轉載 編程新手入門

作者:@蕭井陌, @Badger

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編程入門指南學習羣:177169777

文章結構:

• 前言
• 心態調整
◦ 確定目標
◦ 不要浮躁
◦ 培養興趣
• 開始學習
◦ 令人警醒的故事
◦ 警醒後的反思
◦ 啓蒙
◦ 入門
▪ 計算機系統基礎
▪ 數據結構與算法基礎
▪ 編程語言基礎
▪ 其他
◦ 小結
• 後記

• 附錄
◦ @蕭井陌 的編程類回答彙總

◦ …

前言

如今編程成爲了一個越來越重要的「技能」:作爲設計師,懂一些編程可能會幫你更好地理解自己的工作內容;作爲創業者,技術創始人的身份則會讓你的很多工作顯得更容易。而作爲剛想入門的新手,面對眼前海量的信息,或許根本不知道從哪裏開始;入門輕鬆度過初級材料的學習後,發現學習越來越困難,陡峭的學習曲線又讓你望而卻步;你知道如何在頁面上打印輸出一些文本行,但是你不知道何時該進行一個真正的有用的項目;你不清楚自己還有哪些不知道的東西,你甚至搞不清下一步該學什麼。

這篇文章的內容對此不僅會有一些方向性的建議,還會包含一個基礎核心向的編程入門導引。當然,Step by Step 的路線是不現實的,並且每個人都會有自己的特點,所以給出的這個編程入門導引更多的是爲了引發讀者的思考,最終幫助你形成適用於自己的學習路線。

但要注意:這篇文章是寫給那些真心想學編程的人看的——那些憋着一股狠勁兒,一定要做出個什麼真東西,不學好不罷休的人;而不是那些「聽說編程好玩」的人,在我看來,這種人永遠都入不了編程的門,更別提做出個像樣的東西來了。


「Disclaimer」: 雖然整篇文章的基調都是所謂的「Strong Opinions, Weakly Held」,但讀者還是應該像懷疑身邊所有東西那樣 懷疑我們所寫內容的準確性。若有任何相關疑問歡迎在知乎或技術社區 CoCode 公開討論。

心態調整

確定目標

在你學習編程之前思考一下你的目標,當你有最終目標時道路會更加的清晰。那麼,你想要寫什麼?網站?遊戲? iOS 或者 Android 應用?或是你是想自動化完成一些乏味的任務讓你有更多的時間看窗外的風景?也許你只是想更具有就業競爭力找個好工作。所有的這些都是有價值的目標,這些目標都是你編程學習推動力的一部分,沒有推動力的人,是無法在略顯枯燥的漫長學習之旅中走遠的。

這段視頻也許能給你啓發:What Most Schools Don’t Teach

不要浮躁

Bad programming is easy. Even Dummies can learn it in 21 days. Good programming requires thought, but everyone can do it and everyone can experience the extreme satisfaction that comes with it.

不管是在線下還是線上的書店,滿目都是《21天學通 X》這種速成書目,它們都承諾在很短一段時間內就讓你能夠學會相關技術。Matthias Felleisen 在他的著作 How to Design Programs 一書中明確指出了這種「速成」的趨勢並予以了以上的諷刺。

所謂的「捷徑」或者說「銀彈」是不存在的,智者說過,精通某個東西需要10年或10000個小時,也就是漢語中的「十年磨一劍」,所以不用着急,功不唐捐。

培養興趣

Most good programmers do programming not because they expect to get paid or get adulation by the public, but because it is fun to program.

Linus Torvalds

沉醉於編程,編程更是爲了興趣。興趣是推動力的不竭源泉,保持這種充滿興趣的感覺,以便於你能將其投入到你的10年/10000小時的編程時間中。編程很有趣,那是探索的喜悅。那是創造的喜悅。看到自己親手完成的作品顯示在屏幕上很有趣。有人爲你的代碼而驚歎很有趣。有人在公共場合稱讚你的產品、鄰居使用你的產品、以及在媒體上討論你的產品很有趣。編程應該十分有趣,若並非如此,就找出導致編程無趣的問題,然後解決之。

