One has no future if one couldn't teach themself11.作者：李笑来特别感谢霍炬（@virushuo）、洪强宁（@hongqn) 两位良师诤友在此书写作过程中给予我的巨大帮助！

想写一本关于自学能力的书，还真的不是一天两天的事，所以肯定不是心血来潮。等我快把初稿框架搭完，跟霍炬说起我正在写的内容时，霍炬说：你还记得吗，你第一次背个包来我家的时候，咱们聊的就是咋写本有意思的编程书……

日语里有个很好玩的词，“積ん読”（tsundoku）：指那些买回来堆在那里还没读过的（甚至后来干脆不看了的）书……细想想，每个人都有很多很多 “積ん読”。小时候我们拿回家的教科书中就有相当一部分，其实就是 “積ん読”，虽然那时候掏钱买书的是父母，不仔细看、或者干脆不看的时候，也知道自己在偷懒…… 再后来就是 “主动犯罪” 了 —— 比如，很多人买到手里的英语词汇书是根本就没有翻到过第二个列表的，乃至于过去我常常开玩笑说，中国学生都认识一个单词，abandon，不是吗？这个单词是很多很多人 “决心重新做人” 而后 “就这样罢” 的铁板钉钉的见证者。

一句话解释清楚：没有自学能力的人没有未来。有两个因素需要深入考虑：

很多人误以为 “编程” 是很难的事情。…… 实则不然 —— 这恰恰是我们选择 “编程” 作为自学的第一个 “执行项目” 的原因。一本关于自学能力的书，若是真的能够起到作用，那么它就必须让读者在读之前和读之后不一样 —— 比如，之前可能没有自学能力，或者自学能力很差，之后就有了一定的自学能力……

习得自学能力的终极目标就是：有能力只靠阅读就能习得新技能。退而求其次，是 “尽量只靠阅读就习得新技能” —— 当然，刚开始的时候可能需要有人陪伴，一起学，一起讨论，一起克服困难…… 但就是要摆脱 “没人教、没人带，没人逼，就彻底没戏” 的状态。

关于 Python 编程的第一部分总计 7 章，主要内容概括为：

“速成”，对绝大多数人12来说，在绝大多数情况下，是不大可能的。编程如此，自学编程更是如此。有时，遇到复杂度高一点的知识，连快速入门都不一定是很容易的事情。所以，这一章的名称，特意从 “入门” 改成了 “入口” —— 它的作用是给你 “指一个入口”，至于你能否从那个入口进去，是你自己的事了……

从结构上来看，一切的计算机程序，都由且只由两个最基本的成分构成：

在相对深入了解了值的基本操作之后，我们需要再返回来对流程控制做更深入的了解。之前我们看过这个寻找质数的程序：for n in range(2, 100):

函数，实际上是可被调用的完整的程序。它具备输入、处理、输出的功能。又因为它经常在主程序里被调用，所以它总是更像是个子程序。了解一个函数，无非是要了解它的两个方面：

在任何一本编程书籍之中，关于字符串的内容总是很长 —— 就好像每本英语语法书中，关于动词的内容总是占全部内容的至少三分之二。这也没什么办法，因为处理字符串是计算机程序中最普遍的需求 —— 因为程序的主要功能就是完成人机交互，人们所用的就是字符串而不是二进制数字。在计算机里，所有的东西最终都要被转换成数值。又由于计算机靠的是电路，所以，最终只能处理 1 和 0，于是，最基本的数值是二进制；于是，连整数、浮点数字，都要最终转换成二进制数值。这就是为什么在所有编程语言中 1.1 + 2.2 并不是你所想象的 3.3 的原因。print(1.1 + 2.2)

在 Python 中，有个数据容器（Container）的概念。其中包括字符串、由 range() 函数生成的等差数列、列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）、字典（Dictionary）。这些容器，各有各的用处。其中又分为可变容器（Mutable）和不可变容器（Immutable）。可变的有列表、集合、字典；不可变的有字符串、range() 生成的等差数列、元组。集合，又分为 Set 和 Frozen Set；其中，Set 是可变的，Frozen Set 是不可变的。

我们需要处理的数据，一定是很多，所以才必须由计算机帮我们处理 —— 大量的数据保存、读取、写入，需要的就是文件（Files）。在这一章里，我们只介绍最简单的文本文件。 NOTE 注意：本章涉及的文件操作不被 GitPress 支持，因此在本地运行 Jupyter 阅读本章获得更好的体验。

