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来源：ApacheCN『USF MSDS501 计算数据科学中文讲义』翻译项目
原文：Introduction to programming
译者：飞龙
协议：CC BY-NC-SA 4.0
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计算机科学不仅关于计算机，就跟天文学不仅关于望远镜一样。
— Edsger Dijkstra
我记得面对我的第一个编程任务（1980 年的 BASIC！），我完全没做出来。我甚至不知道如何开始解决这个问题。我很难过，尽管编码对我来说很快就会变得非常自然。我最初的困难的原因现在显而易见：教师完全没有提供将问题转换为正在运行的程序的技术或策略。我必须自己解决这个问题。
在介绍性课程中关注编程语言语法的方法是可以理解的。解决问题不是一种精确，定义好的技能。它更像是一种通过练习磨练的整体能力。因此，教学和评分是具有挑战性的。立即跳转到一些简单的编程语言语句的语法，要容易得多。这种方法具体，原则上易于理解，但完全忽略了我们什么时候以及为什么需要这些语句。可以在这种环境中作为学生而生存的教授，在教其他程序员时通常会继续使用孤注一掷的方法。
在本课程中，我想通过专注于解决问题和学习编写复杂的 Python 代码来纠正这一问题。要做到这一点，我们将遵循一个整体的问题解决策略，包括设计“工作计划”或“算法”，无论是纸上还是头脑中（当你获得更多经验时）。在我们进入编码阶段很久之前，该计划就帮助我们思考问题。计划的一部分是确定一个解决我们问题的合适操作顺序。这是一个棘手的问题，因此我们将通过以下方式缩小解决方案空间的范围：（1）将自己限制在一组通用的操作和数据结构中，（2）应用成熟的方法，我们称之为“向后工作”和“简化为一个已知的解决方案“，最后，（3）利用这个入门课程的主题特性，采用一个适用于大多数数据科学问题的程序大纲。当我们最终进入 Python 编程时，我们将自己局限于该语言的有用子集。目标是教你编程，而不是教你完整的 Python 语言。
请允许我首先区分 编程 （问题解决）和 编码（用特定编程语言表达我们的解决方案）。
编程是什么？
当我们考虑编程时，我们会立即考虑编程语言，因为我们使用特定的语言语法表达自己。但是，这就像向物理学家询问他们讨论物理学的语言。编程 主要是将“单词问题”（项目描述）转换为执行计划。当然，编码（输入代码）的最终行为是必需的，但学习在精神上解决编程问题是最困难的过程，也是最重要的过程。
自然语言也是如此。学习证明数学定理比学习用某种自然语言编写证明更难。实际上，大多数数学语法在自然语言中都是相同的，就像编程语言一样。像在数据科学计划中一样，用 Python 或 R 表达您的想法是编程过程中最简单的部分。也就是说，编写正确的代码通常是该过程中最令人沮丧和耗时的部分，即使对于有经验的程序员也是如此。
编程更多是要表达 什么 而不是 如何 表达。用计算机解决问题意味着识别一系列操作，每个操作都解决了整个问题的一部分。每个操作本身可能是一系列子操作。用 Python 或 R 表达这些操作并不困难。确定哪些操作及其相对顺序是困难的部分。
让我们从解决编程问题的整体策略入手。
解决问题的策略
无论我们尝试编写什么软件，我们都可以遵循解决问题的整体策略。
在任何问题解决的情况下，第一步 是充分理解问题并清楚地确定目标。这可能听起来很明显，但是我们对这个问题的理解中的任何模糊性都可能使我们走错方向。在数据科学环境中，目标通常是我们试图回答的问题，例如“哪个销售区域的同比增长最快？”（摘要统计量），“哪些交易是欺诈性的？”（分类器）或“未来某个日期股票价格是多少？”（预测器）。我们应该能够使用英语单词精确地表达目标和预期输出。如果我们不能这样做，那么 Python 或 R 中没有任何编码的专业知识可以解决问题。我们很快就会看到一些例子。