開始學習

令人警醒的故事

剛上初中時我便開始了編程學習,很不幸,我讀完了好幾本當時普遍存在的諸如《21天精通C++》這類的垃圾書,當時讀完也無大礙,甚至還能寫點小程序。但是軟件出故障了我不知道爲什麼,稍顯龐大的編程問題無從下手,碰到現有的庫做不到的事也只能兩手一攤。雖然我每天不停地編碼,但我發現自己的編程能力卻是提高的如此緩慢,對於「迭代」與「遞歸」的概念只有極其有限的瞭解,可以說只是把計算機當成了計算器來使用。

進入大學後,我主修了物理學,最初的一段時間裏我一直在記憶背誦那些物理公式,卻不理解她們是如何得出的,她們之間有什麼聯繫,亦或是她們的意義。我不停地學習如何計算解答一些常見的物理問題,卻對在這些 How 背後的 Why 一無所知。

而在我嘗試做一些基於物理行爲的電腦遊戲時我再次遇到了之前的的困難:面對新問題時無從下手,面對新問題時的恐懼不斷累積滋生,我開始主動逃避,不去真正地理解,而是幻想能通過Google搜索複製粘貼代碼解決問題。幸運的是,大二時的一堂課完全改變了我的學習方法。那是第一次我有了「開天眼」的感覺,我痛苦地意識到,我對一些學科只有少的可憐的真正的理解,包括我主修的物理與輔修的計算機科學。

關於那堂課:那時我們剛剛學習完電學和狹義相對論的內容,教授在黑板上寫下了這兩個主題,並畫了一根線將他們連了起來。「假設我們有一個電子沿導線以相對論級別的速度移動…」,一開始教授只是寫下了那些我們所熟悉的電學與狹義相對論的常見公式,但在數個黑板的代數推導後,磁場的公式神奇的出現了。雖然幾年前我早已知道這個公式,但那時我根本不知道這些現象間的有着這樣潛在的聯繫。磁與電之間的差別只是「觀察角度」的問題,我猛然醒悟,此後我不再僅僅追求怎麼做 (How),我開始問爲什麼 (why),開始回過頭來,拾起那些最基礎的部分,學習那些我之前我本該好好學的知識。這個回頭的過程是痛苦的,希望你們能就此警醒,永遠不要做這種傻事。

警醒後的反思

這裏寫圖片描述

這幅圖取自 Douglas Hofstadter 的著作 Gödel, Escher, Bach。圖中的每一個字母都由其他更小的字母組成。在最高層級,我們看的是 “MU”,M 這個字母由三個 HOLISM (整全觀)構成,U則是由一個 REDUCTIONISM (還原論)構成,前者的每一個字母都包含後者的後者整個詞,反之亦然。而在最低層級,你會發現最小的字母又是由重複的 “MU” 組成的。

每一層次的抽象都蘊含着信息,如果你只是幼稚地單一運用整體論在最高層級觀察,或運用還原論觀察最低層級,你所得到的只有 “MU” (在一些地區的方言中 mu 意味着什麼都沒有)。問題來了,怎樣才能儘可能多的獲取每個層級的信息?或者換句話說,該怎樣學習複雜領域(諸如編程)包含的衆多知識?

教育與學習過程中普遍存在一個關鍵問題:初學者們的目標經常過於傾向整全觀而忽略了基礎,舉個常見的例子,學生們非常想做一個機器人,卻對背後的

理解物理模型 → 理解電子工程基礎 → 理解伺服系統與傳感器 → 讓機器人動起來

這一過程完全提不起興趣。

在這裏對於初學者有兩個大坑:

1 如果初學者們只與預先構建好的「發動機和組件」接觸(沒有理解和思考它們構造的原理),這會嚴重限制他們在將來構建這些東西的能力,並且在診斷解決問題時無從下手。
2 第二個坑沒有第一個那麼明顯:幼稚的「整體論」方法有些時候會顯得很有效,這有一定的隱蔽性與誤導性,但是一兩年過後(也許沒那麼長),當你在學習路上走遠時,再想回過頭來「補足基礎」會有巨大的心理障礙,你得拋棄之前自己狹隘的觀念,耐心地緩步前進,這比你初學時學習基礎知識困難得多。
但也不能矯枉過正,陷入還原論的大坑,初學時便一心試圖做宏大的理論,這樣不僅有一切流於理論的危險,枯燥和乏味還會讓你失去推動力。這種情況經常發生在計算機科班生身上。

