Issue 1-1《编程思维与代码》章节概述

过渡段

在进入“编程思维”的世界之前，我们先回答一个看似老生常谈、却在 AI 浪潮下更尖锐的问题——为什么还要学编程？ 过去，编程像驾驶在汽车工业初期，是一小撮人的“职业技能”；而今天，它正在变成人人都该具备的通用能力。你可以把它理解为一种面向问题的“操作系统”：拆解复杂、抽象本质、用算法组织行动，并在真实场景中与工具（尤其是大模型）形成高效协作。

但协作并不等于依赖。没有基础，就没有判断；没有判断，就无法与 AI 建立良性闭环，更谈不上数据安全与可靠产出。本章将以真实学员案例为引子，讨论“AI 能写代码，为何人更该学？”以及“如何在不泄露数据的前提下，用对 AI 赋能办公”。

从这里开始，我们不急着写代码，而是先把为什么学想明白，再把怎么想练扎实。请翻至第一节：《第一节 为什么要学习编程？》。

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在真正的电脑出现之前，“编程”早就悄悄开始了——它不是从键盘起步，而是从“先制定一套规则，再让机器按规则行动”开始。本章会沿着这条线索，带你看见编程思想如何在不同时代“换皮不换魂”：从可更换节奏的机械乐船，到把信息打成孔位的统计机器，再到能被“指令”驱动的通用计算设想，直至用模型和自动化与战场密码对抗。你会发现：代码只是外衣，真正的核心是抽象、流程与自动化的能力。

那么，最早的“程序”长什么样？先从一艘会自己演奏音乐的船说起——它如何用可更换的“突起”来“编排”动作与节奏，完成没有电也能“可编程”的奇迹。接下来进入第一篇：《第一节 那艘会演奏音乐的船，其实藏着最早的“程序”》。

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当我们谈“编程思维”，并不是要你立刻去写出一段高深的代码，而是学会用更“像计算机”的方式拆解世界：先把问题抽象成要素，再做问题转化、结构化地推理，必要时在归纳与演绎之间来回切换。你会发现，许多看似神秘的技术，其实都源自这些朴素而强大的思考工具。

所以，本章从最直观也最常用的体验切入——拍照与美颜。人眼看到的是五官与肤色，计算机看到的却是一张张由像素与数字拼成的“数据网格”。当我们弄清楚颜色为何能被写成 (R, G, B) 的三元数，明白一处瑕疵如何通过周围像素的平均被“抹平”，你就已经迈出了理解机器视觉的第一步。接下来，请跟我从一张照片出发，走进像素的世界，看看计算机究竟如何“看见”与“变美”。

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在这一章里，我们不谈高深的数学推导，也不堆砌拗口的公式，而是换一种更接地气的视角：把“算法”当作解决生活小麻烦的工具箱。做选择、分工协作、评估风险、优化路线……很多看似“只存在于计算机课本里的东西”，其实就在你的厨房、书桌，甚至口袋里的手机里悄悄运转。

你会看到：当我们把问题拆开、抽象、并用可执行的规则去逼近答案时，复杂就会变简单，难题也能被“玩”出来。算法，并不神秘，它像一把瑞士军刀——该用时就弹出合适的一件，帮你更快、更稳、更聪明地做决定。

那就从一把再普通不过的大米开始吧：不写长长的公式，不画密密的几何图，只靠“随机”和“统计”，我们也能把圆周率 π 估出来。这就是本章的第一站——用撒米的方法计算 π。准备好你的好奇心，开工！

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下面这章，我们不谈“会不会被 AI 取代”的焦虑，也不迷信“AI 能做一切”的神话。“人工智能的未来”真正关心的，其实有两条主线：一条是能力线——机器如何表示知识、进行推理、学会语言并在复杂世界里做判断；另一条是社会线——当这些能力落地到教育、医疗、交通、战争与安全时，我们该如何设定边界、规则与责任。能力与规范一进一退，才是技术走向文明的节奏。

