我是通过一种看起来十分笨拙的方式学会的这回事, 具体的做法是先果断地放弃那些教程内容, 然后去全身心地拥抱自动化。早在四年以前, 我就开始接触这门东西了。当时的我并不是因为觉得它简单, 才去喜欢这一种语言的, 恰恰相反, 我是因为没有其他办法选择, 才被迫陷入这个陷阱里面的, 主要原因就是因为我手头所拥有的其他工具, 总是会出现故障并失去作用。当我们把目光投向这过去四年的漫长历程时, 不难发现, 我最早接触到的一个被称为“正经”的项目, 其结果简直就是一场彻底的灾难。在那个项目的环境之中, 到处都充斥着那些命名变得非常混乱的文件, 这些文件的后缀名是.py, 代码的表现形式是通过东拼西凑形成的, 里面全部都是那些被我完全没有读懂的、来自Stack网站上的答案, 它们是以一种强行缝合在一起的方式所呈现出来的半成品脚本, 这种情况是非常糟糕的, 而最让人感觉到惨烈的部分是一次看起来非常壮观的系统崩溃事件的发生, 这次故障直接抹除掉了我在整整一个周末里面所耗费心血的所有努力成果。当时我并没有试图去构建什么惊动天地的大项目, 我只是希望利用自动化手段来帮助朋友的副业处理那些机械性的、重复的小工作。然而恰恰是那次彻底且毫无悬念的失败, 永久性地改变了我进行学习与探索的方式。从那个时间开始之后, 我内心做了一个决定, 然后就是不再去追着那些教程跑, 而是把目光转向了去追逐问题本身。接下来的这部分内容, 绝不是用来当作又一个所谓的三十天精通速成指南的材料。相反, 这里呈现的是一套经过我亲身验证的真实工作方法论。通过遵循这套方法, 我成功地从一个经常写出笨拙且新手气质的代码脚本的人, 逐步进阶成为一个能够构建出真正具有实用价值、并且让人们心甘情愿付费使用自动化系统的高手。我们被灌输的关于学习 的谎言其实在进行学习的时候, 绝大多数人的选择学习切入点这一行为, 是完全反过来的, 这一点是非常明显的。他们总是问着自己, 我应该学习哪一种酷炫的新技能。我强迫自己去做一个重复的动作, 就是不断的去提问, 具体问什么样的问题呢, 是去思考有什么样比较烦人的事情, 然后思考这些烦人的事情是否可以被我停止掉手动操作的这个行为。这种思维模式发生转变这个事情, 是能够决定全部情况的。如果你是在没有遇到任何实际问题的情况下去学习工具的, 那么这种感觉虽然看起来是很充实的, 好像是处于满满地 的工作状态中, 但是其实并不是这样的。相比之下, “自动化”会强迫你去像工程师那样进行思考:当你在面对这些提问能够给出回答的时候, 你使用的就不再仅仅只是一款软件或者是某一种语言而已, 它已经变成了一种武器。在这里有一条经过我个人总结得出的经验性看法, 那就是你的第一个自动化项目操作起来, 在主观感受上, 最好是非常无聊的。要是你感觉这个项目具有革命性的意义, 那么你就很可能是把它想得过于复杂了呀, 你这是在进行过度构建的事情。这真的是让我从头到尾把第一个自动化项目给搞明白, 并且真正教会了我怎么去做的那个东西。真正促使我取得突破的关键因素, 并不是去开发一个应用程序, 或者说推出什么那些听起来非常高端宏大、并且充满科技感的人工智能工具, 而是别的情况。它只不过是一个简单的脚本, 这个脚本的用途是给文件进行重命名操作的。当时, 我有数百张发票被堆放在一个文件夹里面, 每个月我都要去手动编辑它们的文件名, 这其实属于那种极度讨厌的任务, 直到它消耗了你生命中的好几个小时, 你才会明白它的危害。于是, 我写了一个脚本, 用来做这个事情的:需要遍历那个文件夹, 去看里面所有的文件是什么, 然后从中提取出相关的日期信息, 最后把所有文件的文件名都改成一个统一的格式。