02 课堂课件 · D01

01课前预习02课堂课件03学生任务04完成检查05课后复习

Python 开发基础：环境、金额与 AI 编程

课前先保留判断：课前预习；课后用你的结果复验：课后复习。

今天从哪里开始

先看预习中的商品页：单价 129.00 元，买两件，页面应该显示 258.00 元。今天我带大家把这个手算结果变成能运行、能改、出了错也能找到原因的 Python 程序。

商品采用课程虚构资料：P1001 轻羽无线鼠标。今天做的是商城订单明细的本地金额核对工具；网页、库存和支付还没有接入。

先把电脑上的解释器和编辑器确认好，再把商品、单价与数量写成变量。等金额算对了，我们故意制造一个错误，最后让 AI 修改输出，用 Git 对比它到底改了什么。

我们今天把商城的哪一小块做出来

商品资料：编号、名称、单价 ──┐
                            ├─ 单价 × 数量 ─→ 订单明细中的行金额
终端输入：数量文本 → 整数 ──┘

在商城网页中，用户选择商品、填写数量；Python 后端根据商品资料计算金额。今天先把这条规则单独写成脚本，便于看清每一步。

今天遇到的问题	要学的办法	在商城哪里用
文件写了却跑不起来	解释器、终端、目录、PATH 和 venv	启动金额脚本，后续启动商城服务
更换商品、数量后如何重算	变量、类型、赋值、顺序执行	商品编号、单价、购买数量和行金额
文本“2”怎么参与计算	input、strip、int	购买数量进入金额规则前的转换
钱怎么算、怎么让人核对	Decimal、乘法、print 和 f-string	订单明细的金额与元单位展示
出错了从哪里改	Traceback 与最小修复	定位输入和计算错误
AI 改标签时改坏了公式	Git 快照、diff 和变化输入复验	保护已有金额规则

完成后，我们要用 2、3、1 和带空白的数量核对金额，换一件商品独立重算，修复一次名称错误，再审查一处 AI 修改。详细步骤见 今天的任务书。

一段 Python 代码在电脑里怎样跑起来

你在 TRAE 里点击“运行”，画面很快出现结果。中间其实经过了多层：电脑提供硬件，操作系统管理进程和文件，终端发出命令，Python 解释器读取源码，最后把输出或错误送回终端。

现场问答

• .py 文件只是文本，它会自己运行吗？
• 电脑里装了两个 Python，输入 python 时会用哪一个？
• 文件明明存在，为什么还会报“找不到文件”？

先创建自己的项目文件夹，用TRAE打开，再在项目集成终端使用PowerShell，检查四项环境信息：

Get-Location
python --version
python -c "import sys; print(sys.executable)"
where.exe python

四条命令各回答一个问题：

命令	它告诉你什么
Get-Location	终端目前在哪个目录
python --version	当前命令启动的 Python 版本
sys.executable	真正运行代码的解释器文件
where.exe python	Windows 可能找到的 Python 路径

课程基线是 Python 3.12.x。python 找不到、跳转 Microsoft Store 或版本不对，都先保留原始输出，然后按下面的“检查并安装 Python 3.12 与 TRAE Code CN”处理。

电脑、操作系统、终端、Python 解释器和源码的关系

终端把命令交给操作系统查找，Python 解释器执行源码。先查是否安装、PATH（命令搜索路径）及当前解释器，安装或修改 PATH 后重开终端；TRAE 是编辑工具，不代替解释器。

运行方式补充：编译型语言和解释型语言

知道运行方式，是为了判断商城脚本修改后要重新运行什么。下面作为查阅补充，不要求今天掌握编译器原理。“编译型”和“解释型”描述的是源码怎样变成可执行行为。先看两条典型路径：

观察点	典型编译型语言	以 CPython 为例的 Python（解释型）
启动前	编译器把源码编译、链接成可执行文件	启动 Python 解释器并读取 .py
运行时	操作系统启动已生成的程序	CPython 先生成字节码，再由 Python 虚拟机执行
修改后	通常重新编译再运行	通常直接重新启动脚本
常见例子	C、C++、Rust、Go	Python；JavaScript 等语言也依赖具体运行时

