AI 赋能 Python 开发实战课--极客时间课程推荐/优惠

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课程详情

你将获得：

掌握 AI 辅助编程方法，系统提升 Python 开发效率；
深入理解 Python 核心机制，写出高质量工程代码；
独立完成 RAG 与智能客服应用的设计开发和优化；
具备 Agent、MCP 及项目部署的全流程实战能力。

课程介绍

AI 时代，Python 开发的底层逻辑正在被彻底改写。从 Cursor 这类 AI 编程助手重构开发流程，到 LLM 成为学习 Python 的“随身导师”，再到 RAG、Agent、MCP 等技术把 Python 从脚本语言推向智能应用的核心载体——传统“先学语法再找项目”的学习路径已经跟不上行业节奏。

本课程跳出传统 Python 教程“只讲语法、不落地工程”的套路，以 “用 AI 重塑 Python 开发” 为主线，把 AI 辅助编程方法与 Python 工程化能力深度融合：

AI 原生学习法：Cursor + LLM 贯穿全程，用 AI 读代码、练语法、写脚本、调异常，建立人机协同编程思维
工程化打底：从魔术方法、装饰器、OOP / 设计模式到 SOLID、契约式设计，补齐 “会写脚本” 到 “能交付工程” 的差距
真实项目贯穿：以 RAG 智能客服为主线，从 Llama Index 接入到 Docker 部署 + Prometheus 监控 + CI/CD 自动上线，走完生产全流程
前沿技术加餐：MCP 协议实战 + DeepSeek-R1 编程场景深度应用

课程目录（更新中）

第一章：Python 开发环境搭建与工具链

01｜Python开发环境搭建
02｜Cursor的配置与快捷键（上）
03｜Cursor的配置与快捷键（下）
04｜为Cursor更换自定义模型并实现代码注释的生成

第二章：利用 LLM 学习 Python 数据类型

05｜Python的鸭子类型与魔术方法
06｜借助 LLM 练习魔术方法
07｜数据类型和数据结构间的自动转换
08｜借助 LLM 读代码
09｜借助 LLM 生成 Python 风格的数据类型

第三章：函数式编程与装饰器的应用

10｜定义函数与校验函数
11｜匿名函数与柯里化
12｜装饰器的作用域
13｜开源大模型中的装饰器典型用法

第四章：面向对象编程 OOP 与设计模式的应用

14｜class method 与 static method
15｜名称改写、猴子补丁与抽象基类
16｜类型注解
17｜Mixin
18｜SOLID与设计模式
19｜利用大语言模型深入分析Llama Index设计模式的三种方法

第五章：LLM构建RAG应用实战与自定义参数

20｜RAG 的概念和基本工作过程
21｜llamaindex 使用 OpenAI 协议模型
22｜为 Llama Index 替换大模型
23｜自定义 Llama Index 功能与统一接口
24｜使用 Web 框架封装和拆分 Llama Index 模块

第六章：高级异常处理与LLM辅助的调试技巧

25｜契约式设计与防御式编程
26｜使用 LLM 设计和理解异常处理
27｜利用 LLM 生成日志可视化和异常分析
28｜利用 LLM 解释异常

第七章：大规模数据处理与LLM辅助的数据清洗

29｜Llama Index 如何实现多文件类型加载
30｜如何借助大模型生成 OCR 功能的代码
31｜借助大语言模型将非结构化数据整理为半结构化数据
32｜借助大语言模型进行数据清洗
33｜借助大语言模型优化数据可视化

第八章：借助RAG技术实现智能客服

34｜封装 Llama index 并测试
35｜利用提示词工程完成意图识别
36｜RAG 的技术优化策略和业务优化策略
37｜RAG 的评估方法和策略

第九章：Agent交互与异步编程

38｜使用 ReAct 框架实现 Agentic 反思的方法
39｜利用 Gradio 构建网页 Demo
40｜SSE 原理与流式交互的实现

第十章：RAG框架的接口开发

41｜Dify 的安装和文档
42｜使用 Cursor 为 Dify 编写扩展和测试

第十一章：项目的部署与优化

43｜借助 Claude 自动创建 Docker 必备的配置文件
44｜通过 Prometheus 实现健康监控及自动创建 CICD 通用框架

第十二章：MCP协议与Python开发

45｜掌握 MCP 协议的核心架构与标准化接口设计，解决数据孤岛
46｜通过 MCP 协议实现 AI Agent 的动态工具调用与上下文同步
47｜基于 Python 快速构建带安全认证的 MCP 服务端与客户端
48｜轻量级 MCP 工具开发，代码级实践
49｜构建基于 MCP 协议的AI爬虫系统，零编码动态采集网页数据

第十三章：DeepSeek与Python编程

51｜DeepSeek-R1 与普通大模型在软件开发领域的差异
52｜DeepSeek-R1 有效提升编程效率的三种形式
53｜使用 DeepSeek-R1 实现大模型的多轮对话与意图识别
54｜通过联网搜索和外部工具增强 DeepSeek-R1 的时效性
55｜基于 DeepSeek-R1 构建 RAG 系统，提升信息检索精度
56｜探索 DeepSeek-R1 与 RPA 技术的结合点，促进跨系统操作自动化
57｜DeepSeek-R1 与办公软件等集成
58｜模块小结

作者介绍

曾服务于金山、新浪等大型企业，拥有丰富的一线研发与技术管理经验，研发有「生成式 AI 知识库 + 智能硬件」融合系统，具备从算法到产品的全栈落地能力国内首批大模型工业化应用实践者，创新性将 RAG 技术应用于智能制造领域，实现业务流程智能化升级，平均效能提升 30% 以上。工业自动驾驶系统架构师，基于点云与运动控制技术路径规划算法，获 2 项技术发明专利。当前聚焦打造新一代企业级 AI Agent 平台，通过自主知识产权的 RAG 引擎，助力金融、制造、法律、审计等领域客户实现知识资产智能化转型。