Python 真零基础入门：从 “什么是编程” 到 LLM Prompt 模板生成

一、真零门槛启蒙：到底什么是 “编程” 和 “LLM”？

（一）什么是 “编程”？用最通俗的话讲透

你可能听过 “编程”“代码”，但不知道它们到底是什么 —— 其实编程就是「人类用计算机能懂的 “极简语言”，给计算机写 “任务清单”」。

举个类比：你给室友写了一张家务清单 ——「1. 倒垃圾 2. 买奶茶 3. 擦桌子」，室友能看懂并执行；编程就是给计算机写一张 **“计算机能看懂的清单”**：比如让计算机重复说 3 次 “我在学习 Python+LLM”，用 Python（最接近人类语言的计算机语言）写出来是：

# 这是给人类看的“注释”（说明代码的作用，计算机不会执行）
for i in range(3):  # 让计算机“重复做3次”
    print("我在学习Python+LLM")  # 让计算机“说这句话”

这段代码的逻辑和人类的 “重复 3 次 XX” 完全一致，这就是 Python 的核心优势：小白能直接看懂，无需复杂的专业背景。

（二）什么是 “LLM”？用 “超级管家” 类比讲透

LLM 是「大语言模型（Large Language Model）」的缩写，你可以把它理解成一个 “看过几千万亿文本的超级管家”：

• 它 “学习” 了全世界公开的小说、论文、新闻、代码等所有文本，记住了文本的「语义规律」；
• 当你给它发一个「需求文本（业内叫Prompt，比如 “帮我写电商客服的回复”）」，它会根据 “学习” 的规律生成符合逻辑的新文本。

但 LLM 有个核心 “小秘密”：它不会直接 “读” 汉字 / 英文，会把所有文本拆成「语义小片段（业内叫Token）」—— 比如 “我是电商客服” 会拆成['你', '是', '电', '商', '客', '服', '，', '我', '想', '了', '解']这类语义单元，再把每个片段转换成计算机能懂的数字编码。这个 “拆分成 Token 再编码” 的过程，是 LLM 能 “理解” 文本的底层逻辑—— 我们后面会用 Python 代码可视化这个过程，让你直观看到 LLM 的 “思维方式”。

（三）为什么 Python 是开发 LLM 的 “首选语言”？

全球 90% 以上的 LLM 开发（包括 ChatGPT、文心一言的后端）都用 Python，核心原因有 3 个：

1. 语法最接近自然语言：无需学习复杂的符号，像写作文一样写代码；
2. LLM 生态最完善：有transformers/openai等现成的工具库，无需从零写 LLM 调用逻辑；
3. 兼容性最好：支持 Windows/macOS/Linux，能对接所有主流 LLM 平台。

二、LLM 开发环境搭建：100% 成功的零基础配置步骤

（一）Python 3.11 + 安装（必须用 3.11+，兼容所有 LLM 库）

1. Windows 系统步骤

• 步骤 1：打开 Python 官方网站，点击「Download Python 3.11.8」（最新稳定版，兼容所有 LLM 库）；
• 步骤 2：下载完成后双击安装包，必须勾选「Add Python 3.11 to PATH」（否则无法在命令行直接运行 Python）；
• 步骤 3：点击「Install Now」，等待安装完成（约 1-2 分钟）；
• 步骤 4：验证安装：按下Win+R输入cmd打开命令行，输入python --version，显示「Python 3.11.8」则安装成功。

2. macOS 系统步骤

• 步骤 1：打开 Python 官方网站下载「Python 3.11.8 macOS Installer」；
• 步骤 2：双击安装包，默认设置点击「Continue」至安装完成；
• 步骤 3：验证安装：打开「Terminal」（终端），输入python3 --version，显示「Python 3.11.8」则安装成功。

3. Linux 系统步骤

• 步骤 1：打开终端，输入sudo apt update && sudo apt install python3.11 python3-pip（Ubuntu/Debian 系统）；
• 步骤 2：验证安装：输入python3 --version，显示「Python 3.11.8」则安装成功。

