php递归函数怎么用，如何成为一名优秀的程序员？
谢谢邀请， 作为一个多年并不算优秀的老程序员，想在这根据这些年的所见所闻所想来回答您的这个问题，也是对自己职业之路的思考总结，也是希望对您或将要打算进入这行的新人有点启示和少走弯路，如下是自己的所思所想，每个人的境遇和条件不一样，仅供参考，谢谢！
努力考上好大学且研究生学历以上不知道您是学生还是已经参加工作，如果已经不打算用学历来证明自己，这条请忽略。
虽然有部分人鼓吹读书无用论或学历不重要能力才重要，但是在程序员这行学历和能力都很重要，尤其现在很多大厂招聘门槛基本都需要211/985研究生以上，甚至以上有些核心部门核心岗位只招聘全球TOP级学校的，在公司无法证明你的能力之前只能认可国家承认的东西，来公司后你发现身边有些是美国名校或清华北大的，或工作经历来自google微软等时自己很容易被边缘化难有上升空间。其次，在名校里学习老师和同学更加厉害，能学到的东西更多，他们也是非常优质的人脉，能在学习工作中互帮互助。
打基础建体系、学英语多交流在学习编程语言之余，不要只停留在语言语法上面的堆积，一定深入到计算机操作系统、算法底层去专研，要进行系统性学习不只是碎片化学习，要形成自己的技术体系，它在碰到疑难杂症时提供思路，也是您比较不容易被替代的地方。在大学时学习了谭的《C语言程序设计》觉得C就只是能写个命令行工具热情就冷却很多， 直到后来进入Linux世界，很多人才发现C的强大和必要性，曾经有一个老师说过如果你认为学会一门语言，你可以尝试下写这语言的编译器实现，你写出来的与官方的差距就是你的认知差距。毕竟现在很多先进的技术来源主要是英语，所以多学习英语至少能读能理解和具备在社区里英文提问能力。下面分享下我部分书架清单，其中书单1和2是非常经典的书值得精读。
努力尽早进入大厂且核心部门现在很多大厂需要越来越年轻化，所以出名要趁早，有可能的话尽早进入大厂核心部门，将会经历更大更复杂场景和能向更优秀的同事学习，否则有些大并发高可用的场景在小公司是没有那么大的业务承载的，能与优秀同事共事对自己的成长也将越快，做事成功的概率也越大。
多动手多分享光看书不足以深刻理解，一定要多动手，只有碰到问题了才形成肌肉记忆挥之不去，把自己的所学总结进行演讲或写到网络中分享，要进行刻意的训练和学会公众表达，有一句话说：你能把一个门外汉给他讲明白，那说明你才真的懂了。
向更优秀的程序员学习并他们作为标杆在平时学习工作中，多想更优秀的程序员学习，学习他们编程思想和解决问题的思路，三人行必有我师[娘]，把他们当成学习榜样和标杆，努力超越他们并建立下一个标杆。曾经也见过一些世界顶级的程序员，能感受到自己的肤浅和望其项背，例如： 开源精神领袖GNU创始人Richard Stallman、openresty作者章亦春等，如下为我个人最崇敬且公认的世界三大顶级程序员：
Richard Stallman(GNU、Emacs、GDB作者)
Linus Torvalds(Linux kernel、Git作者)
Dennis Ritchie(Unix、C作者)
多运动，爱好是最好的老师要保持一个健康的身体，少吃多运动保持饥饿感，加上对编程的持续爱好才是最好的老师，才能在这行能长期坚持下去并有所建树，否则要不以后得改行要不就得开始看《颈椎病康复指南》、《活着》之类的书籍了。
总之，如上为个人浅见，希望对您有所启发，谢谢！
如何评价王垠新博文如何掌握所有的程序语言？
这个问题就如同问一位执业律师：如何Cover所有部门法，赚全天下所有人的钱。
我一直在法律和编程领域探索，寻找和发现两者的相同或异同，比如很多开发工程师标榜自己是“全栈工程师”——言下之意：我最牛；但却很少有律师会把自己称之为“全能律师”——言下之意：我是“万金油”。
其实我们可以发现，很多程序语言是相通的，比如Python/PHP/JavaScript……我们可以统称其为面向对象编程，只要学过一门语言，再学习其他语言时，几乎都是光速上手，可以说是没有任何学习成本。
但是法律呢？少有相同，更多的是差异，就比如民法和刑法，虽然底层逻辑是相通的，但从来没有人说学完民法之后可以光速上手刑法。
回到王垠的新博文《如何掌握所有的程序语言》，文中提到：“重视语言特性，而不是语言”，语言千变万化，每天新出的编程语言太多了，但是底层逻辑一定是一致的，特性也是共有的，比如“变量”、“递归”、“For循环”……所有编程语言几乎都会有这些内容，只不过实现的方式和效率有所差异，都是计算机编程语言，怎么可能会有民法和刑法之间那么大的差异，所以，我很认同王垠这篇新博文的观点！
因此，回归本质，掌握所有的程序语言，强调的是语言的特性，而不是所谓的细枝末节，只有这样，才能够“拿起任何语言几乎立即就会用，并且写出高质量的代码。”
程序员是怎么记住许许多多的语法的？
1、编程语言的语法元素不是特别复杂，语句和关键字基本上就那么百十来条，不必死记硬背，他们都是具有功能指向的，用过一次便会在人脑中留下深刻的印象，更何况天天用，自然能熟能生巧。这就像打字一样，刚开始一指戳，只要训练个几个小时，就会产生肌肉记忆，在使用过程中坚持按指法来，这个肌肉记忆就会成为自动化的东西。更何况，程序语法元素不仅符合自然语言所见所得的语义，其功能性背景更适合人类大脑结构性记忆。
