软件测试是通过手工或自动化的手段来运行，或测定某个软件产品系统的过程，目的在于检测软件产品是否满足规定的需求，或者弄清楚预期结果与实际结果之间的差别。软件测试学习笔记分享给大家。

一、软件测试的目的

为了发现程序中存在的错误而执行程序。为了证明程序存在错误，而不是证明程序没有错误。哈哈哈（看到这一点程序员可能会觉得头疼）。

软件测试的工作流程：测试需求分析→设计，编写测试用例执行测试→分析，记录缺陷缺陷修改测试→编写测试报告。

软件测试阶段划分：单元测试→集成测试→系统测试→验收测试→回归测试

二、软件测试需要学习的知识和技能。

软件所需要入行掌握的知识和技能。

1）软件测试相关的概念，术语，测试工作流程

2）与人沟通，表述看法的能力

3）测试用例设计方法

4）基本程序逻辑结构

5）基本的数据库操作

6）服务器日志查看方法

进入企业的学习：

1）软件所服务行业的业务知识

2）公司软件测试涉及的工具

3）提高个人工作效率和质量的工具（比较掌握一门脚本语言，可以自己编写脚本进行自动化测试，熟练的数据库操作）

4）提高团队工作效率的方法或工具

三、软件测试的生命周期

软件测试的生命周期：测试计划，测试设计，测试开发，测试执行，测试评估等。

在这里想提醒大家：女生做测试有自身的优势，就是细心，如果你不细心，建议你不要考虑做测试了。

应聘测试公司一般看重的是你的测试经验，如果你没做过，而且学的也和测试没有关系，我建议你自学测试理论，你只要掌握测试理论、会一两种测试工具、有点开发经验，找工作就没问题了，所以还是先学习吧。

学习

小编深知活到老学到老，尤其在计算机行业，技术的发展太快，就算我们每时每刻都在学习也不见得就能把计算机类的知识学完。这里小编给大家推荐几个自学的好网站，感兴趣的朋友可以收藏一下，别忘了点关注哦。

51CTO

专注于IT技术的综合类在线教育平台，里面有很多免费课程，需要先进行注册。网站比较美观，布局也很合理。平台根据课程分难度学习、系统学习等，更有作业、在线问答、辅导等功能。小编在大学期间用过，都是看一些免费的课程，是经常访问的自学网站之一。

我要自学网

这是小编接触到在最早的自学网站，那时候小编不想看书，看书眼就疼，就喜欢看视频，就找一些教程视频看。我要自学网的教程视频很多，计算机类的也很全，美观度一般吧。小编不在喜欢的一点是前面免费后面收费的“姿势”。都是看着看着就收费了，虽然能通过好友分享等方式打开收费课程，但很是麻烦，遇到课程较多的时候就只能充钱或者不看。

w3cschool

网站建设教程，从基础的HTML到XHTML，到进阶的XML，SQL、数据库、多媒体、WAP等内容。该网站主要以图文形式展示，提供了WEB的绝大部分的技术文档。W3CSchool 是因特网上最大的 WEB 开发者资源，而且是免费的、持续更新和升级，该网站提供的文档大多都是标准性的存在。学过前端的同学大多数都会知道这个网站，绝对的好网站。

AppCan

一个移动应用开发平台，里面有很多免费的课程，喜欢移动开发的朋友可以看看。

翼虎网

提供主流设计软件的教学、设计教程、以及插件工具资源下载等内容，同样是视频点播形式的在线学习平台。当然该网站提供的大部分视频是收费的，也有免费视频，每天提供一定量的免费视频供大家学习。该网站的目标是：让每一个学习者，不仅获得技术的提升和精进，更会获得艺术的熏陶和修养。

慕课网

IT技术学习平台、移动端开发、web前端、html5、PHP、Swift等IT技术教程资源。富有交互性及趣味性，可以和同伴一起编程，还有在线编辑工具、学习计划、问答社区等功能。小编之前在慕课网学习过，讲得非常好，下载了app学习更方便，当然大多数视频收费，部分视频免费。

Hack Design

全球顶级设计师教你网页、app设计，且免费哦。该网站是一个由设计师和技术开发者共同创办的，它采用了一种新鲜又容易上手的方式来做设计教学。Hack Design是为了不懂设计的开发者服务，众多出色的产品通常是由懂一点设计的开发者和懂一点技术的设计师完成，所以Hack Design希望开发者能在这里摸一点门道，不过该网站是全英文网站，小编实在是看不懂啊，奉献给更多开发者。

Udacity

职业编程学习的不二之选，提供微学位。课程提供的视频有中/英字幕，对英文水平不高的用户很友好。Udacity的平台不仅有视频，还有自己的学习管理系统，内置编程接口、论坛和社交元素。Udacity在16年入驻中国后，在中国命名为“优达学城”，优达学城主要提供：纳米学位和免费课程两类课程。

