作為本科學生物，後來轉行生物信息的人，經常會被人問起，為啥學習生物信息了呢？這背後通常會帶著一些困惑，生物信息分析好不好學？
我讀書的時候，實驗室純計算機出身的人員只佔很小比例，更多的是大學期間學生物的；特別的，有個做的挺好的師兄，本科是商科出身。從這來看，像我這樣本科學生物轉行生物信息還不算是有跨度的。這也從一個側面說明，專業背景不是能否學好生信的決定因素。
想想自己大學開始自學生信的時候，可以說是一頭霧水，只知道先學習編程，查了查資料，是要學習 perl語言，但是不知道要在什麼地方寫，怎麼去運行。費了些勁，在windows上安裝好perl，寫個文本文件，改下後綴，發現文件的圖標變成了perl的圖標，雙擊就可以運行了，不會寫命令行參數，不會輸出重定向，一種傻呵呵的體驗。
後來接觸了Linux系統，體驗到在終端輸入命令的快意，才找到了編程的感覺。不過，深深印在腦海裡的還是作為一個生信小白的時候，寫一個程序不知道在哪寫，在哪運行。看過不少的教程都默認學習者會打開終端，會使用終端，會在終端運行命令。而我卻是個例外，什麼都不會。程序可以照著教程寫下來，卻不知道怎麼運行。所以在我後來寫python教程的時候（後臺回復 python 可獲取），第一部分就是介紹程序在哪兒寫，在哪兒運行，怎麼運行。（最開始學習perl，在研一時在QQ群一個同一大學學長的忽悠下，嘗試了下python，那時有些編程基礎，寒假在家看了遍《python簡明教程》就可以寫了，以後也就習慣了這個語言）。
我個人是個理解能力比較差的，尤其是在接觸新的領域時，閱讀不少教程，總覺得這些教程都是給有些基礎的人寫的，自己去學習時，需要多方嘗試，多多綜合，才能找到門路。為了方便自己學習，也為了記述學習過程，就開始寫博客去記錄，力爭從一個小白的視角、從最基礎的角度去寫作，記述哪怕是最簡單的一步操作，一個錯誤，提供一個近乎人人可以直接上手的教程 （比如虛擬系統Docker的使用教程和任務流控制管理的Airflow教程，這些文章被轉載後，在同一平臺相比於同類的教程閱讀量多了10倍，我想這正是因為簡單、可操作，為初學者接觸這些工具提供了最大的便利）。
在初步知道程序語言怎麼運行並能成功運行完示例後，就要系統地讀一本簡明教程；簡明的教程不多見，因為一般的教程都涵蓋的面比較廣，而我們初期只需要關注最基本的就好 （所以我提取了我個人認為比較重要的基礎內容，形成教程），可以找本經典書，請身邊朋友劃下重點，先從頭到尾讀一遍，不管理解多少，然後再讀一遍。讀不下去，就抄寫一遍。最好的自學方式就是守住一本教材，一遍一遍地去讀去熟悉，每看一遍都會有一些了解，從陌生到熟悉，慢慢就串起來了。然後就開始自己去寫代碼，代碼就是我們思想的體現；我在教人寫代碼時，總會讓他先描述下如果沒有程序，我們自己是如何一步步的手動處理這個問題的，模擬的是程序運行的過程。理清一遍思路之後，怎麼想的就怎麼寫，只要你敢寫，就成功了。
當然這個時候一般會遇到初學者經常犯的錯誤，寫完代碼，覺得自己寫的很對，但運行時卻總是提示錯誤。絕大多數情況下，錯誤是我們自己寫作的錯誤；起碼在最開始時，要相信是自己的錯誤，不是程序語言設計的錯誤。錯誤的種類就這麼幾種，比如引號未配對、縮進不對、少了空格、文件名不對、變量名字不一致等。這時需仔細看屏幕提示的錯誤信息，在提示的錯誤行附近反覆去查看。在之前的python教程和後續的文章中，都有或會提到經常出現的錯誤和解決辦法。
能讓程序提示的錯誤都算不上大的錯誤，而程序運行成功，不等同於程序的邏輯是對的，獲得的結果是對的。程序是我們設計的，多數情況，我們對程序的輸出結果是可以預估和判斷的，不符合預期的結果是我們最應該慎重對待的。
在能獨立寫作程序後，一方面是學以致用，在解決問題中逐步學習；這時谷歌是你最好的幫手，把你遇到的錯誤或想解決的問題的關鍵字提取出，一鍵搜索，可以幫你解決大部分問題。另一方面，則是去學習別人的代碼、學習初學時跳過的內容，利用社區中提供的優秀的模塊或包來簡化、加速自己的操作。入了門，就不需要像剛開始時，什麼操作都自己去寫了，俗語叫「自己造輪子」；可以用很多經驗更豐富的開發人員做好的輪子解決我們的問題。
關於學習周期，如果能靜下心去學習的話，1個月的時間是足夠的。如果不時還能有人給你點播，2-3周就差不多了。關鍵的關鍵是去背、去抄，書讀百遍其義自見。
生信寶典至今除了寫文章，也能提供些幫助。
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