“过早引用”（Forward References，另译为 “前置引用”），原本是计算机领域的术语。在几乎所有的编程语言中，对于变量的使用，都有 “先声明再使用” 的要求。直接使用未声明的变量是被禁止的。Python 中，同样如此。如果在从未给 an_undefined_variable 赋值的情况下，直接调用这个变量，比如，print(an_undefined_variable)，那就会报错：NameError: name 'an_undefined_variable' is not defined。print(an_undefined_variable)

虽然，第一部分总计七章关于编程内容的编排是非常特别且相当有效的：

自学的过程，实际上需要拆解为以下四个阶段，虽然它们之间常常有部分重叠：

在自学的过程中，总是有一些部分需要刻意练习。就好像小时候我们学习汉字，有些人总是把 “武” 这个字上加上一个撇 —— 对他们来说，不去写那个不该有的撇，就是需要刻意练习的。另外一些人倒是不在这个字上出错，但候和侯傻傻地分不清楚（类似的例子不计其数），那么，对他们来说就有了另外需要刻意练习的地方……手艺这个东西，尤其需要刻意练习。我们说，手艺么，主要是靠时间…… 这里的 “时间”，准确地讲，就是 “刻意练习” 的时间，而不是任何时间。我当过很长时间的英语老师。异常苦于一件事：最有用的道理最没人听。

读完第一部分之后，你多多少少已经 “写” 了一些程序，虽然我们总是说，“这就是让你脱盲”；也就是说，从此之后，你多多少少能够读懂程序，这就已经很好了。可是你无论如何都避免不了已经写了一些，虽然，那所谓的 “写”，不过是 “改” 而已 —— 但毕竟也是一大步。绝大多数编程书籍并不区分学习者的 “读” 与 “写” 这两个实际上应该分离的阶段 —— 虽然现实中这两个阶段总是多多少少重叠一部分。

之前就提到过，从结构上来看，每个函数都是一个完整的程序，因为一个程序，核心构成部分就是输入、处理、输出：

如果你在定义参数的时候，在一个位置参数（Positional Arguments）前面标注了星号，*，那么，这个位置参数可以接收一系列值，在函数内部可以对这一系列值用 for ... in ... 循环进行逐一的处理。带一个星号的参数，英文名称是 “Arbitrary Positional Arguments”，姑且翻译为 “随意的位置参数”。还有带两个星号的参数，一会儿会讲到，英文名称是 “Arbitrary Keyword Arguments”，姑且翻译为 “随意的关键字参数”。

在 Python 中，我们可以给一个函数取个化名（alias）。以下的代码，我们先是定义了一个名为 _is_leap 的函数，而后为它另取了一个化名：

在函数中有个理解门槛比较高的概念：递归函数（Recursive Functions）—— 那些在自身内部调用自身的函数。说起来都比较拗口。先看一个例子，我们想要有个能够计算 n 的阶乘（factorial）n! 的函数，f()，规则如下：

你在调用函数的时候，你像是函数这个产品的用户。而你写一个函数，像是做一个产品，这个产品将来可能会被很多用户使用 —— 包括你自己。产品，就应该有产品说明书，别人用得着，你自己也用得着 —— 很久之后的你，很可能把当初的各种来龙去脉忘得一干二净，所以也同样需要产品说明书，别看那产品曾经是你自己设计的。

写好的函数，当然最好保存起来，以便将来随时调用。 NOTE GitPress 使用的 Python 暂不支持 Module，有的代码无法运行。为了更好的阅读体验，请在本地运行 Jupyter 阅读本章内容。

写一个函数，或者写一个程序，换一种说法，其实就是 “实现一个算法” —— 而所谓的 “算法”，Wikipedia 上的定义是这样的：In mathematics and computer science, an algorithm is an unambiguous specification of how to solve a class of problems. Algorithms can perform calculation, data processing, and automated reasoning tasks.“算法”，其实没多神秘，就是 “解决问题的步骤” 而已。

NOTE GitPress 使用的 Python 暂不支持文件，有的代码无法运行。为了更好的阅读体验，请在本地运行 Jupyter 阅读本章内容。理论上来讲，你最终可以把任何一个程序，无论大小，都封装（或者囊括）到仅仅一个函数之中。按照惯例（Convention），这个函数的名称叫做 main()：

