本章深入探讨GRPO的灵魂——奖励函数的设计。我们将分析常见的“奖励稀疏”和“奖励 hacking”陷阱，并提出一种经过实战检验的分步式验证与组合奖励方案。通过精心设计的“门槛”与权重，我们能精确地引导模型从“能用”走向“好用”，铸就其逻辑推理与优化能力。
本章揭示GRPO训练与SFT在数据准备上的核心区别。我们不再需要手写“最优SQL”作为答案，而是利用现有数据集生成可验证的“预期结果”。文章将一步步指导你如何将传统Text-to-SQL数据集，转化为适用于GRPO的高效训练原料。
本章详细阐述了项目成功的基石：如何将模糊的“让模型会写SQL”想法，转化为一个包含明确输入、输出、规则和优化目标的、可被机器验证的任务。通过'带约束的SQL生成'案例，我们定义了项目的靶心，为后续的奖励函数设计奠定基础。
深入探讨为何强大的代码大模型仍需专门训练。通过对比监督微调（SFT）与强化学习（RL），引出 GRPO 的核心价值：它不仅教模型模仿，更教模型推理和优化。本文以 Text-to-SQL 任务为例，揭示如何将“通才”模型训练为“专才”优化大师。
本教程通过15个精心设计的MySQL练习，系统性地涵盖了从单表查询、数据排序与分组到多表连接的核心技能。每个练习都提供深度解析、性能优化技巧和常见陷阱，助您夯实SQL基础，写出高效、健壮的查询。
欢迎来到代码的“建筑规划”局！在上一章，我们学会了将代码封装成可复用的函数“砖块”。但是，当项目变得庞大时，把成千上万块“砖块”都堆在一个工地上（一个.py文件）显然是不现实的。我们需要蓝图和分区来规划我们的“代码城市”。 这就是模块 (Module) 和 包 (Package) 的用武之地。 模块 就像一个工具箱，里面装着功能相近的工具（函数、类、变量）。在Python中，一个.
恭喜你完成了Python全方位教程的核心学习部分！你已经跋山涉水，探索了从基础语法到高级特性，从标准库到第三方生态的广阔天地。现在，为了巩固你的知识，方便你日后快速查阅，我们为你准备了这份精心制作的Python备忘单 (Cheatsheet)。 这份备忘单浓缩了Python编程中最常用、最核心的知识点。你可以把它当作你的“速查手册”，在日常编程中随时翻阅，或者在面试前快速回顾。
欢迎来到Python的“指挥中心”！我们编写的许多脚本都需要在命令行（或终端）中运行，并且经常需要接收来自外部的指令，比如要处理哪个文件，或者设置某个操作模式。一个设计良好的命令行接口（CLI），能让你的工具像 git、docker 或 ls 一样，专业、强大且易于使用。 本章，我们将深入探索如何让你的Python程序与操作系统和命令行环境进行优雅的交互。
欢迎来到Python的“瑞士军刀”——标准库的世界！Python之所以如此强大和受欢迎，一个重要原因就是它“自带电池 (batteries included)”的设计哲学。这意味着，安装完Python后，你就立即拥有了一个功能极其丰富的工具集，无需额外安装就能处理文件、操作目录、网络通信、日期时间等等。 本章，我们将从与计算机交互最基本的操作开始：文件与目录操作。
欢迎来到Python的“图形界面设计室”！命令行工具虽然强大高效，但对于普通用户来说，一个直观的图形用户界面（GUI）无疑更具吸引力。通过GUI，用户可以通过点击按钮、输入文本、选择菜单等方式与你的程序进行交互。 Python拥有众多GUI开发库，各有千秋： Tkinter: Python内置的标准GUI库。它的优点是无需额外安装、简单易学、跨平台，非常适合初学者入门和开发小型工具。
欢迎来到Python的“自动化指挥中心”！我们每天在电脑上都会进行大量重复性的操作：定时检查邮件、在特定时间运行某个程序、填写网页表单、从网站上抓取信息……这些任务虽然简单，却耗费了我们大量的时间和精力。 Python，被誉为“胶水语言”，其核心优势之一就是能够轻松地将不同的系统和应用“粘合”在一起，实现流程自动化。
欢迎来到Python的“性能优化与内存管理”核心区！在此之前，我们处理数据的方式通常是“一次性”的：创建一个列表，把所有元素都放进去，然后处理它。这就像下载一部电影：你必须等整部电影下载完毕，占用了大量硬盘空间后，才能开始观看。 但是，如果有一种方式，能像在线看视频（流媒体）一样处理数据呢？数据源源不断地传来，你看一点，它就加载一点，从不一次性占用你所有的带宽和硬盘。