公开课编程范式
Ⅰ 讲C语言内存管理的书籍或者博客
我推荐的是斯坦福的一门公开课 -- 《编程范式》。不是题主说的博客或者书，但是个人觉得很好用，希望对你有帮助。
还有一些其他的编程语言，如方案、python等。
我只看到了多线程同步的一部分，个人的感觉受益于它。如果以后还有别的发现，愿意及时分享给大家。
Ⅱ 如何系统地自学 Python
是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？
幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。
Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：
语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。
切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。
- 用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。
废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started
¶ 起步阶段
任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。
硬知识
“硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。
如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。
下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：
廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。
笨方法学 Python 这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。
The Hitchhiker’s Guide to Python! 这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。
Python 的哲学：
学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。
必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。
软知识
“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。
对这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。
很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。
还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。
选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。
自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...
更重要的是，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。
技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？
因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。
起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。
¶ 发展阶段
完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。
没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。
发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。
在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。
拿爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP 协议，HTML，文本编码，JSON 一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。
在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。
类库方面
“Awesome Python 项目”：vinta/awesome-python · GitHub
这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：
vinta/awesome-python
你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。
至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。
书籍方面
这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：
科学和数据分析：
❖“集体智慧编程”：集体智慧编程 (豆瓣)
❖“数学之美”：数学之美 (豆瓣)
❖“统计学习方法”：统计学习方法 (豆瓣)
❖“Pattern Recognition And Machine Learning”：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖“数据科学实战”：数据科学实战 (豆瓣)
❖“数据检索导论”：信息检索导论 (豆瓣)
爬虫：
❖“HTTP 权威指南”：HTTP权威指南 (豆瓣)
Web 网站：
❖“HTML & CSS 设计与构建网站”：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)
...
列到这里已经不需要继续了。
聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。
事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。
¶ 深入阶段
这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。
可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。
这里推荐一本书：
“Python 源码剖析”：Python源码剖析 (豆瓣)
这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。
另外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。
这里推荐一门公开课
“编程范式”：斯坦福大学公开课：编程范式
讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。
值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。
Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。
¶ 最后的话
每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人！
希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，
Just Getting Started ！！！
Ⅲ 如何学编程 怎样从零开始学编程
在你学习编程之前思考一下你的目标，当你有最终目标时道路会更加的清晰。那么，你想要写什么？网站？游戏？iOS或者Android应用？或是你是想自动化完成一些乏味的任务让你有更多的时间看窗外的风景？也许你只是想更具有就业竞争力找个好工作。所有的这些都是有价值的目标，这些目标都是你编程学习推动力的一部分，没有推动力的人，是无法在略显枯燥的漫长学习之旅中走远的。
