【转】不要学习代码，要学会思考

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转载最新推荐文章于 2026-06-02 15:18:32 发布 709 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

产品经理必备知识——API接口在古代，我们的传输信息的方式有很多，比如写信、飞鸽传书，以及在战争中使用的烽烟，才有了著名的烽火戏诸侯，但这些方式传输信息的效率终究还是无法满足高速发展的社会需要。如果你选择允许，app就会根据你的当前位置为你提供更加个性化的一些服务，当然也有一些app拿到你的位置信息做出损害用户利益的行为，所以还是需要谨慎授权。首先，看接口文档的场景一般是自身业务模块需要获取外部的数据，但又不想自己重新开发，寻找外部已经实现的有开放能力的供应商（包含企业内部的）。通过发送请求和响应消息的方式实现程序间的通信。阅读详情

文章来自：[伯乐在线 - 赖信涛翻译]（http://blog.jobbole.com/92285/）原文：Yevgeniy Brikman

这是一个人人都在学习编程的时代：Code.org请了比尔·盖茨，马克·扎克伯格和克里斯·波什等这些名人，来告诉你，每个人都可以编程；CoderDojo’s在各个国家悄然兴起；在英国，编程已经是各个年级学生的正式课程。

我认为这里有个误区。别误会我——如果每个人都会一些编程知识，这个世界当然会变得更好——但是学会写代码不应该是我们的目标。计算机和程序只是一个工具，是一种达到某种目的的方法。

真正的目标应该是学会思考的方式。换句话说，我们应该尝试教授计算机科学，而不是教着写代码。在本文中，我将介绍两者的不同，以及为什么后者是当下学编程浪潮成功的关键。

如果你喜欢视频的解释，我强烈推荐Simon Peyton Jones的TED，Teaching Creative Computer Science。这和本文的观点不谋而合。

看完之后，依然想看文字的版本么？好的。让我们先从一个关键的问题开始吧：为什么你要学习编程或计算机科学呢？

回答这个问题之前，我们先卖个关子。

欢迎来到真实的世界

现在，你可能正在用Chrome或者Firefox浏览器在看这篇文章，运行在Windows或者OS X操作系统上，用的一台笔记本或者台式机。我猜你今天还花了一些时间查看电子邮件，刷Facebook，或者在Youtube上看视频了。如今，人们的生活越来越依赖于计算机：医疗记录存放在了数据库中；简历放在LinkedIn上；使用Google或者Facebook来推销你的产品；用Amazon来买东西；在网上报税；在线管理你银行的账户；甚至还涉足了比特币。

现在，从屏幕上移开你的眼睛：在你的口袋，包包，或者旁边的桌子上，可能就有一部智能手机。它装有GPS，摄像头，触摸屏，还有成千上万的应用。如果你现在在客厅，你可能还有一台联网的LCD电视，一台DVR，DVD播放器，苹果TV，XBox，或者PlayStation。你每天看的电影，听的音乐，玩的游戏，就封装在这些设备显卡和声卡中。

软件正在占领这个世界，但这还只是个开始。不知不觉中，你就穿着各种可穿戴设备，用计算机来锁门，用机器人来运货，打扫房间。拥有你自己的电子技术，经营自己的生产厂，生活在虚拟的世界中，乘自动驾驶的汽车去旅行，甚至飞向太空。

代码无处不在

毫无疑问，以上我所描述的技术的源动力是软件。你生活的每一个方面，都被代码所包围。大量的代码会让未来变得美好。

但是，仅仅是一项技术非常普遍不能成为你在学校学习它的理由。就像我们乘坐飞机，但是考飞机驾照并不在从幼儿园到12年级的课程中。

然而，飞行的原理却是课程的一部分：

物理学和数学让你明白重力、弹性元件、压力、速度、摩擦和攀升等方面的知识。
生物学让你明白人体在高海拔、低氧、极端寒冷等情况下的反应。
历史解释了飞机的发明，进化，以及其在旅行、商业和战争中扮演的角色。
从中学毕业的时候，你就已经知道了飞机是什么，它是如何工作的，如何安全乘坐飞机。通识类课程，像物理学，数学，历史，教会你如何思考各种各样的问题，包括飞机；与之形成对比的是教会你是用工具的课程，像教你如何驾驶一种特定类型的飞机。

