1、在正式敲代码之前，一定要多想想流程；这个【想】的时间投入，有的时候比写代码的时间还要多。偶通常会在纸上画一画业务流程，哪里会有分支，判断条件是什么样的，甚至细到需要修改哪些代码，哪些代码可以抽象出来写成一个新方法，方法入参回参都是什么。这些工作算是概要设计和详细设计，如果公司不要求写这些文档的话，那就自己拿纸笔画一画。
2、写新代码之前，一定要看一看能不能复用老代码，或者用类库实现；这样可以避免相同或相似的逻辑写多编，要记住：代码越多，Bug越多（精简，不是偷懒）；
3、尽可能地提高代码的可读性，包括：类、方法、变量的命名，多谢注释，注意代码的分层、方法的抽象；提高代码的可读性，为了可以为自己和团队成员节约很多不必要的时间。
4、代码编写过程中，一定要时刻问问自己，这样写会不会有效率问题；见过很多开发伙伴，写出来的代码在测试环境上运行没有问题，一发布生产，就会变得效率奇低，这就是忽略了两个环境数据量的差异。
5、如果有条件的话，尽量做一下代码Review，最好每周花一点儿时间做集体的代码Review，目的不是为了查到Bug，而且可以利用这个时间做一下分享；技术能力高的同事说说怎么写比较好，业务水平高的同事说说对业务的理解；并且因为集体代码Review，也会在一定程度上“逼着”程序员提高自己的代码质量。
6、代码出现Bug是很正常的事情，解决掉Bug之后，可以把Bug产生的原因和解决的方法记录下来，避免以后出现类似的问题；程序员能力的提高，就是在产生Bug和修复Bug的过程中提高的。
7、状态不好的时候，就不要写代码；通常一天工作八个小时，能有四个小时在高效的写代码，就是收获满满的一天。
总之，写代码要养成良好的代码习惯：很多时候Bug的产生，不是因为技术能力低，而是因为代码习惯不好。
偶将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，偶来回答一下。
首先，在当前的大数据、智能化时代，学习Python语言是不错的选择，Python语言的应用前景比较广阔，不仅IT互联网行业在大量使用Python语言，未来传统行业应用Python语言的场景也会比较多。
学习编程语言需要一个系统的学习过程，即使Python这样相对比较简单的编程语言，对于没有任何编程基础的人来说，也会遇到一定的学习困难，而要想顺利入门Python语言，可以从以下三个方面入手：
第一：重视实验。编程语言说到底就是一种工具，一定要多使用才能逐渐熟悉，所以学习编程语言一定要重视多做实验，而且实验要有一定的层次，既要有验证概念的实验，还需要有综合性的实验，这对于形成自己的编程思想有非常直接的影响。另外，在做实验的过程中，应该参考一些优秀的代码，这对于形成优秀的编程习惯也很重要。
第二：重视总结。学习编程的过程中，一定要重视对于概念的总结，尤其是学习到面向对象的部分，对于一些抽象概念的理解是非常关键的。总结的过程是形成自己方法论的过程，所以总结能力强的学习者，往往能够快速入门。在总结的过程中，应该多与技术专家进行交流，交流的过程也是学习的过程。
第三：重视应用。编程语言的应用与场景有非常直接的关系，基于场景进行编程，也会深入掌握一些编程的细节。当前Python语言的应用场景是非常多的，比如数据分析、Web开发等等，职场人可以基于自身的岗位任务来使用Python。
偶从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，偶会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注偶，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信偶！
1. 偶应该选择什么编程语言
