程序员的自我修养—学习方向和方法

学习方式

 

在之前信息采集中很多小伙伴提及到的问题是，怎么快速学习，找不到方向、动力，怎么才能达到公司的招聘标准。

 

就单纯的入行来说，基本分为自学和培训两个方式，很多人包括我是通过培训入行的，不过本身我也是通信工程专业的，属于计算机专业，只不过是大学是基本没有正八经听课，然后参加了培训班速成。

 

之前很多次讲过一些培训班的优缺点，不太过多的赘述，总之一句话，适合自己的就是ok。假如选择培训班，就跟着老师好好学习争取赚回学费。

 

具体各地线下培训班因为各个培训机构、各个地方的收费不同，有很大的差异，也不能一概而论，我也没法给出具体的推荐那个。如果你要参加培训班的话，可以问问之前当地学长学姐的选择，再者就选择一些互联网上口碑好点的。毕竟很多的培训班一期收费就是两三万，也不是小数目，货比三家在购买。

 

如果要选择自学的话，很大的困难只是在于选择上。有的内容现在公司生产上已经不用了。像3年前，你就算是不会分布式微服务，会用SSM框架也还能找个工作，但是现在一线公司基本上都是用微服务来构建系统，所以在选择学习的重点上可能会有一些难点，很容易学了一些并不是很常用的内容。

 

对于是自学还是报班，我个人没有统一的意见，每个人的情况不一样，根据自己的能力和兴趣来选择。

不过需要重点说一点的是，不论是哪种方式，只是带你打开代码世界的大门，你能在这条路上走多远，都是靠自己学习能力，接收新事物的能力，如果不能学会对于技术的自我迭代，就算是詹姆斯高斯林（Java语言之父）亲自来教你，还是很难。

学习方法 

确定方向

对于没有目标的人，你往那个方向走都可能是错误的。很多小伙伴说就业的时候迷茫，是不知道怎么选择而已。

 

选择伴随着一定的机会成本，俗话说，男怕入错行，女怕嫁错郎，说的这就是机会成本。学前端还是后端，学Java还算是Python，工资高不高，好不好找工作等等。你怕选择的并不是收益最高的，而你丧失掉的那个就是你的机会成本。

 

机会成本就是在于你并不知道你目前做的选择是不是最优解。看着现在Python很火，结果你去培训学习了Python，结果一年后Python不火了，薪水直线下滑，反而Golang火了起来。那么当时你付出的机会成本就是没有选择学习Golang。当然我只是随便举个例子，并不是真实发生的事情。

 

其次很多已经选择在做测试，做运维的小伙伴想学习一下Python 做一些自动化测试或者运维，而也会仅仅只是停留在我想学习XX语言一样，这个迷茫程度跟我要学英语一样。

 

在学习方向上，多数人的迷茫在两个点，一个是不知道学啥好，二个是确定了学习方向，不知道怎么去学习。

 

如果目前的身份是大学生（研究生），有一些充足的时间来学习，那么我个人倾向就是选择一些你感兴趣的方向，参加一些比赛之类的活动，我就读的专业（通信工程）比较有名的电子设计大赛，软件工程的可会有一些数据挖掘方向等等。参加比赛的目的并不在于获得多少奖项，而是在这个过程中锻炼你的动手能力，而且学习哪门语言也并不是很重要。

 

为什么推荐参加这些比赛，因为我觉得很多人没那么自觉，就像学英语一样，如果大学里不需要四六级就可以毕业，英语可以做为选修学分，你是不是就可能不会去学习英语了。编程语言也是一样，给你自己具体的目标才会做下面的事情。

 

同样，如果当下的目标是想找一个程序员的工作，那么就调查一下目前市场就业情况，爬取招聘软件的某个岗位的JD，分析下目前需要那个技能，然后一个一个的攻克学习。最后找到工作就是你的目标。

这也是SMART法则中的具体性原则（Specific）。

 

目标明确后，就开始学习一门具体的语言。本身我是做Java程序员，后来也学习过Python，这在之前已经整理过相应的内容，可以参考如下：

Java学习路线（附免费视频图书）

Python学习路线（附免费视频图书）

以上学习路线供参考，有时候会根据你的目的不同，有所删减或增加。

 

自我驱动

想要在程序员这个行业一直待下来，没有一些自我驱动力还真的有点吃力。自我驱动，就是那种你可以自发的去干某件事情。像是在学校的时候，老师还会盯着你学习，还会有考试。当你没有了任何外界压力的时候，是否还是会付出时间和精力去做认真学习，对于大部分人来说是挺难的。

 

除了自我驱动，还有外界驱动。我当初从青岛来就是因为青岛软件开发行业工资水平实在是太低了，根本不够还房贷的。迫于现实的压力，选择了去一线城市工作，这样挣一线城市的工资，还二线城市的房贷，压力小一些。那为了能在一线城市找到个工作，我也是从头开始准备了小半年。在青岛的公司还是用一些单体架构，当时微服务已经刚需，所以一边看着视频，一边瞧着代码，突击强制自己学习。

