去每天花两小时写代码,去研读各种开源项目源代码。
去写技术博客,去蹭技术讲座、会议、公开课程。
去逛Github,去StackOverflow上提问,去论坛上找技术大佬聊天
去尝试自己写一个个人网站,或者开发一个游戏APP。
......
只要你愿意提高代码能力,有无数种方法能帮到你,但你需要让你的意愿充斥整个身体,并相信能做好。
俗话讲,不积跬步无以至千里,新手想要成为高手,疯狂的练习是第一步。
很多事都是孰能生巧,没有足够多练习不要提天赋。
编程应该是最能体验prctice make perfect的技能之一,在前期积累的阶段,往往要大量的去刷题、比赛、模仿,才能显得游刃有余。
资深码农就像是老师傅,哪个不是键盘敲到发白。
可能练习不一定会让你完美,但大量的练习会让你产生髓磷脂,一种神经元外侧的脂质,能让你的脑回路更加灵活。
人的大脑可以分为反射、思考、记忆三个功能,大脑可以通过大量的反复练习让思考演变成习惯,最后跳过思考只需要反射的指令操控就能完成,从而达到“生巧”的效果。
当然作为程序员,练习不是一味的重复,或者去完全复刻别人的代码,每一次练习都应该增加难度,有突破自己认知的成长。
这样经过反复的输入、评估、输出、纠正,你会有惊人的变化。
记得工作第二年我和组里同事一起参加某个交通数据科学比赛,根据历史数据预测未来车流数据。
为了找到好的算法模型,我高强度地开始使用google,翻遍了kaggle、stackoverflow、github等编程网站,也看了很多相关的交通车流论文。
前前后后代码写了有上万行(包括数据探索、新老方案),比赛后发现自己在编程和算法上比以前通透了不少,也知道哪里有宝藏,哪里有大神。
这是我编程能力第一次开始突飞猛进,发现编程真的是一门熟能生巧的手艺,不管是比赛、项目、习题,哪怕是抄代码(初学),都会让你快速进步。但真正想要成为大佬,还得要勤于思考,不然久而久之会变成没有灵魂的代码机器。
以学习Python为例,有很多网站可以提供练习精进的资源。
Github
Github是全球最大的代码托管网站,也是Python资源最多的网站。
各种Python相关的教程、开源项目、技术书籍、数据资源层出不穷,比如说大名鼎鼎的pandas、django、tensorflow、pytorch、requests等都在github上有开源代码。
还有诸如awe-some python、Python-100-Days、ML-For-Beginners等这样的资源教程,有十几万的star,非常适合初学者去学习。
你用Python关键词搜索,会出来300多万的相关仓库,足够你花一辈子去学习。
kaggle
Kaggle是世界上最大的数据科学比赛网站和社区,里面有成千山万个比赛项目,涉及数据分析、机器学习、深度学习、数理统计、可视化分析等全方位的数据科学知识。
kaggle还有各种各样的免费数据集、模型、教程文档,提供给数据科学爱好者使用。