Pythoneer 如何科学的增殖同类?

juejin.im 程序猿节日专题约稿要求:

...一篇Python相关的技术干货，字数最低在1000-2000字。无上限，包括但不限于Python爬虫、数据可视化、web开发相关...

俺认为具体技术问题的分析解答, 其实对技术社区生态的促进很有限, 远没有一个好问题带出更多嗯哼来的有意思, 有用, 有种;

所以, 俺丢个命题, 并尝试回答一下:

毕竟一个技术领域是否有吸引力, 还得看社区人口否足够大, 成功的项目案例是否多, 有多少大厂在积极折腾…

否则,走街上一说 PHP 旁人只道是 "拍黄片" 的, 多尴尬.

背景

俺在专注吐糟35年后, 找到了真爱....

不是, 俺想说的是:在 PyCon Asia Pacific 2010 , 8 年前, 私下代表中国, 去新加坡参加第2届亚太 Python 大会时, 分享的是有关在 被毕业 大环境下, 中国专业教育出来的学生很少有能打的, 如何能通过靠谱的培训, 快速将具有一定知识背景, 又对 Python 有好奇心的学生快速转变为一名基本合格的程序猿?

可惜, 到现在学校方面的情况并没有变好…

作为 Python 老司机, 也感受到新语言(类似 golang) 在公司里话语权的快速增长.

现象

2018.3 教育部将Python纳入全国计算机等级考试科目,

这一政策是在以 Google 为首的大数据厂商, 联合宣传 AI 系列概念/服务/产品时环境压力下, 并发现所有人工智能/机械学习/深度学习/...框架都以 Python 为主要编程界面,

因为 Python 从一开始, 设计思想就是面向非专业用户, 导致数据科学这个领域, 早年折腾的那些数学/经济/社会学/…等等学科专家们使用的都是 Python 生态作品.

进一步的, Python 相对其它开发语言, 更少的关键词, 更多的选模块, 更简洁的代码形式... 都在加强 Python 用户的增长, 以及社会影响力:

比如:

获得 2018 年度诺贝尔经济学奖的 Paul Romer 就是一位 Python 编程语言的使用者, 在对比了各种数据分析平台后, 大力宣扬 Jupyter 平台的开放和便利...

--> Jupyter, Mathematica, and the Future of the Research Paper – Paul Romer

等等, 各种成功故事, 都将 Python 的名望在推高.

但是, 对应的国内学校教育根本来不及反应, 毕竟 谭浩强 不会 Python 哪.

所以, 这一市场就被敏锐的生意人们发现了:

对应技术社区的反应...嗯哼, 几乎没有对应的足够呼应:

为什么?

破题

从各种青鸟们出来的学员, Python 依然不够用.

正是因为, 即便环境上 Python 突然变热, 但是, 真正的 Pythonista 并没有对应增长, 导致技术社区没有受到足够的触发.

环境变好了, 为了社区以及自身生存环境的改善, 趁机多多发展爱好者, 扩大社区影响力不是正解嘛?

问题在, 自学编程, 和教授他人编程是完全两个技术桟哪, 不通用的.

俺认识的大小专家, 其实都有讲课/咨询/培训的经历, 无论是自己组课, 被邀请去讲课/培训, 回想起来, 效果都不明显, 并没有那个课程, 能坚持3年以上, 并逐步变成 Python 技术学习首选什么的倾向.

为什么? 课程效果不佳?

所以, Pythoneer :

分析

什么是"课"?

朔源

8AB2

小篆的"课"字是个形声兼会意字. 左边的言字旁是形符,表示这个字与讲话发言有关. 右边的"果"是读音.

反转

结合以往持续自学各种技术知识的过程, 综合出自己心目中的课:

综上, 科学的促生仪式/课程宏观设计应该是: 教学反转

倡议

通常, 这种模拟现实工程师在岗位上高速自学新技术的过程, 形成的网络课程中, 学员通常会报怨:

我是真不知道每天应该干什么...
这不是"课"么,
为什么完全是自力更生的感觉...  
没有教学,没有资料,最多的就是"可以到XXX中搜索XXX"...

合理解释和引导就好, 千万别按照那些从来不动手实践, 却习惯大声反对学员的要求,

因为, 现在是 2018 了,不是10多年前, 除了官方文档,几乎没有其它完备的资料,

而掌握 Python 基本开发能力, 对于任何初学者来说, 关键是不是记忆足够多的知识点, 而是相反:

简单的说

是也乎

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