不要浮躁Badprogrammingiseasy.EvenDummiescanlearnitin21days.,meswithit.不管是在线下还是线上的书店，满目都是《21天学通Java》这种速成书目，它们都承诺在很短一段时间内就让你能够学会相关技术。MatthiasFelleisen在他的着作HowtoDesignPrograms,SecondEdition一书中明确指出了这种“速成”的趋势并予以了以上的讽刺。所谓者渗的“捷径”或者说“银弹”是不存在的，智者说过，精通某个东西需要10年或10000个小时，也就是汉语中的“十年磨一剑”，所以不用着急，功不唐捐。培养兴趣ionbythepublic,butbecauseitisfuntoprogram._LinusTorvalds沉醉于编程，编程更是为了兴趣。兴趣是推动力的不竭源泉，保持这种充满兴趣的感觉，以便于你能将其投入到你的10年/10000小时的编程时间中。编程很有趣，那是探索的喜悦。那是创造的喜悦首告脊。看到自己亲手完成的作品显示在屏幕上很有趣。有人为你的代码而惊叹很有趣。有人在公共场合称赞你的产品、邻居使用你的产品、以及在媒体上讨论你的产品很有趣。编程应该十分有趣，若并非如此，就找出导致编程无趣的问题，然后解决之。在这里对于初学者有两个大坑：如果初学者们只与预先构建好的“发动机和组件”接触（没有理解和思考它们构造的原理），这会严重限制他们在将来构建这些东西的能力，并且在诊断解决问题时无从下手。第二个坑没有第一个那么明显：幼稚的“整体论”方法有些时候会显得很有效，这有一定的隐蔽性与误导性，但是一两年过后（也许没那么长），当你在学习路上走远时，再想回过头来“补足基础”会有巨大的心理障碍，你得抛弃之前自己狭隘的观念，耐心地缓步前进，这比你初学时学习基础知识困难得多。但也不能矫枉过正，陷入还原论的大坑，初学时便一心试图做宏大的理论，这样不仅有一切流于理论的危险，枯燥和乏味还会让你失去推动力。这种情况经常发生在计算机科班生身上。为了更好理解，可以将学习编程类比为学习厨艺：你为了烧得一手好菜买了一些关于菜谱的书，如果你只是想为家人做菜，这会是一个不错的主意，你重复菜谱上的步骤也能做出不赖的菜肴，但是如果你有更大的野心，真的想在朋友面前露一手，做一些独一无二的美味佳肴，甚至成为“大厨”，你必须理解这些菜谱背后大师的想法，理解其中的理论，而不仅仅是一味地实践。但是如果你每天唯一的工作就是阅读那些厚重的理论书籍，因为缺乏实践，你只会成为一个糟糕的厨子，甚至永远成为不了厨子，因为看了几天书后你就因为枯燥放弃了厨艺的学习。总之，编程是连接理论与实践的纽带，是计算机科学与计算机应用技术相交融的领域。正确的编程学习方法应该是：通过自顶而下的探索与项目实践，获得编程直觉与推动力；从自底向上的打基础过程中，获得最重要的通用方法并巩固编程思想的理解。作为初学者，应以后者为主，前者为辅。启蒙“学编程应该学哪门语言？”这经常是初学者问的第一个问题，但这是一个错误的问题，你最先考虑的问题应该是“哪些东西构成了编程学习的基础”？编程知识的金字塔底部有三个关键的部分：算法思想：例如怎样找出一组数中最大的那个数？首先你得有一个maxSoFar变量，之后对于每个数语法：我怎样用某种编程语言表达这些友锋算法，让计算机能够理解。系统基础：为什么while(1)时线程永远无法结束？为什么int*foo(){intx=0;return&x;}是不可行的？启蒙阶段的初学者若选择C语言作为第一门语言会很困难并且枯燥，这是因为他们被迫要同时学习这三个部分，在能做出东西前要花费很多时间。因此，为了尽量最小化“语法”与“系统基础”这两部分，建议使用Python作为学习的第一门语言，虽然Python对初学者很友好，但这并不意味着它只是一个“玩具”，在大型项目中你也能见到它强大而灵活的身影。熟悉Python后，学习C语言是便是一个不错的选择了：学习C语言会帮助你以靠近底层的视角思考问题，并且在后期帮助你理解操作系统层级的一些原理，如果你只想成为一个普通（平庸）的开发者你可以不学习它。下面给出了一个可供参考的启蒙阶段导引，完成后你会在头脑中构建起一个整体框架，帮助你进行自顶向下的探索。完成Codecademy的Python部分。这只是热身部分，尽快完成它，因为你永远只是在浏览器里，你不会学到如何搭建开发环境。在Codecademy这类的编程学习网站学到的那点儿东西，哪怕你只想做一个小的不能再小的项目，你都不知道该从哪儿开始。完成MIT6.00.1x（中文化）（如果你英语不过关，完成麻省理工学院公开课：计算机科学及编程导论。MOOC是学习编程的一个有效途径。虽然该课程的教学语言为Python，但作为一门优秀的导论课，它强调学习计算机科学领域里的重要概念和范式，而不仅仅是教你特定的语言。如果你不是科班生，这能让你在自学时开阔眼界；课程内容：计算概念，python编程语言，一些简单的数据结构与算法，测试与调试。支线任务：完成Python核心编程完成HarvardCS50(如果你英语不过关：完成哈佛大学公开课：计算机科学cs50。同样是导论课，但这门课与MIT的导论课互补。教学语言涉及C,php,JavaScript+SQL,HTML+CSS，内容的广度与深度十分合理，还能够了解到最新的一些科技成果，可以很好激发学习计算机的兴趣。支线任务：阅读《编码的奥秘》完成《C语言编程》[可选]如果你的目标是成为一名Hacker：阅读Hacker'sDelightPS：如果教育对象还是一个孩子，以下的资源会很有帮助：5-8岁：TurtleAcademy8-12岁：PythonforKids12岁以上：MITScratch或KhanAcademy入门结束启蒙阶段后，初学者积累了一定的代码量，对编程也有了一定的了解。这时你可能想去学一门具体的技术，诸如Web开发，Android开发，iOS开发什么的，你可以去尝试做一些尽可能简单的东西，给自己一些正反馈，补充自己的推动力。但记住别深入，这些技术有无数的细节，将来会有时间去学习；同样的，这时候也别过于深入特定的框架和语言，现在是学习计算机科学通用基础知识的时候，不要试图去抄近路直接学你现在想学的东西，这是注定会失败的。那么入门阶段具体该做些什么呢？这时候你需要做的是反思自己曾经写过的程序，去思考程序为什么(Why)要这样设计？，思考怎样(How)写出更好的程序？试图去探寻理解编程的本质：利用计算机解决问题。设想：X=用于思考解决方案的时间，即“解决问题”部分Y=用于实现代码的时间，即“利用计算机”部分”编程能力=F(X,Y)（X>Y）要想提高编程能力，就得优化X，Y与函数F(X,Y)，很少有书的内容能同时着重集中在这三点上，但有一本书做到了——(SICP)《计算机程序的构造和解释》，它为你指明了这三个变量的方向。在阅读SICP之前，你也许能通过调用几个函数解决一个简单问题。但阅读完SICP之后，你会学会如何将问题抽象并且分解，从而处理更复杂更庞大的问题，这是编程能力巨大的飞跃，这会在本质上改变你思考问题以及用代码解决问题的方式。此外，SICP的教学语言为Scheme，可以让你初步了解函数式编程。更重要的是，他的语法十分简单，你可以很快学会它，从而把更多的时间用于学习书中的编程思想以及复杂问题的解决之道上。PeterNorvig曾经写过一篇非常精彩的SICP书评，其中有这样一段：Touseananalogy,ifSICPwereaboutautomobiles,,howtheyarebuilt,andhowonemightdesignfuel-efficient,safe,.highway,justlikeeveryoneelse.如果你是文中的前者，阅读SICP将成为你衔接启蒙与入门阶段的关键点虽然SICP是一本“入门书”，但对于初学者还是有一定的难度，以下是一些十分有用的辅助资源：)：由上文提到的Google研究主管PeterNorvig主讲，教学语言为Python，内容有一定难度。HowtoDesignPrograms,SecondEdition：HtDP的起点比SICP低，书中的内容循循善诱，对初学者很友好，如果觉得完成SICP过于困难，可以考虑先读一读HtDP。UCBerkeleySICP授课视频以及SICP的两位作者给Hewlett-Packard公司员工培训时的录像(中文化项目)ComposingPrograms：一个继承了SICP思想但使用Python作为教学语言的编程导论（其中包含了一些小项目）SICP解题集：对于书后的习题，作为初学者应尽力并量力完成。完成了这部分学习后，你会逐步建立起一个自己的程序设计模型，你的脑子里不再是一团乱麻，你会意识到记住库和语法并不会教你如何解决编程问题，接下来要学些什么，在你心里也会明朗了很多。这时候才是真正开始进行项目实践，补充推动力的好时机。关于项目实践：对于入门阶段的初学者，参与开源项目还为时过早，这时候应该开始一些简单的项目，诸如搭建一个网站并维护它，或是编写一个小游戏再不断进行扩展，如果你自己的想法不明确，MegaProjectList中选取项目。总之，务必在这时拿下你项目实践的第一滴血。与此同时，别忘了继续打好根基。为了将来的厚积薄发，在下面这几个方面你还要继续做足功课（注意：下面的内容没有绝对意义上的先后顺序）：计算机系统基础有了之前程序设计的基础后，想更加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》ComputerSystemsAProgrammer'sPerspective。这里点名批评这本书的中译名，其实根本谈不上什么深入啦，这本书只是CMU的“计算机系统导论”的教材而已。CMU的计算机科学专业相对较偏软件，该书就是从一个程序员的视角观察计算机系统，以“程序在计算机中如何执行”为主线，全面阐述计算机系统内部实现的诸多细节。如果你看书觉得有些枯燥的话，可以跟一门Coursera上的MOOC:TheHardware/SoftwareInterface，这门课的内容是CSAPP的一个子集，但是最经典的实验部分都移植过来了。同时，可以看看TheCProgrammingLanguage，回顾一下C语言的知识。完成这本书后，你会具备坚实的系统基础，也具有了学习操作系统，编译器，计算机网络等内容的先决条件。当学习更高级的系统内容时，翻阅一下此书的相应章节，同时编程实现其中的例子，一定会对书本上的理论具有更加感性的认识，真正做到经手的代码，从上层设计到底层实现都了然于胸，并能在脑中回放数据在网络->内存->缓存->CPU的流向。此外，也是时候去接触UNIX哲学了:KISS-KeepitSimple,Stupid.在实践中，这意味着你要开始熟悉命令行界面，配置文件。