这不是绝对分类。现代语言会混合字节码、虚拟机、即时编译等机制。课堂把 Python 称为解释型语言，是为了强调运行脚本时解释器始终参与；不能由此推出“Python 完全没有编译过程”。

Java常见路径是源码经javac编译成字节码，再由JVM运行；它不属于上表直接生成本机可执行文件的典型路径。是否手动点击编译，不是划分执行机制的依据。

为什么 AI 应用开发常用 Python

Python 语法紧凑，数据处理、Web（网页应用）、自动化和 AI 生态成熟，适合把业务想法快速做成可运行原型。它也有代价：类型和边界写得含糊时，程序可能运行到一半才暴露问题。

面试官如果追问“Python 适合 AI，所以什么都应该用 Python 吗”，可以这样回答：选型还要看性能、团队能力、运行环境和已有系统。今天选择 Python，是因为课程主线要同时练业务逻辑、Web 服务和 AI 应用交付。 企业中往往多种编程语言共用，不同的系统不同语言。

检查并安装 Python 3.12 与 TRAE Code CN

先沿着图从左到右判断自己在哪一步。已经能看到 3.12.x 的同学直接做复查；命令不存在的同学进入安装，不跳过，也不靠桌面图标猜测环境是否可用。

已经安装：确认版本和来源

python -V
where.exe python
python -c "import sys; print(sys.executable)"

只要当前项目能明确使用 Python 3.12.x，就不需要卸载电脑里的其他版本。

没有安装：课堂上完成安装

1. 打开 Python 3.12.10 官方发布页。
2. 在 Files 中下载 Windows installer (64-bit)。不要下载源码压缩包、embeddable package 或 32 位安装包。
3. 启动安装器，勾选 Add python.exe to PATH，再选择 Install Now。
4. 安装完成后关闭旧终端，并彻底退出再重开 TRAE。已经运行的程序不会自动获得新的环境变量。
5. 在新终端重新运行：

python -V
py -3.12 -V
where.exe python
python -c "import sys; print(sys.executable); print('Python 可以运行')"
python -m pip --version

至少要看到 Python 3.12.x、真实解释器路径和 pip 路径。

Python 安装界面参考

下面四张图用来帮助第一次安装的同学认出按钮和页面顺序。

注意：旧截图窗口标题中的 32-bit 是历史画面，不是本课程的安装选择。当前课堂必须从官方发布页下载 Windows installer (64-bit)；截图只参考界面和勾选位置。

1. 起始页：确认 PATH（可执行程序搜索路径环境变量） 选项	2. 可选功能：保留 pip
3. 安装位置与环境变量	4. 安装完成页

回答问题：PATH 选项是否勾选？安装以后是否在新终端完成了命令验证？安装完成页本身不能证明环境已经可用。

没有安装 TRAE Code CN：课堂上完成安装

1. 打开 TRAE Code CN 官方下载页。
2. 下载 Windows 版本，运行安装程序并按默认流程完成安装。
3. 启动 TRAE Code CN，完成登录和初始设置，进入 IDE（集成开发环境） 模式。界面随版本更新可能变化，课堂以“能打开自己的项目目录和终端”为验收目标，不背按钮位置。
4. 新建或打开你课程目录 w01-order-rules，确认左侧文件树显示的是自己的目录，不要在教师参考代码目录里直接修改。
5. 打开 TRAE 集成终端，运行 Get-Location、python -V 和 git --version。如果 Python 是刚安装的，先彻底退出 TRAE 再重新打开，让新进程重新读取 PATH。

TRAE 能打开不等于 Python 环境通过；AI 能生成代码也不等于你会运行。今天必须把“编辑器可用、项目目录正确、解释器可运行”三件事分别验证。

环境变量怎样影响编程语言

环境变量是操作系统交给进程的一组配置。它们不改变 Python、Java 或 C++ 的语法，却会改变“启动哪个工具、到哪里找依赖、程序读取什么配置”。

环境变量或配置	对开发过程的影响
PATH	终端按目录顺序寻找 python、java、node、git、编译器等命令
PYTHONPATH	可以追加 Python 模块搜索目录；课程项目不靠手工修改它解决导入问题
项目环境变量	后续保存 API（应用程序接口） 地址、运行模式和密钥等配置，密钥不能进入 Git
进程继承	TRAE 和终端启动时读取当时的环境；安装或修改后通常要重开程序