问题解决过程的第二步 （或可能是第一步的一部分）是手动写出一些输入 – 输出对。这样做有助于我们了解程序需要做什么以及如何执行。我们将要看到，这种技术不仅适用于整体输入和输出，而且适用于设计函数（可重用的代码段）。 如果我们无法手动识别和执行操作，我们无法使用代码自动执行操作。此外，列出一堆案例通常会突出特殊情况，例如“当输入为负时，输出应为空”。换句话说，程序不应该以负数作为输入而崩溃。程序员称之为 测试驱动设计。
在求职面试设置中，此步骤意味着立即尝试绘制问题的几个实例。例如，如果要求以某种方式处理数字列表，首先将三个或四个数字放在板上或纸上。这自然会带来一些面试官期待你提出的重要问题，比如数据的来源以及它是否适合内存等 ……
第三步 是弄清楚我们实现目标所需的数据或输入，即我们的原材料。没有正确的数据，我们无法解决问题。例如，我曾指导过一个学生实习团队，其目标是确定某个网站的哪些客户会升级到专业帐户。学生只有已升级的用户数据，没有拒绝升级的用户数据。哎呀！如果您只有苹果的数据，则无法构建苹果与橙子分类器。如果您没有所需的所有数据，那么将此要求确定为问题解决过程的一部分非常重要。数据采集通常需要编程，我们将回顾下面的主题，作为我们通用计划大纲的一部分。
在这一点上，我们实际上已经设定了解决问题所需的阶段，我们根本没有考虑过代码。我们从最终结果开始，然后确定了我们需要的数据。输入 – 输出对巧妙地包含了我们需要执行的计算。一开始，我们有已知的数据，最后，我们有预期的输出或作品。好的，进入编程步骤。
第四步 是确定计算预期结果的操作顺序。有时这被称为 算法 并且涉及规划输入数据上的特定操作和子操作，逐渐将其转换为预期输出。
前四个步骤是所谓的费曼技巧的关键部分，其中包括写下已分配任务或问题的完整说明，就像你对非专家解释它那样。直到你可以简单地写下来，而不会混淆语言或术语，你自己不明白这个问题。在你完成这个阶段之前，没有必要继续下去。（教师经常开玩笑，学习新主题的最佳方法是教授关于该主题的课程！）
在 第五步 中，我们将计划中的操作转换为实际的可执行代码。这一步需要整本书，但这里总结了我的建议。从最简单的子操作开始，确保它们先工作。然后编写使用这些子操作的较大操作。如果出现问题，您就会知道新代码中的子操作可能没有经过测试。在这个阶段，我们通常会发现第四步中的设计问题，因此我们通常会重复四五次。测试功能和修复错误称为 调试。
最后，第六步 是检查我们的整体结果的正确性。最明显的检查是比较程序的输出与步骤 3 中的已知输入 - 输出对。然后，最重要的是，在第 3 步到第 5 步中使用未考虑的输入来测试程序。这是对程序通用性的重要测试。如果程序输出错误，则返回第 4 步来查看错误。
而现在，出于现实因素。世界是一个非常混乱的地方，因为我们开始知道最少的问题，所以我们通常需要通过一些或所有这些步骤重复或反弹。例如，假设我们正在构建一个苹果与橙子分类器，上面的过程使程序不能很好地区分这两个水果。也许我们只有大小和形状的数据。我们可能会认为分类器需要颜色数据，所以它回到第二步（可能是第三步），然后是第六步再次检查结果。
制定计划和程序
程序是一系列操作，用于转换数据或执行计算，它最终产生预期输出。编程 是设计程序的行为：识别操作及其适当的顺序。换句话说，编程就是为计算机提出一个工作计划，我们经常用半精确的英文描述，叫做 伪代码 。这是上一节中的 第四步。
另一方面，编码 是将这种高级伪代码转换为编程语言语法的行为。随着您获得更多经验，在没有伪代码步骤的情况下，直接从工作计划变成代码变得更容易。
在第一次学习编程时，将已建立的模式，模板，策略和常见的数据转换操作用作拐杖，是有帮助的。例如，在下一节中将查看数据科学程序的模板，它们在整个程序中的大多数情况下都可以使用！在 Python 中的编程模式中，我们将看到许多模式，您可以拼凑起来创建程序。
如上所述，您还可以使用两种策略或一般准则来处理程序设计过程：
