全文共3373字,预计学习时长10分钟

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在坚持学习之前,笔者至少四次开始立下决心好好学习编程课程,然而都无疾而终。

为此,笔者对数据科学专业学生做了相应调查,发现像笔者这样情况的并不罕见。

大部分开始失败的原因来源于学习编程缓慢而乏味的过程,以及随之而来的挫折感。

因此,扫清阻止人们成为称职的程序员的不必要障碍是学习的第一步。

总会有障碍,但没有理由一直被不必要的障碍绊倒。

这里有10个小贴士可以帮助你更快地跨越障碍,提升能力。如果你已经编写了多年代码,那么对你而言,这些技巧中的许多可能看起来微不足道或显而易见。但是在刚刚接触时,并不是所有东西都不言而喻。即使你从手机被称为“移动电话”时就一直在编码,也可能会有一两个小贴士可以帮你节省时间。

大家一起来看看吧~

十个小贴士

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1. 分屏显示。学习编码的大多数时候,可以将屏幕分成两个并排的面板——一个是你在Jupyter笔记本或代码编辑器中编写的代码,另一个是Web浏览器。使用Web浏览器查看文档、教程或者访问Stack Overflow网站。如果你的屏幕太小,建议买一个大一点的——如果你买得起的话。在美国,只要花100美元出头,就可以在亚马逊上买到25英寸的显示器。在你越来越熟练时,会经常想专注于一件工作。你可以使用键盘快捷键在分屏模式和全屏模式之间切换。对于Mac而言,笔者喜欢2.99美元的BetterSnapTool。

2. 排除干扰。把计算机和电话上的通知静音。如果可以的话,把手机放到一边。如果你在嘈杂的地方,播放一些安静的器乐或使用消声耳机。越集中精力,就学得越快。

3. 键入示例代码。你不能指望只看一个教程就希望记住它。复制和粘贴没有什么价值。你必须自己敲出来,再拓展它。然后根据记忆再次敲出来。“理论和实践没有区别。实际上就是如此。”——本杰明·布鲁斯特原话——不是尤吉·贝拉。⚾

4. 连续多日学习。学习一个新的代码概念,并在几天内对自己进行测试。研究表明,在长时间记忆时,隔三差五重复记忆远比死记硬背有效得多。

5. 教学相长。清楚地向他人解释一个概念——无论是口头还是书面——都会迫使你理解这个概念的本质,绘制关系,并创建类比。如此一来,加强了大脑中关于这个的联系。这个技巧是费曼优秀学习技巧的一部分。

6. 使用库之前充分理解编程语言。在尝试使用编写的库之前,请充分理解编程语言。变量类型不是最令人兴奋的话题。带有属性和方法的类可能看起来很高级。一旦你真正理解了编程语言,就更容易掌握这个库的使用方法。这样一来,你会少犯错误,省下很多时间。

7. 专注学习某一内容。不要试图同时学习两种内容,要不然你学得不止慢两倍,会慢十倍。还有,不要因为花里胡哨的内容而分散注意力。把这些看起来像充满诱惑的无底洞等着你跳下去的网址保存到某个地方,把那些与你现在所学内容无关的网址放在这个安全的地方。One Tab是一个便捷的Chrome扩展程序,用于保存标签供以后使用。

8. 保证睡眠、持续锻炼、弹性工作。让你的大脑处于良好的状态,以形成和加强神经联系。了解更多技术,帮助你在Memorable Python中保持敏锐。

9. 学会更快地敲代码。⌨你越是键入不寻常的符号,就会越快。然而,有目的性地敲代码可以大大加速整个过程。要买一个学习好的触摸打字键盘。这里有一个来自SpeedCoder的小练习。

10. 充分了解键盘快捷键。以下是关于Chrome、Mac和Windows快捷方式的链接。如果你是数据科学家或数据分析师,笔者在这里为Jupyter 实验室做了一个关于GitHub Gist的快捷键。为Mac或Linux终端创建快捷方式也是一个好主意,方法是在~/.Bash_Profile的Bash概要文件中添加以下行:alias gs=“git status”。然后重新启动终端,输入两个按键而不是两个字。

额外福利:如何学会快速解决错误

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文章结束前,给大家送一个额外福利——一个5步计划,以更快地解决错误。

每个程序员都会看到很多错误。但一旦你有了经验,大多数人只会耸耸肩,因为你可以在一分钟内解决问题。

但是,在刚刚上手时,一个错误可能需要20倍的时间才能解决。对于初学者来说,错误会让你感觉像是在蹚过脚踝深的泥地。

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这是一个快速解决95%错误的计划。

所以如果你犯了错误,该怎么办?

1. 检查拼写错误——缺少括号、变量或函数拼写错误。语法高亮显示在这里很有帮助。始终在提供代码高亮显示的软件中键入代码,以提高快速修复缩进能力、避免不平衡括号等类似错误。有很多好的代码编辑器可供选择。如果你刚开始,我建议你使用VSCode(占有最多市场份额)——免费且有很多方便的功能。

2. 首先关注错误消息堆栈跟踪的顶部和底部。中间的代码通常用处不大。然后根据错误消息中的提示,查看代码并确定是否可以找出错误所在。如果无法快速解码错误消息,请将消息的最后一行复制并粘贴到Google(如果使用的是Python可以这样做,其他语言可能在堆栈跟踪之前有错误消息)。新程序员最大的错误是没有足够快地向谷歌发送错误信息。

3. 过滤在线资源,把“小麦”和“谷壳”分开。这里有一些启发式方法可以帮助你更快地找到高质量的资源。

Stack Overflow、Medium、Reddit、Hacker News、Dev和其他在线社区都有诸如upvots或clap之类的反馈指标,以显示哪些内容符合目标。这些指标并不完美,但它们效果一般不错。StackOverflow、TowardData ScienceMedium publication、GitHub问题中的repo问题、语言或库的官方文档是笔者找到最多解决方案的站点。

在谷歌的搜索结果中,博客的质量是好坏参半的。如果你使用Python,笔者可以根据经验推荐一些好的站点:

· Real Python

· Data School

· Dataquest Blog

· DataCampBlog

· Practical Business Python

· ChrisAlbon

4. 避免使用旧资源。对于大多数问题,你需要的资源不能是几年前的。在Google上搜索错误的解决方案时,过滤掉时间久远的结果——通过时间框搜索参数,或者不要那么正式,在查看结果片段时过滤掉。

谷歌搜索工具的时间过滤搜索结果

如果你刚开始使用Python,那么2009年关于Python 2的内容可能对你帮助不大。

API的发展史以及某事物在过去如何发展通常不是现在推荐的方法。你更有可能在最新的结果中找到一个适用的答案。

如果你最初的尝试失败了,那么在下一个关卡中,你可以浏览一些旧的帖子和质量较低的网站。

5. 了解错误代码的含义。下面是Python的常见错误代码和解释列表。这里有一个非常好的流程图来帮助你处理常见的Python错误。

如果使用Python pandas库进行数据操作,则会出现常见错误。

如果Python和pandas提供了非常有用的错误消息,其中包括对错误可能原因的解释,那将是非常好的。如果有人想解决的话,这听起来是一个有价值的项目!

结语

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有了正确的心态,通过一点指导,再加上大量的实践,任何人都可以学会编码。这可能不是很快,也不容易,但希望通过阅读这篇文章能让编程不那么令人沮丧。

希望这10个减少挫折感和提高速度的小贴士能帮你节省时间。

同时也希望解决错误消息的5步计划能帮助你或其他人更快地学习。

如果你觉得本文有用,欢迎你分享给那些仍处于沮丧与挫败中的编程朋友们哦~

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