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编程往往不是人们感兴趣的话题。但它很有价值，除了专业的软件开发工程师，也就是所谓的程序员，很多人在工作中其实都会不同程度的涉及到。即使没有刚性的需求，很多工作若以编程适当助力，往往可以提升效率。并且，不仅仅是工程技术人员可以从中受益，早在 1980 年代，作家王小波就自己写程序满足日常写作的需求以及提高创作效率了。

我们今天要展开的就是针对｢非程序员｣编程的话题，让我们一项一项讨论。

1. 以解决问题为目的

编程不是说非要做一个什么系统出来，我们的目的是要解决问题，所以首先要想清楚解决的是什么问题。大多数情况，可以归结为两类：一类是，我们希望把那些重复的工作交给软件去完成，从而节约人的时间；另一类是，我们要针对特定领域进行特殊的计算和分析，我们对这个领域很熟悉，但需要借助软件解决这个领域的一些问题。

当面对的问题，没有成熟的软件帮我们解决时，我们可以考虑通过适当的编程工作来解决。问题分析清楚，解决问题的道路就会平坦一些。

2. 如何选择编程语言

编程语言的选择取决于要解决的问题。编程语言没有好坏，更没有尊卑，只有合适不合适，能解决问题的语言就是好的语言，这是大的原则。

在这个大的原则基础上，我们可以考虑以下几个方面：

学习曲线：学习曲线过于陡峭的语言显然不适合｢非程序员｣，主要是考虑投入的时间和获得的效果，同样的条件下要选那些易于使用上手的语言开始。

成熟度：不要赶时髦选择那些新推出的，尚未成熟的语言，往往有很多｢坑｣，会有很多不必要的麻烦。

库资源：要和想解决的问题匹配，不要企图自己重造轮子，一个语言的背后就是一个工具体系，要看这个工具体系里是不是涵盖了你的需求。除了语言本身的库，还要考虑整个语言生态上提供了哪些软件包可以直接拿来用，这往往是最有价值的部分。

文档和社区：文档是否全面详尽，是否有活跃的社区也很重要。当你需要帮助时，详尽的文档是最好资料，活跃的社区可以提供丰富的经验资料，当遇到疑难问题也更容易找到渠道去讨论。

3. 快速取得进展

明确了问题，选择好语言和相应的库、软件包等。然后，最重要的是以最快的速度写出第一个可以运行的程序，哪怕只是简单的输出一些信息。

因为走完第一步，才表明你选择的语言和工具等已经安装和配置完好，是可以实际运行起来的，有了这个基础，后续的所有步骤才会顺利。

然后，最好把你要解决的问题的关键部分提取出来，简化一下，写程序去验证下是不是可以达到预想的效果。用最简化的方式去验证最关键的部分，写出可以运行的程序。

在这个基础上去逐步完善，一小步一小步去丰富和验证，只到最终达到满意的效果。

不要一开始就大而全，不要过度设计，把问题的关键点找到，从这里开始，然后去不断的迭代完善。

4. 获取高质量的网络资源

最好从原始的文档入手，不要急于求成去看那些二手资料。大多数语言都有官方网站和官方文档，这些是最有效的学习资料。另外，还要推荐一个网站：

stackoverflow.com

这是一个软件开发的问答社区，人们开始用一个新的语言遇到的问题，在这个网站上几乎都有人问过，并且得到了很好的回答。如果需要，去相应的语言目录下去找即可。当然，也可以搜索想要的内容，如果需要可以开新的问题提问。

如果一定要用搜索引擎去查询一些问题，这里分享一个经验，通常，来自这两个源的内容质量还可以：

一个是来自网易博客，网址里含有：blog.163.com ；另一个是博客园，网址里含有：cnblogs.com 。这里还有一批软件开发业者坚持更新他们的 blog ，积累了一些优质内容。

5. 常见语言的特点和适用场景

VBA - 是微软 Office 系列内嵌的脚本语言，如果面对的问题和 Excel 、Word 相关，并且已有的功能解决不了这样的问题，那么可以考虑用 VBA 来写一些扩展来解决问题。

更多信息参见：

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/office/ee814735(v=office.14).aspx

Windows Batch Script - 是 Windows 平台上的批处理语言。适合完成一些需要重复操作的任务，比如批量的文件处理，把不同命令行工具整合起来完成特定的任务等。

更多信息参见：

http://commandwindows.com/batch.htm

Python - 适用范围很广，学习曲线也比较平滑。拥有丰富的库和开源资源供选择，并且安装、运行都比较方便。

更多信息参见：

https://python.org

http://www.pythondoc.com

Java - 拥有广泛和成熟的资源，文档和社区也比较健全。唯一的缺点是，对于非工程化的应用场景显得过于繁琐，不像 Python 那么简单易于部署。

更多信息参见：

https://www.java.com/zh_CN/download/faq/develop.xml

C 语言 - 有着广泛的适用性，很成熟的一门语言。在用它之前，要彻底想清楚，用它解决什么样的问题。因为，大多数需要用 C 实现的事情都已经有了对应的其他解决方案了，也就是不需要重新造轮子了。

不过 C 可以写比较原始的数据运算，编译成命令行程序，和 Windows 批处理脚本结合起来应用是一个不错的选择。

更多详细信息参见：

https://zh.wikipedia.org/wiki/C%E8%AF%AD%E8%A8%80

R 语言 - 一种针对统计分析的编程语言。之前的文章里提到过，适用于做数据分析的场景。

更多信息：

https://www.r-project.org/

Lua - 一种小型脚本语言，很多游戏引擎里应用的就是 Lua 这种小而精悍的语言。Lua 可以和 C 语言无缝结合，是一种很灵活的解决方案，这个语言的接受度和普及度要小一些，但很成熟，也很实用。不过，学习曲线稍微陡峭一些。

更多详细信息参见：

https://www.lua.org/

更多其他语言我就不再列举了，下面这个网址列车了 2016 年的 20 大编程语言排行，有兴趣可以去了解下：

http://www.tiobe.com/tiobe-index/

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