过境笔记

主题

Day 3：分类一条用户消息 ​

我们仍在「普通 Python 程序」阶段。今天的分类完全靠关键词规则，和模型无关——先把「读懂用户输入意图」这件事用纯 Python 做出来。

今天完成什么 ​

  • 根据关键词，把一条 user 消息分成「查资料 / 记录任务 / 普通聊天」三类。
  • 至少测试三种不同输入，观察分类结果。
  • 能解释：为什么这种基于关键词的分类可能不准确。

它接在昨天哪里 ​

复用 Day 2 的 messages 列表，读取其中 user 消息的 content 文本来分类。昨天我们只是把消息存起来；今天开始「理解」它。

概念解释 ​

if / elif / else 相当于 JS 的 if / else if / else：从上往下判断，命中第一个就结束。

for 循环用来遍历关键词列表，配合 any(...) 判断「列表里有没有某个关键词出现在文本中」。any() 是 Python 内置函数：只要可迭代对象里有一个为真，就返回 True。

类比的边界：Python 没有 JS 那种 switch / case（3.10+ 才有 match，本课前段不依赖它），多分支一律用 if / elif / else。另外 Python 用缩进决定代码块属于谁，不像 JS 用花括号 {}——缩进错了，程序逻辑就错了。

动手前的目录 ​

text
python-learning-agent/
└─ main.py   ← 今天修改

分步实现 ​

  1. 读取 name、topic，构造 user 消息和 messages（沿用 Day 2）。
  2. 定义两个关键词列表：RESEARCH_KEYWORDS（查资料）、TASK_KEYWORDS（记录任务）。
  3. 取 user 消息内容，转小写，避免大小写影响匹配。
  4. 用 any(...) 依次判断：命中查资料关键词 → 「查资料」；否则命中任务关键词 → 「记录任务」；否则 → 「普通聊天」。
  5. 打印分类结果，并追加 system 消息。

完整代码 ​

python-learning-agent/main.py

python
name = input("你的名字：")
topic = input("今天想学什么：")

user_message = {
    "role": "user",
    "content": f"{name} 想学习：{topic}",
}
messages = [user_message]

# 分类规则：关键词 → 类别
RESEARCH_KEYWORDS = ["查", "资料", "怎么", "如何", "什么是", "教程", "文档"]
TASK_KEYWORDS = ["记", "任务", "安排", "计划", "提醒", "todo"]

text = user_message["content"].lower()

if any(keyword in text for keyword in RESEARCH_KEYWORDS):
    category = "查资料"
elif any(keyword in text for keyword in TASK_KEYWORDS):
    category = "记录任务"
else:
    category = "普通聊天"

print(f"这条消息被分类为：{category}")

messages.append({"role": "system", "content": "你是一个耐心的中文编程学习助手。"})

运行命令 ​

同一个程序跑三次，分别输入不同主题：

powershell
cd python-learning-agent
python main.py

预期输出 ​

第一次（偏查资料）：

text
你的名字：小明
今天想学什么：怎么用字典保存消息
这条消息被分类为：查资料

第二次（偏记录任务）：

text
你的名字：小明
今天想学什么：记一个任务：每天练半小时 Python
这条消息被分类为：记录任务

第三次（普通聊天）：

text
你的名字：小明
今天想学什么：你好
这条消息被分类为：普通聊天

常见错误 ​

问题：缩进报错 IndentationError: unexpected indent，或逻辑全跑到 else 里。

排查：Windows 上容易混用「空格」和「Tab」。在编辑器里把 Python 文件统一设为「用 4 个空格缩进、展开 Tab」。另一个坑：条件里写成 = 而不是 ==（赋值 vs 比较），不过本例用的是 in 成员判断，不会踩这个，但以后写 if x == 1 时要留心。

动手改一改 ​

现在的规则有个已知缺陷：输入「记一下怎么配置环境」同时含「记」和「怎么」，会被判成「查资料」（因为查资料先判断）。请在 10 分钟内想一个改进：比如同时命中两类时，优先「记录任务」，或者把「记一下怎么」这种组合单独处理。改完重跑三次验证。

验收清单 ​

  • [ ] 运行三次，分别得到「查资料 / 记录任务 / 普通聊天」三种结果。
  • [ ] 能解释：分类基于关键词，可能不准确（例如同时含两类关键词时看判断顺序）。
  • [ ] 知道 any(...) 表示「列表里至少有一个满足条件」。

今日记录 ​

text
今天跑通：用关键词把 user 消息分成三类，并测了三种输入
现在能解释：if/elif/else 用缩进分组；any() 表示至少一个命中
明天先做：把分类逻辑和造消息的逻辑，封装成可复用的函数

留给明天的接口 ​

留下一套「可复用的分类规则」：两个关键词列表 + 先查资料、后任务、再兜底的判定顺序。Day 4 会把它搬进 classify_message() 函数，并新增 create_message() 函数。

进行中