对于学习代码困难的人来说，应该如何学习代码比较合适？

嘿，你是不是也感觉代码这玩意儿，看着挺酷炫，真要自己上手写，脑瓜子就像被灌了浆糊一样？别担心，这绝对不是你一个人会遇到的难题。我当年刚接触编程的时候，也是一团糟，感觉自己是个“代码小白”的鼻祖。但好在，摸索出了点门道，今天就跟你掏心窝子说点实话，说说我踩过的坑，以及怎么能让咱们这些“代码困难户”学得相对轻松点。

1. 抛开“天才”的幻想，接受“菜鸟”的事实

先跟你说个最实在的：没人天生就是编程大神。那些看起来好像闭着眼睛就能敲出几千行代码的人，背后付出的努力，可能比你想象的要多得多。所以，别上来就把自己放在跟他们同一起跑线。承认自己是新手，犯错是正常的，这个过程就是学习。就像学游泳，总得呛几口水，磕几下，才能学会扑腾。

2. 选一个“看得见摸得着”的切入点，别贪多嚼不烂

这是我当初犯的最大错误之一：想一口吃个胖子。什么前端、后端、APP、数据分析，听着都挺牛的。结果呢？东一榔头西一棒子，哪儿都没学深。

正确的做法是：

从你的兴趣出发： 你玩游戏吗？想做个小网站展示你的爱好？想分析一下你爱豆的微博数据？找到一个你想实现的具体小目标。这比死记硬背语法要来劲儿多了。
选择一门“亲民”的语言：
Python： 我强烈推荐！它的语法很接近英语，读起来不那么费劲，而且应用领域超广，从网站开发到数据科学，再到自动化脚本，都能玩。很多初学者教程也是以Python为基础的。
JavaScript： 如果你对网页前端感兴趣，直接上手JavaScript是个不错的选择。你可以看到你写的一行代码，立刻在浏览器里变成一个会动的页面，这种即时反馈很能激发学习动力。
Scratch (给完全小白)： 如果你连编程的概念都还没理清楚，甚至对电脑操作都有些吃力，那不如从Scratch开始。它是图形化编程，通过拖拽积木块来写代码，能帮你建立起编程的逻辑思维，而且很有趣。

3. 别光看不练，动手是硬道理

看再多教程，不实际敲代码，永远都是门外汉。

从最小的例子开始： 教程里有个“Hello, World!”的例子？好，自己敲一遍。报错了？别怕，看看错误提示，试着改改。
照猫画虎，然后拆了再装： 找一些简单的代码片段，比如一个计算器，一个简单的网页，先照着别人的代码敲出来，让它跑起来。然后，试着改改里面的数字，改改里面的文字，看看会发生什么。试着把一些功能拆开，再重新组合。这个过程能让你真正理解代码是怎么工作的。
找一些“小项目”： 别想着上来就写个大型APP。从“打印九九乘法表”、“猜数字游戏”、“简单的待办事项列表”这些小项目开始。完成一个，就会给你巨大的成就感，让你更有动力往下学。

4. 善用“拐杖”，别怕求助

没人是孤岛，尤其是在学习编程这块。

在线教程和视频： 网上有海量的优质资源。像Codecademy、freeCodeCamp、慕课网、B站上的很多UP主，都有非常系统且免费的教程。选一个你觉得讲得清楚、节奏舒服的。
官方文档： 听起来有点吓人，但很多时候，官方文档是最准确、最全面的信息来源。一开始看不懂没关系，可以先跳过，遇到具体问题再去查。
Stack Overflow（程序员的“百度百科”）： 遇到bug了？99%的可能性，别人也遇到过，而且已经在Stack Overflow上问过了，也找到了答案。学会搜索问题、看别人的解答，这是程序员必备技能。
社群和论坛： 加入一些编程学习的QQ群、微信群、Slack频道。遇到不懂的问题，勇敢地问出来。同时，看看别人在问什么，别人的解答是什么，也能学到很多。记住，提问的时候，尽量描述清楚你的问题、你尝试过的方法，以及你遇到的错误。