可能困扰编程新手最多的一个问题是【偶应该学什么编程语言】或者【偶需要学习哪些课程才能做出一个web、一个app】，很多人一直纠结这个问题，陷入了东学一点、西看一点的死循环，到头来啥也没学好，这会很浪费时间。刚上大一的时候，偶也很想知道应该选择什么编程语言。偶问了很多人，网上各种查资料，但所能得到的答案都很片面，多数对这个问题答非所问，总是回答说“某某编程语言难”，“某某编程语言性能好”。其实作为初学者，大家对计算机体系都不了解，就不要过多地去纠结性能，或者难易等因素，原因偶等下再说。如果你有明确的方向，那么很好选择。如果你想做算法、机器学习方向，那么python是最好的选择。如果你想做web开发，java、php等都可以。如果想做一些更底层的工作，那么就可以选c。当然这是建立在你有明确方向的基础上。可是，很多人都没怎么接触过计算机行业，特别是和偶一样刚入学就被调剂到计算机专业的人。对这些同学来说，各个编程语言就只是个名字，除了叫法不一样，你根本不知道它们有什么差别。所以索性不要纠结了，偶替你选一个吧。如果你是在校大学生，那么你有大把连续的时间，就先学习c，然后再学c++。偶个人是学c入门的，也许很多人不理解偶为什么推荐学c，因为c和c++都很难、很复杂，看起来并不适合入门。然而正是它们的难和复杂才能让你更好地理解计算机系统【计算机系统不是指操作系统】。学习编程不是学习编程语言，而是学习一个计算机生态，即一个庞大的知识体系。只会编程语言而不理解整个计算机的体系，就像只会写字而写不出好文章。了解c/c++和了解计算机系统是极为贴合的，向下可以帮助你更容易地理解操作系统、编译原理、计算机网络、计算机组成原理，为什么呢？因为较为底层的东西很多都是用c实现的，和系统的贴合度极高，很多教材源码甚至教程，在讲述这些知识的时候都是用c或c++作为媒介。而向上，c++面向对象的机制，也可以做出一些应用，譬如五子棋游戏等，也不会显得那么枯燥。花个小半年时间了解c和c++，之后你就会觉得看书、看资料可以轻松很多。如果你是一个上班族，但是刚刚学习编程，可能学c和c++对你来说有些复杂和困难，因为学习它们确实是很需要时间。你们不像在校生那样有大把的连续时间，而零碎的时间去学习一个比较复杂的东西效果不见得有那么好，所以可以先学一些【更容易见效】的编程语言，从python入手吧，至少能快速做出一些小应用，不至于丢失了兴趣，但是真的要入门编程又还得看看与计算机系统相关的书籍，这样才能更深层次地去编程，譬如【深入理解计算机系统】这一本书可以读很多遍，这本书把整个计算机系统给串起来了。2.学习编程，偶需要学习哪些课程？偶要学哪些课程？偶为什么要学习如高数、离散数学、线性代数、概率论等课程？这个问题也是之前困扰了偶很久的问题。不过偶现在想通了，对于【高数、离散、线性代数、概率论】等课程，很好解释，做算法的同学肯定知道为啥要学习这些课程。机器学习中会大量用到上述提到的课程，所以会比较好理解。对在校生而言，学校开设的很多课程大家不知道为什么要学，大家很疑惑，不知道学它有什么用，这个时候大家就会很纠结，还会产生抵触情绪。这很正常，因为大家学习得不够深入，自然不能理解它们的用处。在偶看来，大学本科课程更多的是面向“面”的教学，即什么课程都教给你一些，但是又讲得不那么深入；而工作或者读研，更多的则是面向“点”的学习，用到的知识更专。本科时，学校也不知道你以后是去搞算法、还是搞架构、还是搞服务器开发，甚至去搞硬件，所以学校需要你学很多课程，至少有个了解。对学生来说，一方面可以从中选择自己感兴趣的点；一方面也可以对未来的就业方向有些启发。所以即使像数电、模电等课程，虽然之后可能用不着，但是你也要学，并且会花费大量的时间。虽然你最后不一定去搞硬件，但是这些课程也会让你更容易去理解一些知识，比如cpu中的逻辑器件。