LangChain Python - 前端码易

1. 概述

变量是给数据起的名字。我们不必每次都直接面对一段字符串、一个数字或一组列表，而是先给它一个容易理解的名字，后面通过这个名字使用数据。

main.py

1name = "小微"
2age = 18
3
4print(name)
5print(age)

这里的 name 和 age 就是变量，"小微" 和 18 是它们当前指向的数据。

初学时可以先把 name = "小微" 读成“让变量 name 指向字符串 "小微"”。等理解了这个关系，就不容易把 Python 变量误解成只能存放一种固定类型的盒子。

2. 创建、读取和修改变量

Python 使用等号 = 进行赋值。第一次给一个名字赋值时，这个名字就创建出来了；之后再次赋值，就是让它指向新的数据。

main.py

1message = "欢迎学习 Python"
2print(message)
3
4message = "今天继续学习变量"
5print(message)

第二次赋值不会修改原来的字符串，而是让 message 改为指向新的字符串。变量名相同，当前指向的数据可以不同。

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变量的值可以参与计算、拼接和条件判断：

main.py

1price = 30
2quantity = 2
3total = price * quantity
4
5print(f"总价是 {total} 元")

等号右边先计算，得到结果后再赋给等号左边的变量。因此，total 保存的是 price * quantity 的计算结果。

如果直接读取一个还没有创建的变量，Python 会抛出 NameError：

main.py

1print(username)  # NameError：username 还没有定义

把变量放在使用它的代码之前，是最简单也最可靠的习惯。

3. 语言特性

在一些语言中，创建变量时要先写明它只能保存什么类型。Python 不需要这样做：

main.py

1score = 100
2name = "小微"
3enabled = True

Python 会根据右侧的值，运行时确定它对应的类型。也就是说，下面的代码是合法的：

main.py

1value = 18
2print(type(value))
3
4value = "十八"
5print(type(value))

这叫做动态类型：类型检查和类型确定发生在运行过程中，而不是写变量声明时。它让代码更简洁，但也意味着拼写错误或类型不匹配，往往要到运行代码时才会暴露。

但是要注意，python 不会自动把所有类型拼在一起。比如，数字和字符串不能直接相加：

main.py

1age = 18
2message = "年龄：" + age  # TypeError

需要先明确转换类型，或者使用 f-string 进行拼接：

main.py

1age = 18
2
3message = "年龄：" + str(age)
4print(message)
5
6print(f"年龄：{age}")

Python 的这种表现通常被称为强类型：语言不会在不明确的情况下悄悄替你转换不兼容的类型。动态类型解决的是“什么时候确定类型”，强类型解决的是“不同类型能不能直接参与操作”，它们不是一回事。

需要特别注意：变量名保存的是对象引用

在 Python 中，变量更像一个标签，贴在对象上。多个变量可以同时指向同一个对象：

main.py

1languages = ["Python"]
2another_name = languages
3
4another_name.append("LangChain")
5print(languages)  # ['Python', 'LangChain']

another_name = languages 没有复制列表，而是让两个名字指向同一个列表对象。因此通过其中一个名字修改列表，另一个名字看到的内容也会改变。

这也是 Python 中“赋值”和“复制”需要区分的原因。如果确实需要一份独立的列表，可以显式复制：

main.py

1languages = ["Python"]
2another_name = languages.copy()
3
4another_name.append("LangChain")
5print(languages)     # ['Python']
6print(another_name)  # ['Python', 'LangChain']

变量本身没有固定类型，它当前指向的对象有类型。type() 可以查看对象类型，isinstance() 可以判断对象是否属于某个类型：

main.py

1value = 18
2
3print(type(value))
4print(isinstance(value, int))
5print(isinstance(value, str))

这种设计也支持 Python 常见的鸭子类型思想：函数通常关心对象能做什么，而不是它具体属于哪个类。例如，只要对象支持 len()，就可以传给下面的函数：

main.py

1def show_length(value):
2    return len(value)
3
4print(show_length("Python"))
5print(show_length(["FastAPI", "LangChain"]))

有些对象创建后不能直接修改，这类对象叫不可变对象，例如整数、字符串和元组。对它们进行“修改”时，Python 实际上会创建一个新对象，再让变量名指向新对象：

main.py

1message = "你好"
2message += "，小微"
3print(message)

