本文目录一览：
如何自学成为程序员?
如何学习自学编程的方式最好的莫过于在网络上面查找资源。
目前，网络上电脑资源多不胜数。其中有很多都是基础到精通的视频教程。通过视频讲解。让你明白重点知识。你通过查找一套适合自己的视频。然后看完是基本。
这里推荐几个可以在线学习的好网站：慕课、极客学院、传智播客、如朋网、网易公开课等等做笔记在进行看视频的过程中，一定注意要记笔记。
对视频中重点的部分进行截图，并加以文字解释。就形成了自己的笔记。这些笔记对于你来说很重要。通过记笔记的形式，你就不需要重新观看视频了。只需要复习的时候查看笔记就够了，这样就大大的节约了时间。
下面介绍一个记笔记的好软件：CherryTree多练习代码在视频中讲解的代码，我认为你至少需要自己写三遍以上。在写代码的时候，就用到了上面写的笔记了。通过看笔记截图，即可自己慢慢摸索写出来代码。当然练习到一定程度，就需要你适当的做个项目。巩固自己的知识。
程序员必备技能
1、熟练开发工具
做为一名程序员至少熟练掌握两到三种开发工具的使用，这是程序员的立身之本，其中C/C++和JAVA是重点推荐的开发工具，C/C++以其高效率和高度的灵活性成为开发工具中的利器，很多系统级的软件还是用C/C++编写。
而JAVA的跨平台和与WEB很好的结合是JAVA的优势所在，而JAVA即其相关的技术集JAVAOne很可能会成为未来的主流开发工具之一。
其次，能掌握一种简便的可视化开发工具，如VB，PowerBuilder，Delphi，CBuilder，则更好，这些开发工具减小了开发难度，并能够强化程序员对象模型的概念。另外，需要掌握基本的脚本语言，如shell，perl等，至少能读懂这些脚本代码。
2、熟知数据库
为什么数据库是如此重要？作为程序员，他们自然有自己的理由：很多应用程序都是以数据库的数据为中心，而数据库的产品也有不少，其中关系型数据库仍是主流形式，所以程序员至少熟练掌握一两种数据库，对关系型数据库的关键元素要非常清楚，要熟练掌握SQL的基本语法。
虽然很多数据库产品提供了可视化的数据库管理工具，但SQL是基础，是通用的数据库操作方法。如果没有机会接触商业数据库系统，可以使用免费的数据库产品是一个不错的选择，如mySQL，Postgres等。
3、了解操作系统
当前主流的操作系统是Windows，Linux/Unix，熟练地使用这些操作系统是必须的，但只有这些还远远不够。要想成为一个真正的编程高手，需要深入了解操作系统，了解它的内存管理机制、进程/线程调度、信号、内核对象、系统调用、协议栈实现等。
Linux作为开发源码的操作系统，是一个很好的学习平台，Linux几乎具备了所有现代操作系统的特征。虽然Windows系统的内核实现机制的资料较少，但通过互联网还是能获取不少资料。懂得网络协议TCP/IP。
在互联网如此普及的今天，如果您还没有对互联网的支撑协议TCP/IP协议栈有很好的掌握，就需要迅速补上这一课。
网络技术已改变了软件运行的模式，从最早的客户/服务器结构，到今天的WEBServices，再到未来的网格计算，这一切都离不开以TCP/IP协议栈为基础的网络协议支持，深入掌握TCP/IP协议是非常必要的。
至少，需要了解ISO七层协议模型，IP/UDP/TCP/HTTP等常用协议的原理和三次握手机制。
4、明白DCOM/CORBA/XML/WEBServices存在的意义
随着技术的发展，软件与网络的无缝结合是必然趋势，软件系统的位置无关性是未来计算模式的重要特征之一，DCOM/CORBA是当前两大主流的分布计算的中间平台，DCOM是微软COM（组件对象模型）的扩展，而CORBA是OMG支持的规范。
XML/WebServices重要性不言而喻，XML以其结构化的表示方法和超强的表达能力被喻为互联网上的“世界语”，是分布式计算的基石之一。
5、不要将软件工程与CMM分开
大型软件系统的开发中，工程化的开发控制取代个人英雄主义，成为软件系统成功的保证，一个编程高手并不一定是一个优秀的程序员，一个优秀的程序员是将出色的编程能力和开发技巧同严格的软件工程思想有机结合。
编程只是软件生命周期中的其中一环，优秀的程序员应该掌握软件开发各个阶段的基本技能，如市场分析，可行性分析，需求分析，结构设计，详细设计，软件测试等。
6、需求理解能力
程序员要能正确理解任务单中描述的需求。
在这里要明确一点，程序员不仅仅要注意到软件的功能需求，还应注意软件的性能需求，要能正确评估自己的模块对整个项目中的影响及潜在的威胁，如果有着两到三年项目经验的熟练程序员对这一点没有体会的话，只能说明他或许是认真工作过，但是没有用心工作。
7、模块化思维能力
作为一个优秀的程序员，他的思想不能局限在当前的工作任务里面，要想想看自己写的模块是否可以脱离当前系统存在，通过简单的封装在其他系统中或其他模块中直接使用。
这样做可以使代码能重复利用，减少重复的劳动，也能使系统结构越趋合理。模块化思维能力的提高是一个程序员的技术水平提高的一项重要指标。
如何自学编程
自学编程：快速阅读入门教程和书籍，适合学习语言和基础库。阅读库的文档、实例、源码。比如Flash、Flex开发，熟悉官方API很重要，很多细节要具体使用时才注意到，这时候最好做个笔记，虽然我从没看过我的笔记。
上学习编程的首要任务是学习电脑的基础操作，熟悉键盘，让自己对电脑有初步的了解认识。至于理工科专业的学生大一估计都会教《计算机科学导论》这样类似的课程，如果想尽快编程，学生应尽快将该书内容看一遍，让自己对计算机有一个整体的认识。
编程
是编定程序的中文简称，就是让计算机代码解决某个问题，对某个计算体系规定一定的运算方式，使计算体系按照该计算方式运行，并最终得到相应结果的过程。
为了使计算机能够理解人的意图，人类就必须将需解决的问题的思路、方法和手段通过计算机能够理解的形式告诉计算机，使得计算机能够根据人的指令一步一步去工作，完成某种特定的任务。这种人和计算体系之间交流的过程就是编程。
