如何系统科学的自学编程知识

❶ 如何系统地自学 Python

是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？

幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。

Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：

• 语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。

• 切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。


废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started

¶ 起步阶段
任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

硬知识
“硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：

廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。

笨方法学 Python 这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。

The Hitchhiker’s Guide to Python! 这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。

Python 的哲学：

• 用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。

学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。

必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

软知识
“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。

对这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。
还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。

选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。

自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

更重要的是，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。

技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？

因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。

起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。

¶ 发展阶段
完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。

没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。
发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。

在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

拿爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP 协议，HTML，文本编码，JSON 一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。

在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。

类库方面
「Awesome Python 项目」：vinta/awesome-python · GitHub
这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：



vinta/awesome-python

你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。

至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。

书籍方面
这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：

科学和数据分析：
❖「集体智慧编程」：集体智慧编程 (豆瓣)
❖「数学之美」：数学之美 (豆瓣)
❖「统计学习方法」：统计学习方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「数据科学实战」：数据科学实战 (豆瓣)
❖「数据检索导论」：信息检索导论 (豆瓣)

爬虫：
❖「HTTP 权威指南」：HTTP权威指南 (豆瓣)

Web 网站：
❖「HTML & CSS 设计与构建网站」：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)

...

列到这里已经不需要继续了。

聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。

事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。

¶ 深入阶段
这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。

可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。

这里推荐一本书：
「Python 源码剖析」：Python源码剖析 (豆瓣)
这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。

另外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。

这里推荐一门公开课
「编程范式」：斯坦福大学公开课：编程范式
讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。

值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。

Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。

¶ 最后的话
每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人！

希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，

Just Getting Started ！！！

❷ 如何系统，科学地自学编程知识

事实上要回答你的问题恐怕已经远远超出我的能力范畴之外了。因为对于什么样的学习才算得上“系统”几乎是一个哈姆雷特式的问题——人们很难在这一问题上达成一致。
因此抛出答案几乎只是在引发更多的争议。所以在讨论这个问题的时候，我必须承认下述描述只是我自己的一点小小的体会，只希望能对你有所帮助，这些看法并不“权威”，也不完全“正确”。

一般来说对于计算机科学的学生来说，下述课程是非常关键的：
提醒：学习时注意把握合理的深度，不可太浮于表面，也不可太过拘泥于部分细节，对于初学着重掌握基础内容，能在概念上建立一个合理的认识就可以。真正的学习是在后面的职业生涯中完成的。

一、基础篇（理论与硬件）
这一部分关注的是计算机的基本理论与基本实现。包括硬件结构理论，以及软件与硬件的交互。以理论开篇，在机器语言部分深入，最终在操作系统部分达到高潮。

1、计算机实现计算的原理。这包括门电路是如何实现计算的，时序电路是如何实现存储的，冯诺依曼体系结构是如何将二者结合实现了真正的现实世界的计算机的，以及它是如何反映图灵机这一理论计算模型的。其间会学习布尔逻辑。
2、如何控制计算机硬件。这部分使用的“工具”就是机器语言和汇编语言。我们需要理解机器语言的本质，以及它如何以“汇编语言”这种更容易理解的形式为程序员提供了控制硬件设备的机会。这部分可以学习到很多非常低级但是本质的内容。
3、操作系统是如何工作的。如果你理解了上一部分的计算机硬件相关的问题，那么理解操作系统的工作原理将不会那么困难。另外你将明白操作系统作为硬件和上层软件的中间层次，是如何大大简化了人们对硬件的操作过程的。

二、进阶篇（软件系统）
1、编程语言。这包括结构化编程语言以及面向对象编程语言。因为有很多选择，其实以一门语言开始即可，如果你在前面正确的理解了硬件与机器语言，那么C语言入门真是太简单了，如果你运气不好，觉得C很困难，那么即使是从Python、Javascript开始学习也没问题。重点在于理解编程中和语法相关的基本概念，并了解一些简单的算法知识。
2、数据结构与算法。说白了就是如何合理的组织数据，通过其结构特点来简化编程或者提高计算的效率。这里的内容是模式化的，所有人都需要学习无序结构、有序线性结构、树结构、图结构等。另外，排序算法、查找算法必须学好，特别是算法策略如递推、递归、蛮力（穷举）、分治、动态规划等也必须有所实践和了解。切记不必深陷其中，这里是个大坑，你不可能真的“精通”他们。
3、编程语言是如何实现的。这里主要涉及编译原理。当你站在高级编程语言实现者的角度再来认识编程语言本身的时候，许多问题豁然开朗。这会深刻的改变你的编程观。可惜的是即使是很好的学生在这里也会遇到很大的阻力。真正的问题不是这方面理论性有多强，而是教材都很烂——包括国外教材（什么龙书虎书鲸书都根本不是为初学者准备的），而且语焉不详。这导致大部分人都感觉莫名其妙高深莫测。如果你不是有志攀登软件设计的最高峰，可以绕行。否则从表达式运算解析开始，逐步引入变量，类型，控制结构，函数，再到对象，一步步构建出解析器，然后结合前面学习的硬件接口知识，将其转换为低级表示，最后你会发现没有那么可怕。

