对于大部份程式设计自学者，不光是想自修程式设计的老师，在自学的末期最合适能想知道上面两个问题：
程式设计能自修吗？自学程式设计须要甚么此基础？我如果自学何种程式设计语言？如果按甚么关键步骤自学程式设计语言？自学程式设计有甚么方式吗？
一、编程能自修吗？
具体来说得出推论，全然能，但自修程式设计的急弯多巴韦县不完，坑多得踩不完，这倘若是两条充满著磨难的高架道路。
有什么样坑呢？
好两天都没有获得成功构筑两个能恒定采用的程式设计自然环境，比如说 Python、Java敲了半天的标识符，一运转发现提示信息十几个严重错误学了很久，觉得会的许多，但不知道自己的trained好不好…正像我们自学英文须要两个沟通交流自然环境，程式设计的自学反之亦然须要，不光是自修程式设计，下列两个中文网站不光重要。
GitHubStack Overflow红人讲义以内四个中文网站，能协助你化解自修操作过程中 90% 的痛点。
更多开发人员讨厌出访的中文网站，能写作我以后的一则提问：
二、自学程式设计须要甚么此基础
自学程式设计不须要甚么此基础，不须要你的微积分、英文有多好，也不须要你通晓计算机系统、校对基本原理等。
这个推论是有现实生活依照的，许多学习班显然就不会专业培训这些文本，就算量工业生产一些此基础虽然不稳固但却能工作的开发人员。（这儿并不是为的是表明学习班这种形式是恰当的形式）
甚至我希望自修程式设计的初学者能一开始蔑视程式设计。
在战略上藐视程式设计的目的是为的是在心理层面上克服恐惧，有这个心态能学起来事半功倍。
我亲身经历过这样的改变。
作为两个转行开发人员，在转行自学程式设计的那段日子，没有人告诉我说要去学数据结构，也没有人告诉我说要去刷 LeetCode，都是靠自己两个人摸索，绝大部分的时间都花在具体项目上，误认为自己和那些已经工作的开发人员的区别在于有没有做过项目。
这就是科班出身和非科班出身的学生最大的区别，科班出身的学生知道去学甚么，知道大学期间安排的每一门课程是干甚么的，知道要先去做什么样小项目来循序渐进的编码练习，知道知识点在工作中能起到甚么样的具体作用，非科班出身的开发人员觉得计算机相关的知识点简直是一团乱麻。
这种情况导致我去找工作参加面试的时候，许多此基础面都通过不了，最后侥幸进入一家要求不太高的创业公司，薪资不高，为的是进大厂必须完善算法和计算机的知识。
因为未知，所以恐惧，恐惧导致盲目的崇拜，我认为那些科班出身的开发人员太牛逼了，居然能掌握那么多繁杂的计算机知识；那些写源码分析的开发人员都是大神；那些写算法题解的开发人员都是高手。
恐惧把小的问题放大，比如说学到单调栈、双向链表、记忆化的文本，一看到题目要用到这些概念便觉得标识符很难写，索性那些文本就不看，所以学了大半年还在原地踏步，还在原来的公司拿着微薄的工资做着 CURD。
两个月后，创业公司不行了，受迫于重新找工作的压力，只好咬着牙再去啃，再去刷题。
而当我开始写题解、做动画的时候，我就发现算法题也就那样，缺的只是时间去不断的重复练习。
单调栈无非就是在栈的概念此基础上增加了排序，记忆化也就是增加两个数组用于存储，动态规划在面试和实际工作中用到的只须要掌握百分之五就行。
抱着程式设计技术也就那样的心态，自学了爬虫以及 Vue。
“自大”的认为爬虫能有多难，基本关键步骤无非下列几步：
1、找到须要爬取文本的网页URL2、打开该网页的检查页面3、在 HTML 标识符中找到你要提取的数据4、写 Python 标识符进行网页请求、解析5、存储数据下载安装 Pycharm，安装 Scrapy，根据关键步骤输入 URL 和数据格式，在全然不懂分布式、ip代理、js加密、模拟登陆、MongoDB的前提下，顺利拿到了自己想要的数据。
无论是分布式还是ip代理，爬虫的每个知识点深挖下去都大有文章，我所自学到的爬虫知识只是冰山一角，但这并不妨碍我们能从战略上去蔑视程式设计，程式设计的许多文本没有那么高不可攀，缺的只是时间去自学，时间恰恰是我们能去支配的。
三、我如果自学何种程式设计语言？
能通过上面这张图做个小测试，看看自己更适合何种程式设计语言。
Should You Learn Python, C, or Ruby to Be a Top Coder? (Infographic)-MediumWhich Programming Language Should I Learn First?翻译：麻瓜程式设计
上面的图对比了最流行的9种程式设计语言，来帮初学者选择最适合自己的。
目前国内的大自然环境下 Java 的就业岗位相对是最多的，如果你没有不光的偏向于其它的程式设计语言，那么自修程式设计的第一门语言选择 Java 是两个不错的选择，关于如何自学 Java，能点击下方链接写作。