并且在开发中逐渐脱离之前使用的IDE，学会使用Vim或Emacs（或者最好两者都去尝试）。阅读《UNIX编程环境》阅读《UNIX编程艺术》折腾你的UN*X系统数据结构与算法基础如今，很多人认为编程（特别是做web开发）的主要部分就是使用别人的代码，能够用清晰简明的方式表达自己的想法比掌握硬核的数学与算法技巧重要的多，数据结构排序函数二分搜索这不都内置了吗？工作中永远用不到，学算法有啥用啊？这种扛着实用主义大旗的“码农”思想当然不可取。没有扎实的理论背景，遭遇瓶颈是迟早的事。数据结构和算法是配套的，入门阶段你应该掌握的主要内容应该是：这个问题用什么算法和数据结构能更快解决。这就要求你对常见的数据结构和算法了熟于心，你不一定要敲代码，用纸手写流程是更快的方式。对你不懂的数据结构和算法，你要去搜它主要拿来干嘛的，使用场景是什么。供你参考的学习资源：《算法导论》：有人说别把这本书当入门书，这本书本来就不是入门书嘛，虽说书名是IntroctiontoAlgorithms，这只不过是因为作者不想把这本书与其他书搞重名罢了。当然，也不是没办法拿此书入门，读第一遍的时候跳过习题和证明就行了嘛，如果还觉得心虚先看看这本《数据结构与算法分析》CourseraAlgorithms:DesignandAnalysis[Part1]&[Part2]：Stanford开的算法课，不限定语言，两个部分跟下来算法基础基本就有了；英语没过关的：麻省理工学院公开课：算法导论入门阶段还要注意培养使用常规算法解决小规模问题的能力，结合前文的SICP部分可以读读这几本书：《编程珠玑》，《程序设计实践》编程语言基础.,.Additionally,,-ThePragmaticProgrammer此外还要知道，学习第n门编程语言的难度是第(n-1)门的一半，所以尽量去尝试不同的编程语言与编程范式，若你跟寻了前文的指引，你已经接触了：“干净”的脚本语言Python,传统的命令式语言C,以及浪漫的函数式语言Scheme/Racket三个好朋友。但仅仅是接触远远不够，你还需要不断继续加深与他们的友谊，并尝试结交新朋友，美而雅的Ruby小姑娘，Hindley-Milner语言家族的掌中宝Haskell都是不错的选择。但有这么一位你躲不开的，必须得认识的大伙伴—C++，你得做好与他深交的准备：入门：C++Primer[可选]进阶：高效使用：EffectiveC++深入了解：《深度探索C++对象模型》；C++Templates研究反思：TheDesignandEvolutionofC++；对于C++这个NecessaryEvil，看这本书可以让你选择是成为守夜人还是守日人。现实是残酷的，在软件工程领域仍旧充斥着一些狂热者，他们只掌握着一种编程语言，也只想掌握一种语言，他们认为自己掌握的这门语言是最好的，其他异端都是傻X。这种人也不是无药可救，有一种很简单的治疗方法：让他们写一个编译器。要想真正理解编程语言，你必须亲自实现一个。现在是入门阶段，不要求你去上一门编译器课程，但要求你能至少实现一个简单的解释器。供你参考的学习资源：《程序设计语言-实践之路》：CMU编程语言原理的教材，程序语言入门书，现在就可以看，会极大扩展你的眼界，拉开你与普通人的差距。Coursera编程语言MOOC：课堂上你能接触到极端FP（函数式）的SML，中性偏FP的Racket，以及极端OOP（面向对象）的Ruby，并学会问题的FP分解vsOOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不变性与可变性、解释器的实现原理等，让你在将来学习新语言时更加轻松并写出更好的程序。：热热身，教你写一个简单的浏览器——其实就是一个javascript和html的解释器，完成后的成品还是很有趣的；接下来，试着完成一个之前在SICP部分提到过的项目：用Python写一个SchemeInterpreter其他编程入门阶段比较容易忽视的几点：学好英语：英语是你获取高质量学习资源的主要工具，但在入门阶段，所看的那些翻译书信息损耗也没那么严重，以你自己情况权衡吧。此外英语的重要性更体现在沟通交流上，LinusTorvalds一个芬兰人，一口流利的英语一直是他招募开发者为Linux干活的的法宝，这是你的榜样。学会提问：学习中肯定会遇到问题，首先应该学会搜索引擎的“高级搜索”，当单靠检索无法解决问题时，去StackOverflow或知乎提问，提问前读读这篇文章：Whathaveyoutried?不要做一匹独狼：尝试搭建一个像这样简单的个人网站，不要只是一个孤零零的About页面，去学习Markdown与LaTeX，试着在Blog上记录自己的想法，并订阅自己喜欢的编程类博客。推荐几个供你参考：JoelonSoftware,PeterNorvig,CodingHorror小结以上的内容你不应该感到惧怕，编程的入门不是几个星期就能完成的小项目。期间你还会遇到无数的困难，当你碰壁时试着尝试“费曼”技巧：将难点分而化之，切成小知识块，再逐个对付，之后通过向别人清楚地解说来检验自己是否真的理解。当然，依旧会有你解决不了的问题，这时候不要强迫自己——很多时候当你之后回过头来再看这个问题时，一切豁然开朗。此外不要局限与上文提到的那些材料，还有一些值得在入门阶段以及将来的提升阶段反复阅读的书籍。ThePragmaticProgrammer就是这样一本程序员入门书，终极书。有人称这本书为代码小全：从DRY到KISS，从做人到做程序员，这本书教给了你一切，你所需的只是遵循书上的指导。后记如果你能设法完成以上的所有任务，恭喜你，你已经真正实现了编程入门。这意味着你在之后更深入的学习中，不会畏惧那些学习新语言的任务，不会畏惧那些“复杂”的API，更不会畏惧学习具体的技术，甚至感觉很容易。当然，为了掌握这些东西你依旧需要大量的练习，腰还是会疼，走路还是会费劲，一口气也上不了5楼。但我能保证你会在思想上有巨大的转变，获得极大的自信，看老师同学和csdn的眼光会变得非常微妙，虽然只是完成了编程入门，但已经成为了程序员精神世界的高富帅。不，我说错了，即使是高富帅也不会有强力精神力，他也会怀疑自己，觉得自己没钱就什么都不是了。但总之，你遵循指南好好看书，那就会体验“会当凌绝顶”的感觉。
首先要想学编程，选一门合适的计算机语言就十分重要了，怎么去选择就显得尤为重要了，这要根据自己的兴趣爱好及每个语言的特性来选择，比如说PHP适合做web开发，易学习，易上手，非常流行的一门计算机语言了，我个人比较推荐php语言。java可以做web开发，做安卓app开发也用的是java,在学习程度上上可能比php稍微难上手一点，不过也是没问题的，如果对java感兴趣可以尝试一下。python是目前比较火的一门语言了，比较适合做人工智能领域，另外写网络爬虫类的程序，用python也是非常合适的了，看个人兴趣来选择了。c,c++,c#这些语言就不推荐给了，特别是c#，已经是比较过时的一门语言了，即使学习好了，也不太适合去找工作，c与c++并不是十分适合初学者来学习，因此也是没必要进行考虑了，还有一些更小众的语言，更是没有必要去考虑，因此关于语言的学习就从上面3种语言去选择一门自己所感兴趣的吧！研发搭建环境如果选择好计算机语言，那么接下来就是研发环境的搭建了，因为只有研发环境搭建好了，才可以进行后续的编程工作，比如说PHP,那么就从网络上搜一下如何安装PHP环境，能搜出一些简单的教程，初学者按照教程一步一步来，顶多半天时间就可以把研发环境装好了，如果是java，就需要先安装jdk，进行环境变量的配置等，网上也有相关的教程，也是十分容易的，相信大家只要按照教程来做，都可以很轻易的把研发环境搭建起来的选好视频和书籍，辅助学习。既然是零基础学习，就需要进行系统的学习，而不是到处网络零基础的知识点进行学习。代码练习跟随教程一个一个章节的进行学习，需要注意的一点就是不能只是去看，那样不行，要对每一个章节的知识点要亲自用代码敲一遍，运行一下试试效果才行，这样才能提高自己的动手能力，才开始会觉得有一点生疏，慢慢的就会熟练起来，逐渐会增加编程的兴趣。这个过程就是需要反复的进行练习，大量的代码练习才行。这个过程是5步中最关键的阶段了，重在代码亲自练习，对编程中有的章节不明白的地方，千万不要放过去，可以在网上找一些相关的编程交流群，参加进去，在线上咨询一些过来人，也许就可以轻松帮你解决疑问了，对你的学习十分帮助，并且整个过程也都是免费的。项目实战如果说基础教程都按部就班的都实践过一遍了，那么你就有一定的编程的基本功了，那么自己就可以尝试着做一些小项目，把学到的知识给串起来，进入项目实战阶段，比如说自己设计一个学生管理系统，并把它完成，如果不了解怎么设计，可以去网上搜索。慢慢就有思路了。我也在学习这方面，视频书籍看过不少，最推荐的还是北京尚学堂的学习资料，Java.300集，Python400集，都是很经典的入门基础教程，而且是结合项目学习的，很有意思，干货满满，还都是免费的，推荐你可以去看看，相信可以带你走进变成的世界。
从零开始学编程，第一关就是要选择你所要学习的编程语言。面对着琳琅满目的编程语言，初学者常常一筹莫展，拿不定主意，不知该选哪
Ⅳ 如何从零开始学编程
在你学习编程之前思考一下你的目标，当你有最终目标时道路会更加的清晰。那么，你想要写什么？网站？游戏？iOS或者Android应用？或是你是想自动化完成一些乏味的任务让你有更多的时间看窗外的风景？也许你只是想更具有就业竞争力找个好工作。所有的这些都是有价值的目标，这些目标都是你编程学习推动力的一部分，没有推动力的人，是无法在略显枯燥的漫长学习之旅中走远的。
不要浮躁
Badprogrammingiseasy.EvenDummiescanlearnitin21days.,meswithit.