小编主要是计算机类的学习网站，不知各位的充电网站都有哪些呢，记得评论分享哦。

大家好，首先，小编我也是一名编程爱好者，有C语言编程基础，和一些数据结构算法等基础，随着手机应用的崛起，也加入到了android编程的行列中来。做为一名android编程爱好者，水平初级，走过弯路，所以本文目的就是让大家学习起来不走弯路。

1.小编我喜欢直入主题，简单介绍，少走弯路，android开发主要用的编程语言是Java，但是，真正做android开发不能仅仅会Java编程，还要会UI的设计、第三方类库调用，网络和数据库等方面的知识，当然开始时不需要学这么多，以后也不需要每人都会这么多，专注一个方面，就可以，因为会有同事和你一起开发。

2，那么该怎么学？如果你是刚开始接触这方面，不妨找一套大学教材，基础性的，先看下，了解一下基本原理，另外再买1本口碑比较好的教程，空闲时间慢慢学习，积累，脑子里有个大概的结构和意识。不要急于做出来一个程序，那是不可能的。很多培训机构就是利用这一点，让很多人花大价钱去学习，最后并没什么效果。当然一些正规学校办的长期班，也有不错的。

需要学习的基础知识大概有以下内容：

1.Java语言编程入门（基础语法、面向对象、IO流、多线程与Socket编程、数据库，网络传输和数据解析等），代表教材有《从零开始学Android编程》，可以让我们有一个大概的了解，不再对手机app迷糊。

2.Android应用开发，包括程序的界面 UI，Activity，屏幕适配，数据存储等

3.Android程序的处理框架，包括事件机制，手势识别，消息推送、多媒体等

4.Android图形方面的程序开发，像一些引擎系统效等，这是深入以后的知识了，不能急于求成。

学习完上面一些基础知识以后，可以试着读写别人的源码，自己写一点简单的app，读书千遍，不如自己动手一遍。

最后，编写项目，综合练习掌握和未掌握的专业技术。在学习过程中贯穿着代码实战。看的代码是别人的，动手写出来的是自己的。自己动手写代码，记忆更加深刻，效率更高。总之必要的基础知识一定不能省略，一定要学精通，如果有C语言等编程基础，其实入门上手还是很快的，必竟手机应用只是编程的实现，编程的语言和理念其实是相通的。

本文由科技与猎奇原创，欢迎大家关注订阅，一起交流，共同提高。

有人说：“C生万物，编程之本”，这一点都没有错！

C语言是最接近计算机的语言，很多时间，我们都会发现，C语言是非常有必要学习的。

为什么学C语言？

C语言是最接近计算机的语言，可以让你更好的了解计算机；如果你学习过C语言，你就能学习现在任何的高级编程语言。因为所有的高级语言都是以C语言为基础的（像JAVA，C++，C#等等；C语言已经存在很多年了，它有广泛的使用团体并且有大量的现成代码可以利用。C语言是唯一一个向你阐述指针的本质的语言。而C#和Java干脆跳过了指针这个题目。可是指针确实使C语言变得更加强大。找编程开发方面的工作时，C语言仍然是最普遍需要的语言。所以它值得你花时间去学会它。 任何里面有微处理器的设备都支持C语言。从微波炉到手机，都是由C语言技术来推动的。

学完C语言可以干什么？

可以看一下这个职业发展规划图，如果你还不知道自己的下一步是什么？这是一个很好的职业规划路线，希望能帮到大家。

C/C++学习线路图

因为图片较大，所以可能会被压缩，不过可以点击查看大图，我也会一一把每个阶段知识点，学习目标分列出来，让大家更好的学习。

阶段一：C语言开发

配套视频：

轻松掌握C语言视频教程（会打字就能学会）

计算机等级考试二级c语言

阶段二：C高级编程

配套视频：

C语言提高深入浅出

C++关系型数据库编程 | 4天从入门到精通

阶段三：C++核心编程

配套视频：

C++核心编程_打造你的核心编程技能

C++ STL 高级教程 | 深入浅出版

阶段四：桌面应用开发

配套视频

步步打造-frameQT自定义界面

MFC进阶教程深入浅出版

阶段五：Linux系统编程

配套视频：

学好linux？ 从零基础系统编程开始

阶段六：Linux网络编程

配套视频：

linux典藏系列之 网络编程

阶段七：项目实战相关

配套视频：

C++与分布式数据库开发

技术干货-Linux Shell精通教程

阶段八：网络攻防相关

配套视频

C++与安全协议开发

网络攻防的艺术之TCP协议篇

先交代一下自己的情况，非计算机科班出身，本科机械，会一点C/C++，没怎么写过代码，最大的程序可能就一二百行，没算法／数据结构基础。

多年前一心想往机器学习方向发展，在狼厂找了一份实习。刚开始实习接的任务是学会perl／正则表达式。这对那时的我算是不小的挑战。在狼厂看同事代码，第一次感觉到了专业和规范，相比之下我过去写的都是玩具了。

