是进行 Prompt 工程和结果解析的基础。
这部分内容特别适合那些已经有一点编程经验，但希望系统巩固数据结构知识的转岗学习者。通过配套练习，你可以将抽象的数据结构概念转化为实际的编码能力，为后续学习大模型 API 调用、RAG 架构搭建以及 Agent 开发打下坚实基础。课程设计上强调缺什么补什么，确保每个知识点都能对应到实际开发场景中的具体需求，避免空洞的理论堆砌。
学完能独立构建实用大模型应用
完成本课程后，你将能够独立使用 Python 进行规范化的大模型应用开发。具体来说，你可以熟练搭建本地开发环境，处理复杂的数据结构，编写健壮的代码逻辑来对接各类大模型接口。你将具备构建简单 RAG 系统、开发基于 Prompt 的自动化脚本以及优化数据处理流程的能力。
建议学习路径上，先完整过一遍 Python 基础和计算机理论部分，确保无知识盲区；然后重点攻克线性表和数据结构模块，这是连接编程基础与大模型应用的桥梁。配合课程提供的练习资料，动手实现每一个知识点，最终能够独立完成一个具备数据处理、模型交互和结果输出功能的完整大模型应用项目，真正弥合从理论学习到工程实践的能力缺口。
课程介绍
QQ_1786594285743.png 2026-8-13 12:13 上传 ├─1-Python基础 │ └─1-Python学习之路 │ 1-Python学习之路..mp4 │ 2-虚拟环境安装.mp4 │ 3-计算机基础理论.mp4 │ 4-语法.mp4 │ 5-运算符和内建函数.mp4 │ │ ├─2-Python基础c02线性表 │ ├─1-分支循环 │ │ 1-分支循环.mp4 │ │ 2-循环和三元表达式.mp4 │ │ │ └─2-数值和内建函数 │ 1-数值和内建函数.mp4 │ 2-线性表原理详解.mp4 │ 3-列表操作和内存模型.mp4 │ │ ├─3-c02线性表 │ └─1-c02线性表 │ 1-1列表复制原理.mp4 │ 2-2-Random模块.mp4 │ 3-3元组.mp4 │ 4-4字符串构造1-.mp4 │
课程目录
QQ_1786594285743.png 2026-8-13 12:13 上传 ├─1-Python基础 │ └─1-Python学习之路 │ 1-Python学习之路..mp4 │ 2-虚拟环境安装.mp4 │ 3-计算机基础理论.mp4 │ 4-语法.mp4 │ 5-运算符和内建函数.mp4 │ │ ├─2-Python基础c02线性表 │ ├─1-分支循环 │ │ 1-分支循环.mp4 │ │ 2-循环和三元表达式.mp4 │ │ │ └─2-数值和内建函数 │ 1-数值和内建函数.mp4 │ 2-线性表原理详解.mp4 │ 3-列表操作和内存模型.mp4 │ │ ├─3-c02线性表 │ └─1-c02线性表 │ 1-1列表复制原理.mp4 │ 2-2-Random模块.mp4 │ 3-3元组.mp4 │ 4-4字符串构造1-.mp4 │ 5-5-字符串分割替换移除.mp4 │ 6-6字符串判断1.mp4 │ 7-7字符串格式化.mp4 │ 8-8-编码的本质.mp4 │ │ ├─4-c02线性表c03哈希表 │ ├─1-c02线性表c03哈希表 │ │ 1-1字节类型.mp4 │ │ 2-2-切片.mp4 │ │ 3-3第一章习题-九九乘法表.mp4 │ │ 4-4-第一章习题-登录.mp4 │ │ 5-5-第二章习题.mp4 │ │ │ └─2-c02线性表c03哈希表 │ 1-1-封装和解构.mp4 │ 2-2-set和哈希表原理.mp4 │ │ ├─5-c03哈希表c04函数 │ ├─1-1-字典增删改查 │ │ 1-1-字典增删改查.mp4 │ │ 2-2-遍历和有序性.mp4 │ │ 3-3-解析式和生成器表达式..mp4 │ │ │ └─2-函数概念 │ 1-1-函数概念.mp4 │ │ ├─6-c04函数 │ └─1-c04函数 │ 1-1第三章作业.mp4 │ 2-2-传实参2种方式.mp4 │ 3-3-缺省值..mp4 │ 4-4-可变形参.mp4 │ 5-5-形参和返回值.mp4 │ 6-6-作用域和嵌套函数.mp4 │ 7-7-局部变量赋值和global.mp4 │ │ ├─7-c04函数 │ └─1-c04函数 │ 1-1-闭包原理.mp4 │ 2-2-nonlocal和LEGB.mp4 │ 3-3-匿名函数.mp4 │ 4-4-生成器函数.mp4 │ 5-5-排序.mp4 │ │ ├─8-c04函数 │ └─1-c04函数 │ 1-1函数执行原理.mp4 │ 2-2-递归函数.mp4 │ 3-3作业之比较大小.mp4 │ 4-4-作业上下三角打印.mp4 │ 5-5-选择排序精讲.mp4 │ │ ├─9-c05装饰器 │ └─1-c05装饰器 │ 1-1-可迭代对象和内建函数.mp4 │ 2-2-高阶函数柯里化..mp4 │ 3-3-无参装饰器.mp4 │ 4-4-带参装饰器.mp4 │ 5-5-类型注解和类型检查装饰器.mp4 │ │ ├─10-c05装饰器c06文件IO和序列化 │ ├─1-c05装饰器c06文件IO和序列化 │ │ 1-1-插入排序.mp4 │ │ 2-2-functools之reduce和partial.mp4 │ │ 3-3-functools之lru_cache和cache原理.mp4 │ │ │ └─2-c05装饰器c06文件IO和序列化 │ 1-1-open方法和主模式.mp4 │ 2-2-附加模式和指针.mp4 │ │ ├─11-c06文件IO和序列化 │ └─1-c06文件IO和序列化 │ 1-1-递归作业详解.mp4 │ 2-2-文件对象读写和迭代.mp4 │ 3-3-ath模块.mp4 │ 4-4-Path常用操作.mp4 │ 5-5-Path操作2.mp4 │ 6-6-shutil模块使用.mp4 │ │ ├─12-c06文件IO和序列化 │ └─1-c06文件IO和序列化 │ 1-1-序列化本质和pickle.mp4 │ 2-2json和msgpack.mp4 │ 3-3-csv文件处理.mp4 │ 5-5-正则表达式1.mp4 │ 6-6-正则表达式2.mp4 │ │ ├─13-c06文件IO和序列化 │ └─1-c06文件IO和序列化 │ 1-1-复制作业详解.mp4 │ 2-2-正则习题讲解1.mp4 │ 3-3-正则习题讲解2.mp4 │ 4-4-re模块使用.mp4 │ 5-5-argparse模块使用.mp4 │ │ ├─14-c07面向对象 │ └─1-c07面向对象 │ 1-1-面向对象概念.mp4 │ 2-2-类、实例、属性、self.mp4 │ 3-3-属性本质和属性访问规则.mp4 │ 4-4-方法、类方法、静态方法原理.mp4 │ 5-5-访问控制.mp4 │ │ ├─15-c07面向对象 │ └─1-c07面向对象 │ 1-1-时间模块使用.mp4 │ 2-2-property装饰器.mp4 │ 3-3-继承.mp4 │ 4-4-继承和访问控制.mp4 │ 5-5-覆盖.mp4 │ 6-6-初始化原则和多态.mp4 │ 7-7-多继承和Mixin.mp4 │ │ ├─16-c07面向对象 │ └─1-c07面向对象 │ 1-1-作业argparse模块使用.mp4 │ 2-2-高阶函数参数本质.mp4 │ 3-3-作业温度转换和图形面积.mp4 │ 4-4-日志层次、级别、根.mp4 │ 5-5-handler和formatter.mp4 │ 6-6-日志流.mp4 │ │ ├─17-c07面向对象c08面向对象进阶 │ ├─1-异常处理 │ │ 1-异常处理.mp4 │ │ │ └─2-魔术方法之实例化 │ 1-1-魔术方法之实例化.mp4 │ 2-2-魔术方法之可视化.mp4 │ 3-3-魔术方法之布尔等效.mp4 │ 4-4-魔术方法之比较运算符重载.mp4 │ 5-5-魔术方法之算数运算符重载.mp4 │ 6-6-魔术方法之容器化.mp4 │ │ ├─18-c08面向对象进阶 │ └─1-c08面向对象进阶 │ 1-1-魔术方法之可调用对象.mp4 │ 2-2-魔术方法之上下文管理.mp4 │ 3-3-魔术方法之反射.mp4 │ 4-4-模块搜索加载缓存导入和全局变量.mp4 │ 5-5-魔术方法之哈希.mp4 │ │ ├─19-c08面向对象进阶 │ └─1-c08面向对象进阶 │ 1-1-包加载原理..mp4 │ 2-2-绝对导入和相对导入.mp4 │ 3-3-导入访问控制和__all__..mp4 │ 4-4-打包分发.mp4 │ 5-5-树的遍历.mp4 │ │ ├─25-sklearn神经网络和pytorch │ └─1-sklearn神经网络和pytorch │ 1-sklearn.mp4 │ 2-神经网络和pytorch.mp4 │ │ ├─28-RNNLSTMGRU和Transformer ├─30-Transformer模型训练深度解析、各组件的演进、GPU ├─31-模型分布式训练并行策略、通信原语、ZeRO、混合并行、模型训练案例 ├─32-大模型分布训练（ddpfsdp和deepspeed示例）、HuggingFace API及用例、模型微调基础 ├─33-HF API及用例、模型微调工作机制、微调数据集和对话模板、LoRA │ 1-HFAPI及用例模型微调工作机制微调数据集和对话模板.mp4 │ ├─34-模型微调实践、模型压缩与优化介绍、模型量化工作原理、模型量化实践、模型剪枝和模型蒸馏介绍 │ 1-模型微调实践、模型压缩与优化介绍、模型量化工作原理.mp4 │ ├─35- 第14节-模型量化及实践案例、模型推理与推理引擎、vLLM组件、架构、工作原理及案例 ├─36- 第15节-SGLang推理引擎、LLM的生产架构及案例 └─37- 第16节-基于LiteLLM-Proxy的生产架构案例、Ray与Ray Cluster、Ray Cluster创建与管理 1-基于LiteLLM-Proxy的生产架构案例、Ray与Ray Cluster、Ray Cluster创建与管理、Ray Serve架构 1-基于LiteLLM-Proxy的生产架构案例、Ray与Ray Cluster、Ra.mp4 2-Ray Serve架构与工作机制、Ray Server与vLLM集成、Serve.mp4
