获取所需的信息

要想成为熟练的程序员，需要掌握大量知识。需要了解库、记住语法以及其他细节。此外，让这一切更具挑战的是，技术在不断革新，因为新的技巧和工具会不断出现。

对于编程新手来说，学习所有这些细节并及时获悉新的发展动态似乎是一项不可能完成的任务。的确是这样！具有多年经验的编程专业人士实际上并不是在脑中记下百科全书一样的知识，而是掌握了快速查找信息的技巧。

如何搜索

下面是高效网络搜索的一些技巧：

• 在查询时，尝试使用 Python 或要使用的库的名称作为第一个字词。这样会告诉搜索引擎优先显示与你要使用的工具明确相关的结果。
• 创建良好的搜索查询需要多次尝试。如果第一次尝试时没有找到有用的结果，再试一遍。
• 尝试使用在一开始搜索时发现的网页上发现的关键字，使搜索引擎在后续搜索中转到更好的资源。
• 复制粘贴错误消息作为搜索字词。这样会出现错误解释性信息和潜在原因。错误消息可能包括你所写的特定行号引用。只在搜索中包含这些信息之前的错误消息部分。
• 如果找不到问题答案，自己提出问题！StackOverflow 等社区有一些行为规则，如果你要加入该社区，必须了解这些规则，但是别因为这些规则而不愿意使用这些资源。

在线资源的优先级

虽然有很多关于编程的在线资源，但是并非所有资源都是同等水平的。下面的资源列表按照大致的可靠性顺序排序。

1. Python 教程 - 这部分官方文档给出了 Python 的语法和标准库。它会举例讲解，并且采用的语言比主要文档的要浅显易懂。确保阅读该文档的 Python 3 版本！
2. Python 语言和库参考资料 - 语言参考资料和库参考资料比教程更具技术性，但肯定是可靠的信息来源。当你越来越熟悉 Python 时，应该更频繁地使用这些资源。
3. 第三方库文档 - 第三方库会在自己的网站上发布文档，通常发布于 https://readthedocs.org/ 。你可以根据文档质量判断第三方库的质量。如果开发者没有时间编写好的文档，很可能也没时间完善库。
4. 非常专业的网站和博客 - 前面的资源都是主要资源，他们是编写相应代码的同一作者编写的文档。主要资源是最可靠的资源。次要资源也是非常宝贵的资源。次要资源比较麻烦的是需要判断资源的可信度。 Doug Hellmann 等作者和 Eli Bendersky 等开发者的网站很棒。不出名作者的博客可能很棒，也可能很糟糕。
5. StackOverflow - 这个问答网站有很多用户访问，因此很有可能有人之前提过相关的问题，并且有人回答了！但是，答案是大家自愿提供的，质量参差不齐。在将解决方案应用到你的程序中之前，始终先理解解决方案。如果答案只有一行，没有解释，则值得怀疑。你可以在此网站上查找关于你的问题的更多信息，或发现替代性搜索字词。
6. Bug 跟踪器 - 有时候，你可能会遇到非常罕见的问题或者非常新的问题，没有人在 StackOverflow 上提过。例如，你可能会在 GitHub 上的 bug 报告中找到关于你的错误的信息。这些 bug 报告很有用，但是你可能需要自己开展一些工程方面的研究，才能解决问题。
7. 随机网络论坛 - 有时候，搜索结果可能会生成一些自 2004 年左右就不再活跃的论坛。如果这些资源是唯一解决你的问题的资源，那么你应该重新思考下寻找解决方案的方式。