（二）PyCharm 社区版安装（免费的 LLM 开发 IDE）

IDE 是「集成开发环境」，是写 Python 代码的 “专业编辑器”，我们选择PyCharm 社区版（免费、功能足够满足 LLM 开发）：

• 步骤 1：打开 JetBrains 官网，点击「Download」下载「Community Edition」；
• 步骤 2：双击安装包，默认设置安装完成；
• 步骤 3：打开 PyCharm，点击「New Project」，选择「Pure Python」，设置项目路径（比如D:\LLM-Python-Study），点击「Create」创建项目；
• 步骤 4：配置 Python 解释器：点击「File」→「Settings」→「Project: LLM-Python-Study」→「Python Interpreter」，选择刚才安装的「Python 3.11.8」，点击「OK」。

（三）LLM 核心库安装（配置国内镜像源，避免下载慢）

默认的 Python 库下载地址在国外，速度很慢，我们先配置国内清华镜像源：

• Windows：命令行输入pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple；
• macOS/Linux：终端输入pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

然后安装 LLM 开发必须的transformers 库（用来可视化 LLM 的 Token 机制）：

• Windows：命令行输入pip install transformers；
• macOS/Linux：终端输入pip3 install transformers。

安装完成后，在 PyCharm 中新建一个test_llm.py文件，输入以下代码验证：

from transformers import AutoTokenizer  # 导入LLM工具包中的Token可视化工具
print("LLM库安装成功！")

点击 PyCharm 右上角的「Run」按钮，输出「LLM 库安装成功！」则配置完成。

三、Python 核心语法 1：注释 —— 给 LLM 写 “开发说明书”

注释是给人类看的代码说明，计算机不会执行，是 LLM 开发中保证代码可维护的核心（比如记录 Prompt 的设计思路、API 参数的含义）。Python 支持两种注释：

（一）单行注释（用#开头）

用于简短说明单句代码的作用，LLM 开发中常用于标注变量、函数的含义：

# LLM的模型名称（ChatGPT的轻量版）
llm_model = "gpt-3.5-turbo"
# LLM的温度参数（0-2，0=严谨，2=随机）
llm_temperature = 0.7

（二）多行注释（用"""或'''包裹）

用于详细说明一段代码的作用，LLM 开发中常用于标注复杂的 Prompt 模板设计思路、系统提示词的要求：

"""
多行注释：LLM系统提示词的设计要求
1. 身份：电商客服
2. 规则：仅回答商品相关问题
3. 风格：简洁明了，不超过20字
"""
system_prompt = "你是电商客服，仅回答商品相关问题，回答简洁。"

四、Python 核心语法 2：变量与基础数据类型 ——LLM 的 “数据容器”

变量是给数据起的 “外号”，不同类型的数据需要用不同的 “容器”（数据类型）存储，LLM 开发中仅用以下 4 种核心数据类型：

（一）数字类型：LLM 的 “计数工具”

用于统计、计算的数值，分为两种：

1. 整数（int）：没有小数点的数字，LLM 场景示例：
   • token_limit = 4096（LLM 的上下文窗口限制，即最多处理 4096 个 Token）
   • api_request_count = 100（LLM 的批量 API 请求次数）
2. 浮点数（float）：带小数点的数字，LLM 场景示例：
   • llm_temperature = 0.7（LLM 的随机性参数）
   • product_price = 29.9（商品价格，用于生成带价格的 Prompt）

LLM 场景示例代码：

# 整数：LLM上下文窗口限制（Token数量）
token_limit = 4096
# 浮点数：LLM温度参数（随机性）
llm_temperature = 0.7
# 浮点数：商品价格
product_price = 29.9

print("LLM上下文窗口限制：", token_limit)
print("LLM温度参数：", llm_temperature)
print("商品价格：", product_price)

运行结果：

LLM上下文窗口限制： 4096
LLM温度参数： 0.7
商品价格： 29.9

（二）布尔值（bool）：LLM 的 “开关 / 判断工具”

