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完全零基础者如何正确学习编程?

作者:ag8真人 发布时间:2020-03-14 21:53 浏览次数:

  如今编程成为了一个越来越重要的「技能」:作为设计师,懂一些编程可能会帮你更好地理解自己的工作内容;作为创业者,技术创始人的身份则会让你的很多工作显得更容易。而作为刚想入门的新手,面对眼前海量的信息,或许根本不知道从哪里开始;入门轻松度过初级材料的学习后,发现学习越来越困难,陡峭的学习曲线又让你望而却步;你知道如何在页面上打印输出一些文本行,但是你不知道何时该进行一个真正的有用的项目;你不清楚自己还有哪些不知道的东西,你甚至搞不清下一步该学什么。

  这篇文章的内容对此不仅会有一些方向性的建议,还会包含一个核心向的编程入门导引。当然,Step by Step 的路线是不现实的,并且每个人都会有自己的特点,所以给出的这个编程入门导引更多的是为了引发读者的思考,最终帮助你形成适用于自己的学习路线。

  但要注意:这篇文章是写给那些真心想学编程的人看的——那些憋着一股狠劲儿,一定要做出个什么真东西,不学好不罢休的人;而不是那些「听说编程好玩」的人,在我看来,这种人永远都入不了编程的门,更别提整出个像样的东西来了。

  在你学习编程之前思考一下你的目标,当你有最终目标时道路会更加的清晰。那么,你想要写什么?网站?游戏?iOS或者Android应用?或是你是想自动化完成一些乏味的任务让你有更多的时间看窗外的风景?也许你只是想更具有就业竞争力找个好工作。所有的这些都是有价值的目标,这些目标都是你编程学习推动力的一部分,没有推动力的人,是无法在略显枯燥的漫长学习之旅中走远的。

  不管是在线下还是线天学通Java》这种速成书目,它们都承诺在很短一段时间内就让你能够学会相关技术。Matthias Felleisen在他的著作How to Design Programs, Second Edition一书中明确指出了这种「速成」的趋势并予以了以上的讽刺。

  所谓的「捷径」或者说「银弹」是不存在的,智者说过,精通某个东西需要10年或10000个小时,也就是汉语中的「十年磨一剑」,所以不用着急,功不唐捐。

  沉醉于编程,编程更是为了兴趣。兴趣是推动力的不竭源泉,保持这种充满兴趣的感觉,以便于你能将其投入到你的10年/10000小时的编程时间中。编程很有趣,那是探索的喜悦。那是创造的喜悦。看到自己亲手完成的作品显示在屏幕上很有趣。有人为你的代码而惊叹很有趣。有人在公共场合称赞你的产品、邻居使用你的产品、以及在媒体上讨论你的产品很有趣。编程应该十分有趣,若并非如此,就找出导致编程无趣的问题,然后解决之。

  刚上初中时我便开始了编程学习,很不幸,我读完了好几本当时普遍存在的诸如《21天精通C++》这类的垃圾书,当时读完也无大碍,甚至还能写点小程序。但是软件出故障了我不知道为什么,稍显庞大的编程问题无从下手,碰到现有的库做不到的事也只能两手一摊。虽然我每天不停地编码,但我发现自己的编程能力却是提高的如此缓慢,对于「迭代」与「递归」的概念只有极其有限的了解,可以说只是把计算机当成了计算器来使用。

  进入大学后,我主修了物理学,最初的一段时间里我一直在记忆背诵那些物理公式,却不理解她们是如何得出的,她们之间有什么联系,亦或是她们的意义。我不停地学习如何计算解答一些常见的物理问题,却对在这些Hows背后的Whys一无所知。

  而在我尝试做一些基于物理行为的电脑游戏时我再次遇到了之前的的困难:面对新问题时无从下手,面对新问题时的恐惧不断累积滋生,我开始主动逃避,不去真正地理解,而是幻想能通过Google搜索复制粘贴代码解决问题。幸运的是,大二时的一堂课完全改变了我的学习方法。那是第一次我有了「开天眼」的感觉,我痛苦地意识到,我对一些学科只有少的可怜的真正的理解,包括我主修的物理与辅修的计算机科学。

