知乎被万人称赞，这是我在公司见过的最好的编程指南。回想起来，这些年我确实踩了不少坑。刚开始学习编程的时候，我也想一口咬成一个胖子，想快点做起来，但有时却不尽如人意。回顾了这几年学习编程的过程，整理了一些我认为需要注意的方面，分享给大家。希望编程初学者能少走一些弯路。文章可能比较长，但真心希望编程初学者能够仔细阅读。至少，我认为如果我在刚开始学习编程的时候读到这篇文章，对我会有很大的帮助。这或多或少是有帮助的。我个人是一名计算机科学专业的学生，??很多人可能认为我是在课堂上学习编程的，事实并非如此。我认为专业背景的学生和非专业背景的学生最大的区别是，专业背景的学生知道要学什么，每门课程是干什么的；还有一些必须完成的作业和小项目，促使他们做一些实际的事情Coding练习，除此之外，真的都是自学的。对于自学编程，我觉得首先要讲的是如何避免一些陷阱，这样可能会节省很多时间。下面我将以提问的形式分享一些我认为重要的方面。1.我应该选择什么编程语言？或许初学者最头疼的问题之一就是【我应该学习什么编程语言】或者【我需要学习哪些课程来制作一个网络或一个应用程序】。许多人一直在为这个问题而苦苦挣扎并陷入困境。在向东学一点，向西看一点的死循环中，到头来什么都没学好，浪费时间。大一的时候，我也纠结过应该选择什么编程语言。问了很多人，上网查了资料，得到的答案都很片面。他们大多对这个问题回答得不着边际，总是回答“某某编程语言难”、“某某编程语言性能好”。其实作为初学者，我们对计算机系统了解不多，所以不要太担心性能，或者难度等因素。原因我以后再说。如果你有明确的方向，那么它是一个不错的选择。如果你想做算法和机器学习，那么python是最好的选择。如果你想做web开发，java、php等都可以。如果你想做一些更底层的工作，那么你可以选择c。当然，这是基于你明确的方向。然而，很多人从来没有接触过计算机行业，尤其??是像我一样转学计算机专业的人。对于这些学生来说，每一种编程语言都只是一个名字。除了名字不同，你根本不知道它们之间的区别。所以不用担心，让我为您选择一个。如果你是大学生，那么你有很多连续的时间，先学c，再学c++。我个人学习c作为入门。可能很多人不明白我为什么推荐学c，因为c和c++都比较难，比较复杂，看起来不太适合入门。然而，正是它们的难度和复杂性，让你更好地理解计算机系统【计算机系统不是指操作系统】。学习编程不是学习编程语言，而是学习一个计算机生态，即一个庞大的知识体系。只懂编程语言，不了解整个计算机系统，就像只会写字，却写不出好文章一样。理解c/c++和理解计算机系统是极其契合的。它可以帮助您更轻松地了解操作系统、编译原理、计算机网络和计算机组成原理。为什么？因为很多底层的东西都是用c实现的，与系统的契合度极高，所以很多教材源码甚至教程在讲述这些知识的时候都是以c或者c++为媒介。而向上，c++的面向对象机制也可以让一些应用，比如五子棋游戏等，也不会显得那么枯燥。花半年时间去了解c和c++，然后你会觉得看书看资料容易多了。如果你是上班族，但只是学习编程，学习c和c++对你来说可能有点复杂和困难，因为学习它们真的很花时间。你不像在校生那样有很多连续的时间，零碎的时间学一个比较复杂的东西效果可能没那么好，所以你可以先学一些【更容易有效】的编程语言，我们从蟒蛇开始。至少可以快速做出一些小应用，以免失去兴趣，但是如果真的想入门编程，还是得看计算机系统相关的书籍，这样才能更深层次地编程，比如【深入理解计算机系统】这篇文章这本书可以多看几遍。本书将整个计算机系统串联起来。2.学习编程，需要学习哪些课程？我必须学习哪些课程？为什么要学习高等数学、离散数学、线性代数、概率论等课程？这个问题也是困扰我很久的问题。但我现在想通了。对于【高等数学、离散、线性代数、概率论】等课程，讲解起来很容易。做算法的同学肯定知道为什么要学这些课程。上面提到的课程在机器学习中会大量使用，所以会比较容易理解。对于现在的学生来说，学校开设的很多课程我们都不知道为什么要学。我们很迷茫，不知道学了它们有什么用。这个时候，我们会很纠结，会有抗拒。这很正常，因为我们对它们的研究还不够深入，无法理解它们的用处。在我看来，本科更多的是“面对面”的教学，就是教你一些课程，但是没有那么深入；而工作或研究生更“以点为本”。