用于 ** 表示 “是 / 否”“真 / 假”** 的逻辑值，只有两个取值：True（真 / 是）和False（假 / 否），LLM 场景示例：

• is_token_over_limit = True（判断 Prompt 的 Token 数量是否超过限制）
• is_api_request_valid = False（判断 LLM API 请求是否有效）

LLM 场景示例代码：

# 布尔值：判断Prompt的Token数量是否超过限制
is_token_over_limit = False
# 布尔值：判断LLM API请求是否有效
is_api_request_valid = True

print("Token是否超限：", is_token_over_limit)
print("API请求是否有效：", is_api_request_valid)

运行结果：

Token是否超限： False
API请求是否有效： True

（三）字符串（str）：LLM 的 “文本容器”

用于存储文本的数据类型，用""或''包裹，是 LLM 开发中最常用的数据类型—— 所有的 Prompt、用户提问、LLM 回答都是字符串：

字符串基础操作（LLM 场景必用）：

单行字符串：user_question = "苹果15手机壳的发货时间"

多行字符串：用"""包裹，用于 LLM 的长 Prompt 模板：

# 多行字符串：LLM的长Prompt模板
long_prompt = """
你是电商客服，回答以下用户问题：
1. 仅回答商品相关问题
2. 回答要简洁明了
3. 包含商品价格信息
"""

字符串拼接：用+或f-string拼接，用于动态生成 LLM Prompt：

# 变量：商品名称
product_name = "苹果15手机壳"
# 变量：用户问题
user_question = "发货时间"
# f-string动态拼接（推荐，Python 3.6+支持）
dynamic_prompt = f"帮我查询{product_name}的{user_question}"
print("动态生成的LLM Prompt：", dynamic_prompt)

运行结果：

动态生成的LLM Prompt： 帮我查询苹果15手机壳的发货时间

五、Python 核心语法 3：函数 ——LLM 的 “重复操作打包器”

函数是把常用的重复操作 “打包成一个盒子”，需要时直接调用即可，LLM 开发中常用于封装重复的 Prompt 生成、Token 统计、API 参数构建逻辑，避免重复写代码。

（一）函数的基础语法（零门槛理解）

函数的结构就像 “烤奶茶的机器”：

• def：告诉计算机 “这是一个函数”
• 函数名：机器的名称（比如make_milk_tea）
• 参数：机器的 “原料入口”（比如tea_type/sugar）
• :：函数的开始标志
• 函数体：机器的 “操作步骤”（必须缩进）
• return：机器的 “成品出口”（返回结果）

（二）LLM 场景绑定：函数的实战应用

我们用函数封装 LLM 的 Prompt 生成逻辑，参数是product_name/user_question，返回值是full_prompt（完整的 LLM Prompt）和token_count（Prompt 的 Token 数量）：

1. 函数定义（打包重复操作）

# 导入LLM Token统计工具
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext")

# 定义函数：生成LLM的Prompt并统计Token数量
def generate_llm_prompt(product_name, user_question):
    # 函数体1：生成系统提示词
    system_prompt = "你是电商客服，仅回答商品相关问题，回答简洁。"
    # 函数体2：生成用户提问Prompt
    user_prompt = f"我想了解{product_name}的{user_question}"
    # 函数体3：拼接完整的LLM Prompt
    full_prompt = system_prompt + "\n用户：" + user_prompt + "\nLLM："
    # 函数体4：统计Token数量
    token_count = len(tokenizer.tokenize(full_prompt))
    # 返回结果（成品出口）
    return full_prompt, token_count

2. 函数调用（使用打包好的操作）

# 调用函数：查询苹果15手机壳的发货时间
prompt1, token1 = generate_llm_prompt("苹果15手机壳", "发货时间")
# 调用函数：查询华为Mate60手机壳的价格
prompt2, token2 = generate_llm_prompt("华为Mate60手机壳", "价格")

print("【苹果15手机壳的Prompt】：")
print(prompt1)
print("Token数量：", token1)
print("\n【华为Mate60手机壳的Prompt】：")
print(prompt2)
print("Token数量：", token2)

