怎么做編程游戲資料包，如何從零開始學編程？
You can code. They cannot. That is pretty damn cool.– Learn Python The Hard Way
在你學習編程之前思考一下你的目標，當你有最終目標時道路會更加的清晰。那么，你想要寫什么？網站？游戲？iOS或者Android應用？或是你是想自動化完成一些乏味的任務讓你有更多的時間看窗外的風景？也許你只是想更具有就業競爭力找個好工作。所有的這些都是有價值的目標，這些目標都是你編程學習推動力的一部分，沒有推動力的人，是無法在略顯枯燥的漫長學習之旅中走遠的。
不要浮躁
Bad programming is easy. Even Dummies can learn it in 21 days. Good programming requires thought, but everyone can do it and everyone can experience the extreme satisfaction that comes with it.不管是在線下還是線上的書店，滿目都是《21天學通Java》這種速成書目，它們都承諾在很短一段時間內就讓你能夠學會相關技術。Matthias Felleisen在他的著作 How to Design Programs, Second Edition 一書中明確指出了這種「速成」的趨勢并予以了以上的諷刺。
所謂的「捷徑」或者說「銀彈」是不存在的，智者說過，精通某個東西需要10年或10000個小時，也就是漢語中的「十年磨一劍」，所以不用著急，功不唐捐。
培養興趣
Most good programmers do programming not because they expect to get paid or get adulation by the public, but because it is fun to program.
– Linus Torvalds
沉醉于編程，編程更是為了興趣。興趣是推動力的不竭源泉，保持這種充滿興趣的感覺，以便于你能將其投入到你的10年/10000小時的編程時間中。編程很有趣，那是探索的喜悅。那是創造的喜悅。看到自己親手完成的作品顯示在屏幕上很有趣。有人為你的代碼而驚嘆很有趣。有人在公共場合稱贊你的產品、鄰居使用你的產品、以及在媒體上討論你的產品很有趣。編程應該十分有趣，若并非如此，就找出導致編程無趣的問題，然后解決之。
這幅圖取自 Douglas Hofstadter 的著作G?del, Escher, Bach。圖中的每一個字母都由其他更小的字母組成。在最高層級，我們看的是"MU"，M 這個字母由三個HOLISM（整全觀）構成，U則是由一個REDUCTIONISM（還原論）構成，前者的每一個字母都包含后者的后者整個詞，反之亦然。而在最低層級，你會發現最小的字母又是由重復的"MU"組成的。
每一層次的抽象都蘊含著信息，如果你只是幼稚地單一運用整體論在最高層級觀察，或運用還原論觀察最低層級，你所得到的只有"MU"（在一些地區的方言中mu意味著什么都沒有）。問題來了，怎樣才能盡可能多的獲取每個層級的信息？或者換句話說，該怎樣學習復雜領域（諸如編程）包含的眾多知識？
教育與學習過程中普遍存在一個關鍵問題：初學者們的目標經常過于傾向整全觀而忽略了基礎，舉個常見的例子，學生們非常想做一個機器人，卻對背后的
理解物理模型 → 理解電子工程基礎 → 理解伺服系統與傳感器 → 讓機器人動起來
這一過程完全提不起興趣。
在這里對于初學者有兩個大坑：
如果初學者們只與預先構建好的「發動機和組件」接觸（沒有理解和思考它們構造的原理），這會嚴重限制他們在將來構建這些東西的能力，并且在診斷解決問題時無從下手。第二個坑沒有第一個那么明顯：幼稚的「整體論」方法有些時候會顯得很有效，這有一定的隱蔽性與誤導性，但是一兩年過后（也許沒那么長），當你在學習路上走遠時，再想回過頭來「補足基礎」會有巨大的心理障礙，你得拋棄之前自己狹隘的觀念，耐心地緩步前進，這比你初學時學習基礎知識困難得多。但也不能矯枉過正，陷入還原論的大坑，初學時便一心試圖做宏大的理論，這樣不僅有一切流于理論的危險，枯燥和乏味還會讓你失去推動力。這種情況經常發生在計算機科班生身上。
為了更好理解，可以將學習編程類比為學習廚藝：你為了燒得一手好菜買了一些關于菜譜的書，如果你只是想為家人做菜，這會是一個不錯的主意，你重復菜譜上的步驟也能做出不賴的菜肴，但是如果你有更大的野心，真的想在朋友面前露一手，做一些獨一無二的美味佳肴，甚至成為「大廚」，你必須理解這些菜譜背后大師的想法，理解其中的理論，而不僅僅是一味地實踐。但是如果你每天唯一的工作就是閱讀那些厚重的理論書籍，因為缺乏實踐，你只會成為一個糟糕的廚子，甚至永遠成為不了廚子，因為看了幾天書后你就因為枯燥放棄了廚藝的學習。
