当你学会了什么之后感觉自己的编程算是入门了?
这是一个非常有趣且深刻的问题！当我学会什么之后，才真正感觉自己对编程“入门”了呢？这并非是一个单一的技能点，而是一个综合性的、渐进式的体悟过程。对我而言，它更像是一个从“照猫画虎”到“理解猫的习性”的转变。
下面我将详细地讲述这个过程，以及在这个过程中，我学习和掌握了哪些关键性的概念和能力：
1. 从“照搬代码”到“理解代码的逻辑和意图”
入门的初始阶段：复制粘贴与语法记忆。
起初，编程就像学习一门新语言，我主要是在背诵语法规则，记忆函数用法，然后通过复制粘贴网上找到的示例代码来“运行”。我能让一个简单的程序跑起来，例如打印“Hello, World!”，或者做一个简单的计算器。但这就像一个只会背诵单词和简单句型的孩子，他能说出一些话，但并不理解其中的含义，也无法进行真正的交流。
我能写出符合语法的代码，但如果别人给我一段代码，我可能需要逐行去分析才能理解它在做什么。我缺乏对代码整体结构的把握，也无法预知代码运行时的具体行为。
感觉入门的标志：我能独立编写一个具备完整功能的、不依赖于现成模板的小程序。
这个标志性的时刻可能是一次小型的个人项目，例如：
一个简单的命令行游戏（猜数字、井字棋）。
一个能读取文本文件并进行简单处理（如统计词频）的工具。
一个能通过API获取数据并显示在控制台的小程序。
在完成这个项目的过程中，我不再仅仅是复制粘贴。我会：
思考问题： 我需要解决什么问题？用户输入什么？程序应该输出什么？
拆解问题： 我将大问题分解成一个个小步骤，并为每个步骤找到对应的编程实现方法。
选择合适的数据结构和算法： 我开始思考，用列表还是字典来存储数据更合适？如何组织我的代码才能更清晰？
调试和排错： 当代码出错时，我不再只是无助地看着错误信息，而是能根据错误提示，逐步定位问题，理解错误发生的原因，并尝试修复。这个过程让我对程序的执行流程有了更深的理解。
理解代码的可读性和复用性： 我开始意识到，写出能运行的代码只是第一步，写出易于理解、易于修改、可以复用的代码才是更高层次的要求。我会开始使用有意义的变量名，添加注释，将功能封装到函数中。
2. 从“能让程序跑起来”到“理解程序运行的机制和底层原理”
理解数据类型和变量的本质：
我不再只是知道 `int` 是整数，`string` 是字符串。我开始理解，变量在内存中是如何存储的，它们占用的空间大小，以及不同数据类型在运算时是如何转换的。例如，理解了整数溢出是怎样发生的，或者字符串拼接的效率问题。
掌握控制流和函数的作用：
`if/else`、`for`、`while` 等控制流语句，以及函数的调用、参数传递（值传递 vs 引用传递）、返回值，我不再只是机械地使用它们，而是深刻理解它们如何控制程序的执行顺序，以及如何通过函数实现模块化和代码的复用。我能设计出具有良好结构和逻辑的代码。
理解面向对象编程（OOP）的核心思想（如果我学习的是支持OOP的语言）：
类（Class）和对象（Object）： 我理解类是对象的蓝图，对象是类的实例。我能设计出具有属性（数据）和方法（行为）的类。
封装（Encapsulation）： 我理解如何将数据和操作数据的方法捆绑在一起，并隐藏内部实现细节，只暴露必要的接口。这使得代码更加安全、模块化。
继承（Inheritance）： 我理解如何创建一个新类，使其能够继承现有类的属性和方法，从而实现代码复用和层级结构。
多态（Polymorphism）： 我理解同一个接口可以有不同的实现方式，使得代码更加灵活和可扩展。
当我能运用这些概念来设计和构建更复杂的程序时，我感觉自己已经跨过了初级阶段。
理解数据结构和算法的重要性：
我开始明白，不同的数据结构和算法对程序的性能有着决定性的影响。
数组（Array） vs. 链表（Linked List）： 理解它们在插入、删除、查找上的效率差异。
栈（Stack）和队列（Queue）： 理解它们在特定场景下的应用。
排序算法（冒泡、选择、插入、快速、归并等）： 理解它们的原理、时间复杂度和空间复杂度。
