学了编程，在日常生活中感觉并没有多大用处，该怎么办？

清风月吟

学了编程，在日常生活中感觉并没有多大用处，该怎么办？

木兮伊人

凉拌。

麦文学：可玩性比较强的 python 贪吃蛇      
俺家家境贫寒，俺常教育孩子“人穷不能志短”。因此，孩子可以住在二手房里，用二手笔记本和 python 写他的 “人工智能”小程序。








......



python 跨平台多谐波音调发生器可自定义频率幅度和时间带 FFT 及波形显示



麦文学：可玩性比较强的 python 贪吃蛇      
授权：WTFPL



## LICENSE: WTFPL
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.fftpack
import numpy as np
import simpleaudio as sa

## %matplotlib inline

lf_sigFreq = 1000.0  # typical 440 Hz
lf_sigAmp = 0.99 # 0 dB
li_fsam = 44100  # 44100 samples per sec
li_durSec = 2  # Duration of li_durSec

# create a List or Array of li_durSec*sample_rate elements, from 0 to li_durSec
li_N =  li_durSec * li_fsam
Lfa_el = np.linspace(0, li_durSec, li_N, False)

t_scope = np.linspace (0, 2/lf_sigFreq, 2*int(li_fsam/lf_sigFreq), False)

# Cal the element value
lf_toneV =  np.sin(lf_sigFreq * Lfa_el * 2 * np.pi)*0.99 + (np.sin(3 * lf_sigFreq * Lfa_el * 2 * np.pi) )/3 + (np.sin(5 * lf_sigFreq * Lfa_el * 2 * np.pi) )/5 + (np.sin(7 * lf_sigFreq * Lfa_el * 2 * np.pi) )/7 + (np.sin(9 * lf_sigFreq * Lfa_el * 2 * np.pi) )/9 + (np.sin(11 * lf_sigFreq * Lfa_el * 2 * np.pi) )/11 + (np.sin(13 * lf_sigFreq * Lfa_el * 2 * np.pi) )/13 + (np.sin(15 * lf_sigFreq * Lfa_el * 2 * np.pi) )/15 + (np.sin(17 * lf_sigFreq * Lfa_el * 2 * np.pi) )/17

# limit amplitude in 16-bit dynamic range 2^15-1
list_el_buff = lf_sigAmp * lf_toneV *32767/ np.max(np.abs(lf_toneV))
yf = scipy.fftpack.fft(list_el_buff/32767)
# Convert to 16-bit WAVE data format
list_el_buff = list_el_buff.astype(np.int16)

# Play back
play_obj = sa.play_buffer(list_el_buff, 1, 2, li_fsam)

#
# https://stackoverflow.com/questions/34162443/why-do-many-examples-use-fig-ax-plt-subplots-in-matplotlib-pyplot-python
#
xf = np.linspace(0.0, li_fsam/2, li_N//2)

fig, ax = plt.subplots()
## nexttile
ax.plot(xf, 2.0/li_N * np.abs(yf[:li_N//2]))
plt.xlabel('Frequency [Hz]');
plt.ylabel('Amplitude [Peak]')
plt.grid()
# plt.grid()
# plt.show()
## title('Plot 1')



# nexttile
fig, ax = plt.subplots()
##ax.plot( Lfa_el, lf_toneV)
ax.plot( t_scope, lf_toneV[: (t_scope.size )])

#plt.xlabel('Time');
#plt.ylabel('Amplitude')
# title('Plot 2')

plt.grid()
plt.show()

# Wait until done and exit
play_obj.wait_done()





。。

晚儿姐姐快儿弟弟

因为编程就是没多大用处。
因为我们这个时代，软件早就已经过剩了。你能想到用软件提升效率的事，都有现成的软件。你觉得能提升效率但是没有现成软件的场合，大概率你也写不出一个软件来。
有个答主觉得自己可聪明可有创造性了，