不管是在线下还是线上的书店，满目都是《21天学通Java》这种速成书目，它们都承诺在很短一段时间内就让你能够学会相关技术。MatthiasFelleisen在他的着作HowtoDesignPrograms,SecondEdition一书中明确指出了这种“速成”的趋势并予以了以上的讽刺。
所谓的“捷径”或者说“银弹”是不存在的，智者说过，精通某个东西需要10年或10000个小时，也就是汉语中的“十年磨一剑”，所以不用着急，功不唐捐。
培养兴趣
ionbythepublic,butbecauseitisfuntoprogram.
_LinusTorvalds
沉醉于编程，编程更是为了兴趣。兴趣是推动力的不竭源泉，保持这种充满兴趣的感觉，以便于你能将其投入到你的10年/10000小时的编程时间中。编程很有趣，那是探索的喜悦。那是创造的喜悦。看到自己亲手完成的作品显示在屏幕上很有趣。有人为你的代码而惊叹很有趣。有人在公共场合称赞你的产品、邻居使用你的产品、以及在媒体上讨论你的产品很有趣。编程应该十分有趣，若并非如此，就找出导致编程无趣的问题，然后解决之。
在这里对于初学者有两个大坑：
如果初学者们只与预先构建好的“发动机和组件”接触（没有理解和思考它们构造的原理），这会严重限制他们在将来构建这些东西的能力，并且在诊断解决问题时无从下手。
第二个坑没有第一个那么明显：幼稚的“整体论”方法有些时候会显得很有效，这有一定的隐蔽性与误导性，但是一两年过后（也许没那么长），当你在学习路上走远时，再想回过头来“补足基础”会有巨大的心理障碍，你得抛弃之前自己狭隘的观念，耐心地缓步前进，这比你初学时学习基础知识困难得多。
但腊敏茄也不能矫枉过正，陷入还原论的大坑，初学时便一心试图做宏大的理论，这样不仅有一切流于理论的危险，枯燥和乏味还会让你失去推动力。这种情况经常发生在计算机科班生身上。
为了更好理解，可以将学习编程类比为学习厨艺：你为了烧得一手好菜买了一些关于菜谱的书，如果你只是想为家人做菜，这会是一个不错的主意，你重复菜谱上的步骤也能做出不赖的菜肴，但是如果你有更大的野心，真的想在朋友面前露一手，做一些独一无二的美味佳肴，甚至成为“大厨”，你必须理解这些菜谱背后大师的想法，理解其中的理论，而不仅仅是一味地实践。但拿猛是如果你每天唯一的工作就是阅读那些厚重的理论书籍，因为缺乏实践，你只会成为一个糟糕的厨子，甚至永远成为不了厨子，因为看了几天书后你就因为枯燥放弃了厨艺的学习。
总之，编程是连接理论与实践的纽带，是计算机科学与计算机应用技术相交融的领域。正确的编程学习方法应该是：通过自顶而下的探索与项目实践，获得编程直觉与推动力；从自底向上的打基础过程中，获得最重要的通用方法并巩固编程思想的理解。
作为初学者，应以后者为主，前者为轮察辅。
启蒙
“学编程应该学哪门语言？”这经常是初学者问的第一个问题，但这是一个错误的问题，你最先考虑的问题应该是“哪些东西构成了编程学习的基础”？
编程知识的金字塔底部有三个关键的部分：
算法思想：例如怎样找出一组数中最大的那个数？首先你得有一个maxSoFar变量，之后对于每个数
语法：我怎样用某种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while(1)时线程永远无法结束？为什么int*foo(){intx=0;return&x;}是不可行的？
启蒙阶段的初学者若选择C语言作为第一门语言会很困难并且枯燥，这是因为他们被迫要同时学习这三个部分，在能做出东西前要花费很多时间。
因此，为了尽量最小化“语法”与“系统基础”这两部分，建议使用Python作为学习的第一门语言，虽然Python对初学者很友好，但这并不意味着它只是一个“玩具”，在大型项目中你也能见到它强大而灵活的身影。熟悉Python后，学习C语言是便是一个不错的选择了：学习C语言会帮助你以靠近底层的视角思考问题，并且在后期帮助你理解操作系统层级的一些原理，如果你只想成为一个普通（平庸）的开发者你可以不学习它。
下面给出了一个可供参考的启蒙阶段导引，完成后你会在头脑中构建起一个整体框架，帮助你进行自顶向下的探索。
完成Codecademy的Python部分。这只是热身部分，尽快完成它，因为你永远只是在浏览器里，你不会学到如何搭建开发环境。在Codecademy这类的编程学习网站学到的那点儿东西，哪怕你只想做一个小的不能再小的项目，你都不知道该从哪儿开始。
完成MIT6.00.1x（中文化）（如果你英语不过关，完成麻省理工学院公开课：计算机科学及编程导论。MOOC是学习编程的一个有效途径。虽然该课程的教学语言为Python，但作为一门优秀的导论课，它强调学习计算机科学领域里的重要概念和范式，而不仅仅是教你特定的语言。如果你不是科班生，这能让你在自学时开阔眼界；课程内容：计算概念，python编程语言，一些简单的数据结构与算法，测试与调试。支线任务：
完成Python核心编程
完成HarvardCS50(如果你英语不过关：完成哈佛大学公开课：计算机科学cs50。同样是导论课，但这门课与MIT的导论课互补。教学语言涉及C,PHP,JavaScript+SQL,HTML+CSS，内容的广度与深度十分合理，还能够了解到最新的一些科技成果，可以很好激发学习计算机的兴趣。支线任务：
阅读《编码的奥秘》
完成《C语言编程》
[可选]如果你的目标是成为一名Hacker：阅读Hacker'sDelight
PS：如果教育对象还是一个孩子，以下的资源会很有帮助：
5-8岁：TurtleAcademy
8-12岁：PythonforKids
12岁以上：MITScratch或KhanAcademy
入门
结束启蒙阶段后，初学者积累了一定的代码量，对编程也有了一定的了解。这时你可能想去学一门具体的技术，诸如Web开发，Android开发，iOS开发什么的，你可以去尝试做一些尽可能简单的东西，给自己一些正反馈，补充自己的推动力。但记住别深入，这些技术有无数的细节，将来会有时间去学习；同样的，这时候也别过于深入特定的框架和语言，现在是学习计算机科学通用基础知识的时候，不要试图去抄近路直接学你现在想学的东西，这是注定会失败的。
那么入门阶段具体该做些什么呢？这时候你需要做的是反思自己曾经写过的程序，去思考程序为什么(Why)要这样设计？，思考怎样(How)写出更好的程序？试图去探寻理解编程的本质：利用计算机解决问题。
设想：
X=用于思考解决方案的时间，即“解决问题”部分
Y=用于实现代码的时间，即“利用计算机”部分”
编程能力=F(X,Y)（X>Y）
要想提高编程能力，就得优化X，Y与函数F(X,Y)，很少有书的内容能同时着重集中在这三点上，但有一本书做到了——(SICP)《计算机程序的构造和解释》，它为你指明了这三个变量的方向。在阅读SICP之前，你也许能通过调用几个函数解决一个简单问题。但阅读完SICP之后，你会学会如何将问题抽象并且分解，从而处理更复杂更庞大的问题，这是编程能力巨大的飞跃，这会在本质上改变你思考问题以及用代码解决问题的方式。此外，SICP的教学语言为Scheme，可以让你初步了解函数式编程。更重要的是，他的语法十分简单，你可以很快学会它，从而把更多的时间用于学习书中的编程思想以及复杂问题的解决之道上。
PeterNorvig曾经写过一篇非常精彩的SICP书评，其中有这样一段：
Touseananalogy,ifSICPwereaboutautomobiles,,howtheyarebuilt,andhowonemightdesignfuel-efficient,safe,.highway,justlikeeveryoneelse.
