Python for循环与AI：遍历任务列表、优化提示词实战

在Python编程中，for循环是一个至关重要的结构，它允许你自动对列表中的所有项目重复执行相同的操作。这对于批量处理任务、操作数据集合特别有用。今天，我们将学习如何将for循环与AI大语言模型（LLM）的能力结合起来，实现任务自动化与智能内容生成。

1. 准备工作：回顾任务列表

在开始之前，我们需要回顾上节课留下的一个待办事项列表。同时，确保已加载必要的辅助函数来调用AI。

# 课前先加载必要的函数
from helper_functions import print_llm_response, get_llm_response

# 来自上一课的任务列表：
list_of_tasks = [
    “给我的领导写一封简短的邮件，说明我明天的会议会迟到。”，
    “为孙悟空写一首生日诗，庆祝他的1024岁生日。”，
    “写一篇300字的电影评论，评论电影《哪吒之魔童降世》。”
]
print(list_of_tasks)

如果不用循环，我们得手动为列表中的每一项编写几乎相同的代码，既繁琐又容易出错。而for循环的引入，正是为了解决这种重复劳动。

2. 使用 for 循环自动化处理任务

for循环的核心思想是“遍历”：依次访问列表中的每个元素，并对它执行一段代码。其基本语法结构如下：

• for + 一个变量名
• in + 要遍历的列表或数据集
• 末尾加上英文冒号 :
• 接下来所有需要重复执行的代码必须缩进（通常是4个空格）

# 依次打印列表中的元素
for task in list_of_tasks:
    print(task)

运行这段代码，AI会依次输出列表中三个任务的原始描述文本。

更强大的应用在于，我们可以直接在这个循环体中调用AI函数来处理每一个任务：

# 依次将列表中的元素传给AI函数获得智能输出
for task in list_of_tasks:
    print_llm_response(task)

这段代码的执行过程是这样的：

1. 第一次循环：task变量被赋值为列表的第一个元素（邮件任务），然后执行缩进块的代码，即print_llm_response(task)，AI开始撰写邮件。
2. 第二次循环：task变量的值被更新为列表的第二个元素（生日诗任务），AI接着创作诗歌。
3. 第三次循环：task变量再次被更新为第三个元素（影评任务），AI生成电影评论。

关键注意事项：

• 行尾的冒号:必不可少。
• 缩进是Python区分代码块的唯一方式。所有需要在循环内重复执行的语句都必须正确缩进。

3. 进阶应用：动态构建AI提示词

for循环不仅能传递静态任务，更能用于动态构建提示词，实现批量、个性化的内容生成。例如，我们有一个中式菜肴列表，想让AI为每道菜写一段推广文案。

# 传统中式菜肴示例
chinese_dishes = [
    “宫保鸡丁”，
    “红烧肉”，
    “麻婆豆腐”，
    “酸辣汤”
]

# 遍历每一道中式菜肴并为其生成推广描述
for dish in chinese_dishes:
    prompt = f“”“针对以下中式菜肴，
    请提供一段富有吸引力的描述，可用于美食推广。

    菜肴名称：{dish}

    ”“”
    print_llm_response(prompt)

运行后，你将获得四段风格各异、极具吸引力的菜品描述。通过人工智能技术，我们可以快速生成大量高质量的营销内容。

更进一步，我们还可以将这些AI生成的结果保存到一个新列表中，便于后续使用或分析。这里就用到了列表的.append()方法。

# 将AI回复保存到新列表
promotional_descriptions = []  # 新建一个空列表，用于存放结果

for dish in chinese_dishes:
    prompt = f“”“针对以下中式菜肴，
    请提供一段富有吸引力的描述，可用于美食推广。

    菜肴名称：{dish}

    ”“”
    description = get_llm_response(prompt)  # 获取AI回复，存入临时变量
    promotional_descriptions.append(description) # 将回复添加到结果列表中

# 打印保存了所有菜品的宣传描述的列表
print(promotional_descriptions)

4. 常见陷阱与核心练习

陷阱：忘记缩进
这是新手最常犯的错误。请观察下面两段代码：

# 错误代码：print语句未缩进，不属于循环体
dishes = [“麻婆豆腐”, “红烧肉”, “青椒肉丝”, “溜肉段”]
for dish in dishes:
    prompt = f“我最喜欢的菜是 {dish}”
print(prompt)  # 这行没有缩进！

# 运行结果只会打印：我最喜欢的菜是 溜肉段

# 正确代码：print语句正确缩进，在每次循环中执行
dishes = [“麻婆豆腐”, “红烧肉”, “青椒肉丝”, “溜肉段”]
for dish in dishes:
    prompt = f“我最喜欢的菜是 {dish}”
    print(prompt)  # 正确缩进！

# 运行结果会依次打印四个菜品

为什么？
在Python中，缩进定义了代码的从属关系。在错误的代码中，print(prompt)在循环外部，它只会在整个for循环全部执行完毕后运行一次。此时，变量prompt已经被循环的最后一次赋值覆盖为“我最喜欢的菜是 溜肉段”，所以只输出这最后一个值。

练习1：修正语法错误
下面的代码有两处错误，你能找出来并修正吗？

chinese_dishes = [“宫保鸡丁”, “红烧肉”]
### 修正以下代码 ###
for dish in chinese_dishes;
    print(chinese_dishes)
### --------------- ###

修正后：

1. for语句末尾的冒号应为英文冒号:，而不是分号;。
2. 循环内应该打印遍历的变量dish，而不是整个列表chinese_dishes。

chinese_dishes = [“宫保鸡丁”, “红烧肉”]
for dish in chinese_dishes :
    print(dish)

练习2：用AI翻译菜名
请补全下面的提示词，让AI将中文菜名翻译成英文。

chinese_dishes = [“麻婆豆腐”, “酸辣汤”]
for dish in chinese_dishes:
    ### 修改以下代码 ###
    # 提示：你只需要在 prompt 里增加一两句话
    prompt = f“”“
    ”“”
    ### --------------- ###
    print_llm_response(prompt)

参考修正：

chinese_dishes = [“麻婆豆腐”, “酸辣汤”]
for dish in chinese_dishes:
    prompt = f“”“翻译列表中的菜名名称为英语，菜名为{dish}”“”
    print_llm_response(prompt)

练习3：数据清洗与收集
这是一个综合练习：我们有一个包含拼写错误的菜名列表，请用for循环结合AI修正每个错误，并将修正后的结果收集到一个新列表中。

# 编写代码，获取一个没有拼写错误的菜名列表
dishes_with_typos = [“Kungpao Chiken”, “Sichun Tofu”, “Sweat and Sour Pork”]
dishes_without_typos = []

for dish in dishes_with_typos:
    prompt = f“”“请修正以下菜名的拼写错误，并仅返回正确的菜名：
    {dish}
    ”“”
    correct_dish = get_llm_response(prompt)
    # 提示：将 correct_dish 添加到 dishes_without_typos 列表中
    ### 在下面编写代码 ###
    dishes_without_typos.append(correct_dish)
    ### --------------- ###

print(dishes_without_typos)

通过以上学习和练习，你已经掌握了for循环的基本语法、理解了缩进的核心作用，并学会了如何将其与Python中的AI调用结合，实现任务遍历、提示词动态构建以及结果收集。这是自动化处理批量任务和数据的强大起点。如果你想了解更多实战技巧或与同行交流，欢迎来到云栈社区探讨。