正是这个极其无聊的自动化过程, 教会了我真正的知识:这没有什么花里胡哨的东西。然而, 当我真切地察觉到该软件在实际层面上为我节省了大量时间的瞬间, 我便对它产生了一种无法自拔的痴迷之情, 进而成为了它的忠实拥护者。所谓的, 真正能够发挥出效力的那种五步式的学习循环。在过去的四年里我不断重复着同一个学习循环这也是我想分享给所有初学者的核心方法论首先要做的事情, 是去寻找到一个真实存在的具体问题。这个问题, 最好是你本人在日常生活中, 内心非常讨厌去做的一件需要手动来处理的任务。因为只有当这个痛点显得足够真实的时候, 你才具备足够的内驱力, 去致力于将它彻底解决掉。第二步是去构建一个最为丑陋的可行方案, 在这个时期千万不要去考虑什么代码重构的问题, 也完全不需要去追求那种所谓的完美主义。只要这个代码最终能够成功跑通, 那么即便它的表现形式看起来再怎么丑陋难看, 也都是没有任何问题的。第三步, 要进行破坏性的操作, 就是要主动地去测试各种边缘的情况, 去输入一下那些错误的数据点, 还要模拟人类在操作时可能出现的一些失误行为, 这样做的目的是为了看清楚你的脚本在面临什么样的情况时会发生彻底崩溃的问题。到了这一步, 才开始加入日志记录、模块化函数以及测试tests。到了第五步, 最后才可以去研究理论这一点至关重要。只有到达了这一步以后, 那么理论才变得有意义。这就是我的学习路径我并不是在对这些内容进行机械式的记忆存储, 我所做的, 是去探寻并理解每一项具体特性之所以存在所依据的深层原因。为啥自动化这法子, 会让那些靠教程去学的人都觉得更快呢。自动化这件事儿, 它会让人们产生压力, 而这个压力呢, 它就相当于是一个催化剂, 能够促使你去学习。当你正在编写自动化脚本的时候, 你手头写的这些代码, 并不是那种仅仅拿来玩玩的玩具代码。你所编写的这段代码, 必须得能够满足底下所列出来的那些条件要求。当你在真正的工作流程里头进行实际操作的时候。这种压力迫使你, 去进行那种真正的学习。我想给大家演示一下, 这是我最近亲手搭建起来的一个自动化系统里的一个小小片段, 专门用来处理那些 CSV 格式的报表文件的。import csvdef load_rows(file):with open(file, newline) as f:reader csv.DictReader(f)return [row for row in reader if total in row]请你关注一下, 这段代码它是相当简单的。这里头没有那些乱七八糟的东西。也没有搞什么过度开发。这就是被自动化训练出来后形成的风格。就是做实际事情所用的简单代码。终于开窍的时刻大概在完成了两年的时间的学习这个行为之后, 某一个细微的改变状态的事情发生了。我决定不再使用这种类型的想法, 也就是我停止了这种方式。在面临语法选择的问题时, 具体应该去使用哪一种语法规则呢。把思路转换方向, 开始进行这样的思索。所以我应该通过什么样的方式, 去向那台机器发出命令, 以便它能够把眼下这个棘手的问题给圆满解决掉呢。这种在心理层面发生的变化, 实际上就是最关键的一个环节。当你编写自动化程序的时间, 积累得足够长的时候, 你就不会再去一行行地把代码敲出来了, 而是会开始去设计整个的系统结构了。一旦你开始进行这样的思考模式, 那么它就不再仅仅被视为一门普通的语言对象, 而是会发生根本性的转变, 进而演化成为一种具备基础支撑作用的基础设施体系。