go语言编程与实战技巧 go语言简明教程

低学历学习编程会不会很难？

什么是编程呢？要想真正地学好编程，就要耐得住辛苦多练多看，多看网课确实很有效，要理解精髓，深入实践 对于编程确实很有效。 在某一计算机语言上有所作为确实会让你受益终生。在智能制造概念的推动下，未来大量的智能体将走进生产环境，而编程语言也是与智能体进行交流的常见方式。

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虽然未来的职场环境下并不需要所有人都进行编程，但是编程无疑是一个重要的职场工具。编程语言的学习并没有什么捷径，每个程序员都是通过大量的实验和不断的总结才能逐渐掌握一门编程语言，所以在学习编程语言之前一定要有一个足够的心理准备，编程语言的学习需要一个连续的学习过程，同时还需要克服一个又一个困难，尤其是在学习的早期。

编程的前景

目前是云计算和大数据的时代，另外go语言也被认为是具有较强发展潜力的编程语言。从求职的角度来说，编程是一个很笼统的概念。如果你对软件，又偏底层实现的部分感兴趣，那么我建议你去学c语言，嵌入式，未来进入汽车，物联网等行业，会很有竞争力。如果你急于求成，想快速找到工作，同时算法与逻辑能力较强，那么我推荐你去学习java，python或者其他常见的编程语言。如果你只是对编程感兴趣，想进行简单的了解，那么我建议去看看javascript，html还有css。

编程的困难

编程难在理解编程语言与业务之间的关系， 业务是需要理解为一段连续的各个环节；而程序是用来实现这些连续的业务片段的。编程语言本身不难，难的是编程逻辑和创意。逻辑是指如何将一个问题、思想或者算法，转变成逻辑清晰的代码。一定要逻辑清晰，无所谓代码量多少。但通常逻辑清晰的代码，代码量也不会太多。

编程的目的

编程的目的是为了解决问题。为了解决问题，我们就需要学会和计算机交流。为什么那么难？类比我们一开始说话都不会，怎么交流嘛。建议先精通一门语言，挑一个简单的，当母语，学习其他语言也就容易多了。然后学习的时候要系统的学习，要成体系化。学习完了，多练习，实战。对于大部分人来说，编程的难度在于，看不懂语言，编程语言属于英语，很多人的英语处于大部分看不懂，所以即使懂逻辑语言，也很难顺利的完成编程。

编程逻辑

在完成语言问题以后，可以去了解编程的逻辑和编程的技巧，就需要一定的理科思维，而有的人理科思维不好，有的人学会了就学会了，生活中也很少有使用的机会，经常不使用，导致的遗忘，就像遗忘曲线一样。对于c语言不仅学习语言本身，还要根据开发需要，学习相关领域的知识，游戏开发要会物理，快速学完语言语法，就可以选择方向开始开发了，不要刻意让自己语言知识扎实，编程要靠实践磨练自己。

怎样规划python学习路线?

第一步：python基础

必学知识：python基础语法、字符串、安装python相关软件。

在这一阶段大家主要是对python有一个初步了解，建立正确的python编程逻辑。

第二步：python编程

必学知识：Pandas数据清洗、python爬虫、python数据可视化(Matplotlib、Seaborn、Pyecharts)、python机器学习算法等。

第二阶段主要是提高利用python各种工具进行数据分析的能力，需要具有使用python进行数据分析整体思路、并针对业务做出模型最优化选择，善用机器学习解决用户画像、精准营销、风险管理等商业问题。

第三步：分方向发展

这一阶段需要分方向发展了，一般来说分为技术和业务两个方面。如果想要在技术方面有所成就，可以进一步学习数据科学家或者人工智能相关知识。如果选择业务方面，就要以企业的运营和管理者为目标而努力。前者的话，对技术方面要求比较高，除了学习python高级编程之外，需要进一步学习机器学习、深度学习、技术开发、人体网络工学等内容。后者需要加深对业务以及整个行业市场的了解，利用python制作企业以及行业的数据分析报告，从而预测出未来行业的发张趋势，做出正确决策。

关于Python有哪些常用的数据类型，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

小白，想入门程序员，应该从什么开始学，顺序是什么？

首先，你需要选择一门自己感兴趣的编程语言。现在常见的编程语言有：

C / C++：属于大多数情况下能接触到的相对基础的编程语言了，优势是基本掌握以后面对其他语言均可以“无压力”；坏处是学习起来非常的困难，需要系统性的了解非常多知识点，且耗时一般较长。如果你有更多的时间和精力，同时希望能够长期更好的发展成架构师，那么这可能就是你比较合适的语言选择了。

Java：应用广泛，几乎大多数开发场景都有java或者java变体的身影。学习java你可以了解到面向对象思想，了解虚拟机等的概念，面对常见的开发也能够有应对方案。同时这个语言对比C/C++能简单不少，在很多情况下是面向新手比较合适的选择了。

Go：最近一段时间流行起来的语言，在面对高并发等场景下有天然的优势。Go语言有自己独到的特性，同时也可以支持一些C语言的能力，而且也越来越在国内的互联网公司作为首选开发语言之一。