观察当前 PATH 的前几项：

($env:PATH -split ';') | Select-Object -First 8
Get-Command python -All

如果 where.exe python 返回多条路径，顺序靠前的通常先被命中。不要凭感觉反复重装，先用 sys.executable 确认本次到底启动了谁。

项目目录与 venv

今天从自己的目录开工：

w01-order-rules/
├─ contract/                 # 当天业务规则与虚构数据
├─ labs/
│  └─ d01_language_lab.py    # 语言实验
├─ src/
│  └─ order_rules.py         # 今日项目
├─ checks/check_d01.py       # 已提供的验收工具
└─ evidence/                 # 本人运行与排错记录

相对路径从“当前目录”开始解释。python src/order_rules.py 找不到文件时，先看 Get-Location，不要急着改 Python 代码。

venv 解决什么问题

优先明确使用课程版本创建虚拟环境：

py -3.12 -m venv .venv

如果 py 不可用，但 python -V 已确认是 3.12.x，可以使用 python -m venv .venv。

在 TRAE 中把本项目解释器切换到 .venv 后，新开终端再检查：

python -c "import sys; print(sys.executable)"

看到路径进入当前项目的 .venv，就说明切换成功。把 .venv/ 写入 .gitignore。今天没有第三方依赖，只观察隔离机制。若新终端未切换，可以直接运行 .\.venv\Scripts\python.exe src/order_rules.py，不必为激活虚拟环境修改系统脚本策略。依赖安装和跨环境重建会在后续继续。

接下来只使用今天需要的语法：先解释商品数据如何表达，再写金额计算。不需要提前翻完全部 Python 课件。

变量、赋值和命名

商城商品和数量经常变化，不能把答案固定写在输出里。我们用变量保存它们，再根据当前值计算。先看变量、赋值、引号和命名。from decimal import Decimal表示从标准库模块decimal（十进制数值类型）中导入Decimal，今天只学习这一种导入写法，不需要安装第三方包。Decimal("35.00")根据十进制字符串创建金额。

我先演示每行如何执行，再请大家预测修改数据后的结果：

from decimal import Decimal
 
demo_product_id = "P-DEMO"
demo_unit_price_yuan = Decimal("35.00")
demo_quantity = 3
demo_line_total_yuan = demo_unit_price_yuan * demo_quantity

Python 按顺序执行本段语句，先计算赋值号右侧，再把结果交给左侧名称。# 后面的文字是注释，解释给人看，不参与金额计算。必须先有单价和数量，再算行金额；算完以后只改数量，不会让旧的行金额自动更新，要重新执行计算。

= 是赋值：让左边的名称指向右边算出的值。它不是数据库保存，也不是数学证明。

比较三种名称：

写法	读代码的人还缺什么信息
x = Decimal("129.00")	不知道它是什么
price = Decimal("129.00")	不知道单位
unit_price_yuan = Decimal("129.00")	能读出业务含义和单位

企业代码首先写给下一位维护者看。AI 若把业务名称缩成 x、a、n，要问它：这样的命名，是否换来了更多误解？命名要见名知意

四种基础类型与 Decimal 金额

商城编号是文本、件数是整数、是否上架是真假值；金额使用 Decimal。类型决定可以怎样操作这些值。变量有了名字，接下来还要看它装的是什么。同样写着 129，文本、整数和十进制金额参与运算时会得到不同结果。

print(...) 把括号中的结果写到终端；type(...) 返回一个值的类型。这里先调用 Python 已有的工具，自己定义函数留到 D03。

类型	例子	商城中的用途
str 文本	"P1001"	商品编号，不拿来做金额乘法
int 整数	2	购买件数，尚需另做正整数判断
float 浮点数	129.0	认识二进制近似表示，今日不进入金额公式
bool 真值	True、False	商品是否上架，D02 再据此分支
Decimal 十进制数	Decimal("129.00")	商品单价和订单金额

