Python 阅读小抄

这份补充讲解只覆盖阅读课程示例最常见的语法。Python 3.12+ 即可运行标准库片段；框架类型还需安装对应依赖。

字典、列表与类型注解

result = {"city": "Tokyo", "available": True}
cities = ["Tokyo", "Bali"]
def check(city: str) -> dict:
    return {"city": city, "available": city in cities}
print(check("Tokyo"))

dict 是键值映射，list 是有序集合。True/False/None 大致对应 JavaScript 的 true/false/null，注意大小写。city: str 和 -> dict 描述预期类型，Python 不会只因这些注解就自动阻止错误参数；框架或应用仍需运行时验证。

[x for x in items if condition] 是列表推导式，类似 JS 的 items.filter(...).map(...)。先写成普通 for 循环也完全可以。

缩进、函数与装饰器

Python 用缩进标记代码块，通常四个空格。@tool 是装饰器：框架据此把函数签名、说明和执行函数包装成工具。它不会在定义时自动调用函数，也不是给模型执行 Python 的通行证。

Annotated[str, "目的地名称"] 为类型附加说明，供 schema 生成使用。BaseModel 定义结构化字段；只有实际将类型传给输出格式选项并检查解析结果，才能约束这次响应。

async、await 与入口

完整标准库示例，保存为 async_demo.py，运行 python3 async_demo.py：

import asyncio
async def main():
    await asyncio.sleep(0.01)
    print("异步任务已完成")
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

async def 定义协程，await 等待异步结果。Notebook 通常支持顶层 await；普通脚本不能把 Notebook 的 await agent.run(...) 原样放在文件顶层。异步不自动意味着多角色并行；是否并发取决于调度方式。

上下文管理、异常与环境变量

with / async with 用于进入与退出资源范围，适合连接、文件或客户端清理。try/except 处理明确错误，finally 负责收尾；不要用空的 except: pass 吞掉所有失败。

import os
endpoint = os.environ.get("AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT")
if not endpoint:
    raise ValueError("缺少项目端点，请检查本地环境变量")

.env 不会凭空加载；load_dotenv() 来自 python-dotenv。不要打印全部环境变量来排错，其中可能有密钥。网站前端无需读取这些变量。

Notebook 不等于按段复制的脚本

单元格执行顺序影响变量状态；重启内核后应按顺序运行。%pip 是 Notebook 命令，不是 Python 语法；源安装单元格可能升级包，应按本课程准备篇先固定版本。保存输出是历史结果，重新运行可能不同。

遇到 NameError 先检查前一个定义单元格；遇到 ModuleNotFoundError 检查 Jupyter 内核是不是刚才安装依赖的虚拟环境。更多问题见排错指南。