第 4 课
自学验收工坊与 Python 生态地图
人工智能程序设计与实践 · 2026 年秋季学期 · 第 5 周 周五 10/9 现场课 2 学时
本课口令： ••••••
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本节课你将完成什么
1自学验收 — Git 五日 + pandas 四日完成度检查，未达标列补救清单
2生态地图 — Python 包的全局认知，知道第三章会用到什么
3雨课堂测验① — 第 1-4 次课知识点，15 题，10 分钟，计入 HW1
4第一章收官 — 验收 + 地图 + 测验，明确第二章进入数据挖掘
你手里的资源
实践指南四《生态地图与验收》
本课随堂操作主线：验收清单、生态地图、速查表。本页幻灯片只讲做什么，怎么做看指南。本课幻灯片
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自学周完成度看板（匿名学号投屏），全班进度一目了然雨课堂
测验①入口——10 单选 + 5 判断，10 分钟。测后即时讲评错得最多的 3 题本课知识体系
①自学验收 — 五日 Git + 四日 pandas 全部过关
▼
②生态全局观 — 包=工具箱，知道哪个轮子干什么
▼
③测验收束 — 雨课堂测验①，第一章过程分
定位第一章收官——验收两周自学成果 + 建立 Python 生态全局观 + 雨课堂测验①收束第一章。下预告：第二章进入数据挖掘
① 自学验收清单
对照自查（评价系统数据投屏）
| 检查项 | 依据 |
|---|---|
| Git 五日任务 D1-D5 | 评价系统记录（提交存在性/规范） |
| pandas 四日任务 P1-P4 | 评价系统记录（脚本+图） |
| 合并冲突实验 | 仓库 notes 截图（D3） |
| 一周总结 week01-summary.md | 仓库文件 |
补救机制
未达标项现场列出个人补救清单（下周三前补完，评价系统持续开放）。
卡住的同学现场结对——已完成者任"小导师"。
心态验收不是惩罚——掉队了就说，教师会调整。硬扛不说才是真掉队
① 快问快答（5 题）
Q1提交三连的顺序？ — add → commit → push
Q2
df[df['city']=='昆明'] 返回什么？ — 昆明客户的行子集Q3中位数填补 age 用哪个表达式？ —
fillna(df['age'].median())Q4
git revert 和 git reset --hard 最大区别？ — 前者保留历史生成反向提交，后者抹历史Q5中文图乱码怎么办？ —
plt.rcParams['font.sans-serif'] 设置中文字体② Python 生态地图
text
数据科学全家桶（本课程主线）
├── pandas 表格数据（已学✓）
├── numpy 数值数组（pandas 的地基，偶尔直接用）
├── matplotlib 画图（已学✓）
└── scikit-learn 挖掘算法（第三章主角，下预告）
金融数据方向
├── tushare / akshare 股票行情、财务数据（期末项目可用）
└── openpyxl Excel 读写
网络与自动化
├── requests 取网页/调 API（第五章主角）
└── BeautifulSoup 解析 HTML（了解）
大模型方向
├── openai 调用 LLM API 的标准库（第五章）
└── langchain 智能体胶水框架（第五章概念级）心智模型Python 是发动机，包（package）是可插拔的功能模块。你不需要自己造轮子，只需要知道哪个轮子干什么
② 选包三问
①维护活跃吗 — 最近更新时间
②文档全吗 — 有没有完整 API 文档与示例
③许可证允许商用吗 — MIT/Apache 宽松，GPL 有传染性
警惕幻觉AI 回答这类问题时要警惕幻觉——可以追问"这个包的 PyPI 主页链接"自行验证。这是"验证优先"的又一课
② 故意实验：识别 AI 幻觉
实验
在 llm2-isc 问三个模型：
"pandas 3.0 移除了哪些功能？"
对比回答差异——观察 AI 幻觉的典型样子（有的编造、有的声明不知道）。
记录到笔记
- 哪个模型编造了细节
- 哪个模型声明不知道
- 如何追问验证（追问 PyPI 主页链接）
验证优先这是本课反复强调的原则——AI 写的每一行都可能错，你的任务是指挥与验证，不是盲信
③ 雨课堂测验①
范围
第 1-4 次课知识点清单全部 ★ 与 ★★ 条目：
- Vibe Coding 谱系
- 循环五步
- 三区布局
- Python 最小集
- Git 三区与命令
- pandas 四连
- 生态地图一句话定位
题量与时长
- 题量 15 题（10 单选 + 5 判断）
- 时长 10 分钟
- 计入 HW1 课堂过程分
测后即时讲评错得最多的 3 题
红线测验独立完成（雨课堂后台有作答记录）
自主实践任务
课堂参与签到 + 测验①得分折算
自主实践①生态笔记：从地图中挑 3 个包，各写一句话功能定位 + 一个"我未来可能在哪用"场景 ②用 TRAE CODE 生成"打印已安装包列表"脚本（pip list 的 Python 版）并运行
独立研究①
pip install 一个新包（如 openpyxl）并用它读一个 Excel：记录全过程 ②pip freeze > requirements.txt 是干什么的，为什么项目要带这个文件 ③虚拟环境一句话解释+创建命令（python -m venv）红线
红线 1测验独立完成（雨课堂后台有作答记录）
红线 2生态笔记不得整段照抄 AI 输出——用自己的话（评价系统查重 + 教师抽查）
S3 思政落点验证优先与人机协同素养——以"验证优先"对待 AI 产出，恪守学术诚信（AI 使用全程透明记录）
速查表：pip 命令
| 需求 | 命令 |
|---|---|
| 装包 | pip install 包名 |
| 国内加速 | pip install 包名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
| 看已装 | pip list |
| 生成依赖清单 | pip freeze > requirements.txt |
| 需求 | 命令 |
|---|---|
| 照单重装 | pip install -r requirements.txt |
| 创建虚拟环境 | python -m venv venv |
| 激活（macOS） | source venv/bin/activate |
| 激活（Windows） | venv\Scripts\activate |
清华 TUNA 镜像国内 pip 安装慢，加
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 加速。本课实验 SOP 也用这个镜像求助阶梯
1实践指南对应部分 — 验收清单、生态地图、速查表
2llm2-isc 概念答疑 — 不懂的包定位直接问 AI
3TRAE CODE 生成代码 — 让 AI 写 pip list 的 Python 版
4举手 — 现场课，教师就在教室
按此顺序前三步能解决 90% 的问题。现场课最大优势——举手就能问
资源与下载
学生实践指南四 · docx
验收清单 + 生态地图 + 速查表 + 红线课堂作业四 · 作业要求 docx
自主实践 + 独立研究任务详本课幻灯片
aip-2026f.dev-learn-hub.me/a4 · 口令随堂公布下课后幻灯片关闭，复习请看实践指南
今天的节奏（2 学时）
第 1 学时自学验收工坊 — 完成度看板投屏 + 快问快答 5 题 + 补救清单
第 2 学时上半Python 生态地图 — 数据科学全家桶 + 选包三问 + 幻觉识别实验
第 2 学时下半雨课堂测验① — 15 题 10 分钟 + 即时讲评错得最多的 3 题
第一章收官验收 + 地图 + 测验——第一章到此结束。下预告：第二章进入数据挖掘，scikit-learn 主角登场
现在，开始第一章收官
① 自学验收 — Git 五日 + pandas 四日完成度
② 生态地图 — 包=工具箱，选包三问
③ 雨课堂测验① — 15 题 10 分钟，第一章过程分
第一章收官实践指南 → llm2-isc → TRAE CODE → 举手。下课后幻灯片关闭，复习请看实践指南。下周进入第二章数据挖掘