5. 建立“可视化”的学习路径

对于我们这些觉得代码抽象的人来说，让它变得“看得见”很重要。

前端开发： 如前所述，JavaScript配合HTML、CSS，能直接在浏览器中看到效果，是很好的可视化学习路径。你可以做个简单的个人主页，加点动画，让它变得生动起来。
数据可视化： 如果你对数据感兴趣，学习Python的Matplotlib、Seaborn或者JavaScript的D3.js，可以把数据变成图表，比如柱状图、折线图，直观地理解数据。
游戏开发： Unity（C）或Godot（GDScript）等引擎，能让你用代码驱动游戏角色、设计关卡，这个过程的学习曲线会陡峭一些，但反馈非常直接有趣。

6. 保持耐心，给自己“复盘”的时间

编程不是一蹴而就的事情，你可能会遇到很多挫折，感觉自己怎么学都不会。

定期回顾： 每周或者每学完一个章节，花点时间回顾一下你学到的知识点。把它们串联起来，看看它们是怎么工作的。
写学习笔记： 就像写日记一样，记录下你遇到的问题、解决的方法，以及一些重要的概念。回头再看，你会发现自己进步了不少。
给自己“休息”： 感觉脑袋要炸了？别硬撑。出去走走，听听歌，做点别的事情。休息好了，再回来，思路可能会更清晰。

7. 别怕“走弯路”，那都是经验

你可能会学了A，发现B更适合；可能为了解决一个小bug，研究了好几个小时。这些都不是浪费时间，都是在积累你的“编程经验”。你踩过的坑，别人也可能踩过，而你通过自己的方式解决了，这才是最宝贵的财富。

最后，说点更走心的：

学习代码，就像学习一门新的语言。刚开始，你可能只能说出几个简单的词汇，写出几个简单的句子。但随着你不断地练习、阅读、模仿，你的词汇量会越来越大，组织句子的能力会越来越强，最终你就能用这门语言表达复杂的思想。

所以，别因为一时的困难就放弃。找到适合自己的节奏，坚持下去，你一定也能掌握这门神奇的语言。祝你学习愉快！

网友意见

目录

1. 段子
2. 学习经验
3. 一点忠告

我学Fortran的时候，学起来类似于：

老师：1+1=2。

我：哦。。。。。。。

老师：习题就是1+2啦！

我：虽然不明白咋回事，但是根据老师提供的模版，把1换成2就搞好了。。。。。。。

科研文献：使用SVD求解矩阵奇异值，然后就可以求矩阵广义逆。

我：啥是SVD？啥是广义逆？哦SVD啊，让我来看看Numerical Recipes。。。。。。。糟糕，这个部分还要看《矩阵计算》。。。。。。。不好，又要翻《高等代数》了。这个定理太专门，我的《矩阵论》放哪去了。。。。。。。指标对来对去整不明白，《具体数学》放哪了。。。。。。。好了，终于写出来一个O(N^3)的算法，但是太慢了，我要做一个500万 500万矩阵的问题，让我看看咋化成O(N log N)。。。。。。。。嗯，这里有个开源子程序，来自于地球上某角落的一个大学里一个课程大作业，估计能有用。。。。。。。糟糕！怎么Segmentation Fault了？（Debug一周后）我****！原来是我下载的子程序弄了一个全局变量跟我的变量名冲突了！赶紧把变量名改过来。。。。。。。咦怎么又死了？（又一周后）原来是字符串占用了浮点数的内存！唉还要改Module啊。。。。。。。咦这里有个现成的小程序？嗯？编译要用20年前的操作系统和18年前的Intel Fortran编译器，还要配合19年前的一个库函数，这个库函数在15年前已经停止更新，无法在现在的操作系统上用。。。。。。。谁来救救我。。。。。。。

