如何从零开始学习编程？
不要冲动
Badprogrammingiseasy。evendummiescanlearninit 21天。好的编程需要思考，但每个人都可以体验随之而来的极度满足感。
无论是线上还是线下，书店里都充斥着“21天学会Java”这样的速成书籍，承诺能让你在短时间内学会相关技术。MatthiasFelleisen在他的著作《如何设计程序》第二版中明确指出了这种“崩溃”的趋势，并做出了上述讽刺。
所谓的“捷径”或“银弹”是不存在的。一位智者说，掌握一件事需要65，438+00年或者65，438+00，000个小时，也就是中国的“十年磨一剑”，所以不要担心，你不会做出贡献的。
培养兴趣
最优秀的程序员不是因为他们期望togetpaidorgetadulationbythepublic，而是因为它是funtoprogram。
_LinusTorvalds
沉迷编程，编程是为了兴趣。兴趣是不竭的动力源泉。让这种感觉充满兴趣，这样你就可以把它放进你10 /10000小时的编程时间里。编程很有趣，那就是探索的乐趣。那是创造的快乐。看到自己的作品显示在屏幕上很有意思。有趣的是，有人对你的代码感到惊讶。有人在公开场合夸你的产品，邻居用你的产品，在媒体上讨论你的产品，这很有意思。编程应该是非常有趣的，如果不是，找出让编程变得无趣的问题，然后解决它。
这里有两个适合新手的大坑:
如果初学者只接触到预先构建好的“引擎和组件”(没有了解和思考它们的构建原理)，这将严重限制他们以后构建这些东西的能力，在诊断和解决问题时无从下手。
第二个坑没有第一个坑明显:幼稚的“整体论”方法有时候看起来很有效，有些隐蔽性和误导性，但是一两年后(可能没那么久)，当你在学习路上走远了，再试图“补基础”就会有巨大的心理障碍。你要抛弃之前狭隘的观念，耐心的往前走，这比你刚入门的时候学习基础知识要难得多。
但也不能过犹不及，掉进还原论的坑里，刚入门就想搞个宏大的理论。这不仅会导致一切成为空谈的危险，还会让你失去动力。这种情况经常发生在计算机专业的学生身上。
为了更好的理解，学习编程可以比喻为学习烹饪:你为了做好烹饪，买了一些关于菜谱的书。如果你只是想为家人做饭，这将是一个好主意，重复食谱上的步骤，你就可以做出好菜。但如果你有更大的野心，真的想在朋友面前炫耀，做一些独特的美食，甚至成为一名“厨师”，你就必须了解这些食谱背后的大师们的想法。但如果你每天唯一的工作就是看那些沉重的理论书，因为缺乏实践，你只会成为一个糟糕的厨师，甚至永远不会成为一个厨师，因为看了几天书，你就会因为无聊而放弃学习烹饪。
总之，编程是理论和实践的纽带，是计算机科学和计算机应用技术交融的领域。正确的编程学习方法应该是:通过自上而下的探索和项目实践，获得编程直觉和驱动力；在自下而上打基础的过程中，获得最重要的通用方法，巩固对编程思路的理解。
作为初学者，应以后者为主，前者为辅。
启发
“我应该学习什么语言来编程？这往往是新手问的第一个问题，但却是一个错误的问题。你的第一个问题应该是“什么构成了编程学习的基础”？
编程知识金字塔的底部有三个关键部分:
算法思路:比如如何求一组中最大的数？首先你必须有一个maxSoFar变量，然后对于每个数字，
语法:如何用编程语言表达这些算法，让计算机能够理解？
系统基础:为什么线程永远不能结束while(1)？为什么int * foo(){ intx = 0；返回& ampx；}不可行？
对于初级阶段的初学者来说，选择C作为第一语言会比较困难和枯燥，因为他们是被迫同时学习这三个部分的，要花很多时间才能做出点东西来。