“学习，用到的知识比较专业。你本科的时候，学校不知道你以后会不会从事算法、架构、服务器开发，甚至是硬件，所以学校要求你学一个很多课程，起码要有一个了解。对于学生来说，一方面可以选择自己感兴趣的点，另一方面也可以启发一些未来的就业方向。所以即使像digital这样的课程以后可能不需要电和模拟电了，还是得学，而且要花很多时间，虽然最后不一定非要搞硬件，但这些课程也会让你更轻松为你了解一些知识，比如cpu中的逻辑器件。如果你大一定位明确，知道自己以后想从事什么样的工作，可以调整课程之间的优先级。但是喜欢大学物理，这kind当然对编程真的没什么帮助，但是我之前说过，大学教育更注重广度，bigthings之类的课程可能是为了给你普及生活常识。事实上，大学教育的问题无处不在。我觉得我们在学习一门技能的时候，应该采用项目驱动的学习方式，也就是需要用到什么东西的时候，以后再去学，而不是先去死记硬背。都塞进了我们的脑子里，在学习的过程中不知道有什么用。当我们以后使用它时，我们甚至不记得我们已经学会了。反而我们在查资料的时候会想到：哦，原来我以前学过xx。科目就是为了这个目的，但我当时没有好好学习。在很多情况下，学生时间的浪费可能仍旧归咎于老师和学校。他们一开始没有给我们足够的课程介绍。因此，经过更多的编程和项目实践，我认为更好的学习方法是改进版的项目驱动学习法。即：学习一段时间，做一个小项目，把项目中遇到的问题记下来，有针对性的学习相关知识，然后实践，再学习一段时间的理论，让知识以类似网络的方式变大。当然，项目驱动学习有一个缺点，就是每次学习的知识都是项目所需要的，非常零散和不系统，所以需要改进，就是在采用项目驱动学习方式的时候，取每天花一段时间把它读完。一本书，或者对一个相关问题的完整介绍，这样很容易把一些知识系统地串起来。经过这样一段时间，慢慢的，你就会知道为什么我们要学那么多科目，学了这些科目我们能做什么。为了表达的更形象，举个小例子，是我最近遇到的。我自己的工作是做LinuxC++，但不限于此。我个人对python、数据分析和机器学习很感兴趣。你可以看到我最近在我的专栏里发表了很多文章。我先从数据获取说起，说说我这两个月做了什么。说到数据获取，爬虫可能是最容易想到的。爬虫是知乎上一直被吐槽的话题，具体是什么我也不想多说。很多时候有人觉得爬虫很简单，为什么呢？因为有现成的框架，更容易获取少量数据。但是当你需要爬取的数据非常大的时候（比如我之前抓取过500万用户的数据，下班时间用家里的普通PC，电脑性能就没那么好了，不如作为服务端，而且要在不被IP屏蔽的情况下抓取这么大的数据，然后清洗数据，最后可视化），用现成的爬虫框架可没那么容易。而且，我需要掌握大量的数据来源，也不是一蹴而就的。所以我选择了开发一个系统，也就是在现有的框架下进行二次开发，搭建一个自己的爬虫系统，植入一些算法。我在系统中加了很多中间件，到现在可以部署一个10分钟内抓取大量数据的爬虫应用。当然，这个过程也遇到了很多麻烦，所以我就简单说说每个问题是如何克服的。下面是树状图。从上到下的每个圆圈代表学习过程中遇到的困难。如果你现在不明白，没关系。我想告诉大家的是一种知识梳理的方法：如上图所示，是一个项目驱动学习的例子。我们的目的是获取数据，所以我们选择了爬虫：爬虫可以理解为一个简单的过程：发送请求，得到响应，然后提取数据。这个过程会涉及到网络，是发送http还是https请求；目标网站是否需要登录，是post请求还是get请求，从这一行衍生出一条了解网络的路径。获取到网页后，如果不是结构化数据，可能会返回一个html源码，那么你可能需要懂dom，或者html页面解析的知识，甚至是前端开发。在爬取的过程中，经常会遇到数据中途爬取不到的情况。一般IP被封了，可能又要用代理了。什么是代理？http和https代理可以混合使用吗？如何建立代理池？这里也有很多东西要学。也可能出现抓取数据加密的情况，需要通过js解密。这时候就需要了解js，以及如何使用爬虫模拟浏览器进行爬取。另外，如果抓取的频率不对，很多数据源会给你虚假的数据。这是经验问题。这篇文章不是技术文章，就不多说了。解决了上面的问题之后，我们貌似可以拿到一些数据了，但是当数据变大的时候，问题就变得复杂了，可能就需要用到分布式爬取了。