关卡 39：编程入门（Python）

所属阶段：编程与跨平台 CLI / 编程基础
本关关键词：变量、数据类型、if/for、函数、def、缩进、Python 3

一、本关目标

理解「程序」是什么：按顺序执行的一组指令，能处理输入并产生输出。
掌握编程最基础的积木：变量、条件判断、循环、函数。
用 Python 3 写出可运行的小脚本，并与关卡 30 的 Bash 脚本对照理解。
知道这些概念如何出现在 CI 脚本、自动化工具和后端代码里。

学完这一关，你再看到 if、for、def 就不会只把它们当成「Shell 专属语法」——它们是通用编程思维。

二、前置条件

学习模式：

🌐 在线可学：阅读本文、对照代码示例、完成技能测验；概念不依赖 Docker。
🐳 建议本地实验：在本机终端运行 python3（Windows/macOS/Linux 均可）；Web 终端（8080）默认不含 Python，请用宿主机练习。

环境要求：

已完成关卡 00b（知道如何在终端里运行命令）。
本机已安装 Python 3.10+（验证：python3 --version 或 Windows 上 py -3 --version）。
可选：已完成关卡 30，便于对比 Bash 与 Python。

三、边看边做

以下代码在本机终端执行。创建练习目录：

mkdir -p ~/projects/python-demo
cd ~/projects/python-demo

Windows PowerShell 可用：mkdir $HOME\projects\python-demo; cd $HOME\projects\python-demo

步骤 1：交互式解释器

python3

进入后尝试：

>>> print("Hello, Python!")
>>> name = "Git Learner"
>>> print(f"Hi, {name}")
>>> exit()

print() 输出到屏幕，类似 Bash 的 echo。
name = "..." 是变量赋值；Python 用缩进表示代码块（不用 {}）。

步骤 2：变量与基本类型

创建 types_demo.py：

title = "Git Workflow Lab"
lesson_no = 39
passed = True
tags = ["git", "python", "cli"]

print(type(title), title)
print(type(lesson_no), lesson_no)
print(type(passed), passed)
print(type(tags), tags)

运行：

python3 types_demo.py

常见类型：

类型	示例	用途
`str`	`"hello"`	文本
`int` / `float`	`42`, `3.14`	数字
`bool`	`True`, `False`	逻辑值
`list`	`[1, 2, 3]`	有序列表

步骤 3：条件判断 `if`

branch = "main"

if branch == "main":
    print("production line")
elif branch.startswith("feature/"):
    print("feature branch")
else:
    print("other branch")

对照 Bash（关卡 30）：

if [ "$branch" = "main" ]; then
  echo "production line"
fi

步骤 4：循环 `for`

commits = ["fix: typo", "feat: add quiz", "docs: update readme"]

for msg in commits:
    if msg.startswith("feat"):
        print("feature:", msg)
    else:
        print("other:", msg)

for 遍历列表中的每一项——与 Shell 的 for f in *.md 思路相同。

步骤 5：函数 `def`

def greet(name: str) -> None:
  """向学习者问好。"""
  print(f"Hello, {name}! Ready to learn Git?")

def line_count(path: str) -> int:
  with open(path, encoding="utf-8") as f:
    return len(f.readlines())

greet("Alex")

def 定义可复用的代码块，类似「把多行命令打包成一个名字」。
类型注解 name: str 可选，但有助于阅读和维护。

步骤 6：与 Git / CI 的衔接

阅读本仓库 scripts/build-site.py 开头几行——你会看到：

import 引入模块（类似 Shell 的 source 其他脚本）
def build_site() 函数组织逻辑
if __name__ == "__main__": 表示「直接运行此文件时才执行」

CI 里的 Python 步骤也常是这样写的：

- name: Run checks
  run: python3 scripts/some_check.py

四、验收清单

✓ 能在本机运行 python3 --version 并进入交互式解释器
✓ 理解变量赋值、四种基本类型
✓ 能写出含 if/elif/else 的脚本
✓ 能写出 for 循环遍历列表
✓ 能定义并调用 def 函数
✓ 能说出 Python 与 Bash 在缩进、变量语法上的主要区别

五、常见错误

❌ `IndentationError: unexpected indent`

原因： Python 用缩进表示块，混用 Tab 与空格或缩进不一致。

解决： 统一用 4 个空格；编辑器开启「显示空白字符」。

❌ `python: command not found`

原因： 未安装 Python，或 Windows 上需用 py 启动器。

解决： 安装 Python 3；Windows 试 py -3 script.py。

❌ 字符串与数字拼接报错

原因： "Count: " + 3 类型不匹配。

解决： 用 f-string：f"Count: {3}" 或 str(3) 转换。

六、练习/思考题

写 count_md.py：统计当前目录下 .md 文件数量（提示：import os 或 pathlib.Path）。
写 conventional_check.py：接收一组提交信息，打印哪些以 feat: 或 fix: 开头。
把脚本放进 playground-hello 并 git commit（若已配置 Gitea）。
思考题：为什么很多 DevOps 工具（Ansible、pytest、本仓库构建脚本）选择 Python 而不是纯 Shell？

下一关： 关卡 40：PowerShell 与 Windows 命令行

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