所以为了尽量减少“语法”和“系统基础”这两个部分，建议把Python作为第一语言来学习。Python虽然对初学者比较友好，但并不意味着它只是一个“玩具”，在大型项目中也可以看到它强大灵活的身影。在你熟悉Python之后，学习C语言是一个不错的选择:学习C语言有助于你从接近底层的角度去思考，也有助于你以后理解操作系统层面的一些原理。如果你只是想做一个普通(平庸)的开发者，可以不学。
下面是启蒙阶段的参考指南。完成后，你会在脑海中构建一个整体框架，帮助你从上到下的探索。
完成Codecademy的Python部分。这只是热身部分，所以尽快完成，因为你永远都在浏览器里，你不会学到如何构建开发环境。你不知道从哪里开始，即使你只是想做一个小项目。
完成MIT6.00.1x(中国文化)(如果英语不过关，完成MIT公开课:计算机科学与编程导论)。大型开放式网络课程是学习编程的有效途径。虽然这门课程的教学语言是Python，但是作为一门优秀的入门课程，它强调的是学习计算机科学领域的重要概念和范式，而不仅仅是教你一门特定的语言。如果你不是普通学生，这可以在你自学的时候开阔你的视野；课程内容:计算概念，python编程语言，一些简单的数据结构和算法，测试和调试。附带任务:
完整的Python核心编程
完成HarvardCS50(如果没有通过英语:完成哈佛大学开放课程:计算机科学CS50)。也是入门课，但这门课是对麻省理工学院入门课的补充。教学语言涉及C，PHP，JavaScript+SQL，HTML+CSS。内容的广度和深度都很合理，还可以学习最新的科技成果，可以激发你学习计算机的兴趣。附带任务:
阅读编码的奥秘
完成《C语言程序设计》
[可选]如果你的目标是成为一名黑客:请阅读《黑客之光》。
PS:如果教育的对象还是孩子，以下资源会很有帮助:
5-8岁:海龟学院
8-12岁:PythonforKids
12岁以上:MITScratch或KhanAcademy。
初级课程
启蒙阶段结束后，初学者积累了一定的代码，对编程有了一定的了解。这时候你可能想学一门特定的技术，比如Web开发，Android开发，iOS开发等等。你可以试着做一些尽量简单的事情，给自己一些积极的反馈，补充自己的动力。但是切记不要深究，这些技术有无数的细节，以后有时间学习；同样，这个时候也不要太深入具体的框架和语言。现在是学习计算机科学一般基础知识的时候了。不要试图走捷径，现在就去学自己想学的东西，这样注定是失败的。
那么初期应该怎么做呢？这个时候你需要做的就是反思自己写的程序，思考程序为什么要这样设计。思考如何写出更好的程序？试图探索和理解编程的本质:利用计算机解决问题。
想象一下:
X=思考解决方案的时间，即“解决问题”部分。
Y=执行代码所用的时间，即“使用计算机”部分
编程能力= f (x，y)(x >；y)
想提高编程能力，就得优化X，Y和函数F(X，Y)。很少有书能同时关注这三点，但有一本书做到了——计算机程序的结构化解释(SICP)，它向你展示了这三个变量的方向。在阅读SICP之前，你也许可以通过调用几个函数来解决一个简单的问题。但读完SICP，你会学会如何抽象和分解问题，从而处理更复杂和巨大的问题。这是编程能力的巨大飞跃，将从本质上改变你思考问题和用代码解决问题的方式。另外，SICP的教学语言是Scheme，可以让你初步了解函数式编程。更重要的是，他的语法非常简单，你可以很快学会，这样你就可以花更多的时间研究书中的编程思路，解决复杂的问题。
PeterNorvig曾经写过一篇精彩的SICP书评，其中有这样一段话:
打个比方，如果是关于汽车的，它将会为那些想知道汽车如何工作，如何制造，以及如何为21世纪设计省油、安全、可靠的汽车的人所用。那些想开车的人是想知道如何在高速公路上开车的人，就像其他人一样。
如果你是文章中的前者，阅读SICP将是你连接启蒙和入门阶段的关键点。
虽然《SICP》是一本“入门书”，但对初学者来说仍然很难。以下是一些非常有用的辅助资源:
