上一篇，我们介绍了整个大模型的学习路线，明确了从基础准备到工程实践的完整知识体系。
很多读者都会产生一个共同的问题：
不会 Python，还能学习大模型吗？
也有不少人担心，需要先花几个月甚至一年的时间系统学习 Python，才能正式开始学习 AI。
事实上，在 AI 时代，学习 Python 的目标已经发生了变化。
对于大多数希望进入大模型领域的人来说，我们并不需要成为专业的软件开发工程师，而是需要具备阅读、理解和修改代码的能力，并能够借助 AI 工具完成开发任务。
因此，本文不会讲解 Python 的具体语法，而是帮助大家建立一个更重要的认识：学习大模型，到底需要掌握哪些编程能力？
先看结论
如果你的目标是学习大模型应用开发，那么掌握下面四项能力就已经足够开始：
• 能够读懂 Python 代码，而不是依赖记忆语法。
• 能够借助 AI 工具编写、修改和调试代码。
• 能够理解常见 AI 项目的代码结构。
• 能够调用大模型 API，并完成简单的应用开发。
对于绝大多数学习者来说，这些能力已经能够支撑后续 Prompt、RAG、Agent 等内容的学习。
目录导航
01｜为什么学习大模型仍然需要 Python？
02｜AI 时代，Python 的学习方式发生了什么变化？
03｜学习大模型需要掌握哪些 Python 能力？
04｜哪些 Python 内容可以暂时不用学？
05｜推荐的开发工具与学习资源
一、为什么学习大模型仍然需要 Python？
随着 ChatGPT、DeepSeek 等 AI 工具的发展，越来越多的代码都可以由 AI 自动生成，因此很多人都会产生疑问：既然 AI 能写代码，我们为什么还要学习 Python？
答案其实很简单。
AI 可以帮助我们编写代码，但不能代替我们理解代码。
无论是调用大模型 API、使用 LangChain、构建 RAG 系统，还是开发 Agent，大多数主流框架和工具都优先提供 Python 支持。Python 已经成为 AI 开发生态中最重要的基础语言，不是因为它运行效率最高，而是因为它拥有最丰富的开发生态和最完善的社区支持。
可以说，学习 Python 的真正目的，并不是学习一门编程语言，而是能够进入整个 AI 开发生态，并使用各种优秀的工具和框架完成自己的项目。
二、AI 时代，Python 的学习方式发生了什么变化？
如果把时间拨回几年前，学习 Python 往往意味着从变量、循环、函数开始，一步一步学习语法，再通过大量练习掌握编程能力。
而今天，AI 已经改变了这种学习方式。
越来越多的代码可以通过 AI 自动生成，我们真正需要培养的能力，已经从“手写代码”逐渐转向“理解代码”。能够看懂 AI 生成的程序，判断代码是否符合需求，发现潜在问题，并根据实际场景进行修改，远比熟练记忆语法更加重要。
当然，这并不意味着 Python 基础已经不重要。变量、函数、类等基本概念仍然需要理解，因为只有掌握这些基础知识，我们才能准确描述需求，与 AI 高效协作。
换句话说，在 AI 时代，Python 的学习重点已经从如何写代码，逐渐转变为如何驾驭代码。
传统学习方式 VS AI 时代学习方式
三、学习大模型需要掌握哪些 Python 能力？
相比传统的软件开发，大模型学习所需的 Python 内容其实更加聚焦。并不是所有知识都需要一次性掌握，而是围绕 AI 开发场景逐步建立相应的能力。
1. 基础语法
基础语法主要包括变量、数据类型、条件判断、循环和函数等内容。对于学习大模型而言，并不需要像传统编程课程那样熟练默写各种语法，而是能够理解这些语法的作用，读懂示例代码，并根据实际需求进行简单修改即可。
2. 面向对象基础
许多 AI 开发框架都采用面向对象的设计方式，因此需要理解类（Class）、对象（Object）以及方法（Method）等基本概念。学习的重点并不是自己设计复杂的类，而是能够看懂框架源码和示例程序，理解代码之间的组织关系。
3. 文件处理
大模型开发经常需要处理各种类型的数据，例如 TXT、CSV、JSON、Excel 等文件。因此，需要掌握基本的文件读写操作，理解不同数据格式之间的区别，并能够完成简单的数据读取和保存，为后续的数据处理和知识库构建打下基础。
4. API 调用
API 调用是学习大模型过程中最重要的一项能力。需要理解 HTTP 请求的基本流程，了解 API Key 的作用，能够阅读接口文档，并理解请求参数和 JSON 返回结果的结构。当能够独立完成一次大模型 API 调用时，就意味着已经真正迈出了 AI 应用开发的第一步。
5. 第三方库管理
Python 拥有丰富的第三方生态，因此需要了解如何安装和管理依赖库。建议掌握 pip install 的基本使用方法，并了解 requirements.txt、虚拟环境（venv 或 Conda）等概念，能够独立完成开发环境的搭建和项目运行。
6. Git 基础