列表和字典属于常见的可变对象，可以在原对象上修改内容：

main.py

1tasks = ["阅读"]
2tasks.append("写代码")
3print(tasks)  # ['阅读', '写代码']

理解这一区别很重要：重新给变量赋值，是改变变量名的指向；调用 append() 这类方法，是直接修改可变对象本身。

4. 命名规则

变量名必须遵守几条语法规则：

只能包含字母、数字和下划线，不能包含空格和连字符；
不能以数字开头；
区分大小写，name 和 Name 是两个不同的名字；
不能使用 Python 的关键字，例如 if、for、class 和 def。

main.py

1user_name = "小微"  # 推荐：使用下划线分隔单词
2user2 = "小明"     # 可以：数字不能放在开头
3
4# 2users = "错误"  # 错误：不能以数字开头
5# user-name = "错误"  # 错误：连字符会被解释为减号

除了语法规则，项目还需要统一命名习惯。Python 社区通常使用 snake_case 命名变量和函数，使用大写字母加下划线表示希望保持不变的常量：

main.py

1DEFAULT_TIMEOUT = 30
2user_name = "小微"
3
4def build_message(user_name: str) -> str:
5    return f"你好，{user_name}！"

DEFAULT_TIMEOUT 只是命名约定，Python 不会阻止别人重新给它赋值。大写名称的作用是提醒协作者：这个值在程序运行期间最好不要修改。

5. 常见的数据类型

变量可以指向各种对象，最常见的类型包括：

类型	示例	用途
`int`	`18`	整数
`float`	`3.14`	小数
`str`	`"Python"`	文本
`bool`	`True`、`False`	是或否
`NoneType`	`None`	表示“目前没有值”
`list`	`["Python", "FastAPI"]`	有顺序、可修改的一组数据
`tuple`	`("Python", "FastAPI")`	有顺序、通常不修改的一组数据
`dict`	`{"name": "小微"}`	用键查找值

main.py

1name = "小微"
2skills = ["Python", "FastAPI"]
3profile = {"name": name, "skills": skills}
4last_login = None
5
6print(profile["name"])
7print(last_login)

None 不是字符串，也不是数字。它通常用来表示“还没有结果”“暂时未知”或“这里有意留空”。判断它时，推荐使用 is None：

main.py

1if last_login is None:
2    print("用户还没有登录记录")

6. 多个变量一起赋值

Python 支持在一行中给多个变量赋值：

main.py

1first_name, last_name = "小", "微"
2print(first_name, last_name)

等号右侧的值会按照顺序交给左侧的变量。这种写法叫序列解包，也可以用来交换两个变量的值：

main.py

1left = "左边"
2right = "右边"
3
4left, right = right, left
5print(left)   # 右边
6print(right)  # 左边

如果左右数量对不上，Python 会提示解包数量错误。需要接收剩余内容时，可以使用带星号的变量：

main.py

1first, *middle, last = [1, 2, 3, 4]
2print(first)   # 1
3print(middle)  # [2, 3]
4print(last)    # 4

7. 在 FastAPI 和 LangChain 中使用变量

前面创建 FastAPI 服务时，变量负责把配置、请求数据和模型调用连接起来：

main.py

01import os
02
03from fastapi import FastAPI
04from pydantic import BaseModel
05from langchain_openai import ChatOpenAI
06
07app = FastAPI()
08
09model_name = os.environ["DEEPSEEK_MODEL"]
10api_key = os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"]
11base_url = os.environ.get("DEEPSEEK_BASE_URL", "https://api.deepseek.com")
12
13model = ChatOpenAI(
14    model=model_name,
15    api_key=api_key,
16    base_url=base_url,
17)
18
19class ChatRequest(BaseModel):
20    question: str
21
22@app.post("/chat")
23async def chat(request: ChatRequest) -> dict[str, str]:
24    response = await model.ainvoke(request.question)
25    answer = response.content
26    return {"answer": answer}

这里的 model_name、api_key 和 base_url 都是变量。它们让配置读取、模型创建和接口处理各自有清楚的名字。request.question 是请求对象中的变量，response 是模型返回的消息对象，answer 则保存最终要返回给浏览器的文本。

不要为了少写几行代码，把所有逻辑压成一条很长的表达式。给中间结果起一个有意义的名字，调试时可以直接打印或检查它，也方便之后把模型逻辑拆到独立模块。

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