3. 运行结果

【苹果15手机壳的Prompt】：
你是电商客服，仅回答商品相关问题，回答简洁。
用户：我想了解苹果15手机壳的发货时间
LLM：
Token数量： 42

【华为Mate60手机壳的Prompt】：
你是电商客服，仅回答商品相关问题，回答简洁。
用户：我想了解华为Mate60手机壳的价格
LLM：
Token数量： 41

LLM 落地性：将生成的full_prompt直接复制到 ChatGPT / 文心一言等平台，即可获得符合要求的回答。

六、LLM 核心底层：用 Python 可视化 Token 机制

我们用transformers 库可视化 LLM 的 Token 拆分过程，让你直观看到 LLM 的 “思维方式”：

（一）Token 可视化完整代码

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext")

# LLM的完整Prompt
full_prompt = "你是电商客服，仅回答商品相关问题\n用户：苹果15手机壳的发货时间\nLLM："

# 1. 拆分Prompt为Token
tokens = tokenizer.tokenize(full_prompt)
# 2. 转换为数字编码
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
# 3. 统计Token数量
token_count = len(tokens)

print("LLM拆分的Token：", tokens)
print("Token的数字编码：", token_ids)
print("Prompt的Token数量：", token_count)

（二）运行结果（部分）

LLM拆分的Token： ['你', '是', '电', '商', '客', '服', '，', '仅', '回', '答', '商', '品', '相', '关', '问', '题', '用', '户', '：', '苹', '果', '15', '手', '机', '壳', '的', '发', '货', '时', '间', 'L', 'L', 'M', '：']
Prompt的Token数量： 34

（三）Token 机制的 3 个核心规则（LLM 开发必须记住）

1. Token 是语义单元：LLM 会把文本拆成有意义的小片段（比如 “15” 作为一个完整 Token，“电商” 拆成 “电”“商”）；
2. 上下文窗口限制：所有 LLM 都有 “最大 Token 数量限制”（比如 GPT-3.5-turbo 是 4096），超过限制的 Prompt 会被截断，导致 LLM 回答错误；
3. Token 计数工具：用len(tokenizer.tokenize(prompt))可快速计算 Token 数量，这是 LLM 开发的 “必备技能”。

七、实战：用函数封装的 LLM 智能客服 Prompt 系统

我们用前面学的所有语法（注释、变量类型、函数）构建一个可复用的 LLM 智能客服 Prompt 系统，支持动态修改 LLM 身份、规则、商品名称、用户问题：

（一）实战完整代码

# 导入LLM Token统计工具
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext")

"""
多行注释：LLM智能客服Prompt系统的设计要求
1. 功能：动态生成符合要求的LLM Prompt
2. 输入：LLM身份、规则、商品名称、用户问题
3. 输出：完整Prompt、Token数量、是否超限
"""

# -------------------------- 系统配置（可直接修改） --------------------------
# 布尔值：是否开启Token超限检查
check_token_limit = True
# 整数：Token限制
token_limit = 100

# -------------------------- 函数定义（打包核心逻辑） --------------------------
def create_kefu_prompt(llm_role, llm_rule, product_name, user_question):
    # 生成系统提示词
    system_prompt = f"你是{llm_role}，{llm_rule}"
    # 生成用户提问
    user_prompt = f"我想了解{product_name}的{user_question}"
    # 拼接完整Prompt
    full_prompt = f"系统提示：{system_prompt}\n用户：{user_prompt}\nLLM："
    # 统计Token数量
    token_count = len(tokenizer.tokenize(full_prompt))
    # 判断是否超限
    if check_token_limit:
        is_over_limit = token_count > token_limit
    else:
        is_over_limit = False
    # 返回结果
    return full_prompt, token_count, is_over_limit

# -------------------------- 系统调用（使用核心逻辑） --------------------------
# 测试用例1：苹果15手机壳的发货时间
prompt1, token1, over1 = create_kefu_prompt(
    llm_role="专业电商客服",
    llm_rule="仅回答商品相关问题，回答简洁明了",
    product_name="苹果15手机壳",
    user_question="发货时间和快递方式"
)

