在堅持學習之前，筆者至少四次開始立下決心好好學習編程課程，然而都無疾而終。為此，筆者對數據科學專業學生做了相應調查，發現像筆者這樣情況的并不罕見。

大部分開始失敗的原因來源于學習編程緩慢而乏味的過程，以及隨之而來的挫折感。因此，掃清阻止人們成為稱職的程序員的不必要障礙是學習的第一步。總會有障礙，但沒有理由一直被不必要的障礙絆倒。

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這里有10個小貼士可以幫助你更快地跨越障礙，提升能力。如果你已經編寫了多年代碼，那么對你而言，這些技巧中的許多可能看起來微不足道或顯而易見。但是在剛剛接觸時，并不是所有東西都不言而喻。即使你從手機被稱為“移動電話”時就一直在編碼，也可能會有一兩個小貼士可以幫你節省時間。

大家一起來看看吧~

十個小貼士

1. 分屏顯示。學習編碼的大多數時候，可以將屏幕分成兩個并排的面板——一個是你在Jupyter筆記本或代碼編輯器中編寫的代碼，另一個是Web瀏覽器。使用Web瀏覽器查看文檔、教程或者訪問Stack Overflow網站。如果你的屏幕太小，建議買一個大一點的——如果你買得起的話。在美國，只要花100美元出頭，就可以在亞馬遜上買到25英寸的顯示器。在你越來越熟練時，會經常想專注于一件工作。你可以使用鍵盤快捷鍵在分屏模式和全屏模式之間切換。對于Mac而言，筆者喜歡2.99美元的BetterSnapTool。

2. 排除干擾。把計算機和電話上的通知靜音。如果可以的話，把手機放到一邊。如果你在嘈雜的地方，播放一些安靜的器樂或使用消聲耳機。越集中精力，就學得越快。

3. 鍵入示例代碼。你不能指望只看一個教程就希望記住它。復制和粘貼沒有什么價值。你必須自己敲出來，再拓展它。然后根據記憶再次敲出來。“理論和實踐沒有區別。實際上就是如此。”——本杰明·布魯斯特原話——不是尤吉·貝拉。⚾

4. 連續多日學習。學習一個新的代碼概念，并在幾天內對自己進行測試。研究表明，在長時間記憶時，隔三差五重復記憶遠比死記硬背有效得多。

5. 教學相長。清楚地向他人解釋一個概念——無論是口頭還是書面——都會迫使你理解這個概念的本質，繪制關系，并創建類比。如此一來，加強了大腦中關于這個的聯系。這個技巧是費曼優秀學習技巧的一部分。

6. 使用庫之前充分理解編程語言。在嘗試使用編寫的庫之前，請充分理解編程語言。變量類型不是最令人興奮的話題。帶有屬性和方法的類可能看起來很高級。一旦你真正理解了編程語言，就更容易掌握這個庫的使用方法。這樣一來，你會少犯錯誤，省下很多時間。

7. 專注學習某一內容。不要試圖同時學習兩種內容，要不然你學得不止慢兩倍，會慢十倍。還有，不要因為花里胡哨的內容而分散注意力。把這些看起來像充滿誘惑的無底洞等著你跳下去的網址保存到某個地方，把那些與你現在所學內容無關的網址放在這個安全的地方。One Tab是一個便捷的Chrome擴展程序，用于保存標簽供以后使用。

8. 保證睡眠、持續鍛煉、彈性工作。讓你的大腦處于良好的狀態，以形成和加強神經聯系。了解更多技術，幫助你在Memorable Python中保持敏銳。

9. 學會更快地敲代碼。⌨你越是鍵入不尋常的符號，就會越快。然而，有目的性地敲代碼可以大大加速整個過程。要買一個學習好的觸摸打字鍵盤。這里有一個來自SpeedCoder的小練習。