当然，C++ 也是两个不错的选择。
四、如果按甚么关键步骤自学程式设计语言？
各种程式设计语言的自学路径基本上都这样的。
如果你自学过一段时间的程式设计看到这儿，可能会疑惑：为甚么我从头到尾都没有提及计算机专业的那些课程？
计算机专业的课程文本：
1、计算机组成基本原理2、计算机操作系统3、计算机校对基本原理
4、数据结构与算法5、计算机系统
原因很简单：先自学怎么用，再自学它的构造显然比反过来的要好得多！
许多计算机专业一开始都是先教 Java、Python、C 等等高级语言，然后在大二才开设数据结构和计算机组成基本原理等课程，因为在用这些高级语言做出 Demo、小项目的操作过程中，肯定会遇到各种问题，而这些问题的答案就藏在那些专业课里面。
一方面做出小东西能有成就感更加容易坚持下去自学，另外一方面带着问题去找答案效率更高映像更深刻。
否则一开始让你去学校对基本原理，估计一年过去了都不知道程式设计有啥乐趣。
关于还如果学什么样课程才能赶上计算机学院本科生，能写作我以后的一则提问。
说个题外话，想进大厂少不了自学算法，我写了三百篇算法题解，在 GitHub 上收获了 63k 的star，关于如何刷题有些话我想对你说。
我的不少粉丝拿到腾讯字节快手offer，因为用了这套算法刷题笔记：
推荐我自己构筑的两个不错的算法自学中文网站，讲解视频短，每个视频都精心规划过，全部都有动画操作过程，争取五分钟讲清楚。
五、自学程式设计有甚么方式吗？
不知不觉自己的程式设计生涯已经有 6 年，变秃了，也变强了。
回想起这些年的程式设计经历，保守估计自修看视频的时间都有 3000 小时，我的一些经历或许能带给你一些思考。
自学程式设计的高架道路上有太多的急弯，有的急弯很短，走进去就当散步，马上就能出来，增长了一些经验倒是好事；有的急弯是五连发夹弯，资深程式设计老司机都容易翻车；但还有一些急弯更可怕，它们是隐形的，弄不好你以为走在康庄大路上，实际上是南辕北辙却浑然不知。
自学程式设计的操作过程最切忌的就是用学生的思维学习程式设计，有不少人在这个急弯里面徘徊，浪费了时间与精力。
一、记笔记 Vs 写技术讲义
，直到通过考试。
许多学生思维的人会把这种自学形式映射到程式设计上:自学此基础语法，练习两个小的教学案例，如此反复，直到认为学会程式设计。
在自学程式设计的操作过程中，读书时记笔记的习惯变成了抄标识符，变量名、if语句是否换行、函数名完全然全照搬书中案例。
不可否认，在末期抄标识符是不错的两个入门形式，每次都能获得成功的运转标识符极大的增进了学程式设计的信心，但一直抄很明显不是理智的行为，须要调整为写技术讲义。
当你自己去写技术讲义的时候，你必然会重新回顾一下整个流程，甚至会亲自再操作一遍，很容易发现以后自学操作过程中的疏漏点，为的是弄知道它，你会查阅相关的资料，知识点得到了补充。
其次，由于你写的技术讲义是发布于网上，为的是让更多人看知道、更多人认可，肯定会尽可能的讲清楚，在讲清楚的操作过程中，对于所学的知识更加全方位的了解。
补充个我自己觉得不错的自学路线。
二、害怕未知 Vs 接受未知
学生时代大家总是会如饥似渴的自学，想尽办法把大部份痛点都弄知道，学生害怕的是未知，害怕一切不确定的问题，不知道问题是哪个范围，一旦问题找不到方向，总是会陷入焦虑的状态。
由于所学文本被限定了范围，所以总能通过书本、老师、老师、互联网找到明确的答案，即使无法弄知道也明确知道这个知识点属于哪个明确的范围，只是由于自己的问题做不出来而已。
但程式设计不同，许多程式设计问题无解的，无人知晓怎么去化解。
为的是学好程式设计，我们必须忍受一定的未知。
未知是永远存在的，这是两个客观规律现实生活，不因人的意志而改变，和客观现实生活做斗争是无效的行为。
其次，有些未知的事情就是无解，把时间精力投入到无解的事情上属于浪费，有些未知的事情是因为当下的知识贮备不足以化解，须要忍受这一时的未知、咬咬牙坚持自学后面的文本才能得出答案。
三、按部就班 Vs 不断回溯
课本上的文本都按部就班阶梯式上升，如果没有学会前面的 A 文本，后面的 B 文本显然搞不懂。
由于未知的存在，自学程式设计操作过程中总是有一些问题会拦住我们，我们须要做的是先记录它，然后搁置在一旁，继续前行，继续自学新知识、练习新技能、接触新领域，不断的积累，不断的成长，以后时不时回溯一番，把它拿出来重新审视，说不定在学到某个新知识、练习某个新技能、接触某个新领域的时刻突然豁然开朗：哦，原来是这么一回事。
自修程式设计说起来真的挺难的，我佩服你能一直走下去，自修程式设计的收获是巨大的，自修能力的提高、化解问题的能力、创造改变世界的憧憬。
我是
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