你需要转换一批数据的格式，如果你完全手动录入，需要3±0小时，如果开发一个新的软件来自动化转换，需要3±2小时，你会选择怎么做？

Excel啊，不然怎么做？
就这么说吧，你在日常生活和工作中能遇到的处理数据且不能用Excel自动化的场合，我愿意出100块钱赌你一年遇不上一次。
而就一年遇上这一次，有那写个Python脚本的工夫，你在Excel上加点手工操作早都干完了。
并且你写的Python脚本也就用这一次，再没有第二个人（包括未来的你自己）会用它。
所以你费那个劲去写那脚本图啥？
我们这个时代，软件（包括互联网）行业已经被热钱给吹了二十多年，凡是你能想到的东西，早都有热钱推着的创业者去干过了。还轮得着你来发现个需要自动化的蓝海？
用好Excel得了，没事编啥程，看不见现在程序员失业都一大片一大片的么？

幂不可蜂

编程一窍不通，我想从另一个角度来回答这个问题。
我最近高强度用 Chatgpt，给我最大的感觉是，AI 能让我了解到，生活中哪些工作，是重复的、低效的、没有价值的劳作。
举个例子吧，我现在让 ai 替我读研报，然后我可以问他问题，他可以定位并且摘抄出核心段落给我。我自己阅读速度比较快了，其实这个感知还不是那么的明显，但这只不过是因为 ai 推理的速度还不够快，如果哪天我喂给 ai 一篇文章，他只要 3 秒钟就能阅读完毕并且分析出结果，那你说我引以为傲的阅读速度还有意义么？
换句话说，这些类型的工作都应该尽快淘汰给 AI，然后自己努力去学一些有意义的事。
用 AI 和编程相关的地方，其实就在于，解放一些重复性工作。
我虽然不懂编程，但业余爱好玩 NAS 和 Linux 一些服务，有一些简单的自动化运维需求。以前只能去网上找脚本抄一抄。自从有了 Chatgpt 之后，我已经给自己写了不下十个脚本了。


涵盖 Rclone 云盘自动挂载和掉盘检测，同步备份，防火墙设置等等。
说实话，极大提升了幸福体验。
还有一个很不错的场景是，我最近在装修，让 AI 帮我出公式计算一些投影面积，还有价格换算的东西。
说实话，这些场景，并不是说有了 AI 才能做到的。对于一个会编程的人来说，本身也不是啥难事，而且如果有 AI 加成，只会比我做的更加的如鱼得水。
AI 时代，编程最重要的是思维，这是一种更接近 AI 的语言。会编程的人，本身已经有了一个高的起始点了，只要你知道怎么用就行。
我们生活中 90%的事都是重复劳作，编程不就是干这个的吗？
很难想象，你会觉得编程在生活里没多大用途……

云端_b0ca

因为很多人都宁可进行大量重复性劳动，也不愿意进行一些创造性劳动
比如我现在问各位一个问题
你需要转换一批数据的格式，如果你完全手动录入，需要3±0小时，如果开发一个新的软件来自动化转换，需要3±2小时，你会选择怎么做？
就我目前的身边统计学而言，90%的人都宁可手动录入，对于这些人来说编程确实没啥用
但我会选择自己写一个新的软件来解决这个需求。我极度厌恶一切高度重复性的劳动，我宁可花费10小时做创造性劳动也不愿意做1小时重复性劳动
所以要让编程变得有用其实很简单
那就是尽可能降低自己对重复性劳动的容忍度

当你无法忍受重复性劳动的时候，你就会用上编程来解决问题了
我现在的容忍度已经降低到重复5次以上的事情都要考虑编程自动化了，如果你也能把对重复劳动的容忍度降低到这么低，你就会花费大量时间编程，尽可能多的让事情自动化完成

口袋星星

知乎十年新知答主ze ran说：
大学的时候看央视的天天饮食，看完了觉得去食堂吃饭都香了。工作后在国外，想自己做饭就想起来天天饮食，在线看很慢，自己就写了个下载软件，后来还给小孩下过动画片。
后来炒股，不知道哪些指标策略有没有用，自己写了一个软件，把自己想的，书上写的，大师们说的策略都实现出来，在真是的历史数据上跑，结果没有一个赚钱的，就退出了的故事。这么多年，省了很多心力。
他说：
有几个人想下载央视的视频？我想，我写了软件。
有几个人想重写空调的恒温？我想，我写了程序。
有几个人想要计算人生的意义？我想，我还算了。
不论需求有多小众，我想我就做出来，这是开发的超能力吧？