10. 充分了解鍵盤快捷鍵。以下是關于Chrome、Mac和Windows快捷方式的鏈接。如果你是數據科學家或數據分析師，筆者在這里為Jupyter 實驗室做了一個關于GitHub Gist的快捷鍵。為Mac或Linux終端創建快捷方式也是一個好主意，方法是在~/.Bash_Profile的Bash概要文件中添加以下行：alias gs=“git status”。然后重新啟動終端，輸入兩個按鍵而不是兩個字。

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額外福利：如何學會快速解決錯誤

文章結束前，給大家送一個額外福利——一個5步計劃，以更快地解決錯誤。

每個程序員都會看到很多錯誤。但一旦你有了經驗，大多數人只會聳聳肩，因為你可以在一分鐘內解決問題。

但是，在剛剛上手時，一個錯誤可能需要20倍的時間才能解決。對于初學者來說，錯誤會讓你感覺像是在蹚過腳踝深的泥地。

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pixabay

這是一個快速解決95%錯誤的計劃。

所以如果你犯了錯誤，該怎么辦?

1. 檢查拼寫錯誤——缺少括號、變量或函數拼寫錯誤。

語法高亮顯示在這里很有幫助。始終在提供代碼高亮顯示的軟件中鍵入代碼，以提高快速修復縮進能力、避免不平衡括號等類似錯誤。有很多好的代碼編輯器可供選擇。如果你剛開始，我建議你使用VSCode(占有最多市場份額)——免費且有很多方便的功能。

2. 首先關注錯誤消息堆棧跟蹤的頂部和底部。

中間的代碼通常用處不大。然后根據錯誤消息中的提示，查看代碼并確定是否可以找出錯誤所在。如果無法快速解碼錯誤消息，請將消息的最后一行復制并粘貼到Google(如果使用的是Python可以這樣做，其他語言可能在堆棧跟蹤之前有錯誤消息)。新程序員最大的錯誤是沒有足夠快地向谷歌發送錯誤信息。

3. 過濾在線資源，把“小麥”和“谷殼”分開。

這里有一些啟發式方法可以幫助你更快地找到高質量的資源。

Stack Overflow、Medium、Reddit、Hacker News、Dev和其他在線社區都有諸如upvots或clap之類的反饋指標，以顯示哪些內容符合目標。這些指標并不完美，但它們效果一般不錯。StackOverflow、TowardData ScienceMedium publication、GitHub問題中的repo問題、語言或庫的官方文檔是筆者找到最多解決方案的站點。

在谷歌的搜索結果中，博客的質量是好壞參半的。如果你使用Python，筆者可以根據經驗推薦一些好的站點：

• Real Python
• Data School
• Dataquest Blog
• DataCampBlog
• Practical Business Python
• ChrisAlbon

4. 避免使用舊資源。

對于大多數問題，你需要的資源不能是幾年前的。在Google上搜索錯誤的解決方案時，過濾掉時間久遠的結果——通過時間框搜索參數，或者不要那么正式，在查看結果片段時過濾掉。

谷歌搜索工具的時間過濾搜索結果

如果你剛開始使用Python，那么2009年關于Python 2的內容可能對你幫助不大。

API的發展史以及某事物在過去如何發展通常不是現在推薦的方法。你更有可能在最新的結果中找到一個適用的答案。

如果你最初的嘗試失敗了，那么在下一個關卡中，你可以瀏覽一些舊的帖子和質量較低的網站。

5. 了解錯誤代碼的含義。

下面是Python的常見錯誤代碼和解釋列表。這里有一個非常好的流程圖來幫助你處理常見的Python錯誤。

如果使用Python pandas庫進行數據操作，則會出現常見錯誤。

如果Python和pandas提供了非常有用的錯誤消息，其中包括對錯誤可能原因的解釋，那將是非常好的。如果有人想解決的話，這聽起來是一個有價值的項目!

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結語

有了正確的心態，通過一點指導，再加上大量的實踐，任何人都可以學會編碼。這可能不是很快，也不容易，但希望通過閱讀這篇文章能讓編程不那么令人沮喪。

希望這10個減少挫折感和提高速度的小貼士能幫你節省時間。

同時也希望解決錯誤消息的5步計劃能幫助你或其他人更快地學習。