这个时候你可能需要学习一下redis。当请求产生的速度大于它的消费速度后，你的任务队列可能会爆炸，所以这里又涉及到算法和数据结构的应用。数据量变大后，往文件里写数据就不靠谱了。这时候就涉及到存储。使用关系数据库和非关系数据库有什么区别？如何对存储的数据进行去重？为什么插入操作会卡住？为什么电脑越来越热？什么是索引，应该在什么时候建立？这就涉及到数据库原理相关的知识。遇到一些比较难的网站，比如验证码识别怎么办？其实很多纯数字和字母的验证码很容易解，可以用深度学习自己训练。在TensorFlow的Demo中，需要生成自训练验证码的教程，然后制定一个中间件放到爬虫系统中，就解决了这个问题。但什么是深度学习？这里再举一个探索深度学习的例子，我在学校的时候也自学了半年的机器学习。有了一定的基础之后，我就可以比较轻松的上手TensorFlow框架了。再往下，就更深了。以上六点简单说了下项目驱动学习的介绍。事实上，你看到的每一个小圈子都有很多值得挖掘的地方。我们现在看到的只是冰山一角。任何学习路径都没有尽头。我们学不完，但是项目驱动学习最大的好处就是让你知道自己应该学什么，而不是先学一大块。积累知识，然后做一个项目。严格来说，项目驱动学习的视觉路径是一张网，而不是一棵树。这里画树形是为了方便大家理解。除了获取数据，还有数据清洗、数据分析，甚至数据挖掘，最后是数据的可视化和展示。这里就不一一介绍了。你可以看到下面的图片。如果你想看我的一些成品，你可以看看我的其他文章。3.学习编程需要制定计划吗？学习编程需要制定计划吗，应该制定什么样的计划？我觉得不仅编程需要做计划，其他任何学习和工作都需要做计划。从2013年上大学开始，我就开始定期为自己制定计划，这个习惯一直坚持到现在，让我受益匪浅。当然，不仅仅是制定一个学习计划，你还可以列出一些其他你需要做的事情。最近在整理笔记的时候，还发现了一些以前记录的方案和清单，可以给大家看一下。比如下图是我2014年写的笔记，最后一次打开的时候留在了笔记上。列了一些自己需要看的文章，因为当时对策划了解不多，所以比较乱。到我16岁的时候，我的计划更有条理了。下图是2016年10月30日的plan，那时候我已经是大四了，已经找到工作，签了一份满意的offer，没有课。按理说可以松口气了，不过还是做了一些打算。学习计划，11月份选择去百度实习。从内容上看，主要是学习英语和计算机专业课，因为大一和大二的时候真的不明白为什么要上专业课。这很重要！学完这些教训，会让你以后的学习和工作变得更轻松：除了大四做的计划外，我大二的时候也做了更详细的学习计划（如下图），并随身携带出需要学习的内容。以表格形式编号存放，让您生活有条不紊。当然，很难完全按照计划执行，但是制定计划会让你清楚地知道你应该做什么。所以，如果你是学生，制定一个计划，因为你有很多时间。当然毕业了也没关系，我现在也在工作，我也把最近要学的内容罗列一下，如下图（2月27日更新），包括短期和长期学习内容：4.编程需要做笔记和写博客吗？在我看来，写不写博客并不重要，因为博客是写给大家看的。可能要保证格式漂亮，语法尽量准确，最好文艺一点。而做笔记是必须的，做笔记是一个长期的过程。在学习的过程中，我们一直追求最高效的学习方法。比如同班同学用他的学习方法考上清华，你用同样的方法就不行。为什么？因为他的方法是为他自己定制的，大概率不一定适合你。比如，你可能看不懂他的笔记，因为他可能自己设计了一套符号。就编程而言，很多同学都说好好利用搜索引擎是对的，但是搜索引擎找到的都是别人的答案。如果你把它复制过来，它可能还能用，但你不记得了。这些知识不属于你。后面可能遇到同样的问题，又得重新搜索。可能很难找到以前的答案。但是记笔记是不同的。笔记是定制的。您可以为自己定制它。你可以用你最好的表达方式描述问题。这是你为自己写的东西。多读几遍，你就会很快理解。如果以后遇到同样的问题，可以通过查找笔记快速解决。例如下图是我记录的一些使用gdb【linux下c++调试工具】的笔记。我只记录了一些我最常用的内容。也许你看得一头雾水，我却很容易看懂。这是我的定制。你必须坚持记笔记的习惯。一两年后，这将是你的巨大财富，因为这是只有你自己才能理解的东西。