后来到一家创业公司，一切从零开始，好在当时老大愿意给我时间自学。所以我开始学python。先是重新过了一遍基础语法。然后努力要求自己写的规范，把一些常见功能封装成函数。大概一两个月过去，感觉收获挺大。有了自己的工具库，做东西效率大大提高。

然后遇到了瓶颈，我自己编程能力有限，翻来覆去就会那么几种写法。没有用到Python的高级功能，没有面向对象，而且很多实现非常啰嗦，不优雅。于是我开始系统深入的学Python。

仔细看完了《fluent Python》，感觉眼界有了很大提高。对Python的各种机制，高级特性有了非常全面的认识。学完这本书后，我也把Python升级到了3.5，把以前的代码全部重构成了Python3代码。

学了很多理论，接下来就是做项目练习。我觉得爬虫是个很好的切入点。因为难度不高，成就感强，有一定实用性。我陆陆续续写了20＋爬虫，然后开始研究Python的数据库操作库。这样就顺带掌握了建库，入库，数据库迁移等基本操作。

有了数据库后，一方面可以做文本挖掘，另一方面还可以建站。我学习了flask，建立了几个个人站点，非常好玩。机器学习方面，我参加了kaggle竞赛，连带就学习了sklearn，pandas，numpy，TensorFlow等工具。

总得来说，自学三个阶段：

第一阶段应先系统地过一遍语言基础，认真理解语言的特性。

第二阶段进行各种实践，在实践中摸清各种工具库的用法，这样能做出能用的东西，保护学习积极性。

第三阶段，可以更深入语言本身，掌握底层细节，也可做更大规模的项目。

P.S.平时遇到的各类问题，基本上都是Google＋stackoverflow解决的。所以科学上网也很重要。

基础如果不牢固的话，那么建议找一套你能看懂的教程，还有教程的一节课最好在5-30分钟以内，还有就是教程里面最好是老师会敲代码。而不是直接给你看一个已经打好的，这很重要。然后你就跟着一起敲代码。必须要跟着敲代码。

看不懂的跳过，然后刷完一套教程，再回来看，不懂的就再看一遍。跟着敲代码。如果这个时候你入门了就写个简单的爬虫，从函数，到类，把学到的掌握的都用到你写的这些小程序里面，大概是这样。

可能不适用全部的人，但是我是这样学过来的，后面就多看一些技巧类的书，在刷其他的教程，一定要找个自己能接受，能看下去的教程看，有视频。书，技术博客等，最后。一定要跟着敲代码。一定要跟着敲代码。一定要跟着敲代码。！！！

