新手学编程怎么积累代码量-新手学编程积累代码量
前几天我在写一个自动识别图片里有没有人的小脚本,本来只想测试一下图库,结局代码跑了一宿没停手,折腾到了凌晨两点。
这时候脑子像炸了,参数调一半就崩,报错信息堆成山,那种挫败感简直比被大厂解雇还难受。刚想拉倒,突然想起上周听哥们儿聊过开源项目,也就跟着去看了一个 Python 的 OCR 库,结局发现那套库原来是用 C++ 写的底层,得自己搞个 C 编译环境,配置了半天报错提示了三个小时。最终拍板改个方案,自己手写个基于 OpenCV 的好办算子,别看报错更多,但起码能跑通,那一刻认定代码这东西,拼的不是算法多牛,是你熬得住不崩溃。 后来实在忍不住启动写代码了。
起初就凑合着,复制粘贴别人写得好的模板,就连直接找现成的库塞进项目里,总认定这样干净利落利落,效率高。可没过两周,发现每次改个函数名都得把整个文件搜遍重新敲一遍,就连有时候改个语法毛病,整个运行环境都得重启,这操作比写小说还累。启动认定这种“流水线”式工作忒单调,干脆自己从头造轮子,哪怕写个废到不想敲的样板程序也不中。
比如想写个爬虫,别先把思路想清楚,代码一通就卡,那就把思路改一半,把代码抄一半,最终再慢慢拼凑。
反正项目要凑出来就行,先把骨架搭好,后面细节再慢慢抠。
这种笨办法反而最踏实,突然想通了,写代码就像造房子,你得先把地基打稳,砖头能不能漂亮那是后话,要是地基塌了,后面加得再漂亮也是危房。 后来确实启动专攻了。
不再用那种宏大的目标,比如“我要学会 Python 全栈”,而是盯着眼前这行代码,一行一行地敲,一行行地看。
那会儿认定那些复杂的样式要么函数调用是理所自然的,目前得去查文档,看具体的参数如何传,回值长啥样,哪怕报错提示挺不友好也要先试错。记得刚启动写一个简易的爬虫,本来就想爬个新闻列表,结局发现分页接口那玩意儿整得跟变脸似的,每次翻页都要重新搞个请求头,搞得前前后后跑了六个小时,最终只爬了不到五十条数据。
后来被日决忒慢了,拍板换个思路,干脆直接搞个静态页面,用 HTML 写死网页里的内容,省去了 AJAX 请求的费事,别看前端局部还得手写,但起码不用申请域名和服务器了。
这时候才发现,代码量不是越多越好,能把一件事把它拆得烂熟,比啥都强。 再后来,试着做点略微复杂点的工具。
比如写个数据清洗脚本,从 Excel 里把乱七八糟的格式整成 CSV 标准格式。
本来只要几步操作,结局发现 Excel 的解析逻辑需求查赞成矩阵,还得处理掉那些带有杂线的单元格,就连有时候单元格内容长度不一样,读取会崩。折腾了两天,终于写出了一个能自动识别并处理掉那些噪点的通用模块,别看初始功能只是“除空行”,但好歹是个半成品。
这时候发现,这种小项目最好办出 Bug,但你的成就感也最真。
那会儿认定写个 Bug 是要命的,目前想想,那个报错信息要是能让程序跑起来,哪怕只多处理一行数据,那也是值得吹的。 最近再回头看那会儿的代码,发现那些曾经认定繁琐的步骤,目前居然成了自己的优势。出于知道每一行代码是如何出来的,哪儿会出错,哪儿能优化。
有时候为了加个表情符,非得手动去改 HTML 标签,结局发现样式乱了,就干脆重新写个 CSS 块贴上去,别看这招有点下作,但起码能救急。目前遇到啥新的难题,第一反应不是“如何复现”,而是“在旧经验的基础上,如何在这个场景里略微变个样”。
比如那会儿写个图像处理库,目前遇到一些特殊的纹理,就得把自己手写的几个算子再组合一下,别看代码量没增也没减,但处理效率高了个位数。 有时候写代码到半夜,看着屏幕上密密麻麻的字符,突然认定仿佛也没那么枯燥。出于每一行代码背后,都藏着对难题的一次思索,一次尝试,一次黄了后的修正。写一个脚本,不是为了炫耀写得多高深,而是为了能明天早上能准时叫醒自己,要么能帮一个打工人省下半小时的重复劳动。
哪怕目前写出来的东西挺简陋,功能也挺残缺,但只要它能解决某个具体的痛点,哪怕只是帮自己省了 30 分钟的工夫,那就是确实值。 后来才慢慢明白,真正的高手,往往就是那些在无数次“复制粘贴”和“打破常规”之间走钢丝的人。他们不怕代码写得烂,不怕报错信息让人抓狂,只怕自己停下来不动手。出于代码这东西,没有标准答案,只有不断试错的结局。你越写,代码量就越多;你越折腾,Bug 也就越少。别恐惧那些报错,那是程序在给你发脾气,告诉你它还没彻底理解你的意图。持续写下去,把那些烂代码一个个揉碎了重新拼,总有一天,你会写出那种看着就让人想点赞的“神代码”。
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