如果打算从零开始学编程，建议你学 Python

如果你是一个编程的门外汉，想要通过学习一门编程语言了解工程师的世界，或者想学点实用的编程手艺提高自己的工作效率，我会首推 Python。

从初学编程到现在，我用过不少编程语言，大部分是浅尝辄止，基本上算是一个编程领域半途而废的专家，积累了大量初学者经验（伤感）。在我看来，一门适合零基础入门的语言，应该具备以下特性：

要立竿见影

每一门编程语言都有自己的学习曲线，作为入门，建议选一门初期学习曲线不那么陡峭的，也就是说投入的时间尽可能有显著的产出，每学一个知识点就可以立刻见到效果。

我记得我刚接触 Java 的时候，光是把一个工程跑起来就花费了好多时间，各种配置，各种报错，特别绝望，后来我找一个工程师帮忙，他在我电脑上捣鼓半天，还嘀咕「咦？我那里不是这样啊」，吓得我不敢吱声。

而 Python 就好很多，在一些标准库的加持下，几行代码就可以写出有价值的程序，我自己的第一个 Python 程序是帮姑娘处理她日常工作数据，找了一个示例程序边学边改，没多久就写好了。以往她每天需要操作个把小时的报表，用程序跑几分钟就完成了，还不会出错，她十分感动，被我迷住了。如果换成别的语言，这点儿时间恐怕还在配置运行环境……

丰富易用的库

库是巨人的肩膀，战士的行囊。一个有生命力的编程语言，应该有大量稳定而容易调用的库或者包，把一些底层的东西封装起来。

Python 有许多恰如其分的第三方库，而且都很独立，不会出现像 C 语言里那种包含头文件顺序出错都要跪的场面。对于我们这些非专业程序员，只需要根据自己的要求把它们串起来，就能写出短小精悍的程序。

尤其是到了人工智能和数据的时代，Python 越加流行起来，不论是机器学习算法本身，还是语料和数据的预处理，都有丰富的库可以直接调用。

你要一个排序，咔，它给排好了，你要一个神经网络，咔，它给你支起来了。这让我们能够集中精力在问题本身，不需要重复造轮子，古语有云，「君子生非异也，善假于库也」，就是这个意思。

要实用

即便用一万种语言在屏幕上打出「Hello World」也没有任何意义，能够让我们沉浸到程序世界的最重要一点，就是要让这个程序可以解决日常工作或者生活中的具体问题。

我上一份工作同时负责很多产品线，每天都要看大量的数据，那时我们的数据统计工具主要是 GA（Google Analytics，谷歌分析），如果直接使用 GA 的 Web 工具，每天要花许多时间在机械操作上，而且一旦涉及到跨域，就很难做交叉对比。

后来我写了一小段 Python 程序，利用 GA 提供的数据接口，配合 Python Excel 的库，直接把相关数据拉回到本地，生成自己想看的报表和图例（听起来很高级，其实人家都提供完整的示例代码，只需要把自己的账号填进去就能把程序跑起来）。在不断的修剪程序的过程里需要解决很多问题，这样基于实际问题出发的学习是最有效的，并且你做出来的不是一个花瓶项目，而是实用的工具，一举两得。

要有丰富的群众基础和资料

一个程序员最冰冷的时刻就是把报错信息贴到搜索引擎里，却一条结果都没搜出来。所以对于一个初学者来说，一定要尽可能选择那些已经比较成熟，资料丰富，群众基础扎实的编程语言。你能遇到的各种问题早就有人解决好并且写在网上了，能节省很多时间。

另一方面，成熟编程语言通常有成熟的学习路径，不太需要自己摸着石头过河。对于非科班的人来说，有一个温暖的初学环境太重要了，事关效率和心情。

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