- 从最终结果开始，向后工作，询问每个步骤的先决条件。换句话说，步骤 i 之前的一个或多个处理步骤，计算步骤 i 所需的数据或值。例如，在计算平均值之前，我们无法打印某些数字的平均值。在我们对这些数字求和之前，我们无法计算平均值。我们不能综合，直到我们将这些数字加载到内存等 …
- 使用已知解决方案将新问题归约或简化为现有问题的变体。要应用这种新方法，请询问您尝试解决的问题与您有解决方案的其他问题之间的区别。
这两种技术在建筑，工程和数学方面都是众所周知的。例如，想象一下你想在离地面 10 英尺的地方竖立一尊沉重的雕像。结构工程师可能会认为沉重的雕像需要一个直的金属底座。然后，为了支撑所有这些重量，四个 10 英尺的钢梁应该支撑金属底座。钢梁应在地面上有深层混凝土基座，等等。这是从最终结果倒退的。
作为重用的一个例子，建造一座新吊桥的工程师不会像以前从未建造过这样的东西那样。他们可能会采用并调整现有的设计来适应新的情况。
另外，计划重用通常用于开其他学科的玩笑。例如，来自物理学家笑话的集合，这里有一个变体：
一位物理学家和一位数学家正坐在教职员休息室里。突然间，咖啡机着火了。物理学家抓起一个水桶，跳向水槽，把水桶装满水，灭火。第二天，同样的两个人坐在同一个休息室。咖啡机再次着火。这一次，数学家站起来，拿起一个桶，把桶交给物理学家，从而 将问题归约到先前解决的问题。
练习 ：给定一个包含十进制数字的字符串，例如s = "501"，打印出各个数字的总和。在这种情况下，输出应为6 = 5 + 0 + 1。提示：int('9') 产生值 9。从期望的结果，求和，向后工作，找出你需要的东西。例如，结果是数字的总和。这意味着我们需要数字。要获取数字，我们可以遍历字符串的字符，或者我们可以将字符串转换为字符列表并迭代它。在我们迭代时，我们可以求和数字值。总而言之，我们需要初始化一个临时结果变量，可能称为n。
练习 ：在A 中给出数字列表，原地反转数字（意思是没有单独的 A 的副本，以及不创建新的列表来返回）。首先在白板上写一个例子。此练习对于在图像项目中的翻转图像非常有用。
如果您遇到困难，或只是检查您的答案，您可以查看我的答案。
现在我们已经有了解决问题的整体策略，让我们来看一个程序大纲，它将帮助我们上手您需要构建的任何数据科学程序。
数据科学程序模板
经验丰富的程序员从一组通用心智模板中抽取起点。有桌面 GUI 应用程序，机器学习分类器，Web 服务器等模板 …. 模板提供程序的整体结构，程序员只需根据特定问题进行定制。
依靠心智模板甚至物理模板非常常见，而不仅仅是编程。律师拥有合同的通用模板，编剧有各种电影类型的通用脚本。例如，大多数动作电影都是这样的：遇见坏人；遇见英雄；追逐场景；英雄克服了很大的困难来打败坏人和他的仆从。由于所需的精度，编程与编写法律文档最相似。丢失的单词或标点可能导致程序崩溃或合同签字人破产。（例如，参见毁坏 NASA 火箭的错别字）。
获得作为程序员的经验，意味着识别代码中的模式，并在脑海中创建通用模板来供将来使用。在开始使用时，您可以通过重用现有的代码库和使用相关模板，来依赖其他程序员的经验。这将我们引领到以下通用数据科学程序模板，该模板适用于您可能遇到的大多数问题：
1. 获取数据，这意味着找到合适的文件或从 Web 收集数据并存储在文件或数据库中
2. 从磁盘或数据库加载数据，并放入组织成数据结构的内存
2. 规范化，过滤，清理或以其他方式准备数据
3. 处理数据，这可能意味着训练机器学习模型，转换数据，计算摘要统计量或优化成本函数
4. 输出结果，可以是任何东西，从简单地将答案打印，到保存数据到磁盘以及生成奇特的可视化
为特定问题编写程序意味着要弄清楚每个步骤是什么，尽管并非所有程序都会使用每一步。
致谢。与 Kathi Fisler 的对话，为这里总结的有原则的，有计划的编程方法提供了很多灵感。有关设计秘籍的更多信息，请参阅通过自举从计算到代数的解决单词问题的转移技巧。