如果你是文中的前者，阅读SICP将成为你衔接启蒙与入门阶段的关键点
虽然SICP是一本“入门书”，但对于初学者还是有一定的难度，以下是一些十分有用的辅助资源：
)：由上文提到的Google研究主管PeterNorvig主讲，教学语言为Python，内容有一定难度。
HowtoDesignPrograms,SecondEdition：HtDP的起点比SICP低，书中的内容循循善诱，对初学者很友好，如果觉得完成SICP过于困难，可以考虑先读一读HtDP。
UCBerkeleySICP授课视频以及SICP的两位作者给Hewlett-Packard公司员工培训时的录像(中文化项目)
ComposingPrograms：一个继承了SICP思想但使用Python作为教学语言的编程导论（其中包含了一些小项目）
SICP解题集：对于书后的习题，作为初学者应尽力并量力完成。
完成了这部分学习后，你会逐步建立起一个自己的程序设计模型，你的脑子里不再是一团乱麻，你会意识到记住库和语法并不会教你如何解决编程问题，接下来要学些什么，在你心里也会明朗了很多。这时候才是真正开始进行项目实践，补充推动力的好时机。
关于项目实践：对于入门阶段的初学者，参与开源项目还为时过早，这时候应该开始一些简单的项目，诸如搭建一个网站并维护它，或是编写一个小游戏再不断进行扩展，如果你自己的想法不明确，MegaProjectList中选取项目。总之，务必在这时拿下你项目实践的第一滴血。
与此同时，别忘了继续打好根基。为了将来的厚积薄发，在下面这几个方面你还要继续做足功课（注意：下面的内容没有绝对意义上的先后顺序）：
计算机系统基础
有了之前程序设计的基础后，想更加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》ComputerSystemsAProgrammer'sPerspective。这里点名批评这本书的中译名，其实根本谈不上什么深入啦，这本书只是CMU的“计算机系统导论”的教材而已。CMU的计算机科学专业相对较偏软件，该书就是从一个程序员的视角观察计算机系统，以“程序在计算机中如何执行”为主线，全面阐述计算机系统内部实现的诸多细节。
如果你看书觉得有些枯燥的话，可以跟一门Coursera上的MOOC:TheHardware/SoftwareInterface，这门课的内容是CSAPP的一个子集，但是最经典的实验部分都移植过来了。同时，可以看看TheCProgrammingLanguage，回顾一下C语言的知识。
完成这本书后，你会具备坚实的系统基础，也具有了学习操作系统，编译器，计算机网络等内容的先决条件。当学习更高级的系统内容时，翻阅一下此书的相应章节，同时编程实现其中的例子，一定会对书本上的理论具有更加感性的认识，真正做到经手的代码，从上层设计到底层实现都了然于胸，并能在脑中回放数据在网络->内存->缓存->CPU的流向。
此外，也是时候去接触UNIX哲学了:KISS-KeepitSimple,Stupid.在实践中，这意味着你要开始熟悉命令行界面，配置文件。并且在开发中逐渐脱离之前使用的IDE，学会使用Vim或Emacs（或者最好两者都去尝试）。
阅读《UNIX编程环境》
阅读《UNIX编程艺术》
折腾你的UN*X系统
数据结构与算法基础
如今，很多人认为编程（特别是做web开发）的主要部分就是使用别人的代码，能够用清晰简明的方式表达自己的想法比掌握硬核的数学与算法技巧重要的多，数据结构排序函数二分搜索这不都内置了吗？工作中永远用不到，学算法有啥用啊？这种扛着实用主义大旗的“码农”思想当然不可取。没有扎实的理论背景，遭遇瓶颈是迟早的事。
数据结构和算法是配套的，入门阶段你应该掌握的主要内容应该是：这个问题用什么算法和数据结构能更快解决。这就要求你对常见的数据结构和算法了熟于心，你不一定要敲代码，用纸手写流程是更快的方式。对你不懂的数据结构和算法，你要去搜它主要拿来干嘛的，使用场景是什么。
供你参考的学习资源：
《算法导论》：有人说别把这本书当入门书，这本书本来就不是入门书嘛，虽说书名是IntroctiontoAlgorithms，这只不过是因为作者不想把这本书与其他书搞重名罢了。当然，也不是没办法拿此书入门，读第一遍的时候跳过习题和证明就行了嘛，如果还觉得心虚先看看这本《数据结构与算法分析》
CourseraAlgorithms:DesignandAnalysis[Part1]&[Part2]：Stanford开的算法课，不限定语言，两个部分跟下来算法基础基本就有了；英语没过关的：麻省理工学院公开课：算法导论
入门阶段还要注意培养使用常规算法解决小规模问题的能力，结合前文的SICP部分可以读读这几本书：《编程珠玑》，《程序设计实践》
编程语言基础
.,.Additionally,,
-ThePragmaticProgrammer
此外还要知道，学习第n门编程语言的难度是第(n-1)门的一半，所以尽量去尝试不同的编程语言与编程范式，若你跟寻了前文的指引，你已经接触了：“干净”的脚本语言Python,传统的命令式语言C,以及浪漫的函数式语言Scheme/Racket三个好朋友。但仅仅是接触远远不够，你还需要不断继续加深与他们的友谊，并尝试结交新朋友，美而雅的Ruby小姑娘，Hindley-Milner语言家族的掌中宝Haskell都是不错的选择。但有这么一位你躲不开的，必须得认识的大伙伴—C++，你得做好与他深交的准备：
入门：C++Primer
[可选]进阶：
高效使用：EffectiveC++
深入了解：《深度探索C++对象模型》；C++Templates
研究反思：TheDesignandEvolutionofC++；对于C++这个NecessaryEvil，看这本书可以让你选择是成为守夜人还是守日人。
现实是残酷的，在软件工程领域仍旧充斥着一些狂热者，他们只掌握着一种编程语言，也只想掌握一种语言，他们认为自己掌握的这门语言是最好的，其他异端都是傻X。这种人也不是无药可救，有一种很简单的治疗方法：让他们写一个编译器。要想真正理解编程语言，你必须亲自实现一个。现在是入门阶段，不要求你去上一门编译器课程，但要求你能至少实现一个简单的解释器。
供你参考的学习资源：
《程序设计语言-实践之路》：CMU编程语言原理的教材，程序语言入门书，现在就可以看，会极大扩展你的眼界，拉开你与普通人的差距。
Coursera编程语言MOOC：课堂上你能接触到极端FP（函数式）的SML，中性偏FP的Racket，以及极端OOP（面向对象）的Ruby，并学会问题的FP分解vsOOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不变性与可变性、解释器的实现原理等，让你在将来学习新语言时更加轻松并写出更好的程序。
：热热身，教你写一个简单的浏览器——其实就是一个javascript和html的解释器，完成后的成品还是很有趣的；接下来，试着完成一个之前在SICP部分提到过的项目：用Python写一个SchemeInterpreter
其他
编程入门阶段比较容易忽视的几点：
学好英语：英语是你获取高质量学习资源的主要工具，但在入门阶段，所看的那些翻译书信息损耗也没那么严重，以你自己情况权衡吧。此外英语的重要性更体现在沟通交流上，LinusTorvalds一个芬兰人，一口流利的英语一直是他招募开发者为Linux干活的的法宝，这是你的榜样。
学会提问：学习中肯定会遇到问题，首先应该学会搜索引擎的“高级搜索”，当单靠检索无法解决问题时，去StackOverflow或知乎提问，提问前读读这篇文章：Whathaveyoutried?
