1. 做好笔记很重要

1.1. 遗忘是不可避免的

做好笔记可以最大程度的止损。 （遗忘后，可以较为快速的根据笔记学习，而不是要几乎完全从头学）‘

1.2. 做好笔记管理

1.2.1. 良好的目录层级

1.2.2. 笔记内良好的逻辑结构

1.2.3. 更多可以学习知识管理课程

有空可以学习知识管理的课程, 对日后学习帮助非常大!!!

1.3. 笔记软件推荐(公司电脑需谨慎)

No.1 Obsidian (开源的， 自己电脑用免费， 但是商用需要买许可)
No.2. Flowus (国产版本Notion，勉强可以用用 )

2. 如何让大脑对学习成瘾

2.1. 第一招： 微习惯

2.1.1. 微习惯是什么？

微习惯是指通过非常小的、容易实现的行为或习惯来逐步改变自己的一种方法。它的核心理念是将大的目标分解为极小的、几乎不需要努力的步骤，进而帮助个体长期坚持并最终形成持续的正向改变。

微习惯的特点包括：

1. 小而简单： 微习惯通常非常小，几乎不需要意志力。例如，目标可能是每天做一次俯卧撑、每天读一页书、每天写三句话等。这些行为看似微不足道，但通过长期积累，它们能够带来巨大的改变。

2. 容易实现： 微习惯的设计非常容易执行，几乎不需要任何复杂的准备或者消耗太多精力。它们通常只需要几分钟时间，让人很容易坚持下去。

3. 逐步积累： 微习惯的关键是持续性。虽然每次的行动都很小，但它们在日积月累的过程中能产生巨大的效果。例如，每天早晨喝一杯水或散步10分钟，虽然看似微不足道，但每天都做下去，身体和心理的健康会逐渐提升。

4. 减少拖延： 由于微习惯的要求非常低，人们更容易开始。很多时候，人们会因为目标太大而感到压力，导致拖延。微习惯消除了这种心理障碍，因为它们的起点非常低，容易开始。

5. 提高自信心： 一旦你开始坚持微习惯并看到效果，你会逐渐建立起信心，进而更愿意迎接更大的挑战。成功的小习惯能激励你坚持下去，逐步形成更大的目标。

2.1.2. 学习Python如何使用微习惯？

1. 拆解学习内容为微单元

• 将大知识点拆解成最小的学习单元：将Python的核心概念拆解为独立的小单元，确保每个单元都可以通过一个小笔记来进行理解。
• 每个单元可以包含以下内容：
  • 核心概念：简洁明了地定义和解释这一概念。例如，数据类型：int（整数）、float（浮点数）、str（字符串）、list（列表）等。
  • 语法讲解：通过代码示例或文字，详细介绍该概念的语法结构和使用方式。
  • 使用思路和技巧：例如，在学习循环时，可以讲解如何高效地使用for和while，以及选择哪个循环更适合某个场景。
  • 使用场景：举例说明该概念在实际编程中的应用，例如字符串操作如何在处理文本数据时用到，列表如何用在数据存储中等。
  • 使用注意事项：提醒在使用时可能遇到的问题或常见错误，例如，整数除法和浮点数除法的区别。
  • 使用案例：通过简单的例子来演示如何用这个概念解决实际问题。可以根据自己的理解来定制实际案例。
  • 可根据理解程度灵活调整：根据自己的掌握程度调整笔记的内容深度。如果某个概念特别难懂，可以拆解为更细的小点；如果某个概念已经掌握，可以简化笔记。

2. 养成习惯，每天完成一个“微习惯”

• 保持每天的学习连贯性：每天都要安排时间来学习Python，哪怕是几分钟。微习惯的本质在于小步骤的持续积累。你可以设置固定时间段（例如早上或晚上）来确保学习连贯，不受干扰。
• 时间分配建议：每天可以安排10-15分钟专注学习，保持任务简单但有目的性。例如，今天学习if/else语句，并编写一个简单的代码示例，写下相关笔记。
• 细化目标：每天的微习惯可以是“完成一个小的笔记”或“学习一个新的Python语法点”。避免过于宏大的目标，保持每日任务的可执行性。
• 奖励机制：为自己设定奖励，每次完成一个微目标后，可以奖励自己一个短暂的休息，或者做一些自己喜欢的活动。