查找算法（线性查找、二分查找）： 理解它们的工作方式。
当我能根据具体问题，选择最合适的数据结构和算法来优化我的程序时，我感觉自己真的“入门”了。我不再满足于能运行，而是开始追求“跑得快”、“占内存少”。
3. 从“写出能运行的代码”到“写出健壮、可维护的代码”
掌握调试技巧和工具：
我学会了使用调试器（Debugger），能够设置断点、单步执行、观察变量的值、查看调用栈。这极大地提高了我的排错效率和对程序执行过程的理解。
理解错误处理和异常机制：
我不再仅仅依靠 `print` 语句来查找错误，而是学习使用 `trycatch`（或类似的机制）来优雅地处理程序运行过程中可能出现的异常情况，防止程序崩溃，并向用户提供有用的反馈。
学习编写单元测试（Unit Testing）：
当我开始为我编写的函数或模块编写测试用例时，我才真正感觉到自己在写“生产级别”的代码。单元测试帮助我验证代码的正确性，并且在后续修改代码时，也能快速发现是否引入了新的问题。
接触版本控制系统（如 Git）：
能够熟练使用 Git 进行代码的版本管理、分支操作、提交合并，这不仅是团队协作的基础，也是个人项目管理的重要工具。它让我更安心地进行实验和重构。
理解代码的可读性、可维护性和可扩展性：
我开始关注代码的风格，遵循 PEP 8（Python）等编码规范。我理解函数应该短小精悍，类应该职责单一。我开始思考，如果半年后我或者其他人来看这段代码，是否还能轻易理解和修改。
总结一下，当你感觉编程“入门”了，大概率是发生了以下几种变化：
1. 从被动学习到主动思考： 你不再是被动地接受信息，而是能主动思考问题，寻找解决方案。
2. 从模仿到创造： 你不再只是照搬别人的代码，而是能根据自己的需求，独立创造出新的功能。
3. 从“能运行”到“能优化”： 你开始关注代码的效率、可读性、健壮性和可维护性，并能主动去改进。
4. 从孤立的代码片段到系统性的理解： 你能将零散的语法和概念串联起来，理解它们之间的关系，并形成一个完整的知识体系。
5. 从对错误感到沮丧到将其视为学习机会： 你不再害怕错误，而是能够从中学习和成长。
对我而言，这种“入门”的感觉并非一蹴而就，而是随着不断的实践、学习和反思，一点一滴积累起来的。当你能够自信地去解决一个以前从未接触过的、稍微复杂一点的编程问题时，当你能够清晰地向别人解释你的代码是如何工作的，并且有能力去改进它时，你就知道，你已经真正地“入门”了。
下面我将详细地讲述这个过程，以及在这个过程中，我学习和掌握了哪些关键性的概念和能力：
1. 从“照搬代码”到“理解代码的逻辑和意图”
入门的初始阶段：复制粘贴与语法记忆。
起初，编程就像学习一门新语言，我主要是在背诵语法规则，记忆函数用法，然后通过复制粘贴网上找到的示例代码来“运行”。我能让一个简单的程序跑起来，例如打印“Hello, World!”，或者做一个简单的计算器。但这就像一个只会背诵单词和简单句型的孩子，他能说出一些话，但并不理解其中的含义，也无法进行真正的交流。
我能写出符合语法的代码，但如果别人给我一段代码，我可能需要逐行去分析才能理解它在做什么。我缺乏对代码整体结构的把握，也无法预知代码运行时的具体行为。
感觉入门的标志：我能独立编写一个具备完整功能的、不依赖于现成模板的小程序。
这个标志性的时刻可能是一次小型的个人项目，例如：
一个简单的命令行游戏（猜数字、井字棋）。
一个能读取文本文件并进行简单处理（如统计词频）的工具。
一个能通过API获取数据并显示在控制台的小程序。
在完成这个项目的过程中，我不再仅仅是复制粘贴。我会：
思考问题： 我需要解决什么问题？用户输入什么？程序应该输出什么？
拆解问题： 我将大问题分解成一个个小步骤，并为每个步骤找到对应的编程实现方法。
选择合适的数据结构和算法： 我开始思考，用列表还是字典来存储数据更合适？如何组织我的代码才能更清晰？
调试和排错： 当代码出错时，我不再只是无助地看着错误信息，而是能根据错误提示，逐步定位问题，理解错误发生的原因，并尝试修复。这个过程让我对程序的执行流程有了更深的理解。