爲了更好理解,可以將學習編程類比爲學習廚藝:你爲了燒得一手好菜買了一些關於菜譜的書,如果你只是想爲家人做菜,這會是一個不錯的主意,你重複菜譜上的步驟也能做出不賴的菜餚,但是如果你有更大的野心,真的想在朋友面前露一手,做一些獨一無二的美味佳餚,甚至成爲「大廚」,你必須理解這些菜譜背後大師的想法,理解其中的理論,而不僅僅是一味地實踐。但是如果你每天唯一的工作就是閱讀那些厚重的理論書籍,因爲缺乏實踐,你只會成爲一個糟糕的廚子,甚至永遠成爲不了廚子,因爲看了幾天書後你就因爲枯燥放棄了廚藝的學習。

總之,編程是連接理論與實踐的紐帶,是計算機科學與計算機應用技術相交融的領域。正確的編程學習方法應該是:通過自頂而下的探索與項目實踐,獲得編程直覺與推動力;從自底向上的打基礎過程中,獲得最重要的通用方法並鞏固編程思想的理解。

作爲初學者,應以後者爲主,前者爲輔。

啓蒙

「學編程應該學哪門語言?」這經常是初學者問的第一個問題,但這是一個錯誤的問題,你最先考慮的問題應該是「哪些東西構成了編程學習的基礎」?

編程知識的金字塔底部有三個關鍵的部分:

• 算法思想:例如怎樣找出一組數中最大的那個數?首先你得有一個 maxSoFar 變量,之後對於每個數…
• 語法:我怎樣用某種編程語言表達這些算法,讓計算機能夠理解。
• 系統基礎:爲什麼 while(1) 時線程永遠無法結束?爲什麼 int *foo() { int x = 0; return &x; } 是不可行的?
啓蒙階段的初學者若選擇C語言作爲第一門語言會很困難並且枯燥,這是因爲他們被迫要同時學習這三個部分,在能做出東西前要花費很多時間。

因此,爲了儘量最小化「語法」與「系統基礎」這兩部分,建議使用 Python 作爲學習的第一門語言,雖然 Python 對初學者很友好,但這並不意味着它只是一個「玩具」,在大型項目中你也能見到它強大而靈活的身影。熟悉 Python 後,學習 C 語言是便是一個不錯的選擇了:學習 C 語言會幫助你以靠近底層的視角思考問題,並且在後期幫助你理解操作系統層級的一些原理。

下面給出了一個可供參考的啓蒙階段導引,完成後你會在頭腦中構建起一個整體框架,幫助你進行自頂向下的探索。下面的材料沒有先後順序,如果卡殼的話可以考慮換另一份材料。

• 完成 MIT 6.00.1x (麻省理工:計算機科學和 Python 編程導論)。雖然該課程的教學語言爲 Python,但作爲一門優秀的導論課,它強調學習計算機科學領域裏的重要概念和範式,而不僅僅是教你特定的語言。如果你不是科班生,這能讓你在自學時開闊眼界;課程內容:計算概念,Python 編程語言,一些簡單的數據結構與算法,測試與調試。
• 完成 Harvard CS50x (哈佛大學:計算機科學)。同樣是導論課,但這門課與MIT的導論課互補。教學語言涉及 C, PHP, JavaScript + SQL, HTML + CSS,內容的廣度與深度十分合理,還能夠了解到最新的一些科技成果,可以很好激發學習計算機的興趣。支線任務:閱讀《編碼》
• 完成 Python 教程

入門

結束啓蒙階段後,初學者積累了一定的代碼量,對編程也有了一定的瞭解。這時你可能想去學一門具體的技術,諸如 Web 開發, Android 開發,iOS 開發什麼的,你可以去嘗試做一些儘可能簡單的東西,給自己一些正反饋,補充自己的推動力。但記住別深入,這些技術有無數的細節,將來會有時間去學習;同樣的,這時候也別過於深入特定的框架和語言,現在是學習計算機科學通用基礎知識的時候,不要試圖去抄近路直接學你現在想學的東西,這是註定會失敗的。