即便是那些已经达到了高级水平的开发者们, 他们也是有可能去犯下一些最大级别的错误。根据我个人的观察, 这是一个大家经常能看到的普遍情况, 也就是说, 那些写代码的人在很多时候弄不清楚什么叫复杂程度, 也不搞明白什么才算是技术高超。有好多人在那里正在追着跑这个动作。但是呢, 自动化这个东西是会让你保持诚实的状态的。在过去的这四个年头里面, 我所能够去写出来的那些作品当中, 表现效果堪称最佳的代码, 它其实就是一个最为简单的存在:只有处于绝对有必要这样的状态下, 才去把复杂性引入到项目里面。至于剩下那些不必要的复杂情况, 通常来讲, 多半都只是开发人员自己在内心那种膨胀的自我感受在作祟, 或者说是因为开发者自身那种过于自大的心理状态所导致的结果而已。这项技能是由自动化程序进行训练的, 而且训练出来的效果比对任何一门课程都要好的多。经过长达多年的自动化构建过程的磨练, 我自然而然地掌握了以下几点技能, 这些能力是在实际工作中逐步积累的, 是那些教程所无法直接给予的:调试纪律: 无人值守运行的脚本是没有办法把失败的情况掩盖住的, 所以当你的代码在深夜报错的时候, 你就必须能够迅速地把问题的位置找出来。输入清洗的直觉Input: 人类是永远不会提供干净的数据的, 你必须去假设所有的输入都是不干净的, 并且要根据自己的这种假设来编写具有防御性质的代码。运维思维: 我开始思考如果这个脚本接连不断地运行了三个月的话会怎么样。内存存在泄漏的可能性吗, 日志文件是否会填满硬盘存储空间, 采用极简主义设计理念的情况之下, 本人有着非常深切的感悟, 那就是系统依赖的组件数量越少, 后续出现的故障和困扰就会越少。这些东西, 并非是从教程里头获取到的信息, 而是来源于那些会因为代码问题而产生不良后果的情况。在2025年, 自动化是最佳的学习路径。是的, 我们现在已经有人工智能了。是的, 人工智能在进行代码编写的过程中所展现出的效率, 相较于人类而言, 要更为迅捷一些。然而自动化项目在如今这个时代, 比起曾经的所有时期来说, 都展现出了更为显著的价值体现。为什么这是因为人工智能它能够进行代码的编程工作, 不过它没有办法去确定什么东西是具备存在的实际价值和意义的。这种判断力还是在你自己手里头的, 它依然属于你这个人。选择那个被称作“什么需要自动化”的过程来作为训练对象, 这实际上是在培养产品思维, 而大多数开发者恰恰缺乏这种能力。公司招聘员工的目的, 并不是为了寻找只懂得编写语法规则的人, 而是为了寻找具备判断力的人才。要是能够重来, 我会告诉过去自己的话。如果我能够把时间点倒退回四年前那段时间, 我打算给当时正处于那个阶段的自己传递一条这样的指示性信息。请你立刻停止去翻看那些所谓的教程, 你应该转而开始对你生活中那些零散的、细碎的事务进行自动化处理。你可以用优采云AI去自动化你的邮件处理、文件管理、记账、报告生成、备份、提醒事项, 把那些工作都交给它来做。每一次你进行一个非常细小的自动化操作, 这种积累就会产生一种叫做复利的效果, 最终慢慢地、一点一点地汇聚到一起, 让你变得十分精通。其实, 我在这一方面具备优势, 其背后的原因绝非是我对相关领域展开了专门的探讨, 而恰恰是由我试图让自己在日常起居中呈现出一种愈发惰性化的状态, 从而自然而然地促成了这种擅长局面的形成。然而, 矛盾的情形是, 为了能够实现被表述为懒惰的这种状态, 从而迫使我付出了艰辛的努力, 而这种努力之程度, 实际上是超过了任何课程所要求付出的努力水平的。