因此，本章从一个看似“中二”但极尖锐的提问开启：一台“懂知识”的机器，会不会成为教授？我们将先回到“让机器理解并运用知识”的原点——专家系统与符号推理，看看它们如何企图把逻辑变成智能，又为何在现实语境中跌倒；再顺着演化出的知识图谱与大语言模型，去比较“靠规则推理”与“靠学习表达”的两种路径，判断机器的“会说”与“会教”，到底距离“真正理解”有多远。接下来，你会在随后的篇章里见到它们的另一面：当 AI 走上战场、驶上公路、潜入密码学，它究竟是救星还是潘多拉盒？——让我们从第一篇开始，追问那台“懂知识的机器”，是否真配一顶“教授”的帽子。

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学习编程的第一步，并不是掌握语法，也不是写出第一个程序，而是——让你的代码有地方“跑起来”。

这一章，就是帮助你跨过那道最初的门槛：拥有属于自己的编程环境。

很多人学习 Python 时，卡在“安装”这一步。有人因为安装包报错而放弃，有人因为路径问题浪费整整一晚上。其实，这一步不是障碍，而是你与计算机真正建立连接的起点。只要完成它，后续的学习都会顺畅许多。

因此，在本章中，我们会从最轻松的方式开始：使用在线编程环境。你只需打开浏览器，就能立即编写、运行代码。等到熟悉后，再学习如何在自己的电脑上搭建完整的本地环境，让你真正具备“独立开发”的能力。

接下来，就从第一节——环境搭建 & 新建项目 开始，带你进入编程世界的第一个实际操作。

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在第一章里，我们把“编程思维”这件事从工具提升到方法：先会拆问题、再用代码去落地。现在从这一章开始，思维要落在两块最基础、也最关键的地基上——变量和数据类型。任何程序的计算与表达，都发生在“被命名的空间（变量）”与“被标注的形态（类型）”里：没有变量，结果无处安放；没有类型，计算就无从谈起，连“怎么存”“如何算”“以何种方式输出”都会失去依据。

所以我们先从变量开刀。把变量想成一只贴了名字的“信封”或“冰箱格”：在内存里开一块位置，装进当下的值，随时可以替换更新，但只记得最后一次放进去的内容。接下来这篇《第一节 变量》，会用贴近生活的例子带你掌握：赋值语句“自右向左”的执行逻辑、print 的观测技巧（sep/end），以及一眼就懂的命名规则；还会通过“交换果汁”的小练习，让你体会从“引入临时杯子”到 Python 式“一步到位”的多变量赋值之美。读完这一篇，你就能写出可读、可调试、可复用的变量代码，为下一篇“初识数据类型”打好地基。

——准备好发下第一只“信封”吧，我们从“变量”开始。

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在本章中，我们将从数字型数据开始，逐步深入理解每种数据类型的创建、使用方法以及它们的特点。数字型数据是编程中最常见的类型之一，Python 中的数字主要分为整数和浮点数（小数）。这两种数据类型在处理数值计算时至关重要，并且它们有着各自的运算规则和应用场景。

首先，我们会探讨数字型在 Python 中的基础知识，包括整数和浮点数的创建、运算，以及它们在数学运算中的表现。之后，我们还将介绍常见的算术运算符，并结合一些简单的练习帮助大家掌握如何使用这些基本运算符进行数据处理。

通过本章的学习，你将不仅能熟练掌握 Python 中的数字型数据，还能够理解它们在实际编程中的应用与操作技巧，为后续章节深入探讨其他数据类型奠定基础。

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在前面的章节中，我们已经初步认识了 Python 的几种基本数据类型，如数字、字符串和布尔类型。它们都是程序的“最小颗粒”，能让我们用最简单的形式去表达一个值、一段文本，或者一个判断逻辑。

然而，随着我们处理的问题逐渐复杂，仅仅存储单个数据已经远远不够。我们需要一种能把多个数据组织在一起、能够方便地索引、修改、遍历的结构——这便是 列表（List） 的出现意义。

