Python 已成为学习数据科学、人工智能的首选编程语言。新手如何快速进阶、掌握 Pythonic 要义？且听 Python 中文社区联合创始人 Zoom.Quiet 的建议。本文节选自 Zoom.Quiet《理解 Pythoneer 路线图》。
当年 《可爱的 Python 》(2009 版)行者箴言中，我们就说过：
用之，弗学。
现在，通过几年来各种形式的培训后，发现这种理念实则另一认知科学理论的表述：
输出是更残酷的输入。
因为教会他人才是证明真正学会的唯一指标;-)
以往其它编程语言的自学用教材，都是将学校教育中课程用书的一种缩简和再复制。然而在 Python 领域，除了官方文档中 Guido van Rossum (Python 语言的最初设计者及主要架构师) 唯一传世的大型文档《The Python Tutorial》 外，最推荐的入门图书是《「笨办法」学 Python》(Learn Python the Hard Way，一般缩写为 LPTHW）。
为什么呢？因为 LPTHW 给出了最自然的自学开发语言的途径：
用最短时间刷得最核心的 20% 知识点，然后就别学了，直接来解决实际问题吧。千万别将一门开发语言，弄成一门学科来研究/深入。
这其实也是在安装好 Python 环境，建议输入的第一个命令「import this」时，输出的「蠎之禅」中包含的 Pythonic 精神了。
其实，自学中最难的就在无法获得足量的成就感/持续的正反馈。面对持续的「各种意外」，又对整个领域技术没有宏观把握前，那种好像所有任务都有无数种可能性，初学者最易陷入那种无论怎么尝试都无法理解全部的挫败感。
但是， LPTHW 给出了明确的突破形式：
常见的任务就这么几个，每个就这么几个标准处理，只要先习惯 Python 的最小调试循环：
输入
运行
输出
调整
就进入了和 Python 自然对话的状态，一切就是问题的定义/分解/解决了，不要纠结 Python 的精妙。
这样，其实就是给出了一系列有现实代表意义的常见小任务，对任务的解决思路，即 Python 内置推荐的思路和逻辑，在毎一章节设计的几个都没超过 20 行代码的案例尝试过程中，每一章的练习都能在集中精力的情况下，15 分钟以内获得成功的正反馈。自然就能坚持下来了。
当然，LPTHW 其实也不用都刷完，通过前 20 章小练习，理论上就已经是名合格的 Python 新人了。
只是，如果你想高效跃迁到专家级别，就得在入门后，面对两个关键问题：
如何检验当前掌握的知识点是对的？
如何明确自己的学习路径是合理的？
前一问题的建议是：
输出是更残酷的输入。
重要的事得重复三次：
输出是更残酷的输入。
这句口号的含义有几层意思：
首先，输出是残酷的。
因为通过实践，在我们头脑中形成的经验，其实是非理性的、模糊的、未固化的、过于私人的。很多时候，我们以为我们明白了，但是，当众阐述时总是感觉讲不清楚。其实，讲不清楚就是没有真正明白。
因为，经验在没有外化为语言或文字时，只是我们自身思维中的一种新模式；但是，语言或文字是人类社会公众知识领域的通用模式，任何新的思维模式要想从私人经验变成大众知识，这其中，首先撞到的就是将立体或网状的经验感觉，变成一维线性的吻合大众期待可理解的陈述或比喻。这其实是写作领域的技能要求了，对于一般没有相关训练的程序员而言，当然难。
但是，再难也必须做，因为这是唯一可以自证学到学对的渠道。因为，通过输出，倒逼自己对新知识进行反复的多维度的审视，才能补齐欠缺的理解，形成整体概念，进而找到大众可以直觉理解的隐喻。
甚至于，可以根据自身的学习过程逆推出，对应知识点应该掌握的层次和过程，并配上对应的案例和解说。这其实是一系列，反复的对相同知识点的不同方向、不同模式的演练和阐述。等于逼自己创造出全新的个人原创的知识点记载形式，其创造难度相当于将诗经翻译给美国人。
最后，这种输出必须持续而刻意，并形成习惯。这样在学习新技能的同时，就自动在想象将来如何通过文章或演讲来传授这一新知识点，从而自然而然的从教授的角度来备课，或是说探索知识点的相关维度信息。进而，形成自己独特的自学流程，并持续优化，外在体现可能就是学的越来越快了。
以上，有关如何自学 Python 的几个阶段的经验都是可以通过自身努力掌握的，但是，最后一层问题：
如何明确自己的学习路径是合理的？
这的确是只有经验才能回答的问题了。因为，这必须是对领域技术有足够深入又广泛的了解后，并对相关行业中，领域技术应用的层次有足够的体会，才能对领域技术进行整体描述。
所以，各种机构出面组织的技术图谱，就是想集成各个专家的经验，形成一个公允的整体路径，给自学的程序员一个足够的 big image 以便自行决定如何，以及从哪个角度高效攀爬技能树。■
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