3. 回顾和复习也很重要

• 定期复习笔记：每隔一段时间（如每周或每月），回顾并复习之前的学习笔记。确保你理解了每个知识点，并能运用到实践中。
• 复习计划：
  • 短期复习：每天或每两天复习之前做过的笔记，确保你对概念没有遗忘。
  • 长期复习：每周进行一次大范围的复习，回顾本周所学的所有知识。通过复习，你不仅加深理解，还能识别自己需要进一步掌握的知识点。
  • 小测验：可以定期自测，做一些小的编程练习或问题，检验自己对学习内容的掌握程度。

再多嘴一句， 复习时可以精简自己的笔记， 删去自己已经完全理解的知识， 防止随着笔记量增大， 复习成本的加剧。

2.2. 第二招： 正向反馈机制

2.2.1. 什么是正向反馈机制

正向反馈机制指的是当一个人完成某个行为时，得到了来自外界的积极回应或奖励，这种反馈激励个体继续进行相似的行为，甚至在某些情况下，反馈的强度和频率可能会促使个体不断增强或加速该行为的发生。

在心理学中，正向反馈通过加强某个行为后的奖励，使得这种行为变得更加频繁或持续。例如，学习或工作中的奖励（如得到点赞、称赞或其他奖励）会让人感觉到行为的成果，并产生更多的动力去重复这一行为。

正向反馈的特点：

• 即时奖励：正向反馈常常是即时的，能够迅速提供反馈，使个体明白自己的行为是正确的。
• 增加动机：通过奖励机制，个体的动机得到了增强，推动其继续进行某项行为。
• 自我强化：正向反馈不仅来自外部，还能帮助个体建立起更强的自信和自我效能感，从而形成自我强化的效果。

2.2.2. 如何在学习Python中使用正向反馈机制

发布文章或项目：在学习过程中，编写Python代码、解决问题或做一些小项目后，可以选择将这些内容发布到CSDN、GitHub或其他技术平台上。发布后，如果有用户点赞或评论，那么这些积极的反馈会给你带来成就感和动力。

反馈作用：每一次收到点赞、评论或问题回答的肯定，都会激励你继续深入学习，甚至挑战更高难度的编程任务。

2.3. 第三招： 学习时， 允许自己先搞出一堆辣鸡

在学习过程中，尤其是在面对难度较大的内容时，我们常常因为完美主义或对错误的恐惧而拖延。这个方法的核心是“允许自己做不完美的学习笔记”，甚至是“不完美的学习过程”。通过这种方式，我们能减少过多的自我批评，更专注于理解知识，而不是被完美的标准所束缚。

1. 来源：黑镜导演

• 这一思想来源于 **《黑镜》（Black Mirror）**的导演之一 查理·布鲁克（Charlie Brooker）。他在采访中提到，自己在创作过程中会“允许自己先做一些不完美的作品”，这种做法在创作中为他提供了灵感来源，并最终促使他改进和优化自己的作品。
• 对学习的启示：在学习中，我们常常会在笔记、理解或编写代码时产生不完美的记录或想法，这时不必过于焦虑。即使你的笔记一开始是“辣鸡”，它们仍然为后期的理解、总结和改进奠定了基础。允许自己先搞一些不完美的学习资料，可以帮助你更轻松地推进学习，而不是被完美主义拖慢进度。

2. 心理学分析：为什么要这样做

• 减少完美主义压力：

  • 完美主义者往往在面对每个细节时过于挑剔，害怕出错，导致学习进展缓慢，甚至陷入拖延状态。心理学研究表明，完美主义常常让人感到焦虑和压力，害怕未完成的任务无法达到标准，从而产生逃避心理。
  • 通过允许自己做一些“辣鸡内容”，你可以避免陷入无尽的自我批评中，专注于最重要的任务——理解和进步，而不是追求完美的外在标准。这种方法可以帮助你更快地进入学习状态，保持持续的学习动机。