运行前先写预测：

from decimal import Decimal
 
print(type("P1001"))
print(type(129))
print(type(129.0))
print(type(Decimal("129.00")))
print(type(True))

再比较：

print("35.00" * 3)
print(Decimal("35.00") * 3)

两个表达式都能运行。第一个重复文本，第二个才做十进制金额乘法。程序“没报错”只说明 Python 接受了这次操作，业务含义还要由我们判断。

金额为什么用 Decimal

中国大陆业务页面按“元”展示价格。商品资料文件把 129 元记为文本 "129.00"，今天人工查看并抄入单价变量，再用 Decimal 计算。JSON 文件读写在 D04 讲解，本日不要求解析文件。Decimal 按十进制表示金额；float 适合很多测量和近似计算，但订单金额不能靠“看起来小数位够用”来保证正确。

先运行下面三行，再比较显示结果来自哪里：

print(0.1 + 0.2)
print(Decimal("0.1") + Decimal("0.2"))
print(Decimal(0.1))

比较 Decimal("0.1") 与 Decimal(0.1)：前者直接解析十进制文本，后者精确转换已近似的float值，会出现长串小数。129.00恰好可以被float精确表示，不能用它证明所有金额都无误差。金额从原始字符串构造；Decimal运算仍有精度和舍入规则，今天只处理两位小数单价与整数数量相乘。

金额为什么从字符串构造 Decimal？

Decimal(“0.10”) 保存十进制数值；先计算 float 再转 Decimal 会带入二进制近似值。金额计算、展示格式和存储单位要同时约定，打印两位小数不会修复计算来源。

输出、字符串与 f-string

运营看到一个裸数字，无法知道是哪件商品、买几件、单位是什么。把计算结果放进带标签的文字，才能对应商城订单明细。

print("商品", demo_product_id)
print(f"单价：{demo_unit_price_yuan:.2f} 元")
print(f"数量：{demo_quantity}")
print(f"行金额：{demo_line_total_yuan:.2f} 元")

f-string 在引号前写 f，把 {} 中的表达式求值后放进文本。:.2f 表示按小数点后两位显示，例如 Decimal("35") 显示为 35.00；它控制展示，不会修复错误的金额来源。输出要让人看得懂：金额应同时显示数值和“元”，不能让运营猜单位。

商品编号首尾多空格时不容易核对，.strip() 可以去掉首尾空白。调用现成工具的方法先写对象，再写点和方法名，最后是括号；今天只会调用，不要求自己定义函数。下面的 lower() 和 len() 作为查阅实验，分别转小写、查看长度，不用于本日商品编号改写：

label = "  P1001  "
print(label.strip())
print(label.lower())
print(len(label))

数量从 1 改成 2，哪些信息应变化，哪些不应变化？

在今天不含优惠和运费的规则中，数量和行金额改变，商品编号、名称和单价不变。真实平台的优惠规则另外观察，不能擅自加进今天的公式。

运营收到一个裸数字“258”，还缺什么信息才能核对？

还需商品标识、单价、数量、币种和优惠含义；输出要标明人民币元及字段，不能只显示一个无法解释的数字。

input、类型转换与失败边界

用户每改一次数量，都要改源码显然不方便。先让程序从终端读数量；将来商城页面也要把输入转换成规则需要的类型。在 labs/d01_language_lab.py 运行：

raw_quantity = input("请输入演示数量：").strip()
print(raw_quantity)
print(type(raw_quantity))

键盘输入 3 后，raw_quantity 仍是 str。需要算术时，程序必须显式转换：

quantity = int(raw_quantity)

再试一次输入 三。你会得到 ValueError。今天先读懂这个失败；W01-D02 再用条件和异常处理输入边界。

0、-1 可以转成整数，却不是商城允许的购买数量。今天先记录这个业务缺口；“能转成数字”和“可以下单”是两件事。D02 再教判断和异常处理，本日不提前使用 if 或 try/except。