IT行业一直以来都是一个比较火热的行业，今天小编就为大家介绍6个超级厉害的变成自学网站！

B站

这是一个非常强大的网站，只要你在里面输入一个想学的内容，它就会将各个大网站的资源全部展示出来！而且全部免费哦！

菜鸟教程

这是一个专门打造编程学习的网站，HTML，CSS，数据库开发只要是你想学的，它都有！

腾讯课堂

这是一个教育类的网站，IT，设计，职业等各个领域的课程都有！每天都有名师进行直播，快点搬上小板凳围观吧！

W3c school

这是一个专门供大家学习Java，HTML，Sql，Mysql等编程语言的在线学习网站，你可以查询需要的文档，也可以在上面学习，提高自己的技术。

中国大学mooc

这是一个比较适合大学生学习，里面包含了国内很多大学知名教授的教学视频。而且全是免费的哦！

牛客网

这是一个IT求职神器，海量试题和阿里巴巴腾讯等大企业合作，和牛人一起学习进步，超级方便！

迅捷CAD教程中心

想学CAD制图的朋友，可以进入这个网站学习哦！还有海量图纸直接下载就可以使用哦！

怎么样这六个编程自学网站是不是很酷呢？快点收藏去学习吧！

作者: Harrison Jansma编译: MikaCDA 数据分析师原创作品，转载需授权

在过去的一年里，我自学了数据科学。我学习了数百个在线资源课程，每天学习6-8个小时，同时还在做一份兼职工作谋生。

我的目标是在缺乏资金的前提下，从事我热爱的数据科学职业。

在过去几个月里，我取得了很多成就。我发布了自己的网站，并获得了一个很不错的计算机科学研究生课程奖学金。

在本文中，我总结了自己是如何自学数据科学的，希望能给你有所帮助，让你更加顺利地开启自己的数据科学职业生涯。

注意，本文中我所说的“数据科学”指的是，那些将数据转化为现实行动的工具集合。当中包括机器学习、数据库技术、统计、编程和特定领域技术。

资源推荐

互联网上资源纷乱复杂，试图从中学习有时会让人无从下手。

Dataquest，DataCamp和Udacity等网站都提供不错的数据科学知识。它们都有相应的课程计划，都能让你系统地进行学习。

但问题在于，以上这些网站课程太贵了。而且没有教你如何在工作环境中应用概念，同时还限制你进行自我探索。

edX和coursera上的课程是免费的，并且设有针对特定主题的课程。如果你善于从视频或课堂环境中学习，这些都是学习数据科学的绝佳方式。

免费在线教育平台

以下列出了许多不错的数据科学课程，当中有些课程是免费的。

https://class-central/subject/data-science

如果你喜欢跟着书学习，那么可以看到这本教材。

Data Science From Scratch http://math.ecnu.edu/~lfzhou/seminar/[Joel_Grus]_Data_Science_from_Scratch_First_Princ.pdf

为了让你更明确在数据科学中需要掌握哪些技能，在下一部分中，我将详细介绍具体的课程计划指南。

数据科学课程指南

Python编程

编程是数据科学家的基本技能。你需要熟悉Python的语法，了解如何以多种不同的方式运行python程序。（Jupyter notebook VS 命令行 VS IDE）

我花了大约一个月的时间来学习这些Python文档，以及CodeSignal上的编程挑战。

https://docs.python.org/3/tutorial/https://docs.python-guide.org/intro/learning/

统计与线性代数

这是进行机器学习和数据分析的先决条件。如果这方面你有不错的基础，建议花一两个星期来梳理关注概念。

特别注意描述性统计。能够理解数据集是一项非常重要的技能。

Numpy，Pandas，Matplotlib

学习如何加载、操作和可视化数据。掌握这些库对你的个人项目至关重要。

可以查看相关教程，这些都是我用过的。http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/index.htmlhttps://matplotlib.org/tutorials/index.html

请记住，学习这些库的唯一方法就是使用它们！

机器学习

学习机器学习算法的理论和应用。然后将学到的概念应用于真实数据上。

大多数初学者会从使用UCI ML Repository的数据集开始，使用数据并浏览机器学习教程。

Scikit-learn文档具有出色的算法应用教程。http://scikit-learn.org/stable/

生产系统

工作意味着获取实际数据并将其转化为行动。为此，你需要学习如何使用业务资源来获取、转换和处理数据。

亚马逊网络服务，谷歌云，微软Azure

这是数据科学课程中最基础的部分。主要是因为你使用的特定工具取决于你要进入的行业。

但是，数据库操作是必需的技能。你可以在ModeAnalytics或Codecademy上学习如何用代码操作数据库。你还可以在DigitalOcean上实现自己的数据库。

