AI 都能自动编程了，还有必要学Python 吗？

小编认为依然非常有必要学 Python，理由有三点：
🔸第一，责任与可控。今天的 AI 就像一个特别聪明的实习生，但它不需要为项目的成败负任何责任。所以，当你做一个很严肃的项目时，即便 AI 能帮你用 Python 实现全部内容，可一旦程序潜藏着错误、遇到问题，所有的「锅」都得你自己来背，你需要有为项目兜底的能力。
🔸第二，理解与调试。AI 能帮你写代码、跑程序是一回事，你看不看得懂、能不能修改它写的代码，是另一回事。只有会读、会改，你才能把 AI 生成的结果，变成一个稳定可靠的产品。
🔸第三，规范与维护。要保证最终的工程质量、代码可读性与长期维护成本，你必须离不开对这门语言扎实的掌握和对行业规范的理解。

📖《Python编程从新手到高手》——[美] 贾森·C.麦克唐纳，这本书全面细致地介绍了Python的各个功能、逻辑和惯用模式，以便读者快速编写出专业、地道、实用的Python程序，从Python新手成长为高手。

✅全书分为五个逻辑严密的部分，构建了完整的学习体系：
🔹第一部分“Python 环境”讲解 Python 的哲学、开发环境、基本语法、项目结构和代码导入等内容，为读者编写规范的 Python 代码奠定坚实的基础。
🔹第二部分“基本结构”讲解 Python 的变量、数据类型、函数、类、对象、错误和异常等。
🔹第三部分“数据和流程”讲解操作数据和控制执行流程的许多独特方法，包括集合、迭代、生成器、推导式、文本输入/输出、上下文管理、二进制和序列化等。
🔹第四部分“高级概念”探索 Python 的高级策略，如继承、混入、元类、抽象基类、自省、泛型、异步、并发、线程和并行等。
🔹第五部分“超越代码”讲解项目的打包、分发、调试、日志、测试和剖析等环节，并概述 Python 开发的方向。

📈本书中的大量示例同样令人印象深刻。书中几乎涵盖想要编写实用的Python代码所需要的所有内容，包括变量、数据结构和循环等基础知识，以及并发和并行等高级内容。

✅阅读完本书，读者会掌握如何：
🔸利用Python的动态类型写出整洁、适应性强的代码；
🔸利用迭代技术构建和处理数据；
🔸设计实用的类和函数；
🔸利用多重继承和自省来编写直观易用的类；
🔸通过异步、并发和并行提高代码的响应速度和性能；
🔸构建可以进行生产级测试和分发的Python项目。

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