比如VB/VBA的关键字，就这点，是不是一个早读就能搞定？2、与程序语法相伴的，还有个东西叫IDE。现代IDE已经很替人着想了，不仅有智能语法提示，还有代码自动补全功能。像IDE中的翘楚VSCode，人家依托最大的开源库GitHub，利用AI还能智能补全函数（就是帮人写代码了）。所以，现代IDE大大减轻了程序员输入的强度，尽可能降低了无效的重复工作，让程序员将更多的精力放在机器不能解决的逻辑上。
这种智能提示和补全基本上算IDE标配了，连VB/VBA都有再来看看AI下的代码编写，《AI写代码，来得让人猝不及防！》，微软在今年6月底推出了GitHub Copilot。这是个什么货？说简单点，就是对Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和Go 等开发语言，支持各个级别的补全，不仅可以根据函数名补全函数体，还可以根据注释补全代码、测试函数等。
这种级别的代码补全，需要记么？起个头，就走起了神奇不？就像知道你的心思根据函数名，猜代码实现！知道，为什么有人觉得VB/VBA的IDE，是最丑陋的了吗？上面的动图就是答案。
3、程序员从来不刻意去记忆语法。对于广大程序员而言，最窘的可能莫过于面试时，让在纸张上手工撸算法代码。本来打开IDE思绪千千万，指下生风，但此时除了一脑袋逻辑，还是逻辑，总觉得憋屈，仿佛受了委屈。或许，此时才能见证，记忆语法在程序员中的地位和作用。所以，对于程序员而言，编程的逻辑才是核心。
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现在已经有很多工具能通过人工智能的方式去辅助我们更快地写代码，虽然离完全自主的编写代码还差很远，但是已经能帮助开发者更高效的完成开发任务，下面为大家简单介绍一下。
一、GitHub CopilotGitHub近期发布的的代码智能生成插件，目前支持VSCode、JetBrains等IDE平台，不同于其他代码补全工具只提供最多一行的补全结果，Copilot能通过代码上下文以及语言描述，生成整个代码片段，无疑是开发者的编码利器。它是如何做到的呢？Copilot使用的是OpenAI据说烧了数千万美元研发出来的GPT-3模型，Copilot在GPT-3模型基础之上通过对GitHub的开源代码进行学习，得到了Codex模型，该模型具备强大的代码生成能力。但是由于该模型非常庞大，需要有足够的硬件支撑，所以Copilot目前只能通过邀测的形式小范围试用。从FAQ中的信息显示，Copilot未来可能不会大面积免费开放，未来想要尝试该工具的开发者要准备好预算。GitHub Copilot提供了片段级的代码补全功能，可以用于注释生成代码、生成单元测试等场景。提供了远程服务模式，需要将代码上传到远端，所以如果是企业的开发者可能要注意数据安全了能够通过代码上下文、注释及语言描述生成方法级的代码片段通过单元测试方法名生成单元测试及Mock数据。GitHub Copilot是一款非常好用的代码生成工具，适合生成通用的工具代码、leetcode算法、单元测试等场景的高频代码，而对业务代码的生成则依然存在语法错误的问题，可惜Copilot只提供了远程服务模式，并且基于Copilot当前的技术路线也不太可能提供离线模式，这点可能会带来潜在的隐私及代码数据的泄露风险，希望以后收费不会太贵。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆代码搜索：不支持二、TabNineTabNine是一款比较年轻的开发工具，刚发布的时候还是比较惊艳的，那个时候OpenAI刚开源GPT-2模型不久，TabNine基于GPT-2模型在海量代码数据上进行调优，打造出了一款针对代码的深度学习引擎，它能智能识别代码的上文信息，提供长序列的代码补全结果。目前，已经被Codota公司收购，并主推该工具，宣称支持所有主流的开发语言。TabNine提供代码智能补全功能，支持以下特性：免费版只提供较为基础的补全功能，收费的Pro版本补全效果更好远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，但是模型更强大，本地内存占用少离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全，但是本地内存占用高，有时候CPU会飙高针对专业版提供了适配企业/私有代码的能力，是需要收费的TabNine能提供长序列的代码补全，在我体验过的同类工具中，TabNine是支持的开发语言种类以及IDE平台最多的工具。但是与其他工具相同，它会推荐出不完整的代码以及存在语法错误的代码。从部分开发者的反馈了解到，有部分开发者喜欢TabNine即时学习代码模式的能力，这点是相比其他工具比较不错的，虽然目前提取代码模式的能力还存在比较多的缺陷，但是相信未来会逐渐完善。