如果你在大一的时候就有一个明确的定位，知道自己今后想从事哪方面的工作，课程与课程之间是可以调一下优先级的。不过像大学物理，这种课程确实是对编程没有帮助，但是像偶前面所说的，大学教育更注重广度，大物等课程可能就是为了给你普及生活常识吧。其实，大学教育的问题是普遍存在的，偶认为大家学习一项技能的时候，应该采取的是项目驱动式学习，即需要用到什么东西时不会了再去学，而不是先填鸭式的都填进脑子，并且在学习的过程中大家还不知道它这是干嘛用的，等之后用到了，甚至不记得自己学过，反而查资料才会想起：哦，原来偶之前学的xx科目是这个用处啊，可是偶当时并没有好好学。很多时候学生时间的浪费可能还是要怪老师、怪学校，他们一开始没给大家做好充分的课程介绍。所以，在经过比较多的编程和项目实践后，偶认为一个比较好的学习方式是，改良版的项目驱动学习法。即：学习一段时间，做个小项目，将做项目遇到的问题记下来，针对性地学习相关知识，然后再实践，再学一段时间理论，让知识成网状发射状地变大。当然，项目驱动式学习有一个弊端，就是每次学习的知识都是项目所需要的，很零碎、不成体系，所以需要改良，即在采取项目驱动学习法的时候每天抽一段时间去完整地读一本书，或者一个相关问题的完整介绍，这样就很容易把一些知识成体系地串起来。这样一段时间下来，慢慢的，你就知道大家为什么要学那么多科目，学这些科目能干什么。为了表达地更加形象，偶就举一个小例子，是偶最近遇到的。偶本身的工作是做Linux C++的，但不仅限于此。偶个人对python、数据分析，以及机器学习等内容比较感兴趣，大家可以看到偶最近也在偶的专栏发布了很多文章。就从数据获取开始，偶讲讲偶这两个月做了什么东西。谈到数据获取，可能最容易想到的是爬虫，爬虫是一个被说烂了的话题，所以偶不想多说它是什么。很多时候有人觉得爬虫简单，为什么呢，因为有现成的框架，所以获取少量的数据就比较容易。但是当你需要爬取的数据很大的时候（比如偶之前抓取了某网站500万用户的数据，在下班的时间、用自己家里普通的pc，计算机性能并不是那么好，比不上服务器，又要在不被封IP的情况下抓到这么大量的数据，然后对数据进行清洗，最后还要可视化展示），使用现成的爬虫框架就并不是那么容易实现了。况且，偶需要抓很多数据源，并不是一锤子买卖。所以偶选择去开发一个系统，即在现有的框架下进行二次开发，搭建一个属于自己的爬虫系统，并植入一些算法。偶在系统中添加了很多中间件，直到现在，它还可以在10分钟内就部署一个能抓取大量数据的爬虫应用。当然，这个过程也遇到了不少麻烦，偶就简单讲讲，怎么去攻克一个个问题。下面先给出一个树形图，从上往下每一个圈都代表了学习过程中遇到的难点，如果你现在看不懂，没关系，偶想告诉你的是一种梳理知识的方法：如上图所示，就是一个项目驱动式学习的例子，大家的目的是为了获取数据，所以选择了爬虫：爬虫可以理解为一个简单的过程：发送request，获取response，然后提取数据。这个过程会涉及到网络，是发送http还是https请求；目标网站是否需要登录，是post请求还是get请求，从这条线，衍生出了一条对网络进行学习的路径。获取到网页之后，如果不是结构化的数据，可能返回的是一个html源代码，那么可能就需要了解dom，或者html页面解析的知识，甚至需要了解一下前端开发。在抓取的过程中，经常会遇到数据中途不能被爬取的情况，一般是IP被封禁了，那么可能又要用上代理，代理是什么呢？http，https代理能不能混用呢？如何构建一个代理池呢？这里又有很多要学习的东西。还有可能遇到的情况是，抓下来的数据是加密的，需要通过js解密，这时候就要了解一下js，如何用爬虫模拟浏览器进行抓取。除此之外，如果抓取的频率不对，很多数据源会给你假数据，这就是一些经验问题了，本文不是技术文，所以就不多讨论。