理解代码的可读性和复用性： 我开始意识到，写出能运行的代码只是第一步，写出易于理解、易于修改、可以复用的代码才是更高层次的要求。我会开始使用有意义的变量名，添加注释，将功能封装到函数中。
2. 从“能让程序跑起来”到“理解程序运行的机制和底层原理”
理解数据类型和变量的本质：
我不再只是知道 `int` 是整数，`string` 是字符串。我开始理解，变量在内存中是如何存储的，它们占用的空间大小，以及不同数据类型在运算时是如何转换的。例如，理解了整数溢出是怎样发生的，或者字符串拼接的效率问题。
掌握控制流和函数的作用：
`if/else`、`for`、`while` 等控制流语句，以及函数的调用、参数传递（值传递 vs 引用传递）、返回值，我不再只是机械地使用它们，而是深刻理解它们如何控制程序的执行顺序，以及如何通过函数实现模块化和代码的复用。我能设计出具有良好结构和逻辑的代码。
理解面向对象编程（OOP）的核心思想（如果我学习的是支持OOP的语言）：
类（Class）和对象（Object）： 我理解类是对象的蓝图，对象是类的实例。我能设计出具有属性（数据）和方法（行为）的类。
封装（Encapsulation）： 我理解如何将数据和操作数据的方法捆绑在一起，并隐藏内部实现细节，只暴露必要的接口。这使得代码更加安全、模块化。
继承（Inheritance）： 我理解如何创建一个新类，使其能够继承现有类的属性和方法，从而实现代码复用和层级结构。
多态（Polymorphism）： 我理解同一个接口可以有不同的实现方式，使得代码更加灵活和可扩展。
当我能运用这些概念来设计和构建更复杂的程序时，我感觉自己已经跨过了初级阶段。
理解数据结构和算法的重要性：
我开始明白，不同的数据结构和算法对程序的性能有着决定性的影响。
数组（Array） vs. 链表（Linked List）： 理解它们在插入、删除、查找上的效率差异。
栈（Stack）和队列（Queue）： 理解它们在特定场景下的应用。
排序算法（冒泡、选择、插入、快速、归并等）： 理解它们的原理、时间复杂度和空间复杂度。
查找算法（线性查找、二分查找）： 理解它们的工作方式。
当我能根据具体问题，选择最合适的数据结构和算法来优化我的程序时，我感觉自己真的“入门”了。我不再满足于能运行，而是开始追求“跑得快”、“占内存少”。
3. 从“写出能运行的代码”到“写出健壮、可维护的代码”
掌握调试技巧和工具：
我学会了使用调试器（Debugger），能够设置断点、单步执行、观察变量的值、查看调用栈。这极大地提高了我的排错效率和对程序执行过程的理解。
理解错误处理和异常机制：
我不再仅仅依靠 `print` 语句来查找错误，而是学习使用 `trycatch`（或类似的机制）来优雅地处理程序运行过程中可能出现的异常情况，防止程序崩溃，并向用户提供有用的反馈。
学习编写单元测试（Unit Testing）：
当我开始为我编写的函数或模块编写测试用例时，我才真正感觉到自己在写“生产级别”的代码。单元测试帮助我验证代码的正确性，并且在后续修改代码时，也能快速发现是否引入了新的问题。
接触版本控制系统（如 Git）：
能够熟练使用 Git 进行代码的版本管理、分支操作、提交合并，这不仅是团队协作的基础，也是个人项目管理的重要工具。它让我更安心地进行实验和重构。
理解代码的可读性、可维护性和可扩展性：
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对我而言，这种“入门”的感觉并非一蹴而就，而是随着不断的实践、学习和反思，一点一滴积累起来的。当你能够自信地去解决一个以前从未接触过的、稍微复杂一点的编程问题时，当你能够清晰地向别人解释你的代码是如何工作的，并且有能力去改进它时，你就知道，你已经真正地“入门”了。
网友意见
太久了，入不了门，没头绪。不知道从哪里下手。谭的书看不懂，之后两年转到硬件了，现在想重拾。我不知道什么时候算是开始。
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