那麼入門階段具體該做些什麼呢?這時候你需要做的是反思自己曾經寫過的程序,去思考程序爲什麼 (Why) 要這樣設計?,思考怎樣 (How) 寫出更好的程序?試圖去探尋理解編程的本質:利用計算機解決問題。

設想 :

X = 用於思考解決方案的時間,即「解決問題」 部分

Y = 用於實現代碼的時間,即「利用計算機」部分」

編程能力 = F(X, Y) (X>Y)

要想提高編程能力,就得優化 X,Y 與函數 F(X, Y),很少有書的內容能同時着重集中在這三點上,但有一本書做到了——Structure and Interpretation of Computer Programs (SICP)計算機程序的構造和解釋》,它爲你指明瞭這三個變量的方向。在閱讀 SICP 之前,你也許能通過調用幾個函數解決一個簡單問題。但閱讀完 SICP 之後,你會學會如何將問題抽象並且分解,從而處理更復雜更龐大的問題,這是編程能力巨大的飛躍,這會在本質上改變你思考問題以及用代碼解決問題的方式。此外,SICP 的教學語言爲 Scheme,可以讓你初步瞭解函數式編程。更重要的是,他的語法十分簡單,你可以很快學會它,從而把更多的時間用於學習書中的編程思想以及複雜問題的解決之道上。

Peter Norvig 曾經寫過一篇非常精彩的 SICP 書評,其中有這樣一段:

To use an analogy, if SICP were about automobiles, it would be for the person who wants to know how cars work, how they are built, and how one might design fuel-efficient, safe, reliable vehicles for the 21st century. The people who hate SICP are the ones who just want to know how to drive their car on the highway, just like everyone else.

如果你是文中的前者,閱讀SICP將成爲你銜接啓蒙與入門階段的關鍵點

雖然SICP是一本「入門書」,但對於初學者還是有一定的難度,以下是一些十分有用的輔助資源:

Udacity CS212 Design of Computer Program:由上文提到的Google 研究主管 Peter Norvig 主講,教學語言爲 Python,內容有一定難度。
How to Design Programs, Second Edition:HtDP 的起點比SICP低,書中的內容循循善誘,對初學者很友好,如果覺得完成SICP過於困難,可以考慮先讀一讀 HtDP。
• UC Berkeley SICP 授課視頻以及 SICP 的兩位作者給 Hewlett-Packard 公司員工培訓時的錄像(中文化項目)
Composing Programs:一個繼承了SICP思想但使用Python作爲教學語言的編程導論(其中包含了一些小項目)
SICP 解題集:對於書後的習題,作爲初學者應盡力並量力完成。
完成了這部分學習後,你會逐步建立起一個自己的程序設計模型,你的腦子裏不再是一團亂麻,你會意識到記住庫和語法並不會教你如何解決編程問題,接下來要學些什麼,在你心裏也會明朗了很多。這時候纔是真正開始進行項目實踐,補充推動力的好時機。關於項目實踐:對於入門階段的初學者,參與開源項目還爲時過早,這時候應該開始一些簡單的項目,諸如搭建一個網站並維護它,或是編寫一個小遊戲再不斷進行擴展,如果你自己的想法不明確,推薦你關注 煉瓜研究所 ,或者從 Mega Project List 中選取自己喜歡的項目。

如果你覺得 SICP 就是搞不定,也不要強迫自己,先跳過,繼續走常規路線:開始讀 The Elements of Computing Systems 吧,它會教會你從最基本的 Nand 門開始構建計算機,直到俄羅斯方塊在你的計算機上順利運行。 具體內容不多說了,這本書會貫穿你的整個編程入門階段,你入門階段的目標就是堅持完成這本書的所有項目(包括一個最簡的編譯器與操作系統)。

爲了完全搞定這本書,爲了繼續打好根基。爲了將來的厚積薄發,在下面這幾個方面你還要做足功課(注意:下面的內容沒有絕對意義上的先後順序):

計算機系統基礎

有了之前程序設計的基礎後,想更加深入地把握計算機科學的脈絡,不妨看看這本書:Computer Systems: A Programmer’s Perspective, 3/E《深入理解計算機系統》。這裏點名批評這本書的中譯名,其實根本談不上什麼深入啦,這本書只是 CMU 的「計算機系統導論」的教材而已。CMU的計算機科學專業相對較偏軟件,該書就是從一個程序員的視角觀察計算機系統,以「程序在計算機中如何執行」爲主線,全面闡述計算機系統內部實現的諸多細節。