另一个需要的技能是版本控制。你可以创建GitHub帐户，并命令行每天提交代码来轻松获得此技能。

在考虑学习其他技术时，重要的是认识到你的兴趣是什么。如果你对Web开发感兴趣，那么关注该行业中公司使用的工具。

学习建议

1. 学习概念时要有主次

网上的学习资源很多，因此在线学习时很容易走弯路。

当开始研究某个主题时，你需要牢记自己目标。否则你将忘记初衷，被其他的内容吸引注意力。建议有效地整理和存储资源，从而更专注目前需要掌握的技能。

目前我的Chrome书签栏

如果你这样做，你保持有序的学习路径，将注意力集中在目前应关注的内容，避免分心。

2. 不要着急。学习是跑马拉松，而不是百米冲刺。

如果你要在数据科学领域取得成功，你需要不断地学习。请记住，学习过程就是回报。

在整个学习过程中，你将探索自己感兴趣的内容，你对自己的了解越多，你学习的乐趣就越多。

3. 学习，应用，重复

不要只学习一个概念，然后学习下一个概念。学习过程不会停止，直到你可以将概念应用于现实情况。

4. 建立个人作品集，向他人展示自己的技能

怀疑主义是你在学习数据科学时将面临的最大逆境之一。这可能来自其他人，也可能来自你自己。

因此，在学习数据科学时，个人简历是很重要的一环。这能让你找到理想的工作，成为更自信的数据科学家。

在作品集中包含你引以为荣的项目。你是否从头开始开发过Web应用程序吗？你有自己的IMDB数据库吗？你是否写过有趣的医疗保健数据数据分析？把这些罗列在作品集中。

这是我的作品集，存储在GitHub上是一个不错的选择，其中可以包含摘要页面和相关的项目文件。

5. 数据科学+ ____ =充满激情的职业

数据科学是能够改变世界的工具。数据科学的应用是无穷无尽的，因此你需要找到你的兴趣所在。

如果你找到自己感兴趣的内容，你将更愿意投入其中完成项目。

在学习的过程中，请留意那些让你感兴趣的项目或想法。

发现你所热衷的领域后，你会更系统地学习该领域所需的技能和专业知识。

结论

进入数据科学行业并不容易。为了激励自己继续学习，你需要毅力和自控能力。数据科学家需要时刻具有好奇心，并热衷于寻找答案。

临近毕业季，到了找工作的时候才想要学编程？

那么，如何才能有效的自学编程呢？

学编程最重要的是实践，就是写代码、看别人写的代码、再写代码。当然，前提是你已经对语法很熟练了。

21天自学编程——

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△仅限参考

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12个有用的自学网站

如果你想学编程的话，这12个网站可以帮助你，它们都提供了免费的课程供你学习，因此你无需担心费用的问题。

1.Codecademy

其中，Codecademy是最受欢迎的免费编程学习网站之一。事实上，已经有超过2400万人通过这家公司的教育模式学会了编程。Codecademy开设的课程有HTML&CSS，JavaScript，jQuery的，PHP，Python和Ruby。

2.Coursera

Coursera成立于2012年，如今已经成长为一个主要以营利为目的的技术教育公司，现提供来自119家机构的超过1000门课程。如果你想要获得证书，可能需要为一定的课程付费，这里也有一些来自不同大学的免费编程课程，如华盛顿大学，斯坦福大学，多伦多大学和范德比尔特大学等。

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3.edX

edX是另一个领先的在线学习平台，重点是它不是以营利为目的，而是开源的。edX是由美国哈佛大学和麻省理工学院于2012年联合创办的，所以你将会在这里学习到先进的技术和理论。如今，edX已涵盖了60所学校。此外在这里，你应该不会错过哈佛大学的计算机科学导论的，免费的哦。

4.Udemy

Udemy成立于2010年，是一个在线学习平台，可以帮助你改善或学习工作技能。虽然有部分课程需要付费，但也有大量的免费编程学习课程，通过视频讲授。

5.aGupieWare

一个独立APP开发者从美国的一些领先机构调查了计算机科学程序，然后基于斯坦福大学，麻省理工学院，卡耐基梅隆大学伯克利分校和哥伦比亚大学提供的免费课程，它创建了一个类似的课程。该程序分为15个课程：3个入门课程，7门核心课程和5个选修课程。

对有潜力的程序员来说，这简直是一个完美的入门程序。（本段感觉译的不是很好，有其他见解还请赐教~）

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6.GitHub

这个我想大多数开发者都知道就不多说了，作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有140多万开发者用户。

7.MIT Open Courseware

如果你已经学过基础知识，并向更深入的层次探索，比如探究背后的编码理论等，麻省理工学院提供了包括如计算机科学导论，Java编程介绍和C语言编程等免费课件的网站，值得好好利用一下。

8.Hack.pledge

这是一个开发者社区，其中聚集了一些知名度比较高的开发者，如Bram Cohen，BitTorrent的创始人。在那里，你可以从一些大牛那里学习到一些编程技巧。

9.Code Avengers

Code Avengers提供了很多有趣的和互动性的程序设计课程，教你如何编写游戏，应用程序，以及如何使用JavaScript，HTML和CSS创建网站。每门课程只需要12个小时即可完成，并且支持英语，俄语，荷兰语，西班牙语，意大利语，土耳其语和葡萄牙语。

10.Khan Academy

Khan Academy由教育家萨尔曼汗创建于2006年，是其免费在线学习机构之一。这里提供一步一步的视频教程，你可以在这里学习如何使用JavaScript和ProcessingJS编写动画，游戏等，或者学习如何使用HTML和CSS创建网页。

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11.Free Code Camp

在这里，你可以学习HTML5，CSS3，JavaScript，数据库，DevTools，Node.js，Angular.js和Agile的知识。你甚至免费创建自己的应用，以锻炼自己的编程技巧。总之，在这里你可以学习到真正的技能，并且对你解决实际中的问题十分有帮助。

12.HTML5 Rocks

为对抗苹果的HTML 5，谷歌于2010年推出该项目。该网站提供了大量的教程，资源以及最新的HTML5更新。它是开源的，因此开发人员可以尽情使用HTML5代码。由于这比大多数课程都要先进，因此在这里你肯定会比没来之前获得更多的知识和经验。

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当然还有一个最好用的，

就是w3cschool啦！

1.博客园

一个面向开发者的知识分享社区，一个IT技术人员想为IT技术人员们提供一个纯净的技术交流空间，博客园很长时间只有一个不能再简单的博客，近四年，博客园仅靠一个人几年工作的积蓄在维持。

现在博客园已经成为很多程序员必逛网站，文章资源丰富，分类精细，无论你什么专业都能在这里找到你想要的文章。web前端在这里被细分为：Html/Css、JavaScript、jQuery、HTML5四个方面。

