AI编程：程序员的助手还是替代者？

作为一个在GitHub上通过Python代码获得近万Star的开发者，我常常被问到AI编程对程序员的影响。我之所以能在这个领域取得一些成绩，是因为我没有系统学习过Python，而是通过参与机器学习项目和利用我十年的C++经验自学成才。我经常搜索C++的功能如何在Python中实现，经过几年的摸索，我成为了半个Python专家，尽管这个过程充满挑战。

为什么学习Python？

Python在人工智能领域的地位无可替代，被称为“胶水语言”。在我之前作为数据科学家的工作中，需要进行大量的数据分析，从数据可视化到机器学习建模。虽然这些分析也可以用Excel或其他工具完成，但它们存在局限性：首先，Python提供了更深入的分析和更大的自由度，可以进行复杂的建模；其次，Python能够处理的数据量远超Excel等工具，特别是在现实场景中，数据量往往远超一百万条。

在我回到学校攻读博士学位后，Python几乎成为了人工智能领域的科研语言，无论是传统的机器学习任务还是深度学习，大多数研究都是基于Python框架进行的。即使在不需要直接使用Python的工作中，它也是学习编程思维的最低门槛。我相信，在以编程为基础的未来，Python的重要性将更加凸显。

入门阶段的推荐方案

方案一：项目驱动学习

适合有大块时间、喜欢自己翻书研究的人。主要方法是通过直接做项目来完成学习。我会推荐《Machine Learning in Action》或《Python Machine Learning》这类机器学习导向的“算法书”，例如通过实现一个电影推荐系统来学习Python的使用。这类书籍通常配有相应的代码。这种方法适合兴趣驱动或有其他语言基础的人，如在校学生。

方案二：互动编程学习

适合喜欢通过视频进行系统学习的人。我认为视频虽然完整，但信息浓度较低，冗余内容多，且缺乏即时反馈。编程需要即时反馈，看视频并不能直接转化为编程实践，因此互动性和反馈性是一个问题。大多数收藏的视频可能永远不会被观看。

碎片化时间的互动编程学习

编程语言可以分解为许多基础的小模块，如打印、逻辑判断、循环，以及更高级的函数等。在了解了基本模块化后，进行复杂功能的开发只是拼接这些模块，就像组合电路元件一样。理想情况下，我们可以通过学习基本模块并拼接它们来进行更复杂的学习。

传统的书籍在这方面有很大的局限性，因为它们的顺序是固定的，而大多数情况下，一个任务需要的多个基础模块是并列的。因此，对于喜欢学习基础模块的朋友，我认为互动类的学习软件或app可能更合适。这类app越来越多，大多数都能支持在电脑和iPad上学习，如百词斩开发的「夜曲编程」。我认为这类app特别适合以前没接触过编程且时间分散的人。

结论

AI编程对程序员来说，既是挑战也是机遇。它不是颠覆者，而是辅助者。通过利用AI编程工具，我们可以更高效地完成工作，提高编程质量。同时，AI编程也为我们提供了新的学习途径，使我们能够更快地掌握编程技能。在未来，我相信Python和AI编程将继续在软件开发中发挥重要作用，帮助程序员适应不断变化的技术环境。