不要做一匹独狼：尝试搭建一个像这样简单的个人网站，不要只是一个孤零零的About页面，去学习Markdown与LaTeX，试着在Blog上记录自己的想法，并订阅自己喜欢的编程类博客。推荐几个供你参考：JoelonSoftware,PeterNorvig,CodingHorror
小结
以上的内容你不应该感到惧怕，编程的入门不是几个星期就能完成的小项目。期间你还会遇到无数的困难，当你碰壁时试着尝试“费曼”技巧：将难点分而化之，切成小知识块，再逐个对付，之后通过向别人清楚地解说来检验自己是否真的理解。当然，依旧会有你解决不了的问题，这时候不要强迫自己——很多时候当你之后回过头来再看这个问题时，一切豁然开朗。
此外不要局限与上文提到的那些材料，还有一些值得在入门阶段以及将来的提升阶段反复阅读的书籍。ThePragmaticProgrammer就是这样一本程序员入门书，终极书。有人称这本书为代码小全：从DRY到KISS，从做人到做程序员，这本书教给了你一切，你所需的只是遵循书上的指导。
后记
如果你能设法完成以上的所有任务，恭喜你，你已经真正实现了编程入门。这意味着你在之后更深入的学习中，不会畏惧那些学习新语言的任务，不会畏惧那些“复杂”的API，更不会畏惧学习具体的技术，甚至感觉很容易。当然，为了掌握这些东西你依旧需要大量的练习，腰还是会疼，走路还是会费劲，一口气也上不了5楼。但我能保证你会在思想上有巨大的转变，获得极大的自信，看老师同学和csdn的眼光会变得非常微妙，虽然只是完成了编程入门，但已经成为了程序员精神世界的高富帅。不，我说错了，即使是高富帅也不会有强力精神力，他也会怀疑自己，觉得自己没钱就什么都不是了。但总之，你遵循指南好好看书，那就会体验“会当凌绝顶”的感觉。
首先要想学编程，选一门合适的计算机语言就十分重要了，怎么去选择就显得尤为重要了，这要根据自己的兴趣爱好及每个语言的特性来选择，比如说PHP适合做web开发，易学习，易上手，非常流行的一门计算机语言了，我个人比较推荐php语言。
java可以做web开发，做安卓app开发也用的是java,在学习程度上上可能比php稍微难上手一点，不过也是没问题的，如果对java感兴趣可以尝试一下。
python是目前比较火的一门语言了，比较适合做人工智能领域，另外写网络爬虫类的程序，用python也是非常合适的了，看个人兴趣来选择了。
c,c++,c#这些语言就不推荐给了，特别是c#，已经是比较过时的一门语言了，即使学习好了，也不太适合去找工作，c与c++并不是十分适合初学者来学习，因此也是没必要进行考虑了，还有一些更小众的语言，更是没有必要去考虑，因此关于语言的学习就从上面3种语言去选择一门自己所感兴趣的吧！
研发搭建环境
如果选择好计算机语言，那么接下来就是研发环境的搭建了，因为只有研发环境搭建好了，才可以进行后续的编程工作，比如说PHP,那么就从网络上搜一下如何安装PHP环境，能搜出一些简单的教程，初学者按照教程一步一步来，顶多半天时间就可以把研发环境装好了，如果是java，就需要先安装jdk，进行环境变量的配置等，网上也有相关的教程，也是十分容易的，相信大家只要按照教程来做，都可以很轻易的把研发环境搭建起来的
选好视频和书籍，辅助学习。既然是零基础学习，就需要进行系统的学习，而不是到处网络零基础的知识点进行学习。
代码练习
跟随教程一个一个章节的进行学习，需要注意的一点就是不能只是去看，那样不行，要对每一个章节的知识点要亲自用代码敲一遍，运行一下试试效果才行，这样才能提高自己的动手能力，才开始会觉得有一点生疏，慢慢的就会熟练起来，逐渐会增加编程的兴趣。这个过程就是需要反复的进行练习，大量的代码练习才行。这个过程是5步中最关键的阶段了，重在代码亲自练习，对编程中有的章节不明白的地方，千万不要放过去，可以在网上找一些相关的编程交流群，参加进去，在线上咨询一些过来人，也许就可以轻松帮你解决疑问了，对你的学习十分帮助，并且整个过程也都是免费的。
项目实战
如果说基础教程都按部就班的都实践过一遍了，那么你就有一定的编程的基本功了，那么自己就可以尝试着做一些小项目，把学到的知识给串起来，进入项目实战阶段，比如说自己设计一个学生管理系统，并把它完成，如果不了解怎么设计，可以去网上搜索。慢慢就有思路了。
我也在学习这方面，视频书籍看过不少，最推荐的还是北京尚学堂的学习资料，Java.300集，Python400集，都是很经典的入门基础教程，而且是结合项目学习的，很有意思，干货满满，还都是免费的，推荐你可以去看看，相信可以带你走进变成的世界。
从零开始学编程，第一关就是要选择你所要学习的编程语言。面对着琳琅满目的编程语言，初学者常常一筹莫展，拿不定主意，不知该选哪
Ⅳ 在哪里能够找到国外优秀大学的计算机公开课
可以查看杜克大学的公开课，MOOC等
哈佛大学公开课：2005年计算机科学（15讲）
http://www.manfen.net/thread-14394-1-1.html
哈佛大学公开课：2006年计算机科学（32讲）
http://www.manfen.net/thread-14395-1-1.html
哈佛大学公开课：计算机科学CS50（20讲）
http://www.manfen.net/thread-14396-1-1.html
哈佛大学公开课：计算机科学导论（22讲）
http://www.manfen.net/thread-14397-1-1.html
麻省理工学院公开课：计算机科学及编程导论（24讲）
http://www.manfen.net/thread-16474-1-1.html
斯坦福大学公开课：人与计算机的互动（10讲）
http://www.manfen.net/thread-16443-1-1.html
斯坦福大学开放课程: 抽象编程
http://www.manfen.net/thread-6822-1-1.html
斯坦福大学公开课：编程范式（27讲）
http://www.manfen.net/thread-16435-1-1.html
斯坦福大学公开课：编程方法学（28讲）
http://www.manfen.net/thread-16436-1-1.html
Ⅵ 如何系统地自学 Python
是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？
幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。
Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：
语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。
切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。
废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started
¶ 起步阶段
任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。
°1 硬知识
“硬
知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一
种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到
Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。
如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。
下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：
❖“笨方法学 Python”：http://learnpythonthehardway.org/book/
这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。
❖“廖雪峰的 Python 2.7 教程”：Home - 廖雪峰的官方网站
Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。
❖“The Hitchhiker’s Guide to Python!”：The Hitchhiker’s Guide to Python!