我是如何“笨拙“地学会Python的：放弃教程，拥抱自动化
我是通过一种看起来十分笨拙的方式学会的这回事, 具体的做法是先果断地放弃那些教程内容, 然后去全身心地拥抱自动化。早在四年以前, 我就开始接触这门东西了。当时的我并不是因为觉得它简单, 才去喜欢这一种语言的, 恰恰相反, 我是因为没有其他办法选择, 才被迫陷入这个陷阱里面的, 主要原因就是因为我手头所拥有的其他工具, 总是会出现故障并失去作用。当我们把目光投向这过去四年的漫长历程时, 不难发现, 我最早接触到的一个被称为“正经”的项目, 其结果简直就是一场彻底的灾难。在那个项目的环境之中, 到处都充斥着那些命名变得非常混乱的文件, 这些文件的后缀名是.py, 代码的表现形式是通过东拼西凑形成的, 里面全部都是那些被我完全没有读懂的、来自Stack网站上的答案, 它们是以一种强行缝合在一起的方式所呈现出来的半成品脚本, 这种情况是非常糟糕的, 而最让人感觉到惨烈的部分是一次看起来非常壮观的系统崩溃事件的发生, 这次故障直接抹除掉了我在整整一个周末里面所耗费心血的所有努力成果。当时我并没有试图去构建什么惊动天地的大项目, 我只是希望利用自动化手段来帮助朋友的副业处理那些机械性的、重复的小工作。然而恰恰是那次彻底且毫无悬念的失败, 永久性地改变了我进行学习与探索的方式。从那个时间开始之后, 我内心做了一个决定, 然后就是不再去追着那些教程跑, 而是把目光转向了去追逐问题本身。接下来的这部分内容, 绝不是用来当作又一个所谓的三十天精通速成指南的材料。相反, 这里呈现的是一套经过我亲身验证的真实工作方法论。通过遵循这套方法, 我成功地从一个经常写出笨拙且新手气质的代码脚本的人, 逐步进阶成为一个能够构建出真正具有实用价值、并且让人们心甘情愿付费使用自动化系统的高手。我们被灌输的关于学习 的谎言其实在进行学习的时候, 绝大多数人的选择学习切入点这一行为, 是完全反过来的, 这一点是非常明显的。他们总是问着自己, 我应该学习哪一种酷炫的新技能。我强迫自己去做一个重复的动作, 就是不断的去提问, 具体问什么样的问题呢, 是去思考有什么样比较烦人的事情, 然后思考这些烦人的事情是否可以被我停止掉手动操作的这个行为。这种思维模式发生转变这个事情, 是能够决定全部情况的。如果你是在没有遇到任何实际问题的情况下去学习工具的, 那么这种感觉虽然看起来是很充实的, 好像是处于满满地 的工作状态中, 但是其实并不是这样的。相比之下, “自动化”会强迫你去像工程师那样进行思考:当你在面对这些提问能够给出回答的时候, 你使用的就不再仅仅只是一款软件或者是某一种语言而已, 它已经变成了一种武器。在这里有一条经过我个人总结得出的经验性看法, 那就是你的第一个自动化项目操作起来, 在主观感受上, 最好是非常无聊的。要是你感觉这个项目具有革命性的意义, 那么你就很可能是把它想得过于复杂了呀, 你这是在进行过度构建的事情。这真的是让我从头到尾把第一个自动化项目给搞明白, 并且真正教会了我怎么去做的那个东西。真正促使我取得突破的关键因素, 并不是去开发一个应用程序, 或者说推出什么那些听起来非常高端宏大、并且充满科技感的人工智能工具, 而是别的情况。它只不过是一个简单的脚本, 这个脚本的用途是给文件进行重命名操作的。当时, 我有数百张发票被堆放在一个文件夹里面, 每个月我都要去手动编辑它们的文件名, 这其实属于那种极度讨厌的任务, 直到它消耗了你生命中的好几个小时, 你才会明白它的危害。