2.芯晴素材网-网页特效代码

是一个集各种网页素材以及网页源码为一体的面向开发人员的一个网页素材网站，如果你想要学习前端页面开发，这里，将是一个很好的起点。

前端网页制作过程中所涉及到的任何特效代码，都可以来这里搜索，非常方便使用，在你还不会自己写代码时，先看看别人是如何写这种动效代码的，鼠标特效、图片切换、导航、鼠标、图片轮播、文字滚动、css、菜单、图片放大等特效代码全部都有。

3.jquery中文网

前端所能涉及领域的干货文章，包括：Jquery、脚本编程、数据库、服务器技术、操作系统、建站教程。

4.菜鸟教程

网站HTML、CSS、Javascript、PHP、C、Python等基础编程教程，同一个知识点有多篇不同角度的文章可供参考学习，资源免费，会实时更新站内文章。

5.jquery插件库

各种前端程序员能用到的插件，喜欢研究新东西的自学者可以在这个网站里挖掘各种小插件。

以上，有任何IT问题都欢迎问我~这里有一些我收集的资料想要的评.论！回复【资料】即可

在 IT 工程师和培训机构多如牛毛的时代，拜师学艺并不难。但自学编程对于毫无基础的同学来说却可能是个问题，相信有过类似经历的朋友都有一把辛酸泪和一肚不吐不快的体会。让我们从一个故事说起…

故事

某君在一个普通大学读着自己不喜欢的专业，以打游戏、刷段子和睡觉度日，突然有一天想学点什么。学编程好像挺酷，而且听说IT行业充满了机会，没准一不小心就和大佬一起“改变世界”了。

那么第一个问题来了，他该选择什么语言？

是世界上最好的语言 PHP？还是语言之母的 C？幸好还知道个编程语言排行榜，找到一看、几十种不带重样，这要逼死天秤座的小朋友。选 PHP 吧？上非诚勿扰都要被灭灯，而且就只能做个网页。万般纠结之后我们选 C 吧，听起来既高级又底层，说不准还能考个计算机二级。

接下来得干正事儿了。在这个便捷的网络时代，自学可选择的方式非常丰富。除了在网络上收集资料、阅读干货外，某君还向一些前辈咨询了自学的方法。

网络上流传的编程学习方式有：

看书（这是最容易想到的方法）

观看视频教程

阅读官网文档

读源码

到大学蹭课或者报名培训（不知道还算不算自学，没交学费都算吧？）

某君又得纠结一番了，大学蹭课和培训并不一定有合适条件，且不符合自学的气质；观看视频教程，前辈们觉得比较low；阅读官网文档和源码，这不适合初学者。总得来说看书算是比较中肯的方法，至于看什么书呢，前辈推荐了《C Primer Plus》，据说是学习C语言的经典之作。

好吧，不再纠结，直接啃这本大部头，虽然有人说看原版好一些，但是实在能力有限、还是看中文版吧。一口气花了一周时间读完这本书，果然是经典，变量、语句、条件判断甚至指针都知道怎么回事了。

某君决定按照书中的说法实践一下了，于是打开了记事本，折腾很久装了GCC，把书上的第一个例子抄了下来，在控制台的小黑窗输出了“Hello World”，成就感满满。决定上手写点高级的的东西一试身手，合上书。咦，为什么会报错？哦，原来少个分号。不禁陷入思考：为什么学了两个月还是只能在这个黑窗口算算秋水仙数？网友还说要看官网文档、要读源码、要看英文原版，我一样都不能做到，我一定是能力不够，编程果然是天才做的事情……

正经话

上面的故事是我编的，但其中的纠结却是自学者或多或少都经历过的。实际上，IT从业者并不像传说中那样需要天才般的智商，要点在于能否找到合适的入门途径，再加上一点点坚持和思考。比较可惜的情况是一些人没能找到适合自己的学习方法，并在纠结和碰壁后失去信心，然后沮丧的认定自己并不适合干这行。学编程很多时候就是一个趟坑的过程，但不是每一个坑都有必要趟，写这篇文章的目的是希望能够帮助初学者尽量少趟一些坑。

IT世界的地图

初学者遇到的一个典型问题是对IT世界没有一个大的图景。比如大多数的Java书籍，教完你基础语法知识和秋水仙数的求法后就结束了，并没告诉你接下来能干什么。我曾经为此感到非常困惑，学完Java SE后做了一个非常简陋的GUI demo，就失去了后续的Java学习方向，带着对Java的偏见，这成为了我一段令人沮丧的学习经历。关于这个话题一本书可能都不够，简单来说，我尝试从计算机科学知识和技术实践两方面来聊聊成为一名IT工程师需要具备哪些东西。

