我们讨论学习方法的时候，常有的一个观念就是深入学习，认真钻研总是好的；不深入，肤浅，皮毛，浅尝则止都是贬义词。这篇文章我想说的一个观点是：
浅尝则止未尝不可。
特别是应用在编程的学习上，好读书不求甚解其实是一个不错的学习模式。再来我还会用敏捷思维来完善这种学习模式，形成一个学习方法论。
这里引入一个项目管理的概念：“项目管理三角形”；
如图，想要追求质量，就要投入相应的成本和时间。如果工程范围再不进行限制，整个项目的成本将会爆炸式增长，最后根本收不了工。
要学习一门技能，完全可以套用相同的模型。
不管我在前面抖机灵说什么“浅尝则止未尝不可”，但学一门技能，谁又不想学得炉火纯青，达到一定造诣呢？
在编程领域能达到什么样的学习成果，就要像项目管理那样考虑学习投入的平衡问题。我们把三角形的标注换成这样应该很好理解：
完全套用这个三角形来建立学习方法又有些问题，因为在学习上我们的成本投入基本就是自己的时间，特别如果是通过阅读来学习，不是报各种学习班的话，金钱成本几乎可以忽略。
我们在学习上的投入具体有哪些呢？
- 首先一定是时间投入，花的时间越多自然会产生更多的学习成果，学界公认，无可辩驳。
- 接下来要看我们投入时间的质量，其实就是专注度，如果熬更守夜，导致学习专注度不够，投入再多时间，质量一定是低下的。
- 最后，是兴趣，兴趣可以影响我们的专注度；如果兴趣浓厚，在没有学习的时候我们的大脑都在思考和处理；如果兴趣浓厚，坐电梯都会思考电梯的控制算法，相当于一直在利用碎片时间进行学习。
这三个投入是互相影响的，所以这个公式只好把三个因素乘起来：学习成本投入 = 时间专注度兴趣。给学习成本投入取个热血的名字，叫学力值吧，最终公式：
于是三角形中的两边就合起来，画成一个正方形：
那么还剩“范围”这一边，看看编程这个技能有可能涵盖的范围吧：
首先从应用范围来看，
学习编程可以用于数据分析与统计、人工智能、知识管理、游戏开发、文书处理、机械自动化控制……
或者打开你的手机看看有多少 APP 就有多少不同的应用。
而这些不同领域的应用需要的编程知识其实也不尽相同。
再来看学习编程有可能涉及的知识范围：
- 编程基础知识，就是我们在各种“从入门到精通“的编程入门书里面学到的那些知识。举例如：
基本语法
数据类型
条件判断
循环、递归、嵌套等过程控制
面向对象的思想
链表、二叉树等各种数据结构
数据库的操作
等等等等
2. 数理知识，就像刚刚提到的各种应用领域，在不同的应用领域可能会用到好多不同的数学知识：
图论
离散数学
工程数学
逻辑学
统计学
等等等等
3. 计算机系统的相关知识，因为编程是在计算机上操作，一些计算机的知识总要懂吧，至少都要学个打字和一些基础操作，在当今网络时代，还要学一些网络知识才能做出实用的软件应用。
4. 英语！是的，英语技能对于学编程非常重要。会一点点英语才能看懂程序语法。而会很多英语，就可以看英文文档了。偷偷说：在文档里学习才是高效呢。要是读者大大们英语好，写编程教程的人会丢饭碗的（这句划掉）。
编程基础知识，就是我们在各种“从入门到精通“的编程入门书里面学到的那些知识。举例如：
- 基本语法
- 数据类型
- 条件判断
- 循环、递归、嵌套等过程控制
- 面向对象的思想
- 链表、二叉树等各种数据结构
- 数据库的操作
等等等等
数理知识，就像刚刚提到的各种应用领域，在不同的应用领域可能会用到好多不同的数学知识：
- 图论
- 离散数学
- 工程数学
- 逻辑学
- 统计学
等等等等
计算机系统的相关知识，因为编程是在计算机上操作，一些计算机的知识总要懂吧，至少都要学个打字和一些基础操作，在当今网络时代，还要学一些网络知识才能做出实用的软件应用。
英语！是的，英语技能对于学编程非常重要。会一点点英语才能看懂程序语法。而会很多英语，就可以看英文文档了。偷偷说：在文档里学习才是高效呢。要是读者大大们英语好，写编程教程的人会丢饭碗的（这句划掉）。
综上，如果我们不注意控制学习的范围，我们需要投入的学力值就会去填无底洞了。