Udacitycs212计算机程序的设计):主讲人是上面提到的Google的研究总监PeterNorvig。教学语言是Python，内容有些难。
如何设计程序，第二版:HtDP的起点比SICP低。书中的内容对初学者有说服力，也很友好。如果你觉得完成《SICP》太难，可以考虑先读HTDP。
UCBerkeleySICP教学视频和《SICP》两位作者培训惠普公司员工的视频(中国文化项目)。
ComposingPrograms:继承SICP思想但使用Python作为教学语言的编程入门(包括一些小项目)。
SICP解题集:作为初学者，你应该尽力完成书后的练习。
完成这部分学习后，你会逐渐建立起自己的编程模型，你的脑子也不会再乱糟糟了。你会意识到背库和语法并不会教会你如何解决编程问题，接下来学什么你心里会清楚很多。这是真正开始项目实践和补充驱动力的好时机。
关于项目实践:初学者参与开源项目为时尚早。这时候你应该开始做一些简单的项目，比如建一个网站并维护，或者写一个小游戏并扩展。如果你自己的想法不清楚，从MegaProjectList中选择一个项目。总之，这个时候一定要从你的项目实践中抽走第一滴血。
同时，别忘了继续打好基础。为了以后积累财富，你要在以下几个方面继续做功课(注意:以下内容没有绝对顺序):
计算机系统基础
有了之前编程的基础，如果想更深入地把握计算机科学的脉络，不妨看看这本书:《深入理解计算机系统》。在这里点名批评这本书的中译本，其实是远远不够深入的。这本书只是CMU介绍计算机系统的教科书。CMU的计算机科学专业相对偏爱软件。本书是以一个程序员的视角来观察计算机系统，以“如何在计算机中执行程序”为主线，全面阐述计算机系统内部实现的诸多细节。
如果你觉得阅读有点无聊，你可以关注一个大型开放式网络课程:Coursera上的硬件/软件界面。这门课的内容是CSAPP的子集，但是最经典的实验部分都被移植了。同时可以看看ProgrammingLanguage，复习一下C语言的知识。
学完这本书，你就有了扎实的系统基础，也有了学习操作系统、编译器、计算机网络等的前提条件。在学习更高级的系统内容时，通读本书的相应章节，并编程实现其中的实例，一定会对书中的理论有更感性的理解，这样处理的代码从上层设计到底层实现都能看得一清二楚，数据也能在网络上的大脑中回放-& gt；内存-& gt；缓存-& gt；CPU的流向。
另外，是时候接触一下UNIX哲学了:kiss-keeptsimple，笨蛋。实际上，这意味着您应该熟悉命令行界面和配置文件。并且在开发中逐渐摆脱之前使用的IDE，学会使用Vim或者Emacs(或者最好两者都试试)。
阅读UNIX编程环境
阅读UNIX编程的艺术
扔掉你的UN*X系统
数据结构和算法基础
现在很多人认为编程(尤其是web开发)的主要部分就是用别人的代码。能够清晰简洁地表达自己的想法，比掌握硬核的数学和算法技能重要得多。数据结构排序函数的二分搜索法不是内置的吗？你在工作中永远不会需要它。学习算法有什么用？这种打着实用主义旗号的“码农”思想当然不可取。没有扎实的理论背景，遇到瓶颈只是时间问题。
数据结构和算法匹配。初始阶段你要掌握的主要内容应该是:什么算法和数据结构能更快的解决这个问题？这需要你熟悉常用的数据结构和算法。你不必键入代码。用纸手写是一种更快的方法。对于不了解的数据结构和算法，要搜索它们主要用来做什么，使用场景是什么。
供您参考的学习资源:
IntroductiontoAlgorithms:有人说这本书不应该被视为入门书。这本书根本不是一本入门书。虽然它的标题是算法导论，但这只是因为作者不想将这本书与其他书籍重复。当然，这本书不是不能入门。第一遍看的时候跳过习题和证明就行了。如果你还觉得愧疚，先看看这个数据结构和算法分析。