计算机科学基础

首先初学者要具备一些非常基础的知识，这些知识在你踏上工作岗位后能被实际的用到，比如计算机运行原理、网络的传输、常用数据结构和算法等。这部分属于计算机科学，也是应该被计算机专业本科课程涵盖的，不要伤心错过了大学本科的相关课程，我会分享一些有用的资源。

这里我罗列了一些计算机专业的学生一般需要学习的课程，当然每个学校专业设计都不一样，甚至采用的教材名字也不一样，仅供参考。大学计算机科学课程往往包括：《高等数学》、《离线数学》、《电子电路》、《数据结构》、《程序设计》、《计算机组成原理》、《编译原理》、《计算机网络》、《软件工程》、《数据库原理》等。有些学校会有一些额外的课程，例如《通信原理》、《汇编语言》、《线性代数》、《C语言》、《Java 语言》等。

图片来源于网易计算机专业的课程体系

尽管IT行业知识更迭非常快，但是基础知识并不容易过时，因此有大量的资料可以选择。可以选择从计算机经典丛书系列开始，比如佛罗赞和莫沙拉夫的《计算机科学导论》，甚至可以阅读一些计算机科普类读物例如《穿越计算机的迷雾》。另一种直观的方式是观看大学精品课和去跟慕课课程，比较推荐的有几个：

中国大学精品开放课程，高等教育出版社的精品课程项目，有全国大量的名校授课视频和课件

中国大学MOOC ，这个是中国大学MOOC和网易合作的，提供了上文附图中计算机课程体系中所有课程

果壳网的MOOC学院，主打翻译全球名校的优秀课程，比如斯坦福的《编译原理》和MIT的《Python》

从知识到实践

除此之外，还需要了解实际应用于设计软件或者开发网站中的实践类知识，包括某个特定语言以及周边的库、框架和工具等。 我们可以把特定需求中用到的语言、库和框架以及其他的工具称为技术栈，在技术选型上通常也是被这样考虑的，HR常常会根据技术栈来寻找需要的工程师。比如需要学习SSH 三大框架和Java的Java技术栈；为服务器web开发而生的PHP技术栈；在移动开发领域流行的IOS、安卓技术栈等。当然这里面有一些重合和共用的技术也需要学习，比如版本管理器Git、SVN就是每个合格的工程师需要去学习的。

换句话说，大学课程主要定位在上面说到的计算机科学基础知识，而市面上的培训机构主要是告诉你在怎么在实际工作中运用，所以大学和培训机构都有他们的价值。

想要更加详细的了解这部分内容，这里有一些开源的技能图谱可以参考:

图片来自： http://skill-map.stuq.org/

如何挑选你的兵器？

在介绍完计算机领域的大致图景后，就需要选择一门合适的编程语言，一个较为形象的例子是把编程语言比喻成兵器，因为我们深知编程语言对于工程师而言是实实在在的工具，我们不是为了学它而学，学编程不仅仅是学语言特性，一般来说我们也不用知道赋值语句像“茴香豆蔻”的“茴”字有四种写法。

当然语言之争从来没有停止过，如果把编程语言比喻江湖武器的话十分有趣。

C语言是M1式加兰德步枪，很老但可靠。

C++是双截棍，挥舞起来很强悍，很吸引人，但需要多年的磨练来掌握，很多人希望改用别的武器。

Perl语言是燃烧弹，曾经在战场上很有用，但现在很少人使用它。

Java是M240通用弹夹式自动机枪，有时它的弹夹是圆的，但有时候不是，如果不是，当你开火时，会遇到NullPointerException问题，枪会爆炸，你就会被炸死。

JavaScript是一把宝剑，但没有剑柄。

— 来自网络

老实来讲IT行业的最终目的是交付可用的软件，编程语言也是适应市场的。这对于初学者或许有些残酷，在工作中我们发现最好的语言是用来处理工作任务或者构建合适的应用，并不是出于爱好或者某种Geek精神。

对于初学者而言，在选择合适的入门语言时至少需要考虑两点：

是否能适用于构建你想要的应用。如果你的目标是创建一个运行在IPhone上的APP，那么最好选择 Object C 或者 Swift，学习web开发可以选择PHP 或者JAVA。实际上我们仍然可以用汇编做出网页，但是这样做成本高昂。

是否容易学习，在满足第一点的条件下请尽量选择容易学习的语言。容易不仅仅指语法简单，包括环境搭建、部署等都需要考虑在内，以及能不能容易找到好的学习资料，因此尽可能的选择主流语言。

别忘了非常重要的一点，学习编程语言还包括平台提供的API，比如Win 32 之于C++/C#/VB，以及周边的库和框架（这些库、框架和工具能在上面说的技术图谱中找到）。IT历史上甚至出现框架和库引领编程语言走向的情况：JQuery 和Angular 改变了前端开发的思想; Rails 抢走了Ruby的名气；而SSH三大框架一度代表了Java世界。