随着时间的推移，你会体会到它的威力：刻意思考哪儿需要刻意练习只不过是一句话而已，却竟然知道与不知道之间终究会形成天壤之别的差异，也是神奇。

无论学什么，都有难点。所谓的 “学习曲线陡峭”，无非就是难点靠前、难点很多、难点貌似很难而已。然而，相信我，所有的难点，事实上都可以被拆解成更小的单元，而后在逐一突破的时候，就没那么难了。逐一突破全部完成之后，再拼起来重新审视的时候就会发现那所谓的难常常只不过是错觉、幻觉而已 —— 我把它称为困难幻觉。把一切都当作手艺看的好处之一就是心态平和，因为你知道那不靠天分和智商，它靠的是另外几件事：不混时间，刻意思考，以及刻意练习 —— 其实吧，老祖宗早就有总结：

注意：当前这一小节所论述的内容，不是专属于哪个编程语言（比如 Python、JavaScript 或者 Golang）。面向对象编程（Object Oriented Programming, OOP）是一种编程的范式（Paradigm），或者说，是一种方法论（Methodology）—— 可以说这是个很伟大的方法论，在我看来，现代软件工程能做那么复杂的宏伟项目，基本上都得益于这个方法论的普及。

既然已经在不碰代码的情况下，把 OOP 中的主要概念梳理清楚了，以下的行文中，那些概念就直接用英文罢，省得理解上还得再绕个弯……Class 使用 class 关键字进行定义。与函数定义不同的地方在于，Class 接收参数不是在 class Classname(): 的括号里完成 —— 那个圆括号有另外的用处。

这一章要讲的是迭代器、生成器和装饰器，这些都是函数工具。有人把它们称为 DIG（Decorator，Iterator，Generator）—— 它们都是真正掌握 Python 的关键。我们已经见过 Python 中的所有容器，都是可迭代的 —— 准确地讲，是可以通过迭代遍历每一个元素：

正则表达式本质上是个独立的语言，短小却格外强悍 —— 乃至于，如果你竟然没学会它的话，你的之前学的编程技能干脆与残疾无异。Wikipedia 上对正则表达式的说明如下：正则表达式（英语：Regular Expression，在代码中常简写为 regex、regexp 或 RE），又称正规表示式、正规表示法、正规运算式、规则运算式、常规表示法，是计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式的文本。许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。例如，在 Perl 中就内建了一个功能强大的正则表达式引擎。正则表达式这个概念最初是由 Unix 中的工具软件（例如 sed 和 grep）普及开的。

通常情况下，你很少会在入门书籍里读到关于 Backus-Naur Form（BNF，巴科斯-诺尔范式）和 Extended Backus-Naur Form（EBNF）的话题 —— 它们都被普遍认为是 “非专业人士无需了解的话题”，隐含的另外一层含义是 “反正就算给他们讲他们也无论如何看不懂”……然而，在我眼里，这事非讲不可 —— 这是这本 “书” 的设计目标决定的。严格意义上来讲，在《自学是门手艺》中，以自学编程为例，我完全没必要自己动手耗时费力写那么多东西 —— 如果仅仅是为了让读者 “入门” 的话。编程入门书籍，或者 Python 编程入门书籍，都已经太多太多了，其中质量过硬的书籍也多得去了 —— 并且，如果你没有英文阅读障碍，那你就会发现网上有太多非常优质的免费教程…… 真的轮不到李笑来同学再写一次。

在学习编程的过程中，你会不由自主地学会一个重要技能：拆解这么简单的两个字，在人生中的作用重大到不可想像…… 而且它也的确是自学能力中最重要的底层能力之一。

在前言之中，就举过一个例子，人们一不小心就把自己搭了进去…… 只不过因为没搞明白，道理就是道理，跟讲道理的老生其实全然没什么关系。在自学中，耽误人的幻觉很多。比如，时间幻觉。人们总觉得自己时间不够了，所以学东西的时候总是很急…… 可实际上，练成一门手艺，到够用的地步，一两年足够；到很好的地步，三五年足够 —— 至于极好么，那是一辈子的事。结果呢，很多人瞎着急，乱 “省时间”，学啥都不全面，练啥都不足数足量，一晃三五年就过去，然后又开始焦虑，换个手艺再学学再试试…… 然后循环焦虑。最坑人的幻觉，在我看来，就是刚需幻觉 —— 这又是我杜撰的一个词…… 听我慢慢讲。

之前提到过那些 “貌似一出手就已然是高手” 的人，也为此做过一番解释：他们的特点就是善于刻意练习……为了真正做到刻意练习，更重要的是需要不断地进行刻意思考 —— 刻意思考自己究竟应该在哪些地方必须刻意练习？

