既然 AI 能写代码,普通人学 Python 的意义到底在哪里?
在 AI 时代，一个常见的质疑是：既然 AI 几秒钟就能生成代码，我们为什么还要花时间去学 Python，或者去理解 JSON、HTML、Markdown 这些“底层”的东西？今天早起看 Axton Liu 的视频，他讲解这些基础概念时的“慢”节奏，反而让我理清了这个问题的答案。
掌握底层逻辑
才不会被 AI 和工具“牵着走”
Axton 的风格看似“慢”，实则扎实。他把 JSON、HTML 和 Markdown 拆解得非常细致。很多人觉得在 AI 时代学这些是浪费时间，但我越来越觉得，这才是捷径。普通人学习编程语言或标记语言的意义，不在于你要像专业程序员那样手写每一行代码，而在于“去魅”和“掌控”：不再畏惧：当你理解了底层，看到 JSON 不会头疼，看到 HTML 不会发怵。有效沟通：看起来最笨的方式（理解原理），往往是最快的方式。这些东西你不一定要精通，但必须“看得懂、用得上”。只有这样，你才能判断 AI 写的代码对不对，才能在 AI 犯错时进行修正。
AI 时代的学习路径变了
从“背语法”到“懂架构”
既然 AI 能写代码，我们学 Python 的方式也应该彻底改变。不要再用“传统方式”死磕了现在的青少年课程或传统教材，往往是从列表、函数、Class、继承、文件处理一路刷到各种库。这套流程在今天已经不是最高效的了。推荐的“AI 时代学习路径”比起语法细节，你更需要掌握的是：逆向解析：让 AI 逐段解释代码在干嘛、语法是什么、为什么这么写。这样你会迅速建立一种直觉：知道什么时候该怎么写，以及这段代码到底解决了什么问题。
Python 对普通人的最大价值
把孤立的系统“连起来”
我以前学 HTML 是为了“学知识”，结果学完就忘了，因为不知道能干嘛；而我学 Python 是为了“用起来”，这让我真正感受到了它的威力。Python 最打动我的，不是它能写算法，而是它提供了一种“连接万物”的能力。数据归档：把大量 Excel 数据自动存入数据库。跨系统整合：整合从 SAP、ERP 系统导出的数据。自动化触达：打通数据库和邮件系统，定时发送报告或提醒。有了 Python 这个中间环节，原本割裂的 Excel、ERP、邮件系统就被串联起来了。AI 可以帮你写出实现这些功能的代码，但“用 Python 去连接这些系统”的思路，必须由你来提供。
学习的真谛
慢就是快，实践即是捷径
学 HTML 时：我从 W3School 从头学到尾，做完了思维导图，觉得自己“学完了”。结果因为没有实际产出，很快就忘了。学 Python 时：我也是买书从头学，但我为了解决一个具体问题——写一个小爬虫抓取资源，甚至做了一个简单的搜索窗口。当你亲手用一种新方式把想法实现出来，你对它的认识会完全不同。在 AI 时代，学习依然没法图快。最快的路径，依然是“慢慢学”——不是漫无目的的慢，而是把关键知识点（如 JSON、HTML、Python 基础）在真实场景里用起来。
写在最后
对某样东西好奇，就学最感兴趣的部分；需要用到，就先建立基本认识；真正有需求，再把关键点补齐。这也引发了我对大家工作场景的好奇：你在工作中需要自动化报告或自动化流程吗？你需要把不同系统（如 Excel 和 邮件）整合在一起吗？如果你有具体的场景，欢迎在评论区留言。后续我可以详细分享我是如何用 AI 快速写出这些自动化程序的——那个过程，真的很快，也很顺手。
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