最后我为初学者整理了一个流行编程语言和用途的表：

另外还需要注意的是开发工具，可以选用IDE和有代码提示的编辑器，但尽量不要在这上喋喋不休，这就像用来盛放你锋利兵器的架子，用着顺手就行，也不推荐使用纯文本编辑器，这看起来像赤手空拳。 推荐一些编辑器和IDE

挑选合适的资料和有效的阅读

对初学者而言，我仍然推荐好的视频教程，虽然我已经听到不下5个人声称是靠阅读官方文档或者看源码学会编程的，而且认为观看视频教程见效太慢。但这个思想对初学者很危险，不得不承认阅读文档和源码能更准确找到自己想要的信息，这对深入技术原理非常有用，但视频能比文字传达出更丰富的内容，有更直观的演示和细致的讲解，我想没有比这个更适合初学者了。

除了上面提到的精品课程和慕课教程，国内有像网易云课堂，国外有lynda这种在线学习视频网站，甚至在优酷和土豆都能找到足够的教程资源。

如果选择了阅读技术类书籍，我们来聊聊怎么有效的阅读一本技术书籍。

读IT类书籍和读考试类书籍的方式不同，初学者需要选择更接地气、并且能告诉你最终能做出什么案例的书籍。你不需要通读整本书，而是需要搭建好和书中版本一致的环境，然后把书中的每行代码敲入电脑，观察这些代码怎样被运行，在遇到问题时去请教朋友或者到搜索引擎中寻找解决办法，直到示例程序能被正确运行。

可能一个月才能读完一本书，但慢点并没什么坏处，敲过一遍的代码才能算是你的，否则永远存在于纸上的代码清单中。对于关键的概念和知识点，可以在阅读的同时做一些笔记，去尝试使用思维导图来做你的笔记吧，这让你的笔记跟上你的思考，并形成一个知识网络。

自我激励

自学无疑是寂寞的。编程学习耗时较长，如何保证在这个阶段能坚持下去？

我们知道很多人都能对游戏产生强烈的兴趣、愿意为之投入时间，这其中的秘密就是游戏的奖励规则。杀死一个怪物就能得到一些金币，通过完成任务获得满足感，通过关卡的设计产生持续吸引力，进而形成正向的反馈。

其实学习编程也一样，实现一小段程序并运行，足以让人感到成就感和满足，借鉴这个简单的心理学技巧，定期给自己设定一些有实际意义但是不太难的目标和任务。太难会让人失去耐心，太简单又很无聊，最好设定一个跳起来刚好摸得着的任务。每完成一个目标就给予自己奖励，可以是完成任务的成就感，也可以是其他的物质奖励。

这个时候一个代办记事的清单就可以帮上忙了，可以是一个to do list的软件，或者自己手写一张卡片贴到墙上，关键在于不要忘了在任务达成后给予自己适当的奖励。

图片来源：https://appadvice

那如果真的遇到一些麻烦的任务呢，如何顺利解决而不至于丧失信心？笛卡尔在《方法论》一书中告诉了我们研究复杂问题的方法和步骤:

尽量将其分解为多个比较简单的小问题，一个一个地分开解决

将小问题从简单到复杂排列，先从容易解决的问题着手

子问题被解决后，进行联调测试，看是否能协同运行

在敏捷开发这种工程思想中我们正是这样做的，我们需要把业务需求进行拆分然后评估工作量，不仅可以直观的看到任务进展，手上的工作也不会看起来庞大得难以完成。

最后多说几句

非科班出身的工程师入门是有一定痛苦的，不像武侠世界里面的名门正派弟子，也没有机缘遇到骨骼精奇的世外高人，如何选择合适自己的学习方式并自我管理是很重要的一方面。没有任何Low的学习方式，只要直接而又高效，而且要能达到我们的目的就好。以我为例，从大专学校毕业并没有机会参加本科课程，曾经也在网上攫取各种视频教程，去别的学校蹭课，甚至带上礼物去一个老师那里登门拜访补课。

另一方面是如何上桌，吃上编程这碗饭。学习的成果如果无处施展便成为屠龙之技，参加一些开源项目和一些公益活动，谁不喜欢一个热心的人呢。也可以尝试去实现自己的一些idea，当做一个小项目来开发，有了一些项目实践后去找一个公司实习会容易的多。

我不知道算是有幸还是不幸经历了这一个过程，矫情一点来说是有一些曲折，但是我知道“聪明”从来不是这个行业的门槛。引用流行于知乎的一句老话“以大多人的努力程度，还轮不到拼天赋的程度”，在Thoughtworks有大量优秀的工程师，从他们身上我能看到聪明不是学习编程成功的关键，坚持和勤于思考才是。