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码搜索：不支持三、阿里云Cosy阿里云的智能编码插件Cosy于2021年10月份发布，到现在才两个月时间，是个相对年轻的工具。目前仅支持Java语言。通过其帮助文档了解到，它使用深度学习模型加语法分析结合的技术，通过深度学习模型强力的学习能力生成长序列代码，同时又通过结合语法分析的能力去纠正模型生成的错误。我个人比较喜欢的是Cosy的代码搜索功能，它从GitHub和StackOverflow中抽取出了常用的代码片段，让我能很方便的在IDE中直接搜索需要的信息。阿里云Cosy提供的代码智能补全仅提供IntelliJ IDEA插件，支持Java语言，相比于其他工具支持的语言种类比较少，相比于TabNine，在补全效果上有一些优化，减少了补全半截的情况。支持整行的代码补全结果离线模式，Cosy会在首次启动时把模型下载到本地，之后便可断网使用我个人比较喜欢的是阿里云Cosy的代码示例搜索功能，支持以下特性：在IDE内支持指定API的代码示例搜索在IDE内支持通过功能描述搜索StackOverflow、GitHub等来源的开源代码片段阿里云Cosy的代码补全在TabNine的基础上更进一步的解决了部分生成错误代码的缺陷，但是在细节打磨上还存在一些问题，与TabNine、GitHub Copilot相比各有千秋。Cosy的代码搜索功能相比其他工具确实是一个比较好的亮点，让我的日常“抄”代码轻松很多。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆四、Kite说到业界在代码智能补全领域发布最早的工具，Kite便是其中之一，它成立于2014年，在Atom/Vim/Spyder等编辑器发布代码智能提示插件，初期只面向Python开发者，当前扩展到面向绝大部分主流开发语言。并于2020年初发布JetBrains插件，2021年初发布VSCode插件。Kite支持目前主流的16种开发语言以及16种代码编辑器，但是从我的使用体验上来看，其最擅长的还是Python语言，毕竟是Kite最早支持的语言类型。Kite提供基于机器学习的代码智能补全功能，支持以下特性：远程服务模式，代码需要上传到远程服务器离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全专业版能针对用户的代码库进行训练Kite也提供了Python官方文档搜索功能支持Python API的官方文档及少量示例Kite适合Python开发者，毕竟Kite是以Python起家，在Python语言上打磨了很多年，虽然不像其他同类工具一样，能提供非常惊艳的长序列代码补全，但是它对IDE自带补全的排序优化效果还是很不错的。Kite的API文档搜索能搜索到常用的Python API官方文档，但是大部分能在IDE中通过查看API定义查看，代码的使用示例比较缺乏。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆五、Codota除了Kite，业界另一个涉足最早涉足该领域的工具是Codota，Codota成立于2013年，在2014年下旬发布第一个Jetbrains插件版本，主要面向Java开发者。但是，目前Codota公司收购TabNine之后，已经放弃了Codota这款插件，并将老产品改名为了TabNine。Codota提供了代码补全功能，在Java语言上效果比较好基于程序分析、统计分析的规则化代码补全，主要能针对部分类名、常用的代码模板进行补全Codota提供了IDE内的代码示例搜索功能（支持Java、JavaScript）支持搜索引用了指定API的代码示例在其他代码补全工具发布之前，Codota还是一个比较不错的开发利器，特别是丰富了IDE自带的代码模板，可以帮助开发者节省很多低级编码的时间，Codota也有一些用于生成代码的小功能，这里就不再扩展。但是在目前AI爆发的时代，Codota的产品演进没有跟上步伐，所以Codota公司已经放弃该产品的演进，转而大力发展收购的TabNine。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆六、微软IntelliCode要说做开发工具哪家强，那肯定是微软最厉害，上面提到的GitHub Copilot使用的GPT-3模型，其研究组织OpenAI也是受微软10亿美元投资的，所以Copilot也有微软的功劳。微软自己开发的另一款工具IntelliCode，在2018年7月发布，支持C#、C++、Java、Python、SQL Server、TypeScript/JavaScript、XAML，并且在2021年初发布Visual Studio IntelliCode Insiders插件。跟其他众多补全工具一样，提供了代码智能补全的能力，目前支持VSCode以及Visual Studio。效果较好的语言：C#、C++IntelliCode提供了单API的代码智能补全，跟IDE自带补全类似，但是在排序上有所优化适配企业/私有代码（只支持C++、C#）支持离线模式在Java语言上与IDE自带的补全结果区别不大。