课程算法:设计与分析。【Part 2】:斯坦福的算法课不局限于语言，两部分基本都会有算法基础；英语不及格:麻省理工学院开放课程:算法导论
在初始阶段，还要注意培养运用常规算法解决小规模问题的能力。我们可以结合上一篇文章《编程明珠与编程实践》的SICP部分来阅读这些书籍。
编程语言基础
不同的语言用不同的方式解决同样的问题。通过学习多种不同的方法，你可以拓宽你的思路。此外，学习learningmanylanguagesisfareasiernow，thankstothewealthoffreelyavailablesoftware on the internet
-预演节目
另外要知道，学习第n种编程语言的难度是学习(n-1)种编程语言的一半，所以要尽可能尝试不同的编程语言和编程范式。如果按照前面的指导，你已经接触到了三个好朋友:“干净”的脚本语言Python，传统的命令式语言C，浪漫的函数式语言Scheme/rack。但是仅仅接触是不够的。你需要继续加深和他们的友谊，努力结交新朋友。美丽优雅的红宝石少女，Hindley-Milner语族的掌中之宝Haskell都是不错的选择。但是有这么一个大伙伴，你躲都躲不开又不得不知道———c++，你得做好和他交朋友的准备:
简介:c++初级读本
[可选]高级:
高效使用:EffectiveC++
深度理解:《C++对象模型深度探索》；c++模板
研究反思:thedesignandevolutionofc++；+;为了C++的必要，阅读这本书可以让你选择是做一个守夜人还是一个守夜人。
现实是残酷的。软件工程领域还是有一些发烧友的。他们只掌握一门编程语言，只想掌握一门语言。他们认为自己掌握的语言是最好的，其他的异端都是愚蠢的。这种人不是没救了。有一个简单的处理方法:让他们写一个编译器。要真正理解一门编程语言，你必须自己实现一门。现在是入门阶段，不要求你上编译器课程，但要求你至少实现一个简单的解释器。
供您参考的学习资源:
“编程语言-实践之路”:一本关于CMU编程语言原理的教科书和一本关于编程语言的入门书。现在就可以读，会大大开阔你的眼界，拉大你和普通人的差距。
Coursera编程语言大型开放式网络课程:在课堂上，你可以接触到extreme FP(函数式)SML、neutral FP球拍、extreme OOP(面向对象)Ruby，学习问题的FP分解、vsOOP分解、ML模式匹配、Lisp宏、不变性和可变性、解释器的实现原理，这样你可以更轻松地学习一门新的语言，将来可以写出更好的程序。
Udacitycs 262编程语言:预热，教你写一个简单的浏览器——其实就是一个javascript和html解释器，成品还是很有意思的；接下来，尝试完成SICP部分提到的一个项目:用Python写一个SchemeInterpreter。
其他的
编程初期容易忽略的几点:
学好英语:英语是你获取优质学习资源的主要工具，但在起步阶段，你看的那些译著的信息流失并没有那么严重，要根据自己的情况权衡。另外，英语的重要性更多体现在交流上。LinusTorvalds是芬兰人，流利的英语一直是他招募开发人员为Linux工作的法宝。这是你的例子。
学会提问:学习中肯定会遇到问题。首先，你要学习搜索引擎的“高级搜索”。当问题单靠搜索无法解决时，去找StackOverflow或者知乎提问。在提问之前，请阅读这篇文章:你得到了什么？
不要做独狼:尝试建立一个简单的个人网站，而不只是一个孤独的About page，学习Markdown和LaTeX，尝试在博客上记录自己的想法，订阅自己喜欢的编程博客。推荐几个给你参考:Joel on Software，Peternorvig，Coding Horror。
总结