这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。
❖“Python 官方文档”：Our Documentation
实践中大部分问题，都可以在官方文档中找到答案。
❖ 辅助工具：Python Tutor
一个 Python 对象可视化的项目，用图形辅助你理解 Python 中的各种概念。
Python 的哲学：
用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。
学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。
必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。
°2 软知识
“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。
对
这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7
一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django
什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想
圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。
很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。
还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。
选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。
自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...
更重要的时，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。
技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？
因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。
起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。
¶ 发展阶段
完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。
没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。
发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。
在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。
拿
爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP协议，HTML，文本编码，JSON一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如
果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。
在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。
°1 类库方面
“Awesome Python 项目”：vinta/awesome-python · GitHub
这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：
你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。
至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。
°2 书籍方面：
这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：
科学和数据分析：
❖“集体智慧编程”：集体智慧编程 (豆瓣)
❖“数学之美”：数学之美 (豆瓣)
❖“统计学习方法”：统计学习方法 (豆瓣)
❖“Pattern Recognition And Machine Learning”：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖“数据科学实战”：数据科学实战 (豆瓣)
❖“数据检索导论”：信息检索导论 (豆瓣)
爬虫：
❖“HTTP 权威指南”：HTTP权威指南 (豆瓣)
Web 网站：
❖“HTML & CSS 设计与构建网站”：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)
...
列到这里已经不需要继续了。
聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。
事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。
¶ 深入阶段
这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。
可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。
这里推荐一本书：
“Python 源码剖析”：Python源码剖析 (豆瓣)
这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。
另
外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java
基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python
中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。
这里推荐一门公开课
“编程范式”：斯坦福大学公开课：编程范式
讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。
值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。
Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。
¶ 最后的话
每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人。虽然听上去有点鸡汤，但是这是事实。
希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，Just getting started～
Ⅶ 首学课程网官网
A. 首都医科大学选修课程都有什么啊
这是首医“2010-2011学年第一学期本科生选修课程表”
心血管内分泌学
老年内医学
生殖医学
医疗活动容与法医证据
医学实验动物学
免疫学基础与临床（限临床医学专业）
全科医学概论B
康复医学
临床预防与生命周期保健
人群营养与健康
数据结构
网络数据库
中医与中国文化
中医养生学
医学审美心理学
实用美容学
针灸学基础知识
古代文化常识
古代汉语
推拿学基础知识与技法
人类性学基础
大学语文
中华传统伦理
中国传统哲学
医药营销学
个人理财基础
卫生经济学A
医德教育与人文医师
日语（上）
传统保健体育
名人英语演讲作品赏析
英语视听说
医学英语口语
电影艺术欣赏
绘画艺术欣赏
音乐基础知识及音乐欣赏
合唱实践课
舞蹈实践课
不过不是每学期都这些，你来了就知道了，闷枯肢分任选和限选还有必选类，每类都有好些课程~~
B. 学习城轨3十3首课程毕业是大专还是本科
3年大专+3年本科
这中间是有考试的考试通过了才是本科（没过就是大专文凭）
C. 准备买课程学习英语，但网校好多，请报名学习过的朋友推荐一下吧。
你的孩子英语学的怎么样?初一英语家教补习帮助你
你家的孩子们英语学得怎么样呢?你对于他们学习英语的方法了解吗?他们的学习成绩你了解吗?有的孩子学习就是不好,可能是学习的方式用蚂世错了,现在由初一英语家教补习老师来为你介绍.
在小学毕业之后有一段长长的假期,这期间家长是败察需要让孩子了解并且认识初中所需要学的东西的,所以学习英语的误区不单单是孩子们要改正,家长们也是需要改正的.
认真听课
课堂不只满足了视觉请求,激起兴味,而且能培育其察看才能,拓宽学习渠道,培育协作肉体.老师的参与,给学习中的孩子们提供了充沛的活动和交流的时机.孩子间的互助和竞争也会鼓励进取心.不只进步积极性,也能感遭到与其他孩子之间的团队肉体.
初一英语家教补习老师想要介绍的就完毕了,请大家一定要认真的看,有这些误区的家长和孩子请一定要改正,在寻求新的学习方式.