本是为了整明白程序看点书，结果越看越迷糊。。。。。。。。

---

正好我课题组有两名新生加入。正在给他们培训。就在这里讲一点编程的学习方法。书是一定要读的，但是不可能“我先读一些书，学会了再编程”，永远是边学边用，滚动式学习。

先介绍一下我学习编程的历史。

我2004年底开始接触编程。之前都是小打小闹，比如用LOGO语言画个几何图形之类的。2003年大二，我们开了C语言，但是我竟然神奇的没有任何印象，可能是当年的SARS夺走了许多上课时间的原因。2004年有位老师从美国德州农机学院回国，负责讲授一门《计算化学》，实际上是半学期线性代数科普，

外加半学期Fortran编程小入门。当时书也不多，也没有上机的课时，这位老师在黑板上写伪代码和笔记本电脑操作相结合。当时还坐校车走遍了山东大学四个校区，寻找谭浩强写的一本Fortran参考书。我觉得学的还比较有兴趣，就自告奋勇去他课题组实习。正赶上寒假来临，老师提示了我学一些内容，就回安徽安庆老家过年去了。我寒假就没有回家，在泉城广场附近的书店逛了一下午，买了几本书，学习了一些理论知识。计有：

计算机操作系统

数据结构与算法

编译原理（龙书）

在电脑上练习了Linux一些基本操作和vi的用法。（当时我的笔记本电脑被盗，是在老师的办公室里用老师的电脑、他给我开的账号进行练习的）

开学一来，我跟老师说了我的假期收获，他问了我一些基本操作，发现我已经熟练，就告诉我要学习Intel编译器，并给我当年全国最先进的“联想深腾6800”账号（速度排全球第15名，我都觉得很了不起了。现在的无锡“太湖之光”曾经占据过全球第一宝座一年之久，祖国的科研实力真是今非昔比），叫我负责编制一些MPI程序。于是我又购买了若干本MPI的入门书籍（有一本深蓝色16开大本，和一本清华大学编写的），按照书中的例子开始编写程序。搞了几个月，这段科研经历随着我返回天津大学而结束。

这段时间我只关注算法的实现，由于书中有矩阵乘法、矩阵求逆的例子，我就照着书里的例子用Fortran编写出来，调试成功并测试速度即可。后来分布式存储和读写一直也没有完全搞明白，因为书中没有，网上的信息庞杂，进展有限。现在好像方便许多了。至少我一个同学已经学会，我有需要的时候咨询就好。

读研究生的时候，第一个小程序是利用一套基函数，求解一维束缚态本征值问题。这是一个纯粹计算的问题，虽然Morse势有解析解，但是我们假定不知道，用一组三角函数做为基，把求解薛定谔方程问题化为一个矩阵本征值问题。而求本征值这一步用MKL函数库进行，关键在于计算矩阵元、建立矩阵。（这就是计算物理的思路特点，跟教科书里什么级数解、解析解的思路是不一样的）这里暴露出来我的不足，往往公式推导不求甚解就开始编程，因为编程时反馈快，类似打游戏；而公式往往推一天，然后费去一大堆草稿纸，让我不想再抄一遍。这样导致编程的结果一直出错，对自信心打击很大。后来老实推导了程序，在师兄的建议下学了一些LaTeX，写出公式手册并打印出来，按手册编程，就一次通过。这时候我根本没有管子程序，所有的代码都在一个主程序里。

编程笔记类似上图这种。

秋季学期我选了四门大课：量子化学、高等量子力学、群论、谱学原理，累死。期末见到导师（导师半年中国半年美国），导师告诉我一个人的精力只能支撑一学期学明白两门课，我才反应过来是自己贪多嚼不烂了。转过年来学计算物理，在师兄的教导下开始培养子程序封装的意识，把某个特定的计算步骤写成子程序，一来是“一次干好一件事”（Q-Chem开发者之一邵逸汉教导我的名言），另外是可以反复调用，省力。