不要使用 eval() 把用户文本直接当 Python 代码执行。方便的同时，它也打开了不该打开的代码执行入口。

常用算术运算

运算符	含义	快速例子
+ - *	加、减、乘	金额汇总、差额、单价×数量
/	真除法；两个整数相除得到 float	7 / 2 → 3.5
//	向下取整除法	7 // 2 → 3
%	取余	7 % 2 → 1
**	幂	2 ** 3 → 8

合计会用加法，差额会用减法，按批处理时可用向下取整和余数；幂运算今天只认识符号，不硬加到商城任务。今天的项目只使用乘法。+= 会在 W01-D02 批量累计时进入主任务。

今天项目：电商商品金额计算器

运营给出：商品 P1001，名称轻羽无线鼠标，单价 129.00 元，第一次输入数量 2。单价来自商品资料，不能让购买者任意提交价格。

129.00 × 2 = 258.00（元）

然后从当天领取的 Student Starter（学生代码骨架） 完成自己的 src/order_rules.py。decimal 是 Python 标准库，不需要额外安装；先不用条件、循环、函数和第三方依赖。

python src/order_rules.py

不要一次写完。先输出商品资料，再读数量并查看类型，然后计算行金额，最后补齐展示。每一步都先说预期再运行。

完成初稿后运行 python checks/check_d01.py。骨架第一次会因 TODO 未完成而失败，补全后重跑；今天只读检查结果，不学习工具内部实现。再手工换为 P1003／随行保温杯／89.00，数量 4，独立核对后恢复默认商品。

运行后互相追问：

• product_id 为什么用 str？
• 哪两个变量参加了乘法？
• 结果是什么类型？
• 单位在哪里体现？
• 如果数量变成 3，修改前你预测多少？

把 Traceback 当作定位线索

错误会阻断商城输入和金额计算，先知道在哪一行、哪一类问题，才能做小范围修复。今天先认识四类常见错误：

错误	先问什么
SyntaxError	这一行的结构能否被 Python 解析？
NameError	使用的名称是否存在，拼写是否一致？
TypeError	当前操作是否允许用于这种类型？
ValueError	类型方向没错，但这个具体值合法吗？

SyntaxError 发生在解析阶段，通常给出文件、行号和语法提示，不一定有完整 Traceback。我们故意把一个已经定义的变量名改错，制造 NameError，保存完整 Traceback。处理顺序固定：

1. 从最后一行读错误类型和摘要；
2. 找文件与行号；
3. 写下一个最小原因假设；
4. 只改一处；
5. 重跑原输入；
6. 再跑一个未见变式。

先别看答案，也别让 AI 整份重写。你需要亲手走完一次“发现—定位—修复—复验”。

程序报错时为什么先看 Traceback 最后一段？

最后一段给异常类型和直接失败位置，再沿调用路径寻找输入来源；不能只改报错行而忽略前面把数字读成字符串的原因。修改后要用原输入复验。

Git 保存可比较的起点

环境阶段先完成 Git 安装和仓库初始化；金额与错误都能看懂后，再回到本节保存能运行的基线，准备让 AI 帮忙改代码。先存一份能运行的版本，否则改坏以后，我们连旧版本的代码都没有了。

保存文件写入磁盘；Git提交记录版本。工作区是正在编辑的文件，暂存区是选入下一次提交的内容，本地仓库保存提交历史。git add暂存当时的内容，之后再次编辑不会自动更新暂存区。git commit保存暂存区，不等于上传远程。

git status查看状态；git diff查看未暂存修改；git diff --staged查看已暂存修改；git log --oneline -5查看最近提交。首次未跟踪文件也不会自动出现在普通diff中，要先阅读文件，再暂存并用staged diff核对。每条命令先解释作用再演示。

Git 是今天第一次正式使用的新软件，先确认你电脑是否已经安装：

git --version
where.exe git

两条命令都能返回结果，而且 where.exe git 指向 Git for Windows，才进入下面的项目命令。如果出现“无法将 git 识别为命令”，按这条路线完成安装：