三、基础领域篇（必备领域知识）
1、互联网络是如何构成的。这部分包括网络的基本知识，主机间通信的原理，转发设备的实现，以及互联网络的构成。这是网络编程所需的基础知识。除了理解低级协议，也要花一些时间了解应用层的协议，特别是 SMTP、POP3、FTP、HTTP 等，重点是了解他们的基本原理，而不是每个细节。因为每个协议都有自己的标准，光 HTTP 协议就够你研究 6 个月以上了。这里注重的是原理。
2、如何管理大量的数据并在其上建立信息系统。数据库是一个很好的例子。包括数据库系统的基本理论，实现原理，以及设计原则。同样，这里不是真的在教你如何构建一个数据库系统，而是在学习他的核心原则，重点是学会如何合理的设计表结构，以及实现效率良好的SQL查询语句。

四、扩展领域篇（特定领域知识）
1、基于特定平台的软件开发。如何在Windows平台、Linux平台、Mac OS平台或者手机、平板、电视机、微波炉上完成开发？这需要学习特定的软件平台提供了哪些编程接口，如何编译并部署，如何调试和测试等知识。这部分就是软件工程师职业生涯中最耗费时间的部分。
2、有效的软件研发是如何实现的。这包括软件结构的设计知识，软件实施流程的管理知识，以及一些细微而繁杂的内容。人们通常用软件工程一词来概括。但事实上软件工程站的角度要更高一些，这里只是涵盖软件工程的一小部分。

五、科技领域篇（研究性知识）
如果你对人工智能、科学计算、图像处理感兴趣，这里还有大片的区域等待你探索。

事实上，上面的描述有些吓人。每一个领域都够耗尽去很长的时间。不过好消息是大部分知识都只要求在理论上理解。真正的耗费时间的部分还是在与编程、编程、编程。不是每个人都会用到数据库系统，也不是每个人都需要懂得汇编语言。但是这些背景知识会对你有帮助。让你不再害怕，对自己更有自信。

如果你希望自己成为一个很棒的开发人员，那么上述知识都是必须的。但是却依然远远不够。
学无止境，计算机科学尤其如此。

❸ 如何自学编程

熟悉以下关键东西，可以边学边做，定期训练，经常思考，长期积累：

1、语法

2、基础理论（数学、数据结构、算法等）

3、设计方案（编程原则、设计模式、框架设计等）

4、库（核心、基础、UI、扩展、游戏引擎等）

5、计算机相关（操作系统、网络、图形学等）

6、领域知识（游戏设计、网站设计等）

7、开发工具（编辑器、IDE、自动部署等）

8、项目管理（进度管理、分工协作、Bug管理、版本控制等）

最普遍的也是最重要的能力：创造力。努力分析并理解好做什么以及怎么做。要知道上面那些东西一开始都是不存在的。

具体方法包括：

1、快速阅读入门教程和书籍，适合学习语言和基础库。比如我学Java读的《Java编程思想》，练习题做过一点，然后学ActionScript就没读过书，只读过Adobe官方文档《ActionScript 3.0编程》。

2、阅读库的文档、实例、源码。比如Flash、Flex开发，熟悉官方API很重要，很多细节要具体使用时才注意到，这时候最好做个笔记，虽然我从没看过我的笔记。

3、做一个自己感兴趣或熟悉的小项目，比如我就以黑白棋游戏作为多个语言的试水项目，一样的逻辑，便于把关注点放在语言特点上。

4、自己动手丰衣足食。厨师有菜谱，程序员可没菜谱。比如我做游戏，最关键的游戏编程知识全部是动手学出来的，很少有专门针对某个业务领域（如游戏）的编程书籍，要么是入门书，要么是模式书（如算法）、理论书（图形学），很少有书籍教你如何开发一个45度角地图系统加编辑器的，全靠自己思考，以及看前人的代码，需要时找些网络资料。关键是，可以培养最重要的创造力。

对于算法和设计模式，可以研读下，但是关键还是靠平时如何使用了。新手勉强不来的。

项目管理方面的，就得靠工作经验了，多思考多提意见不要只走流程。