IntelliCode能对IDE自带补全结果进行排序优化，但是支持的场景比较少，并不是所有补全都能提供排序优化，目前体验下来仅局限于方法调用的代码。整体体验下来，感觉IntelliCode在Java语言上实用性不强，基本上没有体感；在Python语言上至少在VSCode上还是比较方便的，适合不喜欢长序列/片段级代码补全工具的开发者。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆七、AIXcoderAIXcoder从天眼查了解到其成立于2017年，根据官网主页的信息，它也采用了深度学习的技术，并且对模型进行了压缩，以便于提升用户下载模型的速度，减少用户本地CPU的开销。AIXcoder提供了对用户本地代码库学习的工具，但是免费版有次数限制，而且学习本地代码库的时候电脑会比较卡。让我有点疑惑的是，AIXcoder官网主页视频中演示了IDE内的代码搜索功能，但是在实际插件中只提供了一个跳转到浏览器中的按钮，并不能在IDE内直接搜索（难道是需要付费的？）。目前发布了Jetbrains及VSCode插件，主要支持Java、Python、C/C++、JavaScript、Typescript、Go、PHP等语言。AIXcoder提供的代码智能补全与Kite比较相似，都会对IDE自带的补全结果进行排序优化，只是AIXcoder在Java上效果好一些，支持以下特性：远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，速度更快一点，卡顿感会减少离线模式，会把模型下载到本地官方主页的演示视频说是支持IDE内的代码搜索，但是我安装插件后发现只能跳转到网页端的搜索页面上，无法在IDE内搜索，难道这块功能是需要收费的？总的来说AIXcoder在刚发布的时候还是很不错的，但是最近发布了太多同类工具，AIXcoder的代码补全体验相比其他工具算不上出彩，希望AIXcoder能继续提升。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码搜索：IDE内不支持目前的代码补全工具，亦或是智能编码辅助工具，是对IDE自带补全能力的扩展，而不是替代，从这些工具中我们能切实的感受到AI带来的生产力，AI不再只存在于论文中，或许不久的将来，AI真的能自动写代码了呢？如果是针对问题中的C++代码，建议使用IntelliCode；如果是Java开发建议使用GitHub Copilot、阿里云Cosy、TabNine，希望我的回答能帮到你。怎么学编程语言最好？
目前国内Python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。学Python的人大多非科班出身。很多大学并没有开设此专业，因此就出现了大量的人才缺口，未来Python的就业形势，是大幅度上升的，而互联网行业正在进入不断成长期。如果你认准了想学习Python技术，就是为了以后能有个高薪工作，而且你对自己对能学好Python还很自信，更多需要的是付出时间和精力！
如果你选择一家培训机构帮助自己实现高薪就业，可以从企业口碑、师资力量、就业率主要的三个方面进行考虑。首先要考察的就是企业的口碑，一个企业的好坏，最直接的体现就是企业所赢得的口碑。这也是我们评判企业好坏的一个直接标准。我们以马哥教育为例：
凭借马哥教育职业IT培训的高品质和毕业学员的良好口碑，其已经成为业内知名互联网公司重要人才战略合作伙伴，获得了百度、腾讯、阿里、京东、中兴、科大腾飞、大众点评、唯品会、中国移动、新浪、51CTO、红帽等互联网巨头人才合作支持，2013年成为51CTO官方推荐合作机。
第三就是师资力量，我们参加培训的目的就是接受知识，师者，传道受业解惑也，强将手下无弱兵。讲师水平的高低，直接关系到我们是否能学到关键的技术，以及技术水平的高低。马哥教育拥有专业的专家师资和顶级课程科研研发团队，研发课程数百个模块，参与企业大型项目50+，标准教学课程6000+小时，在Linux集群、数据库、云计算、互联网大型架构、devops、运维自动化、python全栈开发、数据挖掘方向取得显著成绩
最后就是大家最关心的就业率了，毕竟，大家参加培训的最终目的就是为了就业，如果到最后都无法得到合适的工作，及时学到再多的技术又有何用呢？
我们来看看马哥教育Python班的就业情况：
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对于Python学习，相信很多朋友都尝试过，不少同学手中资料也有很多，硬盘存的资料也有几十G，但是没有良好的学习环境和正确的学习姿势，大多都半途而废了。主要原因是没找到一个良好的学习环境和氛围，和正确的学习路径，马哥教育教学团队投入大量精力，研发了全新的Python课程体系和八位一体化学习模式，真正做到让小白零基础，四个月成为python顶级高手
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