那么投入编程学习前，请参考这个模型，根据自己的兴趣、自己能够投入的时间、自己想要应用的范围做一个规划吧。
前面我们讲了一个平面的学习模型，似乎只要投入学力值就可以很顺利获得学习成果。可事实仍然是编程学习者众，学成者寥寥。其实除了学习者自身的规划与投入，我的观察是，很多编程学习教程本身对范围没有一个好的把握，典型如：《某语言从入门到精通》、《N天掌握某语言》。
回顾我们的学习模型：
这种教程想到达的学习成果是精通、掌握（我理解这两个词是一个意思）。
投入的时间是N天？一本书就从入门到精通？写书的是有多瞧不起自己的专业？
这种书翻开会发现，大同小异：比如先是教你输出一个“Hello World”，然后就是基础知识比如语法、条件判断、循环、数据结构；再讲到面向对象编程；再强行切入网络、数据库这些劝退新人的环节，可能作者都知道后面没几个人在看了就更加不注意对新人的友好度。最后扔几个编程实例，也许就是所谓的精通或掌握了。
我们要意识到的是，范围是广度和深度两个维度构成的。
而这两个维度对学力值投入的需求是不同的。
比方说，我花五天就可能入门五种编程语言（广度），但是要精通一门语言（深度）需要花五年。
学习的广度和投入的程度正相关，呈线性增长。如图所示：
学习的深度和投入的程度也是正相关，但是呈对数增长。如图所示：
而广度本身又会影响深度，这句结论有个很好理解的俗话叫做：
触类旁通。就像我们经常观察到很多人学的东西多不说，学习新东西还能很快理解，抓住重点，找到学习方法，精进自己的技艺。
因此容我再点题：逃避困难也可以。
因为我们以产出的成果为导向来看，程序设计是一个开放性的课题。
比如我们需要实现一个数据存储的需求，数据库可以，看起来很蠢的文本文件也可以。
新手很头疼的递归啊排序啊这些算法是能解决很多性能问题，但在不需要性能的时候，写个很蠢的嵌套循环也可以。
也许会有人质疑，想要把编程学好，认真，努力，迎难而上，为什么到你这就不可以了？
我在本文表达的意思，主要还是针对学力的保护和高效利用，保护我们的兴趣，专注力，更高效地利用学习时间。如果我们提前遇到了高等级的怪兽，先走别的路就好，等我们学了更多，再回过来，常常能意外发现过去的困难并不是困难。
因为程序的这种开放性特点，成了我们学习编程才享有的特权。我们为何不利用呢？
本文开头提到，用项目管理的思维来学习编程。而项目管理的方法论是在上个世纪60年代建立起来的，适用于人类对各种工程项目进行大规模合作。
软件开发行业的出现显然是晚于传统项目所在行业的。到了2001年，一群软件行业大佬相约去滑雪，互相吐槽抱怨了几句终于发现大家都不太认同旧时代的章法，于是滑雪之余顺便签署了一份“敏捷宣言“。
敏捷宣言的原文以及配套的十二条原则可以在官网上看到（链接附后），经过多年的发展，敏捷方法已经形成了一套成熟的管理体系。这套体系大概长这样：
不是开玩笑，这真就是传统工程项目和软件工程项目的最大区别。
在传统工程中，如果要建造一辆汽车，需要一个零件一个零件生产，组装，最后完工才能投入使用。
敏捷开发是这样：我先做滑板车，不需要考虑路况、安全、燃油、性能，满足代步的基本需求先。下一步升级可以把轮子放大，加上把手，就变成了踏板车。
把用户正踩脚下滑着的滑板车轮子改大？每次软件更新不就是做类似的事吗？就是说每一个小的项目进度都可以单独成为一个独立运行的产品。
说了这么多软件工程的项目管理方法，我跑题了吗？
别忘了，我们在讨论编程的学习方法，编程的产出就是软件啊！
是的，编程学习完全可以采用敏捷思维来进行！
回顾我们上一节讨论的学习范围示意图。我们确实知道，一味的浅尝辄止和逃避困难，导致在一定范围内深度不足，就无法达成我们想要的学习成就。但经过本节的讨论，我们是不是可以试着，敏捷地，达成学习成就呢？
即使刚入门的新手，抱着“想要做一辆跑车“的心态去学习，有错吗？为了实现这个远大的目标，我们知道要一步一步的来。
那同样的一步，我们学着做一个滑板车还是做一个跑车的轮子？（也许直到放弃都用不上这个轮子）