记录了4年多，1G多的内容，现在笔记基本形成了一个体系，可以给大家看一些。专业知识相关的笔记：开发相关的笔记：部分分类：5.什么是比较好的编程方式？除了上面分享的一些方法外，我觉得你不应该同时学习太多类型的课程。比如可以同时学习python和html/css，但是不要同时学习python、操作系统、编译原理、计算机组成、数据结构等，网络，之前试过，没过多久就学会了下一个。事实上，我根本没有学到任何实用知识。因为记忆知识符合艾宾浩斯记忆曲线。对于一门课程，尤其是比较难的专业课，比如操作系统，如果每天看半小时，效果比较差，可能要预热半小时。所以我宁愿一天学两科，然后每科多花一点时间，比如两个小时。【毕竟学校有课，每节课两个小时】，切忌贪吃，吃多了也不会胖。6.需要刷oj吗？我觉得刚开始编程的时候应该刷一下，但是一定要注意不要被身边的“X大神”给误导了。因为我上大学的时候，总是有很多人在搞电脑竞赛，他们都互相称呼为“X大神”，而某位大神用强大的算法把程序时间从1秒缩短到1秒第二。0.999秒。奉劝大家的是，刷题不是为了这个目的，并不代表一定要在比赛中拿奖。除非你真的喜欢，否则，没必要死记硬背代码。我们刷题的目的是为了适应写代码的感觉。在这个过程中，你会遇到编译错误。你会慢慢记住一些语法，关键字，理解一些概念。自己也可以用，比如实现数据结构。慢慢的你就会有经验，知道一些错误的原因。我也慢慢的来到了这里。现在上班和下班写代码的时候基本不用IDE。比如写C++，要么是vim，要么是sublime，我用前面提到的工具gdb调试。也就是说，您可以使用文本编辑器编写代码，摆脱IDE的束缚。写了一段时间oj，熟练之后，不用再做小考了，可以去github等网站找一些项目，然后跟着自己写，编程能力会逐渐提高提升。就计算机专业而言，很多同学在大一上了编程课之后就很少写代码了，这是很糟糕的。除了锻炼编程能力，刷题对于求职前的惊喜也是非常有用的。比如我之前申请的是华为的研发岗位，校招的时候就有笔试题。2016年国庆刷了华为的oj，??记得当时笔试总分是600分。如果我通过了100分，我将获得面试机会。轻松拿了500分，当时才20分很多华为题。7.看书还是看视频？网上很多人鄙视看视频学习的学生。我不知道为什么，因为我认为看视频是一种很好的学习方式。但是我们要明白看??书看视频的好处和坏处。其实我更推荐看视频入门，因为现在网上的面向应用的【非学术：比如清华大学的操作系统，很难】的视频都很简单，很多都是针对初学者的，而且视频可以相对容易地使用。在短时间内告诉你，你现在正在学习的技术可以做什么，你可能需要先学习哪些知识，可以帮助我们构建一个项目驱动的学习网络。但是视频也有缺点：知识非常复杂，没有系统性。虽然现在很多教学网站都提供了学习路径，但是这些路径中的视频往往不是同一位老师录制的，而是按照知识依赖的顺序排列的。因此，如果想通过视频系统地学习一门知识，是比较困难的。【当然，还是推荐一些学术类的视频，比如斯坦福的机器学习，清华的操作系统，数据结构等课程，如果能一直看下去，一定会受益匪浅】。应用性的知识，比如web开发，还是得看书。书籍等功能系统化，由浅入深，可以自定义自己的薄弱章节。所以更好的学习方式是：看视频入门，看书进阶。8.学习编程需要多长时间？事实上，这个问题是没有答案的。如果你只是想做一个小应用，2个月就够了。个人认为学习编程不是学习一门编程语言，而是学习一个生态，一个计算机系统，学无止境。9、应该选择哪些资料和书籍？其实这个问题也是很多编程初学者容易迷惑的问题。网上有我们一辈子都看不完的教程和资料，所以现在应该没有找不到视频教程或书籍看的问题了。问题是我们不知道该看什么视频或该读什么书。自从开始学习编程以来，我买了几百本书，但真正适合自己的好书并不多。视频教程的问题就更严重了。如果东张西望，很难将知识组织成一个网络。所以在学习编程的过程中，我们遇到的最大的问题就是：遇到问题的时候，在大量的信息面前，我们不知道该选择什么样的信息来学习。虽然我们是用project-drivenlearning的方法找到方向的，但是同一个路径下有很多资料。在上面列出的项目驱动学习的图中，我们从上到下发现问题，然后解决问题。如果有人能帮我们整理一下学习路径，然后自底向上学习，效率可能会提高很多。