  关于那堂课:那时我们刚刚学习完电学和狭义相对论的内容,教授在黑板上写下了这两个主题,并画了一根线将他们连了起来。「假设我们有一个电子沿导线以相对论级别的速度移动…」,一开始教授只是写下了那些我们所熟悉的电学与狭义相对论的常见公式,但在数个黑板的代数推导后,磁场的公式神奇的出现了。虽然几年前我早已知道这个公式,但那时我根本不知道这些现象间的有着这样潜在的联系。磁与电之间的差别只是「观察角度」的问题,我猛然醒悟,此后我不再仅仅追求怎么做(How),我开始问为什么(why),开始回过头来,拾起那些最基础的部分,学习那些我之前我本该好好学的知识。这个回头的过程是痛苦的,希望你们能就此警醒,永远不要做这种傻事。

  这幅图取自 Douglas Hofstadter 的著作Gödel, Escher, Bach。图中的每一个字母都由其他更小的字母组成。在最高层级,我们看的是MU,M 这个字母由三个HOLISM(整全觀)构成,U则是由一个REDUCTIONISM(还原论)构成,前者的每一个字母都包含后者的后者整个词,反之亦然。而在最低层级,你会发现最小的字母又是由重复的MU组成的。

  每一层次的抽象都蕴含着信息,如果你只是幼稚地单一运用整体论在最高层级观察,或运用还原论观察最低层级,你所得到的只有MU(在一些地区的方言中mu意味着什么都没有)。问题来了,怎样才能尽可能多的获取每个层级的信息?或者换句话说,该怎样学习复杂领域(诸如编程)包含的众多知识?

  教育与学习过程中普遍存在一个关键问题:初学者们的目标经常过于倾向整全觀而忽略了基础,举个常见的例子,学生们非常想做一个机器人,却对背后的

  理解物理模型 → 理解电子工程基础 → 理解伺服系统与传感器 → 让机器人动起来

  如果初学者们只与预先构建好的「发动机和组件」接触(没有理解和思考它们构造的原理),这会严重限制他们在将来构建这些东西的能力,并且在诊断解决问题时无从下手。

  第二个坑没有第一个那么明显:幼稚的「整体论」方法有些时候会显得很有效,这有一定的隐蔽性与误导性,但是一两年过后(也许没那么长),当你在学习路上走远时,再想回过头来「补足基础」会有巨大的心理障碍,你得抛弃之前自己狭隘的观念,耐心地缓步前进,这比你初学时学习基础知识困难得多。

  但也不能矫枉过正,陷入还原论的大坑,初学时便一心试图做宏大的理论,这样不仅有一切流于理论的危险,枯燥和乏味还会让你失去推动力。这种情况经常发生在计算机科班生身上。

  为了更好理解,可以将学习编程类比为学习厨艺:你为了烧得一手好菜买了一些关于菜谱的书,如果你只是想为家人做菜,这会是一个不错的主意,你重复菜谱上的步骤也能做出不赖的菜肴,但是如果你有更大的野心,真的想在朋友面前露一手,做一些独一无二的美味佳肴,甚至成为「大厨」,你必须理解这些菜谱背后大师的想法,理解其中的理论,而不仅仅是一味地实践。但是如果你每天唯一的工作就是阅读那些厚重的理论书籍,因为缺乏实践,你只会成为一个糟糕的厨子,甚至永远成为不了厨子,因为看了几天书后你就因为枯燥放弃了厨艺的学习。

  总之,编程是连接理论与实践的纽带,是计算机科学与计算机应用技术相交融的领域。正确的编程学习方法应该是:通过自顶而下的探索与项目实践,获得编程直觉与推动力;从自底向上的打基础过程中,获得最重要的通用方法并巩固编程思想的理解。

  「学编程应该学哪门语言?」这经常是初学者问的第一个问题,但这是一个错误的问题,你最先考虑的问题应该是「哪些东西构成了编程学习的基础」?