当解决了上述问题后，大家好像可以拿到一些数据了，但是当数据大起来，问题又复杂了，你可能需要使用分布式抓取了，这时候你可能需要了解一下redis，当request产生的速度大于其消费的速度之后，你的任务队列可能爆炸，所以这里又涉及到算法和数据结构的应用了。数据量上去之后，把数据写在文件里面是不靠谱的，这时候又涉及到存储了，到底是使用关系型数据库还是非关系型数据库呢，有什么区别呢？存进去的数据怎么去重呢？为什么insert操作越来越卡了呢？电脑怎么越来越热了呢？索引是什么，什么时候该建立索引呢？这里又牵扯到数据库原理相关的知识。遇到一些比较难处理的网站，比如有验证码识别该怎么办呢？其实对于很多纯数字和字母的验证码都很好解决，自己用深度学习训练即可。在TensorFlow的Demo中就要生成验证码自己训练的教程，然后制定个中间件放在爬虫系统中，这个问题就解决了。可是什么是深度学习呢？这里又引出一条对深度学习进行探索的例子，而偶自己也是之前在学校的时候自学了小半年机器学习，有了一定的基础后，才能比较容易地上手TensorFlow框架。再往下就比较深了。上述六点简单讲了讲项目驱动式学习的介绍，其实，你看到的每一个小圆圈，深挖下去都大有文章。大家现在看到的只是冰山一角，任何一条学习路径学习下去都深无止境，大家不可能完全学会，可是项目驱动式学习最大的好处是让你知道你应该去学习什么，而不是先学一大堆知识，再去做一个项目。严格来说，项目驱动式学习的可视化路径是一张网，而不是一棵树，这里画成树状只是为了便于大家理解。除了获得数据，还有清洗数据、分析数据，甚至挖掘数据，最后可视化数据并且展示数据，这里偶就不一一介绍了。3.学习编程是否需要制定计划？学习编程是否需要制定计划，该制定什么样的计划呢?偶认为不只是编程需要制定计划，其他任何的学习和工作都需要制定计划。偶从上大学就开始定期给自己制定计划，这个习惯也一直坚持到了现在，受益匪浅。当然也不只是制定学习计划，还可以列一些自己需要做的其他的事情。偶最近在整理笔记的时候也发现了一些之前记录的计划和清单，可以给大家看看。比如下图就是偶写的笔记，笔记上都留下了最后一次打开的时间。列举了一些自己需要看的文章，因为当时不太懂得规划，所以比较乱。到了的时候，偶做计划做得更加有条理了。下图是10月30日的计划，那时候偶已经大四了，并且已经找到了工作、签了满意的offer，并且没有什么课，按理说可以放松放松了，不过偶还是制定了一些学习计划，并且选择在11月去百度实习。从内容上看，主要是学习英语和计算机专业课，因为大一大二的时候偶确实不明白为什么要学习专业课，到了大三下想清楚原因以后，偶也就一直在重新学习，因为计算机专业课真的很重要！学好了这些课，能让你在日后的学习工作中轻松不少：除了大四制定的计划外，大二的时候偶也制定过较为详细的学习计划（如下图），把需要学习的内容进行了编号，存入表格，这样才能让你过得有条不紊。当然，很难完全按照计划去执行，不过制定相应的计划能让你清楚地知道自己应该干什么。所以，如果你是在校生，那么好好制定一个计划吧，因为你有大把的时间。当然，如果你已经毕业了，没关系，偶现在也在上班，同样也列举了自己最近要学习的内容，如下图（2月27日更新过），包括了短期和长期需要学习的内容：4.编程是否需要做笔记和写博客？偶觉得，写不写博客无所谓，因为博客是要写出来给大家看的，可能要保证格式美观、语法也要尽量准确，最好比较有文采，偶觉得太麻烦也就一直没写。而笔记是必须要做的，并且记笔记是一个长期的过程。在学习的过程中，大家一直都在追求一种最高效的学习方法，比如，同一个班的同学，他用他的学习方法考上了清华，而你用同样的方法就不行，为什么？因为他的方法对他自己而言是定制化的，可能且大概率不适合你，比如他的笔记你不一定能看懂，因为他可能设计了一套属于自己的符号。