總之，編程是連接理論與實踐的紐帶，是計算機科學與計算機應用技術相交融的領域。正確的編程學習方法應該是：通過自頂而下的探索與項目實踐，獲得編程直覺與推動力；從自底向上的打基礎過程中，獲得最重要的通用方法并鞏固編程思想的理解。
作為初學者，應以后者為主，前者為輔。
啟蒙
「學編程應該學哪門語言？」這經常是初學者問的第一個問題，但這是一個錯誤的問題，你最先考慮的問題應該是「哪些東西構成了編程學習的基礎」？
編程知識的金字塔底部有三個關鍵的部分：
算法思想：例如怎樣找出一組數中最大的那個數？首先你得有一個 maxSoFar 變量，之后對于每個數…語法：我怎樣用某種編程語言表達這些算法，讓計算機能夠理解。系統基礎：為什么 while(1) 時線程永遠無法結束？為什么 int *foo() { int x = 0; return &x; } 是不可行的？啟蒙階段的初學者若選擇C語言作為第一門語言會很困難并且枯燥，這是因為他們被迫要同時學習這三個部分，在能做出東西前要花費很多時間。
因此，為了盡量最小化「語法」與「系統基礎」這兩部分，建議使用 Python 作為學習的第一門語言，雖然Python對初學者很友好，但這并不意味著它只是一個「玩具」，在大型項目中你也能見到它強大而靈活的身影。熟悉Python后，學習C語言是便是一個不錯的選擇了：學習C語言會幫助你以靠近底層的視角思考問題，并且在后期幫助你理解操作系統層級的一些原理，如果你只想成為一個普通（平庸）的開發者你可以不學習它。
下面給出了一個可供參考的啟蒙階段導引，完成后你會在頭腦中構建起一個整體框架，幫助你進行自頂向下的探索。
完成 Codecademy 的 Python 部分。這只是熱身部分，盡快完成它，因為你永遠只是在瀏覽器里，你不會學到如何搭建開發環境。在 Codecademy 這類的編程學習網站學到的那點兒東西，哪怕你只想做一個小的不能再小的項目，你都不知道該從哪兒開始。完成 MIT 6.00.1x（中文化）（如果你英語不過關，完成麻省理工學院公開課：計算機科學及編程導論。MOOC 是學習編程的一個有效途徑。雖然該課程的教學語言為Python，但作為一門優秀的導論課，它強調學習計算機科學領域里的重要概念和范式，而不僅僅是教你特定的語言。如果你不是科班生，這能讓你在自學時開闊眼界；課程內容：計算概念，python編程語言，一些簡單的數據結構與算法，測試與調試。支線任務：完成Python核心編程完成 Harvard CS50 (如果你英語不過關：完成哈佛大學公開課：計算機科學 cs50 。同樣是導論課，但這門課與MIT的導論課互補。教學語言涉及 C, PHP, JavaScript + SQL, HTML + CSS，內容的廣度與深度十分合理，還能夠了解到最新的一些科技成果，可以很好激發學習計算機的興趣。支線任務：閱讀《編碼的奧秘》完成《C語言編程》[可選] 如果你的目標是成為一名 Hacker：閱讀 Hacker's DelightPS：如果教育對象還是一個孩子，以下的資源會很有幫助：
5-8歲： Turtle Academy8-12歲：Python for Kids12歲以上： MIT Scratch 或 KhanAcademy入門
結束啟蒙階段后，初學者積累了一定的代碼量，對編程也有了一定的了解。這時你可能想去學一門具體的技術，諸如Web開發，Android開發，iOS開發什么的，你可以去嘗試做一些盡可能簡單的東西，給自己一些正反饋，補充自己的推動力。但記住別深入，這些技術有無數的細節，將來會有時間去學習；同樣的，這時候也別過于深入特定的框架和語言，現在是學習計算機科學通用基礎知識的時候，不要試圖去抄近路直接學你現在想學的東西，這是注定會失敗的。
那么入門階段具體該做些什么呢？這時候你需要做的是反思自己曾經寫過的程序，去思考程序為什么(Why)要這樣設計？，思考怎樣(How)寫出更好的程序？試圖去探尋理解編程的本質：利用計算機解決問題。
設想 ：
X = 用于思考解決方案的時間，即「解決問題」 部分
Y = 用于實現代碼的時間，即「利用計算機」部分」
編程能力 = F(X, Y) （X>Y）