1. 打开 Git for Windows 官方安装页，Intel/AMD Windows 选择 x64，Windows on ARM 才选择 ARM64；不要从第三方软件站下载。
2. 运行安装器。PATH 选择允许“命令行和第三方软件”使用 Git；保留 Git 自带 OpenSSH、Git Credential Manager 和其余默认项。
3. 完全退出 TRAE Code CN，再重新打开你的项目，让新终端重新读取 PATH。
4. 再运行 git --version、where.exe git。还找不到时，不要反复重装，先检查终端是否重开、安装是否完成以及 PATH 是否生效。
5. 需要逐屏说明、身份配置和故障处理时，打开 Git for Windows 安装与本地配置手册。

现在再为当前项目建立第一条可比较的起点：

git init
git branch -M main
git status --short
git add .
git diff --staged
git commit -m "chore: initialize w01 order rules"
git status --short

若出现 Author identity unknown，说明Git 不知道你的用户名（user.name） 和 邮箱（user.email），提交代码时无法识别作者身份，直接阻止 git commit。

git config user.name "你的名字"
git config user.email "你的邮箱"

上述身份配置只针对当前项目，填写自己的提交署名，不需要上传远程。

执行git add前先确认只包含本项目文件，.venv/已忽略，不提交密钥或个人信息。提交后用git log --oneline -5核对记录。

Git 只能看到文件改了什么，但它没法判断你是不是真的懂这些改动。所以每次提交代码前，还是要看 diff、跑一遍代码，想清楚改动的含义。

AI 编程闭环

AI 可以在聊天框、IDE 或 Agent（智能体） 中工作。界面会变，人的责任不会消失。

现在仓库已经有一条干净的基线，再让 AI 只改一处输出标签。Prompt（提示词） 写清四件事：

背景：这是 W01 的人民币元金额练习，Python 使用 Decimal。
任务：改善一处输出标签，让运营能看懂单位。
约束：只改 src/order_rules.py 的输出标签；保留Decimal类型、变量和金额算法；输出引用实际变量，不写死示例答案；不新增条件、循环、函数或依赖。
验收：同一输入修改前后的计算结果保持一致，标签符合要求；换单价或数量后输出随计算变化；我能解释全部diff。报告实际运行的验证，未执行的明确说明。

拿到候选后不要立即接受：

git diff
python src/order_rules.py

如果 AI 改了金额类型、重写整个文件或用了你解释不出的写法，直接拒绝，带着具体问题重新提问。

计算正确，输出也可能错误

AI 可能给出看似正确的修改。例如把输出改成print("合计：258.00 元")，原数据看起来正确，但数量改成3后仍显示258.00。

先手算387.00，再运行对照，能发现输出写死。检查变量值不足以发现这个问题，必须检查最终输出。今天手动换数据验证，测试框架留到D05。修正时让输出引用金额变量，再跑原数据和变式。

验证后先恢复固定数据，检查diff，再暂存、用git diff --staged确认并提交；最后查看状态和提交历史。

AI 给出能运行的代码，为什么仍需检查 diff？

能运行只证明这一次输入未失败。检查改了哪些文件、金额类型和业务边界，再用手算结果与一个错误输入核对，保留修改前提交。

独立完成后，证明它真的会跟着数据变化

按任务书完成 A—G：先手算再运行，既看变量也看最终文字。把数量改成 3 后仍输出 258.00，即使程序不报错也不通过。换商品后先预测，记录运行，再恢复默认数据。

今天的输出要回答四个问题：什么商品、单价多少、买几件、这一行多少钱。每个人再解释一次输入转换、一次错误定位和一处接受或拒绝的 AI 改动。

预习的六个问题已在对应位置解答：数量变化、数字缺少的含义、执行链、金额来源、错误定位、AI 审查。用自己运行的结果修正原先判断。

留给下一阶段

现在回到开场的同一商品买两件：你能说明输入怎样变成 258.00 元，也能用另一组数量检查 AI 没有写死答案。明天把输入换成“二”、0 和不存在的商品，再让程序决定哪些订单可以继续。

官方资料

• Python 3.12：数字、文本和变量
• Python 3.12：输入输出与格式化
• Decimal：十进制数与精度
• 错误与异常：读懂错误信息
• venv：创建独立项目环境