很多人有莫名其妙的误解，以为 “自学”（self-teaching）就一定是 “自己独自学”（solo-learning），殊不知，自学也需要社交。也有另外一些人，因为 “专心” 到一定程度，觉得社交很累，所以开始抵触一切社交。这些都不是全面的看法。事实上，在任何领域，社交都是必须的，只不过，很多人没有建立、打磨过自己的社交原则，所以才被各种无效社交所累。就算讨厌，讨厌的也不应该是社交，而是无效社交。在自学的任何一个阶段，学、练、用、造，社交都可能存在。

历史上，自学者从未像今天这样幸福。以前不是这样的。比如，几乎每个中国人从小就听说过无数次那种 “为了拜师学艺一跪就几天甚至几个月也不一定被收下” 的故事。在古代，拜师学艺的确是很难的事情。首先，真正的好老师确实难寻；其次，高手也没空当老师；再次，就算是肯收徒授艺的老师也总是时间精力极其有限…… 更为重要的是，那时候想自学也真不行 —— 根本就没有什么称得上是文献的东西可供阅读或检索，很多重要信息甚至干脆只存在于某些人的脑中，就算它们被落实成了文献，也相当有限，且散落深藏在各处 —— 就算凑齐了，也没有 Google！

注意力漂移，是我杜撰的一个词，用来作为 “注意力集中” 的反义词 —— 因为更多的时候，我们并不是 “注意力不集中”，而是…… 而是更令人恼火的一个现象：“注意力所集中的焦点总是不断被自己偷偷换掉……”比如，你本来只不过就想着去 Google 一个编程错误信息的解读，结果不知道怎么就 “注意到” 了另外一个东西，比如，“某编辑器的皮肤”，然后你就 “顺手” 把它下载下来，然后 “很自然地顺手把它装上”，而后又看了看，觉得有点必要于是 “顺手做了点定制”…… 然后欣赏了一会儿，并自我得意一番之后 “突然发现” 自己还没有解决两小时之前要解决的问题！

一般认为，“手艺人” 的普遍特征之一就是缺乏沟通能力，或者沟通能力差 —— 也许是因为平时把所有的时间精力都投入到磨练手艺上去了罢。但这肯定不是最主要的原因。你看手艺不怎么样的人沟通能力更差；手艺顶级的人却常常反过来沟通能力很强很强…… 为什么呢？所以，最核心的理由，应该是一个人最基本的选择而已：

…… 磨练自学手艺的你，早晚会遇到这种情况：必须学会一个没人教、没人带，甚至没有书可参考的技能。这也许是我自己能够想象到的自学者所能经历的最高境界吧，因为那么多年过去之后的我也只不过走到这个地方而已…… 许多年过去，我通过自学习得的没有人教、没有人带、甚至没有书可参考的技能，很拿得出手的只有两个而已：

理论上，下一步你的选择很多。自学是门手艺，你可以用它去学任何你想要掌握的其它手艺。如果，你有意在编程这个领域继续深入，那么，以下就是一些不错的线索。当然，最先应当做的是，去检查一下自己的 “突击” 的结果，去 Pythonbasics.org 做做练习：https://pythonbasics.org/Exercises/

官方文档请查询：https://code.visualstudio.com/docs使用快捷键 ⇧⌘p 呼出 Command Palette，在其中输入 shell command，而后选中 Install 'code' command in PATH。此后，就可以在 Terminal 命令行中使用 code 命令了。(Windows 系统安装 VS Code 时会自动配置好，并不需要此步骤）

再一次，这一篇内容的目标，依然不是 “教程”，而是 “教程” 的 “图例” —— 如果我们把真正的教程比喻成 “地图” 的话。最全面的 Git 教程在网上，Pro Git，是免费的 —— 把它反复阅读若干遍，理解完整：

Anaconda 是目前最方便的 Python 发行版，搭载了很多我们终将必用的软件包，除了 Python 之外，还有 R 语言，还包括 Pandoc，NumPy，SciPy，Matplotlib…… 等等。无论是图形化界面安装，还是命令行界面安装，建议都把 Anaconda 安装在本地用户目录内，~/。请下载并安装 Python 3.x 的版本。图形化界面安装的教程，官方的很详细，各个操作平台的说明都有：

以下的表格你可以用很多次 —— 每次学一门新语言的时候，都可以拿它整理一遍思路……最初的时候，人们能向计算机输入的只能是 ASCII 码表中的字符。于是从一开始，计算机科学家们就绞尽脑汁去琢磨怎么把这些符号用好、用足……于是，ASCII 码表中的字符常常在不同的地方有不同的用处。比如，.，在操作系统中，常常当作文件名和扩展名之间的分隔符；在很多编程语言中，都被当作调用 Class Attributes 和 Class Methods 的符号；在正则表达式中，. 代表除 \r \n 之外的任意字符……