  启蒙阶段的初学者若选择C语言作为第一门语言会很困难并且枯燥,这是因为他们被迫要同时学习这三个部分,在能做出东西前要花费很多时间。

  因此,为了尽量最小化「语法」与「系统基础」这两部分,建议使用 Python 作为学习的第一门语言,虽然Python对初学者很友好,但这并不意味着它只是一个「玩具」,在大型项目中你也能见到它强大而灵活的身影。熟悉Python后,学习C语言是便是一个不错的选择了:学习C语言会帮助你以靠近底层的视角思考问题,并且在后期帮助你理解操作系统层级的一些原理,如果你只想成为一个普通(平庸)的开发者你可以不学习它。

  下面给出了一个可供参考的启蒙阶段导引,完成后你会在头脑中构建起一个整体框架,帮助你进行自顶向下的探索。

  ,因为你永远只是在浏览器里,你不会学到如何搭建开发环境。在 Codecademy 这类的编程学习网站学到的那点儿东西,哪怕你只想做一个小的不能再小的项目,你都不知道该从哪儿开始。

  完成MIT 6.00.1x(中文化)(如果你英语不过关,完成麻省理工学院公开课:计算机科学及编程导论MOOC是学习编程的一个有效途径。虽然该课程的教学语言为Python,但作为一门优秀的导论课,它强调学习计算机科学领域里的重要概念和范式,而不仅仅是教你特定的语言。如果你不是科班生,这能让你在自学时开阔眼界;课程内容:计算概念,python编程语言,一些简单的数据结构与算法,测试与调试。支线任务:

  完成Harvard CS50(如果你英语不过关:完成哈佛大学公开课:计算机科学 cs50。同样是导论课,但这门课与MIT的导论课互补。教学语言涉及 C, PHP, JavaScript + SQL, HTML + CSS,内容的广度与深度十分合理,还能够了解到最新的一些科技成果,可以很好激发学习计算机的兴趣。支线任务:

  [可选] 如果你的目标是成为一名Hacker:阅读Hackers Delight

  结束启蒙阶段后,初学者积累了一定的代码量,对编程也有了一定的了解。这时你可能想去学一门具体的技术,诸如Web开发,Android开发,iOS开发什么的,你可以去尝试做一些尽可能简单的东西,给自己一些正反馈,补充自己的推动力。但记住别深入,这些技术有无数的细节,将来会有时间去学习;同样的,这时候也别过于深入特定的框架和语言,现在是学习计算机科学通用基础知识的时候,不要试图去抄近路直接学你现在想学的东西,这是注定会失败的。

  那么入门阶段具体该做些什么呢?这时候你需要做的是反思自己曾经写过的程序,去思考程序为什么(Why)要这样设计?,思考怎样(How)写出更好的程序?试图去探寻理解编程的本质:利用计算机解决问题。

  要想提高编程能力,就得优化 X,Y 与函数 F(X, Y),很少有书的内容能同时着重集中在这三点上,但有一本书做到了——Structure and Interpretation of Computer Programs(SICP)《计算机程序的构造和解释》,它为你指明了这三个变量的方向。在阅读SICP之前,你也许能通过调用几个函数解决一个简单问题。但阅读完SICP之后,你会学会如何将问题抽象并且分解,从而处理更复杂更庞大的问题,这是编程能力巨大的飞跃,这会在本质上改变你思考问题以及用代码解决问题的方式。此外,SICP的教学语言为 Scheme,可以让你初步了解函数式编程。更重要的是,他的语法十分简单,你可以很快学会它,从而把更多的时间用于学习书中的编程思想以及复杂问题的解决之道上。

  Peter Norvig曾经写过一篇非常精彩的SICP书评,其中有这样一段:

  虽然SICP是一本「入门书」,但对于初学者还是有一定的难度,以下是一些十分有用的辅助资源:

  完成了这部分学习后,你会逐步建立起一个自己的程序设计模型,你的脑子里不再是一团乱麻,你会意识到记住库和语法并不会教你如何解决编程问题,接下来要学些什么,在你心里也会明朗了很多。这时候才是真正开始进行项目实践,补充推动力的好时机。

  关于项目实践:对于入门阶段的初学者,参与开源项目还为时过早,这时候应该开始一些简单的项目,诸如搭建一个网站并维护它,或是编写一个小游戏再不断进行扩展,如果你自己的想法不明确,Mega Project List中选取项目。总之,务必在这时拿下你项目实践的第一滴血。

  与此同时,别忘了继续打好根基。为了将来的厚积薄发,在下面这几个方面你还要继续做足功课(注意:下面的内容没有绝对意义上的先后顺序):

  有了之前程序设计的基础后,想更加深入地把握计算机科学的脉络,不妨看看这本书:《深入理解计算机系统》Computer Systems A Programmers Perspective。这里点名批评这本书的中译名,其实根本谈不上什么深入啦,这本书只是CMU的「计算机系统导论」的教材而已。CMU的计算机科学专业相对较偏软件,该书就是从一个程序员的视角观察计算机系统,以「程序在计算机中如何执行」为主线,全面阐述计算机系统内部实现的诸多细节。

  完成这本书后,你会具备坚实的系统基础,也具有了学习操作系统,编译器,计算机网络等内容的先决条件。当学习更高级的系统内容时,翻阅一下此书的相应章节,同时编程实现其中的例子,一定会对书本上的理论具有更加感性的认识,真正做到经手的代码,从上层设计到底层实现都了然于胸,并能在脑中回放数据在网络-内存-缓存-CPU的流向。

  此外,也是时候去接触 UNIX 哲学了: KISS - Keep it Simple, Stupid. 在实践中,这意味着你要开始熟悉命令行界面,配置文件。并且在开发中逐渐脱离之前使用的IDE,学会使用Vim或Emacs(或者最好两者都去尝试)。

  如今,很多人认为编程(特别是做web开发)的主要部分就是使用别人的代码,能够用清晰简明的方式表达自己的想法比掌握硬核的数学与算法技巧重要的多,数据结构排序函数二分搜索这不都内置了吗?工作中永远用不到,学算法有啥用啊?这种扛着实用主义大旗的「码农」思想当然不可取。没有扎实的理论背景,遭遇瓶颈是迟早的事。

  数据结构和算法是配套的,入门阶段你应该掌握的主要内容应该是:这个问题用什么算法和数据结构能更快解决。这就要求你对常见的数据结构和算法了熟于心,你不一定要敲代码,用纸手写流程是更快的方式。对你不懂的数据结构算法,你要去搜它主要拿来干嘛的,使用场景是什么。

  《算法导论》:有人说别把这本书当入门书,这本书本来就不是入门书嘛,虽说书名是 Introduction to Algorithms,这只不过是因为作者不想把这本书与其他书搞重名罢了。当然,也不是没办法拿此书入门,读第一遍的时候跳过习题和证明就行了嘛,如果还觉得心虚先看看这本《数据结构与算法分析》

  Coursera Algorithms: Design and Analysis [Part 1] & [Part 2]: Stanford 开的算法课,不限定语言,两个部分跟下来算法基础基本就有了;英语没过关的:麻省理工学院公开课:算法导论

  入门阶段还要注意培养使用常规算法解决小规模问题的能力,结合前文的SICP部分可以读读这几本书:《编程珠玑》,《程序设计实践》

  此外还要知道,学习第n门编程语言的难度是第(n-1)门的一半,所以尽量去尝试不同的编程语言与编程范式,若你跟寻了前文的指引,你已经接触了:「干净」的脚本语言 Python, 传统的命令式语言 C, 以及浪漫的函数式语言 Scheme/Racket 三个好朋友。但仅仅是接触远远不够,你还需要不断继续加深与他们的友谊,并尝试结交新朋友,美而雅的Ruby小姑娘,Hindley-Milner 语言家族的掌中宝Haskell都是不错的选择。但有这么一位你躲不开的,必须得认识的大伙伴 — C++,你得做好与他深交的准备:

  现实是残酷的,在软件工程领域仍旧充斥着一些狂热者,他们只掌握着一种编程语言,也只想掌握一种语言,他们认为自己掌握的这门语言是最好的,其他异端都是傻X。这种人也不是无药可救,有一种很简单的治疗方法:让他们写一个编译器。要想真正理解编程语言,你必须亲自实现一个。现在是入门阶段,不要求你去上一门编译器课程,但要求你能至少实现一个简单的解释器。

  《程序设计语言-实践之路》:CMU编程语言原理的教材,程序语言入门书,现在就可以看,会极大扩展你的眼界,拉开你与普通人的差距。

  Coursera 编程语言MOOC:课堂上你能接触到极端FP(函数式)的SML,中性偏FP的Racket,以及极端OOP(面向对象)的Ruby,并学会问题的FP分解 vs OOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不变性与可变性、解释器的实现原理等,让你在将来学习新语言时更加轻松并写出更好的程序。

  Udacity CS262 Programming Language:热热身,教你写一个简单的浏览器——其实就是一个javascript和html的解释器,完成后的成品还是很有趣的;接下来,试着完成一个之前在SICP部分提到过的项目:用Python写一个Scheme Interpreter

  学好英语:英语是你获取高质量学习资源的主要工具,但在入门阶段,所看的那些翻译书信息损耗也没那么严重,以你自己情况权衡吧。此外英语的重要性更体现在沟通交流上,Linus Torvalds一个芬兰人,一口流利的英语一直是他招募开发者为Linux干活的的法宝,这是你的榜样。

  学会提问:学习中肯定会遇到问题,首先应该学会搜索引擎的「高级搜索」,当单靠检索无法解决问题时,去Stack Overflow知乎提问,提问前读读这篇文章:What have you tried?

  不要做一匹独狼:尝试搭建一个像这样简单的个人网站,不要只是一个孤零零的About页面,去学习MarkdownLaTeX,试着在Blog上记录自己的想法,并订阅自己喜欢的编程类博客。推荐几个供你参考:Joel on SoftwarePeter NorvigCoding Horror

  以上的内容你不应该感到惧怕,编程的入门不是几个星期就能完成的小项目。期间你还会遇到无数的困难,当你碰壁时试着尝试「费曼」技巧:将难点分而化之,切成小知识块,再逐个对付,之后通过向别人清楚地解说来检验自己是否真的理解。当然,依旧会有你解决不了的问题,这时候不要强迫自己——很多时候当你之后回过头来再看这个问题时,一切豁然开朗。

  此外不要局限与上文提到的那些材料,还有一些值得在入门阶段以及将来的提升阶段反复阅读的书籍。The Pragmatic Programmer就是这样一本程序员入门书,终极书。有人称这本书为代码小全:从DRYKISS,从做人到做程序员,这本书教给了你一切,你所需的只是遵循书上的指导。

  如果你能设法完成以上的所有任务,恭喜你,你已经真正实现了编程入门。这意味着你在之后更深入的学习中,不会畏惧那些学习新语言的任务,不会畏惧那些「复杂」的API,更不会畏惧学习具体的技术,甚至感觉很容易。当然,为了掌握这些东西你依旧需要大量的练习,腰还是会疼,走路还是会费劲,一口气也上不了5楼。但我能保证你会在思想上有巨大的转变,获得极大的自信,看老师同学和csdn的眼光会变得非常微妙,虽然只是完成了编程入门,但已经成为了程序员精神世界的高富帅。不,我说错了,即使是高富帅也不会有强力精神力,他也会怀疑自己,觉得自己没钱就什么都不是了。但总之,你遵循指南好好看书,那就会体验「会当凌绝顶」的感觉。


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