Python归档

AI LangChain 学习第 3 课 – 输出解析器（Output Parser）

大模型天生只会"吐字符串"，但程序需要的是字符串、列表、JSON 对象…… 输出解析器负责把模型输出转换成 Python 数据，这是让 LLM 接入业务代码的关键一步。本节课学到： StrOutputParser：只要文本内容（最常用）； PydanticOutputParser：用 Pydantic 模型约束输出结构（LCEL 经典写法）； with_structured_output：基于模型原生"函数调用"的结构化输出（更稳更现代）。 """ 运行方式： .venv\\Scripts\\python examples\\03_output_parser.py """ import sys from pathlib import Path from typing import Literal sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent)) from pydantic import BaseModel, …

AI LangChain 学习第 2 课 – 提示词模板（Prompt Template）

本节课会学到： PromptTemplate：纯文本模板（传统"补全式"模型风格，也适合拼长文本）； ChatPromptTemplate：聊天消息模板，支持 system / human 多角色（最常用）； FewShotChatMessagePromptTemplate：少样本示例，用几个例子"教"模型按格式输出；模板本身不会调用模型，它只负责"拼提示词"，拼好后再交给 LLM。 """ 02 提示词模板（Prompt Template）—— LangChain 学习第 2 课 ========================================================== 本节课你会学到： 1. PromptTemplate：纯文本模板（传统"补全式"模型风格，也适合拼长文本）； 2. ChatPromptTemplate：聊天消息模板，支持 system / human 多角色（最常用）； 3. FewShotChatMessagePromptTe…

AI LangChain 学习第 1 课 – 模型基本调用

本节课会学到： ChatModel（聊天模型）是 LangChain 最核心的抽象，与具体厂商无关；模型的三种调用方式：invoke（单次）、stream（流式）、batch（批量）；消息（Message）的四种角色：System / Human / AI / Tool；返回结果 AIMessage 的结构（内容、token 用量等）。 """ 01 模型基本调用 —— LangChain 学习第 1 课 ========================================== 本节课你会学到： 1. ChatModel（聊天模型）是 LangChain 最核心的抽象，与具体厂商无关； 2. 模型的三种调用方式：invoke（单次）、stream（流式）、batch（批量）； 3. 消息（Message）的四种角色：System / Human / AI / Tool； 4. 返回结果 AIMessage 的结构（内容、token 用量等）。运行方式（在项目根目录下）： .venv\\Scripts\\python examples\\…

后端 Python学习02 爬虫练习

心血来潮做一个小爬虫练习一下，爬取第一PPT站点，根据分类，自动下载分类下面的全部PPT压缩包本爬虫涉及的库： os：系统库，用来操作文件夹和判断文件是否存在 pathlib：比 os.path 好用的处理路径的库 tqdm：进度处理的库，更方便的显示文件下载进度 requests：网络获取库 pyquery：类似jQuery的HTML分析库下面直接贴代码 import os import requests from pyquery import PyQuery as pq from pathlib import Path from tqdm import tqdm baseUrl = ‘http://www.1ppt.com’ def down_from_url(url, dst): response = requests.get(url, stream=True) # (1) file_size = int(response.headers[‘content-length’]) # (2) if os.path.exists(dst): first_byte = os.path…

后端 Python学习记录01 使用字典模拟Switch…Case

今天学习Python，期间需要使用到Switch…Case，下意识的写了一下，发现竟然不支持，在网上搜索了一下找到了替代的办法使用字典来模拟Switch…Case print(‘模拟switc’) def taskForSunday(): print(“今天休息”) def taskForRest(): print(“今天休息”) def taskForChinese(): print(“今天上语文课”) def taskForMath(): print(“今天上数学课”) def taskForEnglish(): print(“今天上英语课”) def taskForDefault(): print(“输入错误啦。。。。”) switchDic = {“Sunday”:taskForRest, “Monday”:taskForChinese, “Tuesday”:taskForMath, “Wednesday”:taskForEnglish, “Tursday”:taskForEnglish, “Friday”:taskForEnglish, “Saturday”:task…