# 测试用例2：华为Mate60手机壳的材质
prompt2, token2, over2 = create_kefu_prompt(
    llm_role="专业电商客服",
    llm_rule="仅回答商品相关问题，回答包含细节",
    product_name="华为Mate60手机壳",
    user_question="材质和防摔性能"
)

# -------------------------- 结果输出 --------------------------
print("【测试用例1：苹果15手机壳】")
print("完整Prompt：", prompt1)
print("Token数量：", token1)
print("是否超限：", over1)
print("\n" + "-"*60 + "\n")

print("【测试用例2：华为Mate60手机壳】")
print("完整Prompt：", prompt2)
print("Token数量：", token2)
print("是否超限：", over2)
print("\n✅ 系统运行完成！")

（二）运行结果

【测试用例1：苹果15手机壳】
完整Prompt： 系统提示：你是专业电商客服，仅回答商品相关问题，回答简洁明了
用户：我想了解苹果15手机壳的发货时间和快递方式
LLM：
Token数量： 48
是否超限： False

------------------------------------------------------------

【测试用例2：华为Mate60手机壳】
完整Prompt： 系统提示：你是专业电商客服，仅回答商品相关问题，回答包含细节
用户：我想了解华为Mate60手机壳的材质和防摔性能
LLM：
Token数量： 50
是否超限： False

✅ 系统运行完成！

（三）实战的核心价值

1. 可复用性：修改llm_role/llm_rule即可快速切换 LLM 的身份和规则，避免重复写代码；
2. 合规性：自动检查 Token 数量，避免超过 LLM 的上下文限制；
3. 可扩展性：可轻松添加更多功能（比如 API 调用、语料清洗）；
4. 落地性：直接对接 LLM 平台，可快速生成符合要求的回答。

八、零基础避坑指南：10 个必踩的新手错误

（一）函数定义缺少def或:

错误：generate_prompt(product_name, user_question)；后果：代码报错（SyntaxError）；正确：def generate_prompt(product_name, user_question):。

（二）字符串拼接时类型不匹配

错误：prompt = "Token数量：" + 4096（字符串 + 整数）；后果：代码报错（TypeError）；正确：prompt = "Token数量：" + str(4096)（转换为字符串）或prompt = f"Token数量：{4096}"（f-string 自动转换）。

（三）布尔值拼写错误

错误：is_valid = true（小写）；后果：代码报错（NameError）；正确：is_valid = True（首字母大写）。

（四）函数调用时参数数量不匹配

错误：generate_prompt("苹果15手机壳")（缺少用户问题参数）；后果：代码报错（TypeError）；正确：generate_prompt("苹果15手机壳", "发货时间")（参数数量与定义一致）。

（五）多行注释的引号不匹配

错误："""LLM系统提示词（缺少闭合引号）；后果：代码报错（SyntaxError）；正确："""LLM系统提示词"""（首尾引号一致）。

九、本文核心总结

1. 零门槛理解：编程是给计算机写 “自动化操作手册”，LLM 是 “超级文案专员”，Python 是最适合的开发语言；
2. 核心语法补全：
   • 注释：单行（#）、多行（"""），用于记录 LLM 的开发说明；
   • 变量类型：数字（整数 / 浮点数，用于统计 Token、API 参数）、布尔值（用于判断是否超限 / 有效）、字符串（用于存储 Prompt、用户提问）；
   • 函数：封装重复的 LLM 操作（Prompt 生成、Token 统计），提高代码复用性；
3. LLM 场景绑定：所有语法都直接对接 LLM 的真实开发需求（Prompt 生成、Token 统计、API 参数）；
4. 实战落地：构建了可复用的 LLM 智能客服 Prompt 系统，代码可直接用于 ChatGPT / 文心一言等平台；
5. 避坑指南：掌握了 10 个零基础必踩的错误，避免后续开发出错。

下一篇我们将学习《Python 数据类型：LLM 语料与 API 参数的底层处理逻辑》，讲解如何用 Python 处理批量 LLM 语料和 API 请求参数。