 

来到上海左右投简历，经过了1个周的面试，拿到一份我满意的offer。自此之后，就开始懈怠了一段时间，就跟完成了一次大考一样。

 

在去年的时候，觉得Python 挺流行，完全出于业余兴趣，在国庆假期期间，自己动手撸出来一个小demo，就是之前分享过源码的沪漂小窝。

 

之后靠着帮别人抓取数据，处理数据的小私活，前后挣了大概1w左右，也不是很多，后来觉得性价比太低，就转方向去做的事情，但是这个体验还是给我带来很大的收获。

 

增加反馈

 

很多人觉得学习一门语言难，很大的原因是投入到产出太慢了，包括就是上培训班，也需要在3-6个月之后。在这其中的很大的一段的时间是感觉不到自己学习到什么东西，不知道这个能挣多少钱，不知道能不能找到一份工作。

 

这时候就需要参考一下一款游戏——俄罗斯方块，原因就是反馈太及时了。我只要拼装完整的一行就是消除得分，根本不需要等待。学习到这个方法，学习编程也是一样，把一项很大的任务具象化，把学会一门语言改拆分成每一个可以反馈的动作。

 

这样能大大提升出自己的兴趣，人好像是只有天生对于玩感兴趣，而其他的是经过后台培养。有时候不是你觉得代码写起来没意思，学不下去，写了忘，忘了写，是找到一个适合自己的兴趣点。

 

 

SMART学习法则

 

SMART法则不仅用在学习编程语言上，包括写简历、做报告上，使用这几个指标制定出相对客观的实现计划。

 

1.具体性原则（Specific）

你说我要学英语，我要学Python。这么说没问题，但是这个问题关键点就是很虚。目标不具体，你看了这句话，你根本不知道要干啥。换一种说法，我要改善发音，我要学习英文写作，我要学习爬虫，你会发现，哎，现在感觉有入手的点。

 

模糊的目标是一团干草，当你扔出去的时候，就散了，花点时间把干草变成石头。

 

2.可衡量性（Measurable）

很多人学习编程的目标是：学会Python。怎么样才算是学会，会写HelloWorld？会写Airflow框架，还是会写源码。学会某一个语言是自己的主观感受，自己的感受不能依照客观的事实来评判。

 

实现一个目标一定是可衡量性的，可量化的。比如学习爬虫，完成某某网站1W条数据。衡量的一定客观可以评价的，真正的把代码写出来，bug修改到位，才可说这个知识点我掌握会了。

 

3.可实现性（Attainable）

很多人经常问我的是怎么快速的掌握一门语言。先不说的别的，就单从学习技能角度是遵循着能量物质守恒的客观规律。

在制定相应的目标时，一定会遵循着可实现的原则，不是上学的时候，老师问，你们的理想大学是什么，班里的人一半是清华，一半是北大。还有像问我如何一个月内学会XX，也是让我无从回答，问问题也是一样，问对问题，你就已经有了一半的答案。

计划的可实现性，不仅仅在于不能超出实际，也不能说范围太小。如果只是想学习一个月，会输出个Hello World就行，少儿编程也不会这么简单。

 

4.相关性（Relevant）

我有一个很奇怪的问题就是，很多人问我问题的时候，我在简介里很明确的说了，我是做Java的，偶尔也是搞搞Python，很多问我前端的问题，C++的问题，嵌入式的问题，我只能说这不是我的能力范围内，给不出具体的解答。

 

学习编程是一样，所有的计划要跟自己的目的相关。就跟自己出发的时候定下的目的地一样，有些人走着走着，不知道当初要去哪里，更不知道当初要为何而出发。

 

5.时间限制性（TIME）

有木有时间限制，是目标和梦想最大的区别。

 

给自己时间紧迫感，这点在培训班上胜过自学的，不过我们更希望是自我驱动去学习，而不是因为被动的任务而去学习。

 

核心技能点——动手写

 

编程语言学习思想跟使用的语言是一样的，当初我们学说话，学英语的时候，是父母老师一遍一遍教着读写。换到编程语言时候，怎么就不会了呢？

 

如果说，让我讲三个字怎么学习一个编程语言。

 

那就是，动手写。只看不写，只是在安慰自己在学习，一点效果的没有。

 

多做技术分享

从下面这张图我们可以看到，教授他人是知识留存率最高的方式准备PPT和演讲内容，给同事来一场技术分享。

不光复习知识，还锻炼口才。曾经有个同事说话又快又急，口头禅也多，比如“对吧、是不是”，别人经常听不清，但是他本人不以为然。领导让他做了几次技术分享，听众的反应可想而知，他才彻底认清缺点。

经常写技术博客，别在意你写的东西在网上已经重复千百遍。当自己动手的时候，才会意识到眼高手低。让文章读起来流畅清晰，需要呕心沥血的删改。写作是对大脑的长期考验，想不到肯定写不出，想不清楚肯定写不清楚。

最后，我所总结分享的点，并不足以覆盖整个编程语言的学习，仅供参考使用。

我是马拉松程序员，可不止于代码。

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