什么是计算机科学？

计算机科学是一门研究计算的学科：就是说，如何表述和处理信息。以下是一些你会学到的概念：

解决问题：你将会学习算法——就是通用的一些方法，像是分治算法、递归、遗传算法、贪心算法——帮助你建模，分解，解决各种各样的问题。

逻辑：你将开始使用精密又正式的方法思考问题，像是抽象，逻辑代数，数论和集合论，来用严密的逻辑解决问题。

数据：你将会接触到信息论，并开始思考什么是信息？如何表述？如何对真实的世界建模？

系统：如何设计与构建复杂的系统，来实现一系列的需求？系统工程是一个几乎在各个领域都涉及到的重要的主题。

思考：了解人类大脑最好的方式，是试着去复制它。像人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理这些话题，不仅仅在计算机科学领域，同时在数学，生物，物理，哲学等方面都是最前沿的科学。

注意，上面的清单中并没有提到代码或者编程，因为它们只是实现计算的工具：它们本身并不是计算机科学。

计算机科学并不是关于计算机的科学，就像天文学不是关于望远镜的科学，生物学不是关于显微镜的，滑雪不是关于烧杯和试管。科学并不是研究工具的。——Michael Fellows和Parberry

什么是编程？

编程，或写代码，就是指示计算机来执行哪一些指令。如果你从未写过代码，也可能通过操作应用程序来和计算机交互。其实在内部，这个应用程序也是通过代码来告诉计算机显示什么，在哪里检索数据，以及对于你的点击操作做出什么回应。

所有的编程都是建立在我们上面讨论的计算机科学的原理上的。值得注意的是，同一组概念——逻辑、算法、数据、系统工程——可以用来构建任何软件，小到你现在阅读这篇文章用的这个浏览器，大到飞机上的自动驾驶软件。尽管会涉及到一些数学和架构的知识，但这却是极富创造性的活动：你将想法变成现实，一次一行代码。

将编程作为学习计算机科学的一部分有以下的好处：

DIY：如果你会编程了，你就可以制作一些东西。可以从最简单的开始：做一个能给旅游照片批量重命名的脚本，或者写一个Excel公式帮自己计算税务；然后，开始发烧级别的：给你自己的文件系统写一个浏览器；给你们公司做一个app；或者写一个能够和朋友一起玩的游戏。
解决问题：一旦你亲手做了几个app，弄清楚其他的就简单多了。一旦你不再害怕计算机——未知的领域——你就会成为技术达人。随着技术已经关系到我们生活的每个部分，掌握它们就会变得和学会阅读一样重要。
事业：我们学习计算机科学的目标不是成为职业的程序员。我们都学了数学，物理，化学，但是我们并没有都成为这方面的专家。然而，如果你对这方面有激情的话，软件工程师也是一份评价高，薪资高，进步快的职业。
综合考虑

简要重述：

计算机科学是一种新的思考方式。在这个技术时代，其中的概念对每一个人都很有帮助。
编程是学习计算机科学重要的一部分，以实现这些新的思考方式。然而，编程本身并不是目标。
混淆这两个观点，就导致了现在学习编程热潮的圈子的一些问题。Slate 发布了一篇文章，《也许并不是每一个人都需要学编程》；Atlantic写了一篇《新闻学院应该要求记者写代码吗？不》；Jeff Atwood写了《请不要学习写代码》，其中提出了一个精辟的问题：

“如果迈克尔·布隆伯格（纽约市市长，译者注）是一个专业的Java程序员，他能更好的领导一个美国的大城市么？”
当然，这个问法是错误的。这就表示这些活动的目标是学习代码，而不是学习思考的方式。如果连Jeff Atwood这样经验丰富的程序员都搞错了，那么普通人更分不清楚了。问题应该这样问：

如果通过学习解决问题的方法，训练严密的逻辑来提高自己的能力，那么迈克尔·布隆伯格（或者其他人）能工作的更好吗？
我相信，答案是显而易见的。而且随着科技的发展，答案会越来越清晰。这就是为什么，我们要把教学重点放在计算机科学上，而不是代码。