列表在 Python 中占据着极其重要的地位。无论是批量管理用户信息、批量计算成绩、批量处理文件，还是后续的数据分析与算法编程中，列表都扮演着“容器”的角色。它不仅能存储任意类型的数据，还能动态地添加、修改和删除内容，是理解数据结构与编程逻辑的关键一步。

本章将深入探讨 Python 列表的创建、访问、切片、修改与扩展操作。你将学会如何像操纵一条“数据链”那样灵活地管理信息。

让我们从“列表（List）”出发，感受 Python 的灵魂之一。

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在这一部分，我们要补上数据类型里最常被忽略、但一旦会用就会觉得“这玩意儿也太顺手了吧”的那个——字典。你会发现，有些场景里，列表、元组能做，但就是有点绕：要么得记住下标，要么得凑结构，要么取一次数据还得拆半天。很多时候，我们其实想要的是一句话就能说清楚的对应关系：谁 → 是什么、名字 → 电话、学生 → 成绩、键 → 值。这正是字典存在的理由。

所以这一小节我们不玩抽象，也不从概念倒灌，而是从一个很具体的小场景入手：做一个能查电话的“电话簿”。先让你亲眼看到：如果只有变量、字符串、列表、元组，确实能写，但会绕；然后再看同样的需求用字典写，是怎样一下就变得直白、好维护、好扩展的——这样你才能真正体会到“字典为什么要存在”。

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本章叫“if 条件判断”，但你会发现本章开头的第一篇文章并不是直接写 if，而是先讲“布尔型”。这不是绕弯子，而是因为所有条件判断背后，最后都要落到一句话上——这个条件到底是“真”还是“假”。只有先看懂“真/假”在 Python 里是怎么表达的，if 才有东西可判断。

所以本章我们先把“判断的结果”说清楚：什么是布尔值、哪些东西算真、哪些东西算假、逻辑运算符怎么把多个条件拼在一起、为什么有时候右边的表达式根本不会执行（短路）。等你把这些都吃透了，后面写 if、elif、else 就会觉得顺手很多，因为你已经知道自己到底在让程序判定什么。

下面我们就从最核心的一块开始——布尔型。

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随着编程逐步深入，我们会发现很多场景需要反复判断或执行某个操作，直到某个条件满足为止。比如，在用户输入时，我们并不能总是预见用户输入的每种可能性。为了使程序更健壮，我们需要允许用户多次输入，直到他们提供正确的信息。而这，正是 while 循环的强大之处。

在本章中，我们将深入探索 while 循环，它能够在条件为真时反复执行代码块，直到条件不再满足。通过具体实例，我们将展示如何利用 while 循环来解决像“反复获取用户输入”这样的实际问题，提升代码的灵活性和用户体验。

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在编程的世界里，循环 是让计算机“重复思考”的关键。如果说 while 循环像是一名执着的守门员，只要条件成立就永不罢休。那么接下来登场的主角——for 循环，更像是一位有条理的记录者：它清楚地知道要处理的对象、顺序和范围，每一步都心中有数。

本章我们将一起揭开 for 循环的神秘面纱，从最基础的语法，到实用的遍历操作。从列表的修改，到配合 range()、enumerate() 等函数的灵活运用；

你将看到 for 如何在编程中化繁为简，成为最常用也最优雅的循环方式。让我们从第一个问题开始——for 循环到底是什么，它能为我们做些什么？

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在编程的世界里，函数是实现代码重用与模块化的核心工具之一。正如我们在日常生活中会将重复的任务“封装”成一个流程，函数为我们提供了一个将复杂操作拆解成简单、可重复使用的单元的方式。在本章，我们将深入探讨函数的概念，从最基础的定义到如何在实际编程中灵活应用。

接下来，让我们通过计算机函数的基本概念与现实生活中的类比，帮助你理解函数是如何在编程中为我们提供便捷的功能的。