• 鼓励快速迭代：

  • 心理学中有一个概念叫做“快速失败”（Fail Fast），它指的是通过快速尝试、快速失败来迅速学习并调整方向。通过容许自己做出不完美的笔记，你可以快速验证学习内容是否理解并得到反馈。逐步改进学习方式而非等到完美才开始，这样的迭代过程更有效。
  • 在学习Python等技术性较强的领域时，允许自己先尝试和出错，可以更快地理解问题和找到解决方案。例如，写代码时即使没有完美的逻辑，先实现功能，再修正错误，反而能帮助你更好地掌握知识点。

• 降低焦虑，减轻学习负担：

  • 对于许多人来说，笔记和学习内容的完美要求会带来很大的焦虑感，甚至让他们因害怕做得不好而放弃。这种焦虑实际上会极大地影响学习的效果。
  • 通过容许自己接受“不完美的笔记”，你可以释放这些压力，保持轻松和开放的学习心态，逐步进入学习状态，不再因为每个小错误而沮丧。

3. 使用AI

3.1. 使用AI生成高质量笔记

3.1.1 简单知识点

在学习简单的编程概念时，像 List（列表）、Dict（字典）和 If/Else（条件语句）这些基础知识点，使用一系列有条理的学习提示词可以帮助你更系统地掌握这些概念。以下是如何通过这些提示词来学习和整理笔记的方式。

# 1. list 的语法

# 2. list使用思路和技巧

# 3. list的使用注意事项

# 4. List的案例
   要求： 1. 有完整的案例背景   2. 以语法讲解为重点， 使用思路和技巧为辅助

通过AI , 生成一篇这些的文章， 并发表到博客网站， 并时不时去CSDN看看点赞和关注， 这会极大的提高学习兴趣。

对了，别忘了， 生成的笔记最少要复习一次。

3.1.2. 比较难的知识点

比如函数、类\对象等知识点， 可以让AI生成大纲， 并且逐步迭代来完成知识点学习

列个Python类 学习大纲

AI生成的内容

### **Python 类学习大纲 - 初级自动化测试工程师**

#### **1. 面向对象编程基础**

- **1.1 理解面向对象编程（OOP）**
    - 什么是面向对象编程（OOP）
    - OOP的四大特性：封装、继承、多态、抽象
    - OOP在自动化测试中的应用

#### **2. Python类的基础概念**

- **2.1 定义类和创建对象**
    
    - 如何定义一个类（`class`关键字）
    - 创建类的实例（对象）
    - 构造函数（`__init__()`）的作用
- **2.2 类的属性和方法**
    
    - 实例属性和类属性
    - 定义方法（普通方法、静态方法、类方法）
    - 使用`self`来访问实例属性和方法
    - `__str__()` 和 `__repr__()` 方法的作用
- **2.3 类的继承**
    
    - 子类继承父类的属性和方法
    - 方法重写（Override）
    - 使用`super()`调用父类方法

#### **3. Python类的高级特性**

- **3.1 类的封装**
    
    - 私有属性和方法（`__`前缀）
    - 保护属性（单下划线 `_`）
    - `property()`函数使用：定义只读属性
    - 使用getter和setter方法
- **3.2 多态和方法重载**
    
    - 方法重载和方法重写的区别
    - 在Python中如何实现多态
    - 使用多态提高代码的可扩展性
- **3.3 类的抽象**
    
    - 抽象类和抽象方法（`abc`模块）
    - 何时使用抽象类

#### **4. Python类在自动化测试中的应用**

- **4.1 使用Python类组织自动化测试脚本**
    
    - 将测试步骤封装到类中，提升代码复用性
    - 使用类来表示测试对象（如WebDriver封装类、页面对象类）
    - 使用类管理测试数据、环境配置等
- **4.2 面向对象的测试框架设计**
    
    - 创建测试用例类和测试套件类
    - 自动化测试中的数据驱动设计：使用类来存储和管理测试数据
    - 使用类封装和调用测试工具和方法（如Selenium操作类、API请求类）

然后，我可以规划最小知识单元， 进行逐步迭代， 最终攻克类学习的难题。

3.2. 使用AI编码

我敢保证， 2年后的人类， 可以完全不用手写代码， 所以对于代码, 只需要看的懂就行。 所以尽可能把学习的重点放在： 如何使用AI完成一份满足自动化测试需求的代码。 换句话说， 把写代码这种苦活交给AI就行， 我们只需要把精力放在需求分析 、测试设计、代码质量把关和代码验收即可。