Hello-Python

35.2k 2.3k 较难 1 次阅读今天Apache-2.0插件语言模型

AI 解读由 AI 自动生成，仅供参考

Hello-Python 是一套专为零基础初学者打造的 Python 全栈学习课程。它旨在解决新手入门编程时面临的资源分散、缺乏系统指导及实战机会少等痛点，提供从语言基础到复杂项目开发的完整路径。

这套资源非常适合希望转行进入技术领域的大学生、编程爱好者以及需要夯实基础的初级开发者。课程内容极其丰富，包含 100 节视频课（总计 44 小时）、配套源代码、实战项目及专属交流社群。学习路线设计科学，不仅涵盖变量、循环、类等核心语法基础，还深入讲解了日期处理、正则表达式、文件操作等中级主题。

其独特的技术亮点在于“学练结合”的实战导向：课程并未止步于语法教学，而是进一步引导用户利用 FastAPI 构建带认证功能的 REST API 后端，结合 MongoDB 数据库进行数据存储，并引入 Reflex 框架涉足前端开发，甚至整合 ChatGPT 探索人工智能应用。所有课程均源自真实的直播录制，氛围轻松且注重互动，能帮助学习者在真实的项目场景中掌握现代 Python 开发技能，顺利迈出职业生涯的第一步。

使用场景

刚毕业的市场分析师小林急需将部门繁琐的 Excel 数据处理流程自动化，并搭建一个内部数据看板，但他仅有基础的计算机知识，从未接触过编程。

没有 Hello-Python 时

学习路径混乱：在网络上零散搜索教程，内容深浅不一，难以区分哪些是过时的语法，导致学习方向迷失。
全栈开发门槛高：不懂如何连接数据库或构建 API，面对前端展示和后端逻辑的割裂，无法独立完成从数据处理到网页展示的闭环。
缺乏实战指引：看了大量理论视频却不知如何下手写第一个项目，遇到环境配置报错或代码异常时无人指导，极易放弃。
技术栈整合困难：不知道如何将 Python 与 MongoDB、FastAPI 等现代工具结合，只能停留在本地脚本运行阶段，无法部署为可用服务。

使用 Hello-Python 后

体系化进阶学习：跟随 100 节系统课程从变量基础一路学到高级特性，清晰的“基础 - 中级 - 后端”路线让小白也能稳步上手。
全栈项目落地：通过专门的 Backend 章节，顺利学会了用 FastAPI 构建接口、连接 MongoDB 数据库，并利用 Reflex 快速生成前端界面。
实战驱动成长：在 44 小时的视频陪练下，直接复现了完整的 REST API 项目，边学边做，遇到报错可参考源码和社群讨论迅速解决。
现代化技术赋能：掌握了包含异步编程、自动化测试及 AI 集成的现代 Python 工作流，成功将手工报表转化为自动更新的 Web 看板。

Hello-Python 通过“视频 + 代码 + 项目 + 社群”的一站式闭环，帮助零基础用户跨越从理论到全栈实战的巨大鸿沟。

运行环境要求

操作系统

未说明

GPU

未说明

内存

未说明

依赖

notes该项目主要是一个 Python 学习课程资源库，包含基础、中级、后端（FastAPI + MongoDB）和前端教程。后端部分需要 MongoDB 6.0+ 数据库支持。项目涉及与 ChatGPT (GPT-4) 的集成，需自行配置 OpenAI API 密钥。原教程中使用的 Deta 部署服务已停止，建议使用 Vercel 或其他 FastAPI 支持的云平台进行部署。

python3.10+

FastAPI>=0.88.0

Reflex>=0.4.6

快速开始

你好，Python

零基础入门Python编程课程，适合初学者

本项目是在Twitch直播期间完成的

如果你觉得这门课程有用，请在仓库中点个“★ Star”来支持我们。谢谢！

视频课程

零基础基础课程

本课程汇集了所有关于Python基础知识的直播内容。

代码：项目中的“Basic”目录

零基础中级课程

本课程将继续从基础开始学习Python，接续初级课程的最后一课。

代码：项目中的“Intermediate”目录

零基础后端开发

本课程将教你如何使用Python进行后端开发，并实现一个带有认证和数据库的REST API，最后还将把项目部署到真实服务器上。

代码：项目中的“Backend”目录

*第18课更新：课程中用于部署的服务Deta已不再存在。建议你查阅FastAPI官方关于部署的文档。你可以选择其中推荐的免费托管服务商之一。作为参考，我提供了用于在Vercel上部署的配置文件和依赖文件（在Vercel平台上创建项目时，请将“Backend/FastAPI”目录设置为根目录）。