PHP / Python / JavaScript / .net / Swift / ...：这些语言大多有自己的特定应用场景，比如Python在大数据和人工智能领域比较常见，JavaScript是前端开发的必备语言等。如果你希望的工作有比较强烈的语言要求，那么选择上面的语言准没错。

其次，掌握数据结构及算法，同时能够通过程序语言实现。

比如常见的数据结构，像是数组、链表、堆、栈、队列、树、图等，尽量都有机会了解数据结构的实现原理（包括自己用代码能够简单编写），知道数据结构的优缺点，以及在什么场景下使用。算法原理上如时间空间复杂度，一些数学概念；同时一些经典的排序、与数据结构结合的实现，也应当有了解。

这些推荐你去找专业的书籍，系统性的选择；尽量减少如面试宝典等取巧的方式，深入掌握不仅仅是找工作，在后续的工作中也能更好的帮到你。

再次，了解计算机基础。

常见的计算机基础包括计算机组成原理（简称机组）、操作系统、网络、编译原理等。这里需要投入比较多的精力，如果确实时间上比较紧张，可以有侧重的选择。

比如你希望从事偏底层的开发工作，那么更侧重在机组和操作系统上；如果侧重在上层开发，那么可以侧重在网络上，以此类推。当然，更好的掌握以上知识能够在很多不经意的时间给到你帮助，如果有空，也建议多深入的理解。

最后，知道一些计算机知识的应用。

这里就比较多了，比如数据库、一些基本的项目设计、项目实战等等，根据你希望的工作有针对性的去了解，或许有不小的帮助。

按照上面这几个步骤进行下去，可能确实需要投入一定的时间和精力，但是一旦你选择希望成为一名程序员，就一定要坚持下去，才能取得更好的结果。

区块链有哪些入门书籍

入门认知篇

《新经济蓝图及导读》

出版年份：2016年

推荐语： 这本书侧重写了区块链前景的展望，书中除了作者原书的翻译，还增加了一些导读部分，案例丰富全面，讲解详细又不失理论高度，如果对区块链、互联网金融感兴趣，千万不要错过。维优元界（ ）的CEO初夏虎（Eric）也参与了本书的翻译。

《区块链：从数字货币到信用社会》

出版年份：2016年

推荐语：本书系统地对区块链的历史和现状、起源与发展以及问题和未来发展方向进行了总结梳理，结合进阶区块链、如何应用区块链、政府监管等进行案例分析，系统而又浅显。

《区块链： 重塑经济与世界》

出版时间：2016 年

推荐语：区块链的入门科普书籍，从区块链源头到未来，从目前的应用进展到未来应用蓝图，作者为业界一线成员和专家学者，汇聚实战和理论，具有很大的参考性。

投资篇

《如何投资数字货币》

出版时间：2017 年

推荐语：开篇以基础知识作为铺垫，接着第二部分介绍了投资交易方法，第三部分是投资理念，最后结合比特时代，狗狗币等案例介绍了区块链的发展和应用。可以让投资者通过本书快速的了解数字货币投资。

《虚拟货币投资实战技巧》

出版年份：2017 年

推荐语：致力于把各种价格分析技术和传统市场的操作理论用于虚拟货币市场，结合K线进行技术分析。技术党和短线爱好者不可放过的经典书籍。

《区块链社会 解码区块链全球应用与投资案例》

出版时间：2016 年

推荐语：介绍了区块链这一新兴技术在全球各行业的各种应用，并介绍了区块链技术的基本原理，共识机制以及发展脉络，独家披露了全球258个区块链行业内投资案例的详细数据。在投资上具有较强的价值参考。

技术篇

《精通比特币》

出版时间：2015 年

推荐语：从比特币原理到钱包挖矿再到竞争币等涉及的名词，针对于不同的用户群体从多个角度来阐释各关键技术概念。 围绕比特币进行区块链科普。

《区块链技术指南》

出版时间：2016 年

推荐语：从技术视角适来揭秘区块链，从入门基础知识到技术构建，帮助初学者入门，在最后回顾了区块链和IT之间的发展和未来的展望。

《C#区块链编程》

出版时间：2016 年

推荐语：本书主要面向程序员。结合API编程告诉你加密货币的原理、使用方法，以及如何开发与之相关的软件，对于非程序员读者们，本书前几章作为对比特币的深入介绍依然适用。（书籍pdf下载：）

python工程师要具备哪些技能

1、Python基础知识，这些是必须要掌握的，需要掌握基本的用法，还需要在实战之中进行开发练习;

2、Pythonweb开发与实战的知识，web开发是前端技术，包括html，JavaScript，css，其他框架比如vuejs。

3、爬虫技术，是必须学习的内容，通过学习爬虫掌握各种基础http协议，掌握爬虫技巧，最后不要忘记实战练习。

4、自动化运维，自动化运维的知识，建议每个程序员都需要认真的学习一下，对日后的发展有很大的帮助。

5、学习数据挖掘以及机器学习的内容，要熟悉掌握Python各种各样的库，掌握数据处理以及图像处理。