代码如何开始学习
建议你先学习C语言，C语言是最基础的东西。
1、学代码要有信心、恒心。
2、学代码要由浅入深，从简单到复杂。
拓展资料：
代码就是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。代码设计的原则包括唯一确定性、标准化和通用性、可扩充性与稳定性、便于识别与记忆、力求短小与格式统一以及容易修改等。 源代码是代码的分支，某种意义上来说，源代码相当于代码。现代程序语言中，源代码可以书籍或磁带形式出现，但最为常用格式是文本文件，这种典型格式的目的是为了编译出计算机程序。计算机源代码最终目的是将人类可读文本翻译成为计算机可执行的二进制指令，这种过程叫编译，它由通过编译器完成。
（参考资料：代码-百度百科）
如何自学编程python
首先先了解Python语言的四大发展方向。目前Python的主要方向有web后端开发、大数据分析网络爬虫和人工智能，当然如果再细分的话还有自动化测试、运维等方向。
在学习Python的基础语法时，并不需要太多的基础，基本只要熟练使用电脑日常功能并对Python感兴趣就可以了，但如果想要在人工智能领域方向发展的话，线性代数、概率、统计等高等数学知识基本是必需的，原因在于这些知识能够让你的逻辑更加清晰，在编程过程中有更强的思路。
分享一个千锋Python的学习大纲给你
第一阶段 - Python 数据科学
Python 基础语法
入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库
Python 数据清洗
数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作
Python 数据可视化
数据可视化基础、MLlib（RDD-Base API）机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具
第二阶段 - 商业数据可视化
Excel 业务分析
Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告
Mysql 数据库
Mysql 基础操作（一）、Mysql 基础操作（二）、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例
PowerBI
初级商业智能应用 （PowerQuery）、初级商业智能应用 （PowerPivot）、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
统计学基础
微积分、线性代数基础、统计基础
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析
SPSS
客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列
第三阶段 - Python 机器学习
Python 统计分析
数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正
Python 机器学习基础
机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战
Python 机器学习中级
线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例
Python 机器学习高级
集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost
第四阶段 - 项目实战
电商市场数据挖掘项目实战
项目背景 业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告
金融风险信用评估项目实战
项目背景 业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新
第五阶段 - 数据采集
爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架
第六阶段 - 企业课
团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程
以上就是零基础Python学习路线的所有内容，希望对大家的学习有所帮助。
编程如何自学
编程有好多种的，但是万变不离其宗。如果想要学习编程的话，首先需要给自己确定一个方向。另外，编程语言也分为很多种，目前常见的有C、C++、C#、GO、JAVA还有近两年非常火的python。
自学的话，可以先从网上找一些基础的入门视频课程，无论哪种语言，或多或少都会有一些免费的学习课程，从0基础开始，一般刚开始都是先介绍这种编程语言的来历、发展史以及它的作用，后边慢慢的就是一步一步教你配置开发环境（一般都是用现成的IDE，即集成开发环境），俗话说兴趣才是最好的老师，为了激发学习者更加浓厚的兴趣，一般环境安装好以后都会带领着学员开发一个极其简单且极具代表性的程序，就是人们老说的hello world！当看着自己写的代码成功运行并且变成exe可执行程序的时候，相信学员在那一刻都会自信心爆棚，且满满的成就感。
当学到一定阶段以后，就建议购买几本纸质书籍来进行学习。也许你会有疑问，现在网络这么发达，为什么要看纸质的书籍呢？这是因为纸质的书籍在观看的时候更容易让人静下心来，而学习，心情平静的时候才是最佳的学习状态。如果你一直用电脑看视频，脑海中难免就会有这样的想法：看完这一节课我听会儿歌、看完这节课我追会儿剧……这样是极其不利于学习的，即便看完之后立马再接着看课程也很难找到刚开始的那种状态。所以如果想踏下心来学习，纸质书籍是必不可少的。
最后祝愿您早日学成，成为编程大神！加油！期待有一天能用上您开发出来的软件。