D. 网易公开课的大学课程
网易公开课课程内容不断更新，以下为部分课程举例。 《编程方法学》全28集 翻译至第28集
《7个颠覆你思想的演讲》 全7集 翻译至第7集（网易首翻1-5集）
《经济学》 全10集 翻译至第10集（网易首翻1-5集）
《商业领袖和企业家》 全4集 翻译至第4集（网易首翻1-4集）
《人与计算机的互动》全10集 翻译至第10集
《扎克伯格谈facebook创业过程》 全9集 翻译至第9集
《iphone开发教程2010年冬》 全28集 翻译至第26集
《机器学习课程》 全20集 翻译至第20集
《抽象编程》 全27集 翻译至第27集
《编程范式》 全27集 翻译至第27集
《法律学》 全6集 翻译至第2集
《机器人学》全16集 翻译至第2集
《健康图书馆》全80集 翻译至第80集
《临床解剖学》 全14集 翻译至第14集
《癌症综合研究》全56集 翻译至第56集
《从生物学看人类行为》 全25集 翻译至第25集
《非裔美国人历史——当代自由斗争》全18集 翻译至第10集
《斯坦福创意与艺术协会讲座》 全16集 翻译至第0集
《忘掉你学过的MBA——戴维谈创业37 signals》全11集 翻译至11集
《全球气候与能源计划》 全12集 翻译至第1集 《国际座谈会》 全17集 翻译至第17集（网易首翻1-12集）
《领导能力简介》 全5集 翻译至第5集（网易首翻1-5集）
《能源和环境》 全11集 翻译至第1集
《人性》 全12集 翻译至第12集
《科技世界的领导能力》 全15集 翻译至第15集 《电影哲学》 全4集 翻译至第4集（网易首翻1-4集）
《西方世界的爱情哲学》 全4集 翻译至第4集（网易首翻1-2集）
《音乐的各种声音》 全1集 翻译至第1集
《振动与波》 全23集 翻译至第23集
《单变量微积分》 全35集 翻译至第15集
《微分方程》 全33集 翻译至第15集
《媒体、教育、市场》 全14集 翻译至第14集
《商业及领导能力》 全16集 翻译至第1集
《热力学与动力学》 全36集 翻译至第30集
《搜索黑洞》 全6集 翻译至第6集
《城市面貌——过去和未来》全4集 翻译至第0集
《经典力学》 全35集 翻译至第35集
《生物学导论》 全35集 翻译至第35集
《微积分重点》 全18集 翻译至第18集
《多变量微积分》全35集 翻译至第35集
《化学原理》 全36集 翻译至第31集
《算法导论》 全6集 翻译至第6集
《计算机科学及编程导论》 全24集 翻译至第23集 《幸福课》 全23集 翻译至第23集（网易首翻1-5集）
《公正—该如何做是好？》 全12集 翻译至第12集
《计算机科学导论》 全22集 翻译至第0集
《2006年计算机课程》 全32集（缺第3、5、7、集） 翻译至第0集
《2005年计算机课程》 全15集 翻译至第0集
《计算机科学cs50》 全20集 翻译至第17集
《科学与烹饪》 翻译至22集 《空气污染》集数：5 类型：科学 环境 社会
《十分钟英语史》集数：10 类型：历史 文学
《银行业危机-源起与后果》集数：7 类型：金融 经济 《古希腊历史简介》 全24集 翻译至第8集 （1-8集字幕由人人字幕组提供）
《聆听音乐》 全23集 翻译至第10集（网易首翻5-10集）（1-4集字幕由人人字幕组提供）
《死亡》 全26集 翻译至第11集（网易首翻8-21集）（1-7集字幕由人人字幕组提供）
《心理学导论》 全20集 翻译至第18集（网易首翻9-18集）（1-8集字幕由人人字幕组提供）
《政治哲学导论》 全24集 翻译至第14集（网易首翻1-14集）
《金融市场》 全26集 翻译至第17集（网易首翻14-17集）（1-13集字幕由人人字幕组提供）
《博弈论》 全24集 翻译至第9集 （1-9集字幕由人人字幕组提供）
《欧洲文明》 全24集 翻译至第23集 （1-23集字幕由TLF字幕组提供）
《1871年后的法国》 全24集 翻译至第3集 （1-3集字幕由人人字幕组提供）
《基础物理》 全24集 翻译至第23集 （1-5集字幕由人人字幕组提供）
《罗马建筑》 全23集 翻译至第4集 （1-4集字幕由TLF字幕组提供）
《天体物理学之探索和争议》 全24集 翻译至第10集 （1-10集字幕由TLF字幕组提供）
《生物医学工程探索》 全25集 翻译至第12集 （1-12集字幕由人人字幕组提供）
《新生有机化学》 全37集 翻译至第10集 （1-10集字幕由人人字幕组提供）
《进化、生态和行为原理》 全36集 翻译至第4集 （1-4集字幕由TLF字幕组提供）
《1945年后的美国小说》 全25集 翻译至第3集 （1-3集字幕由人人字幕组提供）
《美国内战与重建，1845-1877》 全27集 翻译至第5集 （1-5集字幕由人人字幕组提供）
《全球人口增长问题》 全24集 翻译至第7集 （1-7集字幕由TLF字幕组提供）
《有关食物的心理学、生物学和政治学》 全23集 翻译至第7集 （1-7集字幕由人人字幕组提供）
《弥尔顿》 全24集
《文学理论导论》 全26集
《现代诗歌》 全25集
《解读但丁》 全24集
《旧约全书导论 》全24集
《新约及其历史背景》 全26集 《尼采的心灵与自然》 全7集
《哲学概论》 全17集 《综合生物学》 全39集
《社会认知心理学》 全25集
《数据统计分析》 全42集
《世界各地区人民和国家》 全19集（缺第17、18、20）
《大灾难时期的伦理和公共健康》 全14集 点击右上方的“播放”按钮，或者直接点击课时按钮，经过短暂的缓冲之后便可以开始在线收看课程，缓冲时会显示课时和该课时视频大小。由于是在线收看，因此课程的视频和音频不可能达到高清的效果，不过完全可以满足授课的需要，并且在wifi环境下播放流畅，丝毫不会卡顿。此外手机本身需要支持MP4格式才可以收看在线课程，不过这项要求基本Android平台手机都可以达到。网易公开课的课程视频对手机的硬件要求并不高，我用setcpu将CPU频率由1GHz降至500MHz后，仍然可以流畅播放。
播放过程中可以点击屏幕任意位置叫出播放控制按钮，用户可以暂停/播放视屏，快进和快退，以及拖动进度条来跳转至视频的任意位置。但是我在实际使用中发现，在某些情况下，拖动进度条会造成程序失去响应，实际能够使用的只有快进/快退和播放/暂停三个按键。我之后又用另一台手机Nexus S测试，发现强行关闭的问题仍然存在。 1、收集世界多所知名学府授课视频；
2、wifi环境下播放流畅。 1、当视频在线播放时拖动进度条，若遇网络环境不太好，或进程多系统繁忙，偶尔会出现无响应，造成程序强行关闭；
2、课程翻译进度较慢。
E. 在线学习网络课程视频停顿问题~~首赏100~~完美解答加赏100
这大概是用VB编写的一小视频教学小软件，它会自动检测你播放的该视频是否处在最前端，当你切换或者跳到别的网页会自动暂停，每隔15分钟就弹出确认框。这一切都是软件自动进行的，目的就是确保你的学习时间。其一是修改软件，可能性不大，其二是把浏览器分成二个窗口显示，一个视频学习，用另一个窗口做别的事。如果多窗口该软件也能识别就再想别的办法吧！ 对了！该视频的自动识别应该是在你电脑里运行其脚本程序，你也可在你的浏览器里设置关闭脚本运行及java程序运行。
F. 首学网考研课程靠谱吗
我是自学的，你可以咨询一下客服，看个人情况，比较渣的，感觉报班帮助大些，回只要时间上规划好自学答考研英语只要能看懂句子就会轻取70分。要想看懂句子，你要学会分析句子结构，考研英语真题文章，做到单词认识，结构清楚、熟悉，你能把握这两点就不错了，平对照真题解析书把完型、翻译、新题型做一遍即可。作文，全国平均得分是17分之上，所以作文你必须把握好。解决作文的最佳方式背句子结构，清北启航的作文模板所用的句子都是写作佳句，集中整理这些佳句，并背背模板，作文的最佳方式是背句子结构而不是背作文模板和范文，心里有了句子结构，就应用自如。按照以上的方法去复习，今年的考研不会有任何问题。
G. 有人在首学网报过网课班吗
一战报的班自己完全掌握不了进度，二战学长介绍的首学网的网课，自己一边看网课，一边复习，不懂的地方多看几次，还好顺利考上了。
H. 人工智能课程的前导课程是什么我想学人工智能，首先应该学会哪些课程掌握哪些知识
这是人工智复能的的全部课程，制要是感兴趣的话可以了解一下：
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战
I. 考研的网络课程哪里弄的好,首学网,淘宝或其他,不知道什么可靠 求推荐
关于考研的课程，在淘宝网上就有卖的，价格不贵，一般都是最新的，不过你要跟店主专问清楚，属是不是全的，后期会不会有更新。一般选择售后服务好的，多找找多问问应该没问题。此外你还可以在考研贴吧或者考研论坛中找找很多往年的学生都会分享下自己的资料，一般是网盘的。我去年考上的，有些资料还有需要的话私信我就行。如果你觉得可以望采纳。谢谢，祝你考研成功。
J. 首学网的课程靠谱么
首学网整合多家结构课程，每科目都包含业界最强师资阵容，不止是一个机构的课程，套餐组合是根据历年通过率情况以及学员综合评价进行组合推荐的，课程与官网同步更新中。。。