我是如何学习编程的？——从 “扳手使用” 到编程学习：踩坑式实践的底层方法论

原创已于 2026-01-01 09:29:29 修改 · 370 阅读

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#人工智能 #python #开发语言 #自然语言处理 #学习 #笔记 #经验分享

于 2026-01-01 09:27:56 首次发布

Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战同时被 2 个专栏收录

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编程达人挑战赛·第6期 10w+人浏览 221人参与

面向读者：所有处于 “入门瓶颈” 的编程学习者（无论语言）

核心观点：编程是 “使用工具解决问题” 的手艺，不是 “死记硬背知识点” 的学科—— 学习任何新特性（函数 / 推导式 / 装饰器 / 继承），都应像 “用扳手拧螺丝” 一样：先上手试错，踩坑后理解规律，最终掌握本质。

引言：我是怎样 “学会” 用扳手的？

小时候家里的自行车螺丝松了，爷爷递给我一把活动扳手：“试试拧紧。”我抓过扳手就拧，结果：

扳手开口调太小，卡不进螺丝→报错；
开口调太大，拧的时候打滑→返回值不符合期望；
试了三次才调到刚好的开口，用力拧到 “手感紧”→实现期望；
后来拆螺丝时又踩坑：扳手方向拧反了→新的报错场景。

那天我没背 “扳手使用手册”，但通过 5 次试错 + 踩坑，彻底学会了扳手的所有核心用法。

编程学习的本质和用扳手完全一样：任何新特性都是 “解决特定问题的工具”，只有通过 “裸代码试错→踩坑→总结规律” 的循环，才能真正掌握。

一、方法论核心：“工具式学习” 的 3 步循环

我将这套学习方法总结为 **“3C 循环”**：

Code（裸代码测试）：用最简洁的代码测试新特性的基础用法；
Crash（故意踩坑）：尝试各种 “不合理的用法”，观察报错信息；
Conclusion（总结规律）：从报错和结果中提炼 “该特性的边界和规则”。

这套方法适用于所有编程新特性，以下我将用 Python 中最让新手头疼的 4 个特性（函数 / 列表推导式 / 装饰器 / 继承）作为案例，完整演示其流程。

二、案例 1：函数（新手容易 “形参 / 实参搞混”）

函数是 “封装重复逻辑的工具”，和扳手一样，核心是 “匹配（形参 - 实参）” 和 “方向（return 返回）”。

2.1 Step1：Code（裸代码测试基础用法）

先写最简洁的裸函数，不添加任何业务逻辑：

# 裸函数：接收2个参数，返回它们的和
def add(a, b):
    return a + b

# 测试1：正常传参
print(add(1, 2))  # 输出3 → 符合期望

# 测试2：传不同类型的参数
print(add("a", "b"))  # 输出ab → 居然支持字符串？

初步结论：Python 的函数参数类型是动态的，只要支持+操作符即可。

2.2 Step2：Crash（故意踩坑，突破边界）

坑 1：传少 1 个参数；
坑 2：传多 1 个参数；
坑 3：传不支持 + 的参数；
坑 4：没有 return 语句；

# 坑1：少传1个参数
add(1)  # 报错：TypeError: add() missing 1 required positional argument: 'b'

# 坑2：多传1个参数
add(1, 2, 3)  # 报错：TypeError: add() takes 2 positional arguments but 3 were given

# 坑3：传不支持+的参数
add(1, "2")  # 报错：TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

# 坑4：没有return语句
def add_no_return(a, b):
    a + b

print(add_no_return(1, 2))  # 输出None → 不符合“返回和”的期望

踩坑收获：

函数的参数数量必须严格匹配（除非用 * args/**kwargs）；
参数类型必须支持函数内部的操作；
函数没有 return 时，默认返回 None。

2.3 Step3：Conclusion（总结函数的核心规则）

从试错和踩坑中，提炼出函数的 “3 个核心规则”：

参数匹配规则：实参数量必须等于形参数量（动态参数除外）；
类型兼容规则：参数类型必须支持函数内部的操作符 / 方法；
返回值规则：无 return 则返回 None，有 return 则返回指定值。

三、案例 2：列表推导式（新手容易 “语法符号搞混”）

列表推导式是 “快速生成列表的工具”，和扳手的 “快速调整开口” 功能类似，核心是语法符号的位置。

3.1 Step1：Code（裸代码测试基础用法）

先写最简洁的列表推导式：

# 裸推导式：生成1-5的平方列表
squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares)  # 输出[1,4,9,16,25] → 符合期望

# 测试2：加if条件过滤
even_squares = [x**2 for x in range(1, 6) if x % 2 == 0]
print(even_squares)  # 输出[4,16] → 保留偶数的平方

初步结论：列表推导式的结构是[结果 for 变量 in 迭代对象条件]。

3.2 Step2：Crash（故意踩坑，突破边界）

坑 1：把 [] 写成 ()；
坑 2：条件写在 for 前面；
坑 3：嵌套推导式的缩进错误；
坑 4：推导式内修改变量；

# 坑1：把[]写成()
wrong = (x**2 for x in range(1, 6))
print(wrong)  # 输出<generator object <genexpr> at 0x...> → 不是列表！

# 坑2：条件写在for前面
wrong = [x**2 if x % 2 ==0 for x in range(1, 6)]
print(wrong)  # 报错：SyntaxError: invalid syntax

# 坑3：嵌套推导式的缩进错误
matrix = [[1,2],[3,4]]
wrong = [[row[i] for row in matrix] for i in range(2)]  # 正确应该是[row[i] for row in matrix]，但这里故意写错位置？
# 哦，正确的嵌套推导式是：
# wrong = [row[i] for i in range(2) for row in matrix]  # 顺序错了，输出[1,3,2,4] → 不符合期望的[[1,3],[2,4]]