要想提高編程能力，就得優化 X，Y 與函數 F(X, Y)，很少有書的內容能同時著重集中在這三點上，但有一本書做到了——Structure and Interpretation of Computer Programs(SICP)《計算機程序的構造和解釋》，它為你指明了這三個變量的方向。在閱讀SICP之前，你也許能通過調用幾個函數解決一個簡單問題。但閱讀完SICP之后，你會學會如何將問題抽象并且分解，從而處理更復雜更龐大的問題，這是編程能力巨大的飛躍，這會在本質上改變你思考問題以及用代碼解決問題的方式。此外，SICP的教學語言為 Scheme，可以讓你初步了解函數式編程。更重要的是，他的語法十分簡單，你可以很快學會它，從而把更多的時間用于學習書中的編程思想以及復雜問題的解決之道上。
Peter Norvig 曾經寫過一篇非常精彩的SICP書評，其中有這樣一段：
To use an analogy, if SICP were about automobiles, it would be for the person who wants to know how cars work, how they are built, and how one might design fuel-efficient, safe, reliable vehicles for the 21st century. The people who hate SICP are the ones who just want to know how to drive their car on the highway, just like everyone else.如果你是文中的前者，閱讀SICP將成為你銜接啟蒙與入門階段的關鍵點
雖然SICP是一本「入門書」，但對于初學者還是有一定的難度，以下是一些十分有用的輔助資源：
Udacity CS212 Design of Computer Program)： 由上文提到的Google研究主管Peter Norvig 主講，教學語言為 Python，內容有一定難度。How to Design Programs, Second Edition：HtDP的起點比SICP低，書中的內容循循善誘，對初學者很友好，如果覺得完成SICP過于困難，可以考慮先讀一讀HtDP。UC Berkeley SICP授課視頻以及 SICP 的兩位作者給 Hewlett-Packard 公司員工培訓時的錄像(中文化項目)Composing Programs：一個繼承了SICP思想但使用Python作為教學語言的編程導論（其中包含了一些小項目）SICP 解題集：對于書后的習題，作為初學者應盡力并量力完成。完成了這部分學習后，你會逐步建立起一個自己的程序設計模型，你的腦子里不再是一團亂麻，你會意識到記住庫和語法并不會教你如何解決編程問題，接下來要學些什么，在你心里也會明朗了很多。這時候才是真正開始進行項目實踐，補充推動力的好時機。
關于項目實踐：對于入門階段的初學者，參與開源項目還為時過早，這時候應該開始一些簡單的項目，諸如搭建一個網站并維護它，或是編寫一個小游戲再不斷進行擴展，如果你自己的想法不明確，Mega Project List 中選取項目。總之，務必在這時拿下你項目實踐的第一滴血。
與此同時，別忘了繼續打好根基。為了將來的厚積薄發，在下面這幾個方面你還要繼續做足功課（注意：下面的內容沒有絕對意義上的先后順序）：
計算機系統基礎
有了之前程序設計的基礎后，想更加深入地把握計算機科學的脈絡，不妨看看這本書：《深入理解計算機系統》 Computer Systems A Programmer's Perspective。這里點名批評這本書的中譯名，其實根本談不上什么深入啦，這本書只是 CMU的「計算機系統導論」的教材而已。CMU的計算機科學專業相對較偏軟件，該書就是從一個程序員的視角觀察計算機系統，以「程序在計算機中如何執行」為主線，全面闡述計算機系統內部實現的諸多細節。
如果你看書覺得有些枯燥的話，可以跟一門 Coursera 上的 MOOC: The Hardware/Software Interface，這門課的內容是 CSAPP 的一個子集，但是最經典的實驗部分都移植過來了。同時，可以看看 The C Programming Language，回顧一下C語言的知識。
完成這本書后，你會具備堅實的系統基礎，也具有了學習操作系統，編譯器，計算機網絡等內容的先決條件。當學習更高級的系統內容時，翻閱一下此書的相應章節，同時編程實現其中的例子，一定會對書本上的理論具有更加感性的認識，真正做到經手的代碼，從上層設計到底層實現都了然于胸，并能在腦中回放數據在網絡->內存->緩存->CPU的流向。