Git 是目前最主流的版本管理工具，也是学习开源项目的重要基础。建议掌握 Git 和 GitHub 的基本使用方式，例如克隆项目、更新代码以及提交修改等操作，这样后续阅读和实践优秀的 AI 开源项目会更加顺利。
四、哪些 Python 内容可以暂时不用学？
很多传统的 Python 教程都会花费大量篇幅介绍网络编程、GUI 开发、Web 开发、爬虫、数据分析以及各种算法练习。这些内容本身都非常有价值，但对于刚开始学习大模型的人来说，并不是当前阶段最需要投入时间的方向。
如果你的目标是进入 AI 应用开发，那么更建议把有限的时间放在与大模型直接相关的知识上，例如 API 调用、项目阅读、第三方库使用以及开发环境搭建等内容。当后续项目需要 Web 服务、数据库或数据分析能力时，再有针对性地补充相关知识即可。
学习路线并不是一次性掌握所有内容，而是围绕实际目标，逐步扩展自己的能力边界。
五、推荐的开发工具与学习资源
建议从学习的第一天开始，就搭建一个简单而完整的开发环境。
对于大多数初学者来说，Visual Studio Code 足以满足绝大部分开发需求；Jupyter Notebook 更适合学习和实验，可以方便地逐步验证代码；Git 用于管理项目版本，而 GitHub 则是学习优秀开源项目的重要平台。
除此之外，还建议尽早养成使用 AI 编程助手的习惯。无论是 ChatGPT、DeepSeek，还是其他代码辅助工具，都可以帮助我们理解代码逻辑、定位错误、生成示例以及优化程序结构。在 AI 时代，它们更像是一位随时在线的编程助手，而不是简单的代码生成器。
本篇总结
学习大模型需要掌握 Python，但并不意味着要成为专业的软件开发工程师。
对于绝大多数学习者来说，真正重要的是能够理解代码、调用接口、管理项目，并借助 AI 工具完成开发，而不是花费大量时间记忆各种语法细节。
因此，不要因为不会编程而迟迟没有开始学习，也不要把过多精力投入到与当前目标关系不大的内容上。
学习 Python 的目的，不是为了精通这门语言，而是为了打开整个 AI 开发生态的大门。
延伸阅读
如果希望进一步了解 Python 在人工智能开发中的应用，以及现代 AI 开发生态，可以阅读以下资料。
[1] Van Rossum G, Drake F L. The Python language reference manual[M]. Bristol: Network Theory Ltd., 2011.
[2] Géron A. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems[M]. 3rd ed. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2022.
[3] Ramalho L. Fluent Python: Clear, concise, and effective programming[M]. 2nd ed. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2022.
[4] OpenAI. OpenAI API Documentation[EB/OL]. (2025-06-01)[2026-07-17]. https://platform.openai.com/docs.
[5] Anthropic. Anthropic API Documentation[EB/OL]. (2025-05-01)[2026-07-17]. https://docs.anthropic.com.
为了方便大家系统学习，本系列将以 《Deep Learning》（花书） 和 《深度学习入门：基于 Python 的理论与实现》（鱼书）两本经典教材作为参考资料，与文章内容配合阅读。关注公众号后，后台私信参考资料即可获取相关学习资料。
特别鸣谢
感谢朱明超对经典教材 《Deep Learning》（花书） 进行了深入解读。从数学推导、原理分析等角度重新梳理书中的核心概念，并基于 Python（以 NumPy 为主） 对书中的算法和模型进行了完整复现，为学习深度学习提供了非常优秀的实践参考。DeepLearning：https://github.com/MingchaoZhu/DeepLearning感谢菜菜对 《深度学习入门：基于 Python 的理论与实现》（鱼书）相关资料进行了系统整理，收录了书籍配套源代码、学习笔记及相关学习资源，为初学者提供了便利的学习参考。deep-learning-from-scratch：https://github.com/MemorialCheng/deep-learning-from-scratch说明： 本系列仅引用上述开源项目作为学习参考资料，所有版权归原作者及相关出版社所有，请支持正版书籍。下一篇预告
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