以上你不要怕，编程入门不是几个星期就能完成的小项目。在此期间，你会遇到无数的困难。当你碰壁的时候，试试费曼技巧:把难点分成小块知识，然后一个一个处理，然后通过向别人解释清楚来检验自己是否真正理解。当然，还是会有你解决不了的问题，所以这个时候不要勉强自己——很多时候当你以后回头看这个问题的时候，一切都会豁然开朗。
另外，不要把自己局限在上面提到的材料上。还有一些书值得在入门阶段和以后的提升阶段反复阅读。《程序员入门》就是这样一本程序员入门书籍，也是一本终极书籍。有人称这本书为代码百科全书:从干到吻，从做人到做程序员，这本书教会你一切，你需要的只是按照书中的指示去做。
附言
如果你能设法完成以上所有任务，那么恭喜你，你真的实现了编程入门。这意味着你将不会害怕学习一门新语言的任务,“复杂”的API，特定的技术，甚至在进一步的学习中感到轻松。当然，为了掌握这些东西，你还是需要大量的练习，腰还是会疼，走路还是会有困难，一口气上不了五楼。但我可以保证，你会在思想上有很大的转变，获得很大的自信，对老师、同学、csdn的眼光也会变得很微妙。虽然你刚刚完成编程入门，但你已经成为程序员精神世界的高富帅。不，我错了。即使是高富帅也不会有强大的精神力。他会怀疑自己，觉得自己没钱什么都不是。但简而言之，如果你按照指南并努力学习，你会体验到“一旦爬到山顶，就会看到”的感觉。
首先，如果你想学习编程，选择一门合适的计算机语言是非常重要的。如何选择尤为重要。这取决于你的爱好和每种语言的特点。例如，php是一种非常流行的适合web开发的计算机语言，易学易用。我个人推荐PHP语言。
Java可以用于web开发，也可以用于Android app开发。可能比php难学一点，但没问题。如果对java感兴趣，可以试试。
Python是目前比较流行的语言，适用于人工智能领域。另外，也很适合给网络爬虫写程序，看个人兴趣。
不建议用C，c++，C #，尤其是c#，已经是比较过时的语言了。就算学得好，也不适合找工作。C和c++不是很适合初学者学习，没必要考虑。还有一些小语种，就更没必要考虑了。所以，你应该从以上三种语言中选择一种你感兴趣的语言进行语言学习。
R&D与建筑环境
如果你选择了好的计算机语言，那么接下来就是设置R&D环境，因为只有设置了R&D环境，你才能进行后续的编程工作，比如PHP，然后从百度上搜索如何安装PHP环境，就可以找到一些简单的教程。新手可以一步一步的设置R&D环境，最多也就半天的时间。如果是java，需要先安装jdk，配置环境变量。网上也有相关教程。
选择视频和书籍来帮助你学习。既然是零基础学习，就要进行系统的学习，而不是到处从零基础的知识点开始学习。
代码实践
一章一章的跟着教程走，需要注意的是不能只看。那不行。你得自己用代码敲打每一章的知识点，运行一下试试效果。只有这样才能提高自己的动手能力，刚开始会觉得有点生疏，慢慢就会熟练起来，增加对编程的兴趣。这个过程需要反复练习，大量的代码练习。这个过程是五个步骤中最关键的阶段。自己练习代码很重要。编程中一些不懂的章节不要放过。可以在网上找一些相关的编程交流群，加入其中，也可以在网上咨询一些有经验的人。也许可以轻松帮你解决问题，对你的学习很有帮助，而且全程免费。
项目实战
如果基础课已经按部就班的练好了，那么你有了一些编程的基本功，那么你可以尝试做一些小项目，把你学到的知识串起来，进入项目的实战阶段，比如自己设计一个学生管理系统，并完成。如果不知道怎么设计，可以去网上搜一下。慢慢的，我有想法了。
我也在研究这方面。看了很多视频书，最推荐的是北京上学堂的学习资料，有Java.300集，Python400集。都是经典的基础入门课程，结合项目学习。他们很有意思，干货满满，免费。我推荐你去读它们，我相信它们能带你进入改变的世界。
从零开始学编程，第一关就是选择你想学的编程语言。面对种类繁多的编程语言，初学者往往无所适从，拿不定主意，不知道选择哪一种。