此外，也是時候去接觸 UNIX 哲學了: KISS - Keep it Simple, Stupid. 在實踐中，這意味著你要開始熟悉命令行界面，配置文件。并且在開發中逐漸脫離之前使用的IDE，學會使用Vim或Emacs（或者最好兩者都去嘗試）。
閱讀 《UNIX編程環境 》閱讀《UNIX編程藝術 》折騰你的 UN*X 系統數據結構與算法基礎
如今，很多人認為編程（特別是做web開發）的主要部分就是使用別人的代碼，能夠用清晰簡明的方式表達自己的想法比掌握硬核的數學與算法技巧重要的多，數據結構排序函數二分搜索這不都內置了嗎？工作中永遠用不到，學算法有啥用啊？這種扛著實用主義大旗的「碼農」思想當然不可取。沒有扎實的理論背景，遭遇瓶頸是遲早的事。
數據結構和算法是配套的，入門階段你應該掌握的主要內容應該是：這個問題用什么算法和數據結構能更快解決。這就要求你對常見的數據結構和算法了熟于心，你不一定要敲代碼，用紙手寫流程是更快的方式。對你不懂的數據結構和算法，你要去搜它主要拿來干嘛的，使用場景是什么。
供你參考的學習資源：
《算法導論 》：有人說別把這本書當入門書，這本書本來就不是入門書嘛，雖說書名是 Introduction to Algorithms，這只不過是因為作者不想把這本書與其他書搞重名罷了。當然，也不是沒辦法拿此書入門，讀第一遍的時候跳過習題和證明就行了嘛，如果還覺得心虛先看看這本《數據結構與算法分析》Coursera Algorithms: Design and Analysis [Part 1] & [Part 2]： Stanford 開的算法課，不限定語言，兩個部分跟下來算法基礎基本就有了；英語沒過關的：麻省理工學院公開課：算法導論入門階段還要注意培養使用常規算法解決小規模問題的能力，結合前文的SICP部分可以讀讀這幾本書：《編程珠璣 》，《程序設計實踐 》編程語言基礎
Different languages solve the same problems in different ways. By learning several different approaches, you can help broaden your thinking and avoid getting stuck in a rut. Additionally, learning many languages is far easier now, thanks to the wealth of freely available software on the Internet- The Pragmatic Programmer
此外還要知道，學習第n門編程語言的難度是第(n-1)門的一半，所以盡量去嘗試不同的編程語言與編程范式，若你跟尋了前文的指引，你已經接觸了：「干凈」的腳本語言 Python, 傳統的命令式語言 C, 以及浪漫的函數式語言 Scheme/Racket 三個好朋友。但僅僅是接觸遠遠不夠，你還需要不斷繼續加深與他們的友誼，并嘗試結交新朋友，美而雅的 Ruby 小姑娘，Hindley-Milner 語言家族的掌中寶 Haskell 都是不錯的選擇。但有這么一位你躲不開的，必須得認識的大伙伴 — C++，你得做好與他深交的準備：
入門：C++ Primer[可選] 進階：高效使用：Effective C++深入了解：《深度探索C++對象模型》；C++Templates研究反思：The Design and Evolution of C++ ；對于C++這個 Necessary Evil ，看這本書可以讓你選擇是成為守夜人還是守日人。現實是殘酷的，在軟件工程領域仍舊充斥著一些狂熱者，他們只掌握著一種編程語言，也只想掌握一種語言，他們認為自己掌握的這門語言是最好的，其他異端都是傻X。這種人也不是無藥可救，有一種很簡單的治療方法：讓他們寫一個編譯器。要想真正理解編程語言，你必須親自實現一個。現在是入門階段，不要求你去上一門編譯器課程，但要求你能至少實現一個簡單的解釋器。
供你參考的學習資源：
《程序設計語言-實踐之路》：CMU編程語言原理的教材，程序語言入門書，現在就可以看，會極大擴展你的眼界，拉開你與普通人的差距。Coursera 編程語言MOOC：課堂上你能接觸到極端FP（函數式）的SML，中性偏FP的Racket，以及極端OOP（面向對象）的Ruby，并學會問題的FP分解 vs OOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不變性與可變性、解釋器的實現原理等，讓你在將來學習新語言時更加輕松并寫出更好的程序。Udacity CS262 Programming Language：熱熱身，教你寫一個簡單的瀏覽器——其實就是一個javascript和html的解釋器，完成后的成品還是很有趣的；接下來，試著完成一個之前在SICP部分提到過的項目：用Python寫一個 Scheme Interpreter其他