而就编程而言，很多同学说善用搜索引擎，是对的，可是搜索引擎搜出来的是别人的答案。你照搬过来，也许可以用，但是你没有记住，这些知识并不属于你，之后你可能还会遇到同样的问题，又要再搜索一遍，可能很难找到之前的那个答案了。但是记笔记就不一样，记笔记是定制化的，对你自己定制，你可以用自己最爽的表达方式来描述一个问题，是自己写给自己看的东西，看了几遍之后就能非常迅速和容易地理解。之后遇到相同的问题可以快速地通过找笔记解决。举个例子，下图是偶记录的一些关于gdb【linux下调试c++的工具】的使用的一些笔记。偶只记录了偶自己最常用的一些内容，也许你看着很乱，但是偶就能很容易看懂，这就是偶的定制化。记笔记的习惯一定要坚持，等过个一年或者两年，这就是你巨大的财富，因为那是只有你才能看懂的东西。偶已经记录了4年多、1G多的内容，现在的笔记基本已经形成了体系，可以给大家展示其中的一部分。专业知识相关笔记：开发相关的笔记：一些类目：5.有什么比较好的编程方法？除了上述分享的一些方法，偶认为在同一时间段不要学习太多类别的课程，比如你可以同时学习python和html/css，但是你不要同时学python、操作系统、编译原理、计算机组成、数据结构、网络，偶曾经试过，一门课没学一会儿就学下一门，其实上一门根本学不到什么实际的知识。因为记忆知识是符合艾宾浩斯记忆曲线的。对于一门课，特别是很难的专业课，譬如操作系统，你每天看半小时，效果是比较差的，可能你热身就得半小时。所以宁可每天学两门，然后每一门学长一点的时间，比如两小时。【毕竟学校上课，一次课也得两小时】，要避免贪多，一口吃不成个胖子。6.偶需要刷oj么？偶认为刚开始编程的时候还是应该刷的，但是一定要注意，不要被你周围的“X神”给误导了。因为偶上大学的时候，身边总是有很多搞计算机竞赛的人，他们之间都互相称对方为“X神”，某某神又使用一个牛逼的算法，将程序时间从1秒降低到了0.999秒。偶要劝大家的是，刷题不是为了达到这个目的，不是说非要在竞赛中拿奖，除非你是特别喜欢，否则，没必要去背代码。大家刷题的目的是适应写代码的感觉，在这个过程中你会遇到编译错误，你会慢慢去记住一些语法、关键字，并理解一些概念，还可以自己去使用它，比如实现数据结构。慢慢的你就会变得有经验，知道一些错误产生的原因。偶也是慢慢这样过来的，偶现在在工作和下班以后写代码时，基本都不用IDE了，比如写c++，要么vim，要么就是sublime，而调试用的是偶前面提到的工具gdb。即，有一个文本编辑器就能写代码，脱离了IDE的束缚。在写oj之后一段时间，在比较熟练了之后，就可以不去刷题了，可以去譬如github这样的网站上找点项目来看，然后自己跟着写一下，编程能力慢慢就提升了。就计算机专业来说，很多同学在大一上完编程课之后，就很少写代码了，这样是很不好的。刷题除了可以锻炼编程能力，对于找工作前突击也很有作用。比如，偶之前投递过华为公司的研发岗位，校招的时候有笔试题。偶就在国庆的时候刷了一下华为的oj，偶记得笔试是600分的总分，过100就给面试机会，而偶很轻松的就拿了500分，而当时也就刷了20多道华为的题。7.看书还是看视频？网上有不少人鄙视看视频学习的同学，偶不知道为什么，因为偶认为看视频是一个很好的学习方式。不过大家得明白看书和看视频分别有什么优缺点。其实偶是很建议看视频入门的，因为目前网上的应用型【非学术型：比如清华大学的操作系统，非常难】的视频都是很简单的，很多是面向初学者的，视频能用较短的时间告诉你你现在所学的技术可以干什么，可能需要先修哪些知识，可以帮助大家搭建一个项目驱动式学习的网络。可是视频也有个缺点：就是知识非常的杂，很不系统。虽然现在很多教学网站都提供了学习路径，但是这些路径中的视频很多时候都不是同一个老师录制的，只是按照知识的依赖关系排的顺序，所以，如果想通过视频去系统地学习一门知识，是比较困难的。