于是, 我写了一个脚本, 用来做这个事情的:需要遍历那个文件夹, 去看里面所有的文件是什么, 然后从中提取出相关的日期信息, 最后把所有文件的文件名都改成一个统一的格式。正是这个极其无聊的自动化过程, 教会了我真正的知识:这没有什么花里胡哨的东西。然而, 当我真切地察觉到该软件在实际层面上为我节省了大量时间的瞬间, 我便对它产生了一种无法自拔的痴迷之情, 进而成为了它的忠实拥护者。所谓的, 真正能够发挥出效力的那种五步式的学习循环。在过去的四年里我不断重复着同一个学习循环这也是我想分享给所有初学者的核心方法论首先要做的事情, 是去寻找到一个真实存在的具体问题。这个问题, 最好是你本人在日常生活中, 内心非常讨厌去做的一件需要手动来处理的任务。因为只有当这个痛点显得足够真实的时候, 你才具备足够的内驱力, 去致力于将它彻底解决掉。第二步是去构建一个最为丑陋的可行方案, 在这个时期千万不要去考虑什么代码重构的问题, 也完全不需要去追求那种所谓的完美主义。只要这个代码最终能够成功跑通, 那么即便它的表现形式看起来再怎么丑陋难看, 也都是没有任何问题的。第三步, 要进行破坏性的操作, 就是要主动地去测试各种边缘的情况, 去输入一下那些错误的数据点, 还要模拟人类在操作时可能出现的一些失误行为, 这样做的目的是为了看清楚你的脚本在面临什么样的情况时会发生彻底崩溃的问题。到了这一步, 才开始加入日志记录、模块化函数以及测试tests。到了第五步, 最后才可以去研究理论这一点至关重要。只有到达了这一步以后, 那么理论才变得有意义。这就是我的学习路径我并不是在对这些内容进行机械式的记忆存储, 我所做的, 是去探寻并理解每一项具体特性之所以存在所依据的深层原因。为啥自动化这法子, 会让那些靠教程去学的人都觉得更快呢。自动化这件事儿, 它会让人们产生压力, 而这个压力呢, 它就相当于是一个催化剂, 能够促使你去学习。当你正在编写自动化脚本的时候, 你手头写的这些代码, 并不是那种仅仅拿来玩玩的玩具代码。你所编写的这段代码, 必须得能够满足底下所列出来的那些条件要求。当你在真正的工作流程里头进行实际操作的时候。这种压力迫使你, 去进行那种真正的学习。我想给大家演示一下, 这是我最近亲手搭建起来的一个自动化系统里的一个小小片段, 专门用来处理那些 CSV 格式的报表文件的。import csvdef load_rows(file):with open(file, newline) as f:reader csv.DictReader(f)return [row for row in reader if total in row]请你关注一下, 这段代码它是相当简单的。这里头没有那些乱七八糟的东西。也没有搞什么过度开发。这就是被自动化训练出来后形成的风格。就是做实际事情所用的简单代码。终于开窍的时刻大概在完成了两年的时间的学习这个行为之后, 某一个细微的改变状态的事情发生了。我决定不再使用这种类型的想法, 也就是我停止了这种方式。在面临语法选择的问题时, 具体应该去使用哪一种语法规则呢。把思路转换方向, 开始进行这样的思索。所以我应该通过什么样的方式, 去向那台机器发出命令, 以便它能够把眼下这个棘手的问题给圆满解决掉呢。这种在心理层面发生的变化, 实际上就是最关键的一个环节。当你编写自动化程序的时间, 积累得足够长的时候, 你就不会再去一行行地把代码敲出来了, 而是会开始去设计整个的系统结构了。一旦你开始进行这样的思考模式, 那么它就不再仅仅被视为一门普通的语言对象, 而是会发生根本性的转变, 进而演化成为一种具备基础支撑作用的基础设施体系。