自學編程=做無用功?你只說對了一半

自學編程=做無用功?你只說對了一半

作者 | PRESSone

來源 | 懷左同學

先給你講個故事,看看你有沒有類似的經歷。有一天,你去參加同學聚會,和老友們舉杯暢談,他們告訴你,不學編程就要 out 了,從全球趨勢來看,編程這把火已經燒了很多年。英國早從 2014 年 9 月起,就規定 5-16 歲的學生都必須學習編程,蘋果 CEO 庫克表示全世界各地都應該開設編程課程。回到家中,你輾轉反側,覺得自己跟不上時代潮流,扼腕嘆息:“廉頗老矣,尚能飯否?”焦慮之餘,你開始瘋狂搜索編程,百度、知乎、搜狗,你方唱罷我登場。一頓操作之後,你的嘴裡唸唸有詞:“Wow,會編程的人好酷,牛逼,都是大神。”感嘆之餘,你覺得不能紙上談兵,臨淵羨魚,不如退而織網。

於是乎,你開始了自學編程之路。

聽人說,算法是編程的核心,學好算法可以一招鮮,吃遍天。別人說在嘴裡,你聽在心裡,馬上買了一本《算法導論》,打算死磕算法。你沒日沒夜的攻讀,‘算法基礎’那一小章,你鼓搗了大半個月,還是雲裡來霧裡去的。然而,心高氣傲的你是不會屈服於‘算法基礎’這隻攔路虎的,你開始逛各種論壇,CSDN、博客園、簡書、知乎都在你的常逛 list 上。你充分利用一切碎片時間,上地鐵刷一下,吃飯時刷一下,睡前刷一下,刷得不亦樂乎,刷不完的果斷收藏。

等到收藏超過100篇未讀的時候,你終於發現收藏=永不再讀,這讓你沮喪。

更讓你沮喪的是,你買的那本《算法導論》已經在書架上躺了好久。為了弄懂‘算法基礎’,你把《算法導論》打入了冷宮。比這更殘酷的是,從你信誓旦旦說要學編程以來,你連一行代碼都沒敲過,一個程序都沒跑起來。你越來越焦慮,終於有一天,你徹底崩潰了,自怨自艾道:“老子骨子裡就是個文科生,趕什麼時髦?學什麼編程?學來學去老是做無用功有意思嗎?安安靜靜地寫文章不好嗎?”寫文章的人不一定學不了編程,作家王小波就是中國早期程序員,曾經自己編了一套DOS下的獨立輸入法。真正阻止你學編程的也不是深奧的算法,而是你錯誤的學習方法。自學編程不等於做無用功,盲目、焦慮地自學才是。讀到這裡,你肯定滿臉疑惑:“我到底哪裡做錯了?”

自學編程=做無用功?你只說對了一半

首先,自學的初衷不是焦慮、盲目,而是解決問題。

李小龍當年剛回香港,在《歡樂今宵》上節目,節目組請來了一名拳師,想考驗他能不能推到對方。拳師也擺好架子等他來推,結果李小龍一拳打在對方臉上。李小龍想表達的是:在真實的實戰中,沒有人會等你擺好架勢,只衝著你規定的地方打過來。學習也是同樣的道理。在真實生活中,環境和知識都一直在動態變化中,你不可能像學校裡一樣,系統的學好、學完一門知識,然後坐在教室等著不超綱的考試。

大部分時間,生活會先給你一個考試,然後你根據問題,自己找出關鍵詞,開始學習。所以,學習的起點不是某人在酒桌上蜻蜓點水的一句話,也不是某人在朋友圈曬的一本書、推薦的一篇微信文章、更不是這個行業的一個經典教材引發你的焦慮,而應該是你真實遇到的一個問題。遇到問題,動手寫,犯錯、改正,再犯錯、再改正,這是學編程最重要的過程。其次,自學尤其是自學編程往往不是線性的。

我們從小到大在學校學習,都有一本教科書,往往按著預習、聽講、練習、複習的路徑學習,所有的教材也如出一轍:每個章節所涉及的知識點之間,全都是線性關聯,第一章學好了,才有基礎學第二章。而社會的知識結構不僅不是這樣的,而且幾乎全都不是這樣的。

工作中、生活裡充滿了各式各樣的“提前引用”,即想要理解當前的知識點,需要依賴你未來才能理解的某個或某些知識點。如果還是按照校園時代的線性思維來學習的話,很有可能就像故事中的主人公一樣,最終學不下去。拿編程來說,動不動啃《算法導論》的人,要不是有很深厚的數學基礎,肯定吃不消。

生活很少教我們按部就班,它給我們的測試往往是超綱的,這就要求我們不斷更新和迭代。互聯網的發展給我們帶來的最大啟發就是迭代,從門戶到搜索,從搜索到移動互聯,從簡單的網頁交互,到如今熱鬧的小視頻社交,技術和生態一直在更新和迭代。

同樣,自學也是一個不斷更新和迭代的過程。編程是一門活到老、學到老的手藝,有些很抽象的概念,一開始看不懂沒關係,先腦子裡有個大概的印象,然後依葫蘆畫瓢寫幾段代碼,自己動手實踐,寫完之後再總結、歸納、整理、組織相關的知識點,實戰經驗多了,再回頭來看最初的難點,你自然能夠豁然開朗。

比如說 python 中的 return,很多初學 python 的人,對 return 疑惑不已,字面上是返回,那它到底返回什麼,又返回到哪裡呢?有人可能會給你解釋:“return 語句就是將結果返回到調用的地方,並把程序控制權一起返回。”對於初學者來說,這個解釋也不好理解。

沒事,先實踐起來。

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拿下面這四行代碼來說,你可以想象你開了一家工廠,僱傭工人來幹活,這個工人(worker)在你的指導下,用a、b、 c 三個材料,裝配出了 x 和 y 兩個成品。但是程序裡的裝配和工廠不同,用過的材料不會消失。這樣,這個工人手裡就有了a、b、c、x、y五樣物品。他怎麼知道你要的是哪個呢?