# 坑4：推导式内修改变量
x = 5
list_ = [x for x in range(3)]
print(x)  # 输出0 → 推导式的x覆盖了外部的x！

踩坑收获：

[]是列表推导式，()是生成器表达式；
if条件必须写在for的后面；
嵌套推导式的顺序决定结果：for变量 in 外部列表写在后面；
推导式的变量会覆盖外部同名变量（Python 3 后，列表推导式的变量不会泄漏，但字典 / 集合推导式仍会？—— 不，Python 3 所有推导式的变量都不会泄漏到外部）；

3.3 Step3：Conclusion（总结列表推导式的核心规则）

从试错中提炼出列表推导式的 “3 个核心规则”：

符号规则：用[]生成列表，()生成生成器；
结构规则：[结果表达式 for 变量 in 迭代对象 if 过滤条件]，条件必须在 for 后；
嵌套规则：外部迭代的 for 循环写在后面（如矩阵转置的推导式：[[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))]）。

四、案例 3：装饰器（新手容易 “语法糖和底层搞混”）

装饰器是 “增强函数 / 类功能的工具”，和扳手的 “加套筒扩展功能” 类似，核心是 **“函数嵌套 + 闭包” 的语法糖 **。

4.1 Step1：Code（裸代码测试基础用法）

先写最简洁的裸装饰器，不添加任何业务逻辑：

# 裸装饰器：打印函数的执行时间（简化版）
import time

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        start = time.time()
        func()
        end = time.time()
        print(f"执行时间：{end - start}s")
    return wrapper

# 测试：用@装饰器语法
@my_decorator
def say_hello():
    time.sleep(0.1)
    print("Hello")

say_hello()  # 输出：Hello → 执行时间：0.100...s

初步结论：装饰器的语法是@装饰器名，放在函数定义前，本质是say_hello = my_decorator(say_hello)。

4.2 Step2：Crash（故意踩坑，突破边界）

坑 1：装饰带参数的函数；
坑 2：装饰带 return 的函数；
坑 3：装饰器本身带参数；
坑 4：装饰器嵌套；

# 坑1：装饰带参数的函数
@my_decorator
def say_hello_to(name):  # 该函数有参数
    print(f"Hello {name}")

say_hello_to("张三")  # 报错：TypeError: wrapper() takes 0 positional arguments but 1 was given

# 坑2：装饰带return的函数
@my_decorator
def add(a, b):
    return a + b

result = add(1, 2)  # 没有报错，但result是None → 不符合期望的3
print(result)  # 输出None

# 坑3：装饰器本身带参数
def my_decorator_with_param(param):
    def decorator(func):
        def wrapper():
            print(f"装饰器参数：{param}")
            func()
        return wrapper
    return decorator

# 错误用法：
@my_decorator_with_param
def func():
    print("func")

func()  # 报错：TypeError: decorator() missing 1 required positional argument: 'func'

# 坑4：装饰器嵌套的顺序错误
@decorator1
@decorator2
def func():
    pass
# 执行顺序是decorator1(decorator2(func))，如果顺序搞反，结果会不符合期望

踩坑收获：

装饰带参数的函数，**wrapper 必须接收 * args/kwargs；
装饰带 return 的函数，wrapper 必须返回 func () 的结果；
装饰器本身带参数，需要再嵌套一层函数；
装饰器嵌套的顺序是 “从下到上” 执行（即先执行离函数最近的装饰器）。

4.3 Step3：Conclusion（总结装饰器的核心规则）

从试错中提炼出装饰器的 “3 个核心规则”：

参数规则：装饰带参数的函数，wrapper 需用*args和**kwargs接收任意参数；
返回值规则：装饰带 return 的函数，wrapper 需返回 func () 的结果；
嵌套规则：装饰器本身带参数→三层嵌套；装饰器嵌套→顺序从下到上执行。