从零开始的前端开发

我们将通过两个已部署到生产环境的真实项目，学习如何使用 Python 进行 Web 开发。包含 9 小时内容的分步视频教程。

从零开始学习将 ChatGPT 集成到你的项目中

一小时的课程，教你如何在应用程序中与 ChatGPT 交互、保持对话并设置 AI 的上下文，从而增强你的项目功能。

所有代码均已发布这里。

基于 AI 的语音翻译器

学习如何使用 AI 开发多语言语音翻译器。仅用 100 行代码即可完成其 Web 站点的创建。

所有代码均已发布这里。

测试入门

与该领域的专家 Carlos Blé 和 Miguel A. Gómez 共同打造的 Python 测试入门工作坊。

补充：关于 Python 的 15 个冷知识

最后……你还想了解更多关于它的信息吗？这里有 15 个你可能不知道的语言冷知识。

重要信息及常见问题

目前课程处于暂停状态。基础、中级和后端模块已经完成，这也是该项目最初的目标。我并不排除未来添加新课程的可能性，但我觉得目前它已经可以作为任何想要开始学习这门语言的人的基础。

请记住，我在 Discord 上创建了一个“🐍python”频道，供你随时交流。
当课程继续时，我会更新仓库并在社交媒体上通知大家。

非常感谢大家一直以来的支持！

加入社区编程校园

向你介绍 mouredev pro，这是我最重要的项目，旨在帮助你以不同的方式学习编程和软件开发。

想要额外的学习资源吗？ 在这里你可以找到本课程以及其他按单节课编辑的课程，让你按照自己的节奏学习并保存进度。此外，你还可以获得练习题和批改、知识测试、结业考试和公开证书、支持、学生论坛、小组会议、独家课程等等。

请访问 mouredev.pro，并在首次订阅时使用优惠码 “PYTHON”，享受 10% 的折扣。

大家好，我叫 Brais Moure。

自由职业全栈 iOS & Android 工程师

我自 2010 年起担任软件工程师。自 2018 年以来，我一边从事 App 开发工作，一边在多个社交平台上创作编程和技术相关的教育内容，例如 @mouredev。

如果你想加入我们的开发社区，学习编程、提升技能并帮助项目持续发展，可以在以下平台找到我们：

Hello-Python 快速上手指南

Hello-Python 是由 Brais Moure 创建的综合性 Python 学习资源库，涵盖从基础语法、中级特性到后端开发（FastAPI + MongoDB）及前端全栈（Reflex）的完整教程与代码示例。

环境准备

在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：

操作系统：Windows, macOS 或 Linux
Python 版本：3.10 或更高版本
- 下载地址：python.org
- 国内加速：推荐使用清华大学开源软件镜像站配置 pip 源以加速依赖安装。
代码编辑器：推荐 Visual Studio Code
可选依赖（针对后端/前端章节）：
- MongoDB (本地安装或使用 MongoDB Atlas 云数据库)
- Git (用于克隆项目)

安装步骤

1. 克隆项目仓库

打开终端（Terminal 或 CMD），运行以下命令获取源代码：

git clone https://github.com/mouredev/Hello-Python.git
cd Hello-Python

2. 创建虚拟环境

建议为项目创建独立的虚拟环境以避免依赖冲突：

# Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# macOS / Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 安装依赖

根据你想学习的模块，进入对应目录并安装依赖。

通用基础与中级课程（无需额外依赖）： 直接进入 Basic 或 Intermediate 目录即可运行 .py 文件。

后端开发课程 (FastAPI + MongoDB)：

cd Backend/FastAPI
pip install -r requirements.txt
# 如果使用国内镜像源加速：
# pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

前端全栈课程 (Reflex)：

cd Frontend
pip install -r requirements.txt

基本使用

本项目按学习阶段划分为不同目录，你可以直接运行对应的 Python 脚本进行学习。

场景一：运行基础语法示例

进入 Basic 目录，运行任意课程脚本（例如“你好世界”或“变量”）：

cd Basic
python lesson_02_hello_world.py

场景二：启动后端 API 服务

如果你在学习后端章节，需要启动 FastAPI 服务器：

cd Backend/FastAPI
uvicorn main:app --reload

启动成功后，访问 http://127.0.0.1:8000/docs 查看自动生成的 API 交互文档。

注意：运行后端示例前，请确保已配置好 MongoDB 连接字符串（通常在 .env 文件或代码配置中），具体配置方法请参考项目内 Backend 目录下的视频教程说明。

场景三：运行前端 Web 应用

对于基于 Reflex 的前端项目：

cd Frontend
reflex run

这将编译并在本地浏览器中打开 Web 应用。

提示：本仓库的核心价值在于配合作者的 YouTube/Bilibili 视频课程进行实践。建议先观看对应章节的视频讲解，再运行本地代码进行调试和修改。

相似工具推荐

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上

★ 156k|★★☆☆☆|今天

开发框架Agent语言模型

gemini-cli

gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。

★ 100.8k|★★☆☆☆|5天前

插件Agent图像

markitdown

MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器

★ 93.4k|★★☆☆☆|1周前

插件开发框架

LLMs-from-scratch

LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。 LLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备

★ 90.1k|★★★☆☆|1周前

语言模型图像Agent

NextChat

NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。

★ 87.6k|★★☆☆☆|1周前

开发框架语言模型

ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。

★ 85.1k|★★☆☆☆|4天前

图像数据工具视频