編程入門階段比較容易忽視的幾點：
學好英語：英語是你獲取高質量學習資源的主要工具，但在入門階段，所看的那些翻譯書信息損耗也沒那么嚴重，以你自己情況權衡吧。此外英語的重要性更體現在溝通交流上，Linus Torvalds一個芬蘭人，一口流利的英語一直是他招募開發者為Linux干活的的法寶，這是你的榜樣。學會提問：學習中肯定會遇到問題，首先應該學會搜索引擎的「高級搜索」，當單靠檢索無法解決問題時，去Stack Overflow 或知乎 提問，提問前讀讀這篇文章：What have you tried?不要做一匹獨狼：嘗試搭建一個像這樣簡單的個人網站，不要只是一個孤零零的About頁面，去學習 Markdown 與 LaTeX，試著在Blog上記錄自己的想法，并訂閱自己喜歡的編程類博客。推薦幾個供你參考：Joel on Software,Peter Norvig, Coding Horror小結
以上的內容你不應該感到懼怕，編程的入門不是幾個星期就能完成的小項目。期間你還會遇到無數的困難，當你碰壁時試著嘗試「費曼」技巧：將難點分而化之，切成小知識塊，再逐個對付，之后通過向別人清楚地解說來檢驗自己是否真的理解。當然，依舊會有你解決不了的問題，這時候不要強迫自己——很多時候當你之后回過頭來再看這個問題時，一切豁然開朗。
此外不要局限與上文提到的那些材料，還有一些值得在入門階段以及將來的提升階段反復閱讀的書籍。The Pragmatic Programmer 就是這樣一本程序員入門書，終極書。有人稱這本書為代碼小全：從DRY 到 KISS，從做人到做程序員，這本書教給了你一切，你所需的只是遵循書上的指導。
后記如果你能設法完成以上的所有任務，恭喜你，你已經真正實現了編程入門。這意味著你在之后更深入的學習中，不會畏懼那些學習新語言的任務，不會畏懼那些「復雜」的API，更不會畏懼學習具體的技術，甚至感覺很容易。當然，為了掌握這些東西你依舊需要大量的練習，腰還是會疼，走路還是會費勁，一口氣也上不了5樓。但我能保證你會在思想上有巨大的轉變，獲得極大的自信，看老師同學和 csdn 的眼光會變得非常微妙，雖然只是完成了編程入門，但已經成為了程序員精神世界的高富帥。不，我說錯了，即使是高富帥也不會有強力精神力，他也會懷疑自己，覺得自己沒錢就什么都不是了。但總之，你遵循指南好好看書，那就會體驗「會當凌絕頂」的感覺。
土建資料員做資料的步驟？
對土建資料員的工作流程，建議：
一、收集相關信息。
如國家、地方對擬進行建設項目工程的政策、法規、規定、技術標準、設計文件、合同、包括相關材料供應方或有關方與本方的合同等文件。工程實施過程中的所有信息。
二、、熟悉相關情況。
1、全面熟悉擬進行的工程特點。
2、全面熟悉擬進行的工程涉及到的技術標準對應有資料的具體要求和表式。
3、全面熟悉擬進行的工程的經審定的各個實施方案。
4、全面熟悉國家、地方對擬進行建設項目工程的政策、法規、規定等文件要求。
三、依據一、二的情況和要求，按時填寫、編寫土建全套資料。并報主管人審定和完善簽名、簽章，提供需要各方。
四、分類歸并、整理、存檔。
至于需要的資料是什么？或是要做什么具體資料？這要依據擬承建的工程項目的土建施工內容和工程所在地的地方主管部門對資料的具體要求而定。建議：
1、一般各地方都有規定的，應按工程所在地的地方（一般是省或市級）出的具體土建工程歸檔資料目錄去填或編寫。如廣東省就有現行的《廣東省建筑工程竣工驗收技術資料統一用表》（2019版）及工程驗收備案的規定等具體指引并有具體格式表。
2、土建資料一般包括：工程主要材料的質量證明文件；施工過程質量控制資料（工程質量檢驗批驗收記錄、分項分部工程質量驗收檢驗記錄、隱蔽工程檢查驗收記錄）、主要工程材料抽樣試驗記錄或檢測報告、工程實體功能檢測或安全性能檢驗報告、單位工程竣工驗收及備案資料。
我是一名大專2020年應屆畢業生？
游戲行業一般分美術、策劃、程序開發等這些崗位；
你期望的策劃崗位，又按照游戲公司規模大小分成不同模塊職位，一般有主策、關卡策劃、數值策劃、戰斗策劃等等；
一般游戲公司喜歡選擇的候選人是對游戲非常熱衷的，平時經常玩游戲的；
所以如果有興趣做游戲策劃，可以多了解一些游戲行業的信息，有實習的機會就更好了。
以上就是關于怎么做編程游戲資料包和如何從零開始學編程的相關問題解答，希望對你有所幫助。