背景

之前写Nas的docker都用来干啥了，有人评论说干啥不好，假装当程序员，唔，我想了想，其实像我这样假装当程序员收益还是挺大的，所以今天来跟大家分享一下。

学习过程

起源

我，地质狗。在我们这个行业，普通地质狗其实是不碰代码的，碰代码的那叫地理信息系统。

网上找的不知道哪里的同行的苦逼照

我接触编程是因为我进股市时机很好。2015年，进股市一周后大盘崩了。接下来半年的行情…惨不忍睹。在寻找新思路的过程中，我发现了量化交易，接触了python。为了股市赚钱，我自学python。到现在为止，还有一个实盘中的量化策略在跑。收益其实不高，现在用一创跑的实盘，从2019年9月算起到现在（2022年12月)，三年多下来年化收益10%左右（算上打新收益）。唯一的优势就是我自己心里能自我安慰下，我还有优化的空间，以及，不用去操作（毕竟刚工作那会天天上山，根本没机会操作）。

在量化交易中，主要使用的是pandas库和平台自己的接口，偶尔用到Ta-lib。但是都在网站上，连Python环境都不用自己搭建。

接入工作

2017年我单位新项目要用arcgis。整个部门没人会用。我看了看发现arcgis里支持python的，我一下子膨胀了，心想我连里面高级玩法python都会一点，整这个还不是轻而易举，所以这活我接了。然后坑了，里面arcpy好几年没更新了，相关人员好像跳槽了，极难用。而离开了量化平台，我连个PyCharm和VSCode弄Python都得重新百度学习。不过总算慢慢摸索过来了。

后来项目中遇到了问题，每天有几百张甚至上千张采样照片要根据坐标、时间进行重命名。这肯定不能手动啊，我写了个python程序完成了，通过读取EXIF信息，与GPS掌机上存储点进行对比计算，根据时间差、距离进行重命名。也就是从这个时候开始，我开始真正接触Python的内容。

2018年，土壤环境的标准更新，市面上的软件没来得及跟上。单位前面的项目即将结束，项目成果得更新成新国标的，用python写了个用上。这时候还想将程序发给同事用，所以学了PyQt，pysimplegui等库。但是加了pandas的库太难转成exe了，同时部署python也不会，最终我变成了数据处理中心。大家把数据发给我，我跑一遍把结果发回去。

后来，项目里又遇到了种种问题，有的牵扯到了矢量数据，我又接触了geopandas库。有的需要大批量处理生成word文档，又接触了python-docx库，等等等等。随着解决问题，自己的水平也在逐渐提升。每次我都会想办法折腾点新东西。项目结束的时候我弄了个专题，机器学习的数据预测与传统距离反比差值的对比。

走出python，接触别的语言

新项目来了，我有感于上一轮项目野外记录后人工转电子记录的繁琐，想直接电子记录。又去学了flutter。用python的fastapi写后台，放在自己家的nas上，然后用flutter写了个app。导航、记录全搞定。flutter初学，基本靠抄。印象很深刻，基本抄的是github上一个日记app。

新项目出了一次野外，感觉app有点问题，回来又用GetX库把整个app重写了一次，还加入了照片和样品管理，用户系统也加上了。抄的内容基本改完了。

献丑了！

然后项目开始吹牛逼，说要搞数字化。我又去学了Vue，打算写一个网页管理端。目前还没写完……项目这边不重视，写了又是只有我自己一个人用，我也就懒了。估计最后可能直接鸽掉。

自学编程我收获了什么?

那么通过这一系列的自学，我收获了什么呢？

首先是升职加薪。2017年接了arcgis的相关工作后，部门新项目因为都是用arcgis的，当时就我会，我一个人承担了3个项目的相关工作，第二年就让我当了其中一个项目的项目负责。对我个人来说，带来了工资收入上的大提升。

其次是额外收入。在2018年开始，由于我将工作内的很多问题都通过编程来解决了，那么也就顺势接了点私活。几年下来陆陆续续也赚了不少零花钱。

最后是节省时间。同样是由于工作中很多问题通过编程解决，最终完成同样的工作，所需要的时间，我比同事更短，我可以将节省下来的时间的一部分拿出来自己分配，比如看书。

从我个人学习经历的一点建议

说实话，我的编程学习经历，并不具有太强的参考意义。基本就是兴趣+赶鸭子上架。但是作为一个真的吃到了甜头的人，我还是腆着脸给大家几个建议吧：

1.编程并不是程序员专属，实际上我自己感觉，很多工作里，一些小程序都可以极大的提升自己的工作效率，带来提升。甚至由于你自己才是这些工作的实际操作者，你更知道整个过程中，哪些事情是最需要程序的，哪些地方可以变通一下，你对需求才是最了解的。

2.不要把编程想的太难，Python这种，抄抄写写，错错错错错错错错错对错错错错错错对，磨一阵子，其实都能有点收获；

3.要多实践，看视频上课学的东西，也许比较系统，但是永远没有你自己找一个实际问题，自己写了来的效果好；

4.编程的书也可以适量看一点，特别是对于自学编程的人来说，一方面是可以扩宽思路，比如《让工作化繁为简：用Python实现办公自动化》，能让你了解一下，程序能干什么，你可以对照着想想，自己的工作中哪些任务是可以通过程序来解决的。一方面是可以完善一些细节，比如说《Effective Python：编写高质量Python代码的90个有效方法》让我知道了一些自学不太接触的到的小技巧，让我写出来的代码，至少在我看来，更好看一点。

补充说一下，《让工作化繁为简：用Python实现办公自动化》这本书你要说质量有多高也没有，就是能提供一点思路啊…

以上就是我自学编程的过程和收获啦，希望也能帮助到你。

1.不要把编程想的太难，Python这种，抄抄写写，错错错错错错错错错对，磨一阵子，其实都能有点收获；

2.要多实践，看视频上课学的东西，也许比较系统，但是永远没有你自己找一个实际问题，自己写了来的效果好；

3.编程的书也可以适量看一点，特别是对于自学编程的人来说，一方面是可以扩宽思路，比如《让工作化繁为简：用Python实现办公自动化》，能让你了解一下，程序能干什么，你可以对照着想想，自己的工作中哪些任务是可以通过程序来解决的。一方面是可以完善一些细节，比如说《Effective Python：编写高质量Python代码的90个有效方法》让我知道了一些自学不太接触的到的小技巧，让我写出来的代码，至少在我看来，更好看一点。

以上就是我自学编程的过程和收获啦，希望也能帮助到你。

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