如果你看書覺得有些枯燥的話,可以跟一門 Coursera 上的 MOOC: The Hardware/Software Interface,這門課的內容是 CSAPP 的一個子集,但是最經典的實驗部分都移植過來了。同時,可以看看 The C Programming Language,回顧一下C語言的知識。

完成這本書後,你會具備堅實的系統基礎,也具有了學習操作系統,編譯器,計算機網絡等內容的先決條件。當學習更高級的系統內容時,翻閱一下此書的相應章節,同時編程實現其中的例子,一定會對書本上的理論具有更加感性的認識,真正做到經手的代碼,從上層設計到底層實現都瞭然於胸,並能在腦中回放數據在網絡->內存->緩存->CPU 的流向。

數據結構與算法基礎

如今,很多人認爲編程(特別是做 web 開發)的主要部分就是使用別人的代碼,能夠用清晰簡明的方式表達自己的想法比掌握硬核的數學與算法技巧重要的多,數據結構排序函數二分搜索這不都內置了嗎?工作中永遠用不到,學算法有啥用啊?這種扛着實用主義大旗的「碼農」思想當然不可取。沒有紮實的理論背景,遭遇瓶頸是遲早的事。

數據結構和算法是配套的,入門階段你應該掌握的主要內容應該是:這個問題用什麼算法和數據結構能更快解決。這就要求你對常見的數據結構和算法了熟於心,你不一定要敲代碼,用紙手寫流程是更快的方式。對你不懂的數據結構和算法,你要去搜它主要拿來幹嘛的,使用場景是什麼。

供你參考的學習資源:

• 《算法導論》:有人說別把這本書當入門書,這本書本來就不是入門書嘛,雖說書名是 Introduction to Algorithms,這只不過是因爲作者不想把這本書與其他書搞重名罷了。當然,也不是沒辦法拿此書入門,讀第一遍的時候跳過習題和證明就行了嘛,如果還覺得心虛先看看這本《數據結構與算法分析》
• Algorithms: Design and Analysis [Part 1] & [Part 2]: Stanford 開的算法課,不限定語言,兩個部分跟下來算法基礎基本就有了;如果英文不過關:麻省理工學院:算法導論
• 入門階段還要注意培養使用常規算法解決小規模問題的能力,結合前文的SICP部分可以讀讀這幾本書:《編程珠璣》,《程序設計實踐 》
編程語言基礎

Different languages solve the same problems in different ways. By learning several different approaches, you can help broaden your thinking and avoid getting stuck in a rut. Additionally, learning many languages is far easier now, thanks to the wealth of freely available software on the Internet

  • The Pragmatic Programmer

此外還要知道,學習第 n 門編程語言的難度是第 (n-1) 門的一半,所以儘量去嘗試不同的編程語言與編程範式,若你跟尋了前文的指引,你已經接觸了:「乾淨」的腳本語言 Python, 傳統的命令式語言 C, 以及浪漫的函數式語言 Scheme 三個好朋友。但僅僅是接觸遠遠不夠,你還需要不斷繼續加深與他們的友誼,並嘗試結交新朋友,美而雅的 Ruby 小姑娘,Hindley-Milner 語言家族的掌中寶 Haskell 都是不錯的選擇。至於 C++ ,喜歡的話學學也無妨。

現實是殘酷的,在軟件工程領域仍舊充斥着一些狂熱者,他們只掌握着一種編程語言,也只想掌握一種語言,他們認爲自己掌握的這門語言是最好的,其他異端都是傻X。這種人也不是無藥可救,有一種很簡單的治療方法:讓他們寫一個編譯器。要想真正理解編程語言,你必須親自實現一個。現在是入門階段,不要求你去上一門編譯器課程,但要求你能至少實現一個簡單的解釋器。

供你參考的學習資源:

• 《程序設計語言-實踐之路》:CMU 編程語言原理的教材,程序語言入門書,現在就可以看,會極大擴展你的眼界,拉開你與普通人的差距。
• Programming Languages:課堂上你能接觸到極端 FP (函數式)的 SML,中性偏 FP 的 Racket,以及極端 OOP (面向對象)的 Ruby,並學會問題的 FP 分解 vs OOP 分解、ML 的模式匹配、Lisp 宏、不變性與可變性、解釋器的實現原理等,讓你在將來學習新語言時更加輕鬆並寫出更好的程序。
• Udacity CS262 Programming Language:熱熱身,教你寫一個簡單的瀏覽器——其實就是一個 JavaScript 和 HTML 的解釋器,完成後的成品還是很有趣的;接下來,試着完成一個之前在SICP部分提到過的項目:用Python寫一個 Scheme Interpreter
其他

編程入門階段比較容易忽視的幾點:

1 學會提問:學習中肯定會遇到問題,應該學會正確的使用搜索引擎。當單靠檢索無法解決問題時,去 Stack Overflow 或知乎提問,提問前讀讀這篇文章:能有效解決問題的提問方法。
2 不要做一匹獨狼:嘗試在 CoCode 與他人交流想法。嘗試搭建一個像這樣簡單的個人網站。試着在博客上記錄自己的想法。訂閱自己喜歡的編程類博客,推薦幾個供你參考:Joel on Software, Peter Norvig, Coding Horror
3 學好英語:英語是你獲取高質量學習資源的主要工具,但在入門階段,所看的那些翻譯書信息損耗也沒那麼嚴重,以你自己情況權衡吧。
小結

以上的內容你不應該感到懼怕,編程的入門不是幾個星期就能完成的小項目。期間你還會遇到無數的困難,當你碰壁時試着嘗試「費曼」技巧:將難點分而化之,切成小知識塊,再逐個對付,之後通過向別人清楚地解說來檢驗自己是否真的理解。當然,依舊會有你解決不了的問題,這時候不要強迫自己——很多時候當你之後回過頭來再看這個問題時,一切豁然開朗。

此外不要侷限於上文提到的那些材料,還有一些值得在入門階段以及將來的提升階段反覆閱讀的書籍。這裏不得不提到在 Stack Overflow 上票選得出的程序員必讀書單中,排在前兩位的兩本書:

Code Complete:不管是對於經驗豐富的程序員還是對於那些沒有受過太多的正規訓練的新手程序員,此書都能用來填補自己的知識缺陷。對於入門階段的新手們,可以重點看看涉及變量名,測試,個人性格的章節。

The Pragmatic Programmer :有人稱這本書爲代碼小全:從 DRY 到 KISS,從做人到做程序員均有涉及。

這本書的作者 Dave ,在書中開篇留了這樣一段話:

You’re a Pragmatic Programmer. You aren’t wedded to any particular technology, but you have a broad enough background in the science, and your experience with practical projects allows you to choose good solutions in particular situations. Theory and practice combine to make you strong. You adjust your approach to suit the current circumstances and environment. And you do this continuously as the work progresses. Pragmatic Programmers get the job done, and do it well.

這段話以及他創立的 The Pragmatic Bookshelf 一直以來都積極地影響着我,因此這篇指南我也儘量貫徹了這個思想,引導並希望你們成爲一名真正的 Pragmatic Programmer 。

後記

如果你能設法完成以上的所有任務,恭喜你,你已經真正實現了編程入門。這意味着你在之後更深入的學習中,不會畏懼那些學習新語言的任務,不會畏懼那些「複雜」的 API,更不會畏懼學習具體的技術,甚至感覺很容易。當然,爲了掌握這些東西你依舊需要大量的練習,腰還是會疼,走路還是會費勁,一口氣也上不了5樓。但我能保證你會在思想上有巨大的轉變,獲得極大的自信,看老師同學和 CSDN 的眼光會變得非常微妙,雖然只是完成了編程入門,但已經成爲了程序員精神世界的高富帥。不,我說錯了,即使是高富帥也不會有強力精神力,他也會懷疑自己,覺得自己沒錢就什麼都不是了。但總之,你遵循指南好好看書,那就會體驗「會當凌絕頂」的感覺。

歡迎實踐過的同學現身說法。幾位讀者的實例:

• 非計算機專業,計算機如何入門? - 浪無痕
• 我只想成爲一名合格的程序員
• 知乎《編程入門指南v1.3》思維導圖

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