即便是那些已经达到了高级水平的开发者们, 他们也是有可能去犯下一些最大级别的错误。根据我个人的观察, 这是一个大家经常能看到的普遍情况, 也就是说, 那些写代码的人在很多时候弄不清楚什么叫复杂程度, 也不搞明白什么才算是技术高超。有好多人在那里正在追着跑这个动作。但是呢, 自动化这个东西是会让你保持诚实的状态的。在过去的这四个年头里面, 我所能够去写出来的那些作品当中, 表现效果堪称最佳的代码, 它其实就是一个最为简单的存在:只有处于绝对有必要这样的状态下, 才去把复杂性引入到项目里面。至于剩下那些不必要的复杂情况, 通常来讲, 多半都只是开发人员自己在内心那种膨胀的自我感受在作祟, 或者说是因为开发者自身那种过于自大的心理状态所导致的结果而已。这项技能是由自动化程序进行训练的, 而且训练出来的效果比对任何一门课程都要好的多。经过长达多年的自动化构建过程的磨练, 我自然而然地掌握了以下几点技能, 这些能力是在实际工作中逐步积累的, 是那些教程所无法直接给予的:调试纪律: 无人值守运行的脚本是没有办法把失败的情况掩盖住的, 所以当你的代码在深夜报错的时候, 你就必须能够迅速地把问题的位置找出来。输入清洗的直觉Input: 人类是永远不会提供干净的数据的, 你必须去假设所有的输入都是不干净的, 并且要根据自己的这种假设来编写具有防御性质的代码。运维思维: 我开始思考如果这个脚本接连不断地运行了三个月的话会怎么样。内存存在泄漏的可能性吗, 日志文件是否会填满硬盘存储空间, 采用极简主义设计理念的情况之下, 本人有着非常深切的感悟, 那就是系统依赖的组件数量越少, 后续出现的故障和困扰就会越少。这些东西, 并非是从教程里头获取到的信息, 而是来源于那些会因为代码问题而产生不良后果的情况。在2025年, 自动化是最佳的学习路径。是的, 我们现在已经有人工智能了。是的, 人工智能在进行代码编写的过程中所展现出的效率, 相较于人类而言, 要更为迅捷一些。然而自动化项目在如今这个时代, 比起曾经的所有时期来说, 都展现出了更为显著的价值体现。为什么这是因为人工智能它能够进行代码的编程工作, 不过它没有办法去确定什么东西是具备存在的实际价值和意义的。这种判断力还是在你自己手里头的, 它依然属于你这个人。选择那个被称作“什么需要自动化”的过程来作为训练对象, 这实际上是在培养产品思维, 而大多数开发者恰恰缺乏这种能力。公司招聘员工的目的, 并不是为了寻找只懂得编写语法规则的人, 而是为了寻找具备判断力的人才。要是能够重来, 我会告诉过去自己的话。如果我能够把时间点倒退回四年前那段时间, 我打算给当时正处于那个阶段的自己传递一条这样的指示性信息。请你立刻停止去翻看那些所谓的教程, 你应该转而开始对你生活中那些零散的、细碎的事务进行自动化处理。你可以用优采云AI去自动化你的邮件处理、文件管理、记账、报告生成、备份、提醒事项, 把那些工作都交给它来做。每一次你进行一个非常细小的自动化操作, 这种积累就会产生一种叫做复利的效果, 最终慢慢地、一点一点地汇聚到一起, 让你变得十分精通。其实, 我在这一方面具备优势, 其背后的原因绝非是我对相关领域展开了专门的探讨, 而恰恰是由我试图让自己在日常起居中呈现出一种愈发惰性化的状态, 从而自然而然地促成了这种擅长局面的形成。然而, 矛盾的情形是, 为了能够实现被表述为懒惰的这种状态, 从而迫使我付出了艰辛的努力, 而这种努力之程度, 实际上是超过了任何课程所要求付出的努力水平的。