（邵逸汉博士现在已经从Q-Chem公司退休，加入了俄克拉荷马大学。欢迎同学们报考他的研究生）

再往后是痛感自己编程知识匮乏，正好组里有一本进口书，是师兄在香港买的，我就抱着啃了一段时间，了解了很多知识的同时，也感觉这时间花的不值，知识的增加并没有带来代码能力的增加。后来三年级的时候开始阅读一个大型程序AMBER的代码，把主要部分啃下来，这时候发现了许多业内人士的代码习惯，以及一些书里写了不少、但实际不怎么用的“白知识”（Neil Gaiman发明的词，跟White Noise类似，但属于信息）。这时候又花了两天时间过了一遍师兄买的那本书，觉得Fortran语言再没有什么神秘的了。后来自己又开发了子程序。当时还为方便的制作部分电荷（partial charge），制作了一些小程序，又获得了一些锻炼（这些小程序后来都没有继续开发，是因为自定义功能需求暴涨，我又没空）。

我在博士后阶段的编程能力又迎来了一次飞跃。这次是当时课题组需要使用一个Python的程序，只有我会一点Python，就硬着头皮上。成功使用这个程序发表了一两篇文章之后，导师又叫我读懂整个程序，然后读懂整个计算方法。一番折腾搞定之后，这三部曲就成了我现在学习新方法的三板斧：

1. 速度弄一个现成的程序，做一个小例子，务求完整；
2. 搞定整个程序的来龙去脉；
3. 根据程序中的具体计算方法，进一步学会编制此程序用到的理论方法。

---

忠告：编程需要循序渐进，一开始不可能一口吃个胖子，也不能想读完一本程序的教科书，以后就再也不用看，就一直编程就好。

有益的思路是，

1.用一本最好是讲解用编程解决具体问题的书入门，最开始也不需要考虑子程序的问题，以实现想法为导向学习。此时解决了自己的问题就好，不必深究。

2. 随着经验的增加，已经不需要时时查询语法的时候，再尝试“重构”，把自己的程序拆成各个子程序的组合，每个子程序只做一件事情，搭积木一样解决手头的问题。

3. 然后再下载业内的程序进行阅读理解，体会常用的编程技巧。小技巧这东西每个研究方向都不一样，无法泛泛而谈，只有通过已有的程序来学习。比如AMBER里计算van der Waals势和力，是牺牲内存换取速度：

先算出因子 、 ，然后计算每一项势能的时候就算一个平方、一个减法和一个乘法：

4. 出错的地方永远不是最难的，而是你觉得不可能错的地方。因为难懂的部分你会觉得恐怕是个挑战，下意识里就会仔细的编程，往往不会出错；而简单的部分，往往会让你觉得“飞龙骑脸怎么输？”然后就死了。。。。。。。我一个师弟曾经被检查出来i和j指标写反了，我今年给学生检查出来把3-秩张量当成矩阵来用，一次性少了不少分量，导致程序出错几个月，自己还查不出来错误所在。

5.要坚持检查中间结果。一个好习惯是把中间结果打印出来，跟你自己用计算器手算的结果对比，看看程序是不是像你想象的那样运行了。这一点至关重要，往往你想象不到的地方程序出错，只有用看上去最笨的方法才能检查出来。当然了，有人好像能熟练运用GDB之类的debuger，这是极好的；但是如果你技术不熟练，还不用手算，就永远也无法改正你的错误了。

6.导师的作用，是告诉你什么能做什么不能做，什么需要搞定，什么不用太花精力。Debug这种体力活还是要自己搞。

这里我推荐一个学习Julia编程的课程，是我的朋友朱强老师开设的，100%免费共享。

朱老师也是工作做的非常棒的一位导师，欢迎有志青年去报考他的研究生。而且学校地点也非常有吸引力哦。

最后感谢题主回复。友情赠送一张我制作的“量子地毯”^[1]（Python实现），祝题主享受编程每一天！

参考

1. ^ Frank Grossmann, Theoretical Femtosecond Physics, 3rd ed. 2018

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