五、案例 4：继承（新手容易 “super () 和 MRO 搞混”）

继承是 “复用代码的工具”，和扳手的 “通用接口适配不同螺丝” 类似，核心是 **“方法解析顺序（MRO）”**。

5.1 Step1：Code（裸代码测试基础用法）

先写最简洁的继承代码：

# 裸父类
class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def make_sound(self):
        print("Animal sound")

# 裸子类
class Dog(Animal):
    def make_sound(self):
        print("Woof!")

# 测试
dog = Dog("旺财")
print(dog.name)  # 输出旺财 → 继承了父类的__init__
dog.make_sound()  # 输出Woof! → 重写了父类的方法

初步结论：继承的语法是class 子类(父类):，子类可以继承父类的属性和方法，也可以重写。

5.2 Step2：Crash（故意踩坑，突破边界）

坑 1：子类__init__没有调用父类；
坑 2：super () 的参数错误；
坑 3：菱形继承的 MRO 问题；
坑 4：父类方法被覆盖后无法调用；

# 坑1：子类__init__没有调用父类
class Cat(Animal):
    def __init__(self):
        # 没有调用父类的__init__，导致self.name未定义
        self.breed = "中华田园猫"

cat = Cat()
print(cat.name)  # 报错：AttributeError: 'Cat' object has no attribute 'name'

# 坑2：super()的参数错误（Python 3一般不需要写参数，但Python 2需要）
class Cat(Animal):
    def __init__(self, name, breed):
        super(Cat, self).__init__(name)  # Python 2语法，Python 3可写super()
        self.breed = breed

# 坑3：菱形继承的MRO问题
class A:
    def show(self):
        print("A")

class B(A):
    def show(self):
        print("B")

class C(A):
    def show(self):
        print("C")

class D(B, C):
    pass

d = D()
d.show()  # 输出B → 为什么不是C？因为MRO是D→B→C→A

# 坑4：父类方法被覆盖后无法调用
class Dog(Animal):
    def make_sound(self):
        print("Woof!")
        # 如果要调用父类的make_sound，需要用super()
        # super().make_sound()

dog = Dog("旺财")
dog.make_sound()  # 仅输出Woof!，父类的方法被覆盖

踩坑收获：

子类的__init__必须调用父类的__init__，否则会丢失父类的属性；
Python 3 的super()不需要参数，自动根据 MRO 查找父类；
菱形继承的方法调用顺序由 **MRO（方法解析顺序）** 决定，可通过D.mro()查看；
覆盖父类方法后，可通过 super () 调用父类的原方法。

5.3 Step3：Conclusion（总结继承的核心规则）

从试错中提炼出继承的 “3 个核心规则”：

初始化规则：子类__init__必须调用父类__init__，否则丢失父类属性；
MRO 规则：方法调用顺序由 MRO 决定，可通过类.mro()查看；
覆盖规则：子类可覆盖父类方法，通过super()可调用父类原方法。

六、为什么 “死记硬背” 学不会编程？

我见过很多新手：背了《Python 语法手册》的所有函数，却写不出一个能跑的爬虫；背了《设计模式》的所有条款，却不知道怎么优化自己的代码。

这是因为编程是 “技能”，不是 “知识”—— 技能的掌握必须通过 **“实践→反馈→调整”** 的循环，而不是 “输入→记忆→输出” 的线性过程。

就像：

你背了 100 遍 “扳手开口要和螺丝匹配”，不如亲手试 1 次卡不进去的尴尬；
你背了 100 遍 “函数参数要匹配”，不如亲手试 1 次TypeError的报错信息；

死记硬背只能让你 “知道”，试错踩坑才能让你 “会用”。

七、“工具式学习” 的通用技巧

7.1 用 “最小可运行代码” 测试

任何新特性，都要写删除所有无关代码的 “最小可运行版本”—— 比如测试装饰器，不要在装饰器里写日志、权限校验等复杂逻辑，先写 “打印执行时间” 的裸版本。

7.2 故意 “违反规则”

学习时，不要只看 “正确的用法”，更要看 “错误的用法”—— 比如故意传少参数、故意把括号写错、故意覆盖变量，观察报错信息，这些错误信息是你 “理解规则” 的最佳教材。

7.3 用 “问题驱动” 代替 “知识点驱动”

不要按 “教程的顺序” 学，要按 “解决问题的顺序” 学 —— 比如你需要生成一个列表，就去学列表推导式；你需要复用代码，就去学继承；你需要增强函数功能，就去学装饰器。

7.4 记录 “踩坑笔记”

把你踩过的坑、报错信息、解决方案记录下来，比如：

【坑】列表推导式用()会生成生成器，不是列表；
【报错】TypeError: 'generator' object is not subscriptable；
【解决方案】用[]代替()；

这些笔记是你学习路上的 “错题本”，也是你未来排查问题的 “速查手册”。

八、结语：从 “新手” 到 “高手” 的本质

编程高手和新手的区别，从来不是 “背过多少知识点”，而是 “踩过多少坑，总结过多少规律”—— 他们看到一个新特性，第一反应不是 “我要背下来”，而是 “我要试试它的边界在哪里”。

就像一个熟练的钳工，拿到一把新扳手，会先试：

开口调到最大能拧什么螺丝？
调到最小能拧什么螺丝？
用力拧会断吗？
反方向拧能拆吗？

这种 “试错→踩坑→总结” 的思维，才是编程学习的真正底层逻辑。

所以，下次学新特性时，别再翻开 “语法手册” 死记硬背了 ——打开 IDE，写一行裸代码，故意踩几个坑，然后总结规律。这才是 “学会” 的正确姿势。