敏捷方法给软件行业带来了巨大改变，我认为敏捷也能够让我们的编程学习得到效率的提升。
也即是我们探寻好的编程学习方法的最终目的：
在一定学习范围内，用更少的学习投入，获得更多的学习成果。
敏捷学习方法还会给编程学习者带来一个非常重要的好处。就是学习成果的积累！
如果是按照传统的编程学习模式，从入门直到放弃，我们都没有造出一辆跑车，最后硬盘里会散布着堆积着一辆永远不可能完成的跑车的零件。
如果按照敏捷方法来学习，我们一开始就能造出一辆滑板车，等我们最终造出跑车的时候，我们已经造了自行车、电瓶车、摩托车。
是的，编程学习特别适合积累学习成果：
- 软件不会占用物理空间。
放硬盘里，仓储成本不要太便宜。
要是做木工，学徒时期做的东西只能当柴烧了。
- 代码可以复制粘贴。
每一次产出学习成果都可以复用原来的代码做一个新的版本，并且保留上一个版本。
要是做木工，做好的板凳不光很难改，就算修改也只能在原来的板凳上改。
- 可以修改更大的成熟的项目，放大我们的学习成果。
举例如 Github，我们的学习成果甚至可以提交成为某个项目的贡献，我们也可以 fork 别人的项目作为自己的项目在上面修改。
要是做木工，师傅是不会把他做好的成品家具给你练手的。
- 更容易应用自己的成果。
我们可以把自己做的东西放到自己的网站上，打包放到手机上，就可以用了。就算是发布到应用商店也是我们可以承受的价格。
要是做木工，我们做好的板凳也是可以自己用的。做得好的挂淘宝上卖？好像也可以？（划掉划掉）
总之，应用敏捷学习方法，我们可以积累更多的学习成果，我们投入的宝贵学力可以取得更多的收获，更多的收获又可以激励我们的学习兴趣。
怎么实践我们的敏捷学习方法呢？我模仿滑雪场那群大佬拟了一份敏捷编程学习宣言，包含了一套价值观和一些原则性的方法，希望对各自努力前行的自学者们有所帮助：
作为自学者，我们身体力行地实践和探索更好的编程学习方法，提高了自己的学习效率。为帮助更多的人，我们建立这样一套价值观：
保持兴趣和专注地高效学习 高于 大量投入时间的学习
平衡学习范围的深度和广度 高于 大量投入学力追求深度
在小范围内及时产出成果 高于 对知识点的全面掌握
响应变化 高于 遵循计划
以上，尽管右项有其价值，我们更重视左项的价值。
基于以上的学习宣言，我们总结了一些可以遵循的原则来实践适合自己的敏捷学习方法：
我们最重要的目标，是产出学习成果。
寻找容易产生学习成果的编程语言入手。而这样的编程语言容易产生学习成果：开发环境搭建简单；编译和打包简单；发布和运行简单。
寻找社区很活跃的编程语言入手。社区活跃意味着有很多方便的库可以用，很多热门项目可以参与，很多问题都能 Google 到答案。
不用局限于一本书，可以同时阅读多本书籍。因为不同的书籍目录结构不同，学习范围的广度和深度都不同，我们可以根据自己的需要来搭配书籍。
尽量选择电子书这类非实体的教材。便于我们用 Ctrl+F 来检索书籍，还可以 Ctrl+C Ctrl+V，大量提升学习成果的产生效率。
用好官方文档，因为教材覆盖的范围有限，官方文档可以帮我们兜底，补充我们实现学习成果所需的知识点。编程语言基本上都有自己的官方网站，而官方网站基本上有官方文档。找到它们，在不懂的时候先搜索一下官方文档。
用好 Google。在教材、官方文档都解决不了我们问题的时候，Google 是最后的兜底手段。希望你能尽量用 Google 来搜索自己需要的知识点，实在因为网络原因用不了，还可以试试 Bing。如果用某度，只会给我们带来学力的损失。
遇到上面的办法都解决不了的困难，先绕开困难。条条大路通罗马，甚至小路也可以。实现一个可运行的程序有非常多的方法。
最后，简洁为本，以最小可运行的产出为目标来学习，大胆略过书中用不上的知识点，减少不必要的学力投入。
附：
敏捷宣言 https://agilemanifesto.org/
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