所以 return 的作用就是,在這種時候告訴工人你到底想要什麼東西,是一個iPhone 手機殼還是整臺 iPhone。毫無疑問,return x 和 return y 是完全不一樣的結果。return x 是當你讓這個工人幫你幹活時(調用函數),他最後會把產成品x交到你手上,而當你輸入return y 的時候,幹活的工人會把產成品 y 給你。

舉個例子,worker(1,2,3),return x 的結果為1+2=3,return y 的結果為(1+2)*3=9。這樣實踐一下,你對於return是不是有了更深的理解?def worker(a, b, c): x = a + b y = x * c return y看完我的分析,驀然回首,你是不是覺得道路明朗了許多,你肯定很想問:怎樣自學才高效呢?在自學過程中,有個方法特別管用,就是用輸出倒逼輸入,你逛論壇、刷文章、看視頻教程都沒問題,關鍵是要有輸出,光有輸入可是不行的。而最好的輸出就是實踐,把自己聽到的、看到的、讀到的,轉化為你獨立編寫的一個個程序,豈不妙哉?

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文章開頭故事裡的主人公就陷入了盲目輸入,卻無輸出的泥潭。他的輸入表面上看上去渠道很多元化,然而這些輸入並沒有帶來有效的輸出。還有一個很多人都不知道的點,你的輸入很有可能是制約你進步的緊箍咒。

輸入也是有講究的,盲目輸入會帶來信息超載。全世界每天有 4000 本書出版,超過 4 億個字;紐約時報一天的文字量等於牛頓同時代的人一生的閱讀量;一個專業領域,每天大概有有近4000篇文章正在產生。就算你火力全開,瘋狂地輸入相關知識,也還是難免有漏網之魚。

而且,在茫茫的信息汪洋中,信息質量參差不齊,保不準你輸入的就是一些邊角料,反而讓你裹足不前。這兒分享橋水(全球著名對沖基金)創始人瑞.達利歐在《原則》一書中闡述的觀點:“正確的決策很多時候需要依賴可信度加權。”學習同樣也需要可信度加權,不是所有的資料都全盤接收,而是有選擇的相信,用老祖宗的話來說,要取其精華,棄其糟粕。信息爆炸時代,最重要的不是增加信息,而是篩選和刪除信息。

除此之外,要勇於跳出舒適區,刻意練習。

刻意練習這個概念由美國心理學家安德烈.艾莉克森博士提出,即有目的的學習,指的是把要學習的內容分成有針對性的小塊,對每個小塊進行重複練習。在武術訓練中,非常強調分解練習。

首先你要把整套動作過一遍,看教練是怎麼做的。然後把它分解為多個動作,每個動作分解為多個步驟,一個一個地練習。在這種訓練中,動作一定要慢,只有慢下來才能感知動作的內部結構,注意到自己的錯誤。畫家要採風、棋手要打譜、律師要學習案例、政客要讀歷史、科學家要看論文、馬拉松運動員每週至少要累計150公里的跑量。

大部分的學習都不是一蹴而就的,往往是練習-反饋-練習-反饋-練習-反饋-學成。刻意練習的關鍵是隨時獲得有效的反饋。拿自學編程來說,這是一個很容易獲得反饋的領域,當你寫的程序跑不起來時,意味著你要 debug,你得把你寫的代碼分成一小段一小段,逐句檢查,直到找出 bug。當然,鼓吹刻苦的雞湯想必大家都喝膩了。事實是,很多人即使整天坐在書桌前埋頭苦學,時長達到甚至遠超學霸,實際效果卻遠遠達不到學霸的水平。問題的關鍵在於你的思維和學習方法,在於你的學習時間是否得到了

高效利用,是否能通過高效學習把知識轉化為你真正的實力。

只是如果你注意力渙散,身在書桌前,神遊天地間;如果你好不容易學完了,轉眼又忘得一乾二淨;如果你寫了很多代碼卻不會舉一反三,同一個知識點換了個問法又被難住了;如果你對於你所學習的領域缺乏好奇心和探索精神,只是當一天和尚,敲一天鐘,沒有刻意練習。那麼,花費再多的時間,又有什麼成效呢?

自學編程=做無用功?你只說對了一半

捫心自問一下,你上一次坐下來長時間專注於學習,是什麼時候呢?

似乎這件事變得越來越難以做到,因為我們的生活已經有太多的干擾:必須要點的微博、朋友圈點贊、支付寶螞蟻森林收能量……誘惑源源不斷,切割了我們在學習上的很多可能性。我們接受了太多無效輸入,自然也不會產生高效的輸出。讀到這,你可能又要問我了:“該怎麼辦才好呢?”比起一味地延長學習時間,更‘刻意’地學習更重要。

學習從來都不是一個階段的事,更不是一件輕鬆的事,但是我們可以優化我們的學習路徑,比如給自己創造一個干擾項少的學習環境。拿自學編程來說,你需要的就是一臺電腦。在學習的時候,你最好離手機遠一點,並關掉電腦版微信、QQ和一些亂七八糟的應用。不過,自學之路從來都不是輕鬆的,這也才顯得它的專業性和獨特性。願你學成歸來,已然成了一名大神!


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