【当然，一些学术型的视频还是很推荐的，比如斯坦福的机器学习，清华的操作系统、数据结构等课程，能坚持看完，绝对受益匪浅】。而应用型的，比如web开发等知识，还是得看书。书籍等特点就是系统化，由浅入深，你可以定制化地看自己薄弱的章节。所以一个比较好的学习方式是：看视频入门，看书进阶。8.多久能学会编程？其实这个问题是没有答案的，如果只是想做出一个小应用，2个月足矣，而就偶个人而言，偶认为学习编程不是学习一种编程语言，而是学习一个生态，一个计算机系统，所以无止境。9.偶应该选择什么资料，看什么书？其实这个问题也是很多编程新手容易困惑的问题。网络上拥有大家一辈子都看不完的教程和资料，所以现在应该不会存在找不着视频教程、找不着书看的问题。而问题就是大家不知道看什么视频、看什么书。从开始学编程到现在，偶也买了上百本书，而真正适合自己的好书并不多。而视频教程的问题就更严重了，东看一点、西看一点，知识很难组织成网络。所以学习编程的过程中，大家遇到的最大的问题是：当大家遇到问题的时候，在大量资料面前，大家不知道选择什么资料去学习。即使大家使用项目驱动式学习的方法找到了大家的方向，但是同一个路径下，也有很多资料。前文列举的项目驱动式学习的图中，大家是自上而下的去发现问题，然后再解决问题。如果能有人帮大家组织好学习路径，然后自下而上地去学习，那么效率可能会提高很多。不过不用担心，偶已经尽偶所能，将偶看过或者偶认为好的课程和书本资料给串了串，整理好上传了，所有学习资料均免费，无任何收费课程。资料百度云地址： /s/11Pk-TAKuiyKaY9Llxpdj2Q 提取码: w4mk另外，很多新手反馈不会搭环境，那偶给大家推荐一款可以在线运行代码的网站，那个背单词app百词斩推出的学习编程的网站，在线编辑，在线运行，避免了你搭环境的痛苦，直接运行即可，这个环境使用是免费的，点击FreeCode，选择“代码练习”新建文件就可以了：这个网站对初学者比较友好，不过目前只有Python环境，其他的环境得再等等。百词斩一直走的都是黑科技路线，并且出的课程也是采用的及时反馈的模式，也正是在他们家自己搭建的环境上，进行的一个练习，对电脑的配置也没有什么要求，甚至平板和手机等终端上都可以使用，也是按背单词那套来设计的，感兴趣的同学也可以去看看，也可以去公众号回复「免费教程」能白嫖免费的课程，感觉也还挺扎实的，实在不感兴趣的，也可以免费薅一下他家的编程环境，对电脑配置真的没有什么要求。
没有哪个行业像IT行业这样快速频繁地经历着变革，同时也对大家的个人和职业生活带来着巨大的影响虽然像财务和人力资源等其他部门的进步可以为企业提供更高的效率但IT的进步却能够改变企业的本质，实际上也能改变大家的生活方式人工智能、大数据、云计算、区块链、数据库自动化；IT的创新正变得越来越快，并且跨越整个技术堆栈今天的IT专业人士应当如何跟上行业不断变化和发展的步伐？不仅有更多的技术需要学习，需要更快速地学习，而且在当今快节奏并且永不停歇的商业世界中人们越来越难以挤出升级技能水平的必要时间。开发并维护现有系统、管理新项目、IT规划、实施、升级、优化——更不要说期间的所有日常任务所有这些加在一起成为了今天IT人员的重担，使他们再也挤不出专门的学习时间然而，你越是不学习最新技术，你的知识和技能就会越濒临过时你的市场价值和职业前景与你紧跟最新技术的能力密不可分。无论你从事哪种工作，都要确保不断发展你的知识，技多不压身！
总结，以上就是关于如何学会编程写代码以及有哪些资深程序员总结的写代码的秘诀分享一下的经验分享，卡友有疑问可以加wx或扫码加群！
如何学会编程写代码 有哪些资深程序员总结的写代码的秘诀分享一下？ – python – 前端 python 判断是不是nan
