作為一名程式設計師，如果沒有聽過 stackoverflow，那麼你最好去面壁思過一下。程式設計師最需要閱讀的一本程式設計書籍（其實程式設計書留下這本就夠了！）：
那些還沒有讀過這本書的程式設計師，是時候買一本了。如果還在猶豫，那麼先看下這篇文章，看看為什麼離不開 stackoverflow。
當你丟擲乙個技術問題時，最終是否能得到有用的回答，往往取決於你所提問和追問的方式。 —— eric s. raymond有時候，清晰描述乙個問題，特別是技術問題沒有想象的那麼簡單。提問從來就是一門學問，可惜很多人沒有意識到這一點，或者沒有給予足夠的重視。或者，有的提問者根本不是抱著提問的態度來請求大家的幫助。所以我們會發現各種讓人無法解答或者無心解答的問題：
去 segmentfault 的未回答題目中隨便就能找到一堆這樣的問題，所以很多人顯然並沒有提問的智慧型或者沒有很好的態度。raymond 和 rick moen 寫了乙份經典的文章 how to ask questions the smart way 專門來描述如何提問，這篇文章被翻譯成各國文字，留傳很廣，可以在這裡找到中文版。stackoverflow 和 segment****t 也給出了關於提問的建議：
在 stackoverflow 可以看到太多經典的問題，我們可以從這些問題中學習如何去提問，如何和答題者溝通。當你看習慣了stackoverflow 上面的問題，提問時就會不自覺去模仿，從而避免問出無腦問題。下面是提問時最需要注意的幾個問題：
很多時候我們希望能夠找到乙個解決辦法，但是在 stackoverflow 上，經常會有意外的收穫。你可能會看到對乙個問題不同的解決方案，甚至包括對這些解決方案的比較。
假設現在你想知道 python 中如何呼叫外部命令，比如 ls -l 來列印某個目錄下面的文章。google一下python call system command，第一條就是stackoverflow 上面的乙個相關問題：calling an external command in python. （google技術問題，基本都會顯示 stackoverflow 相關問題）。
然後在這個問題下面，有人總結了呼叫外部命令的幾種方法：
並且還對每個方法做了介紹，你可以選擇適合自己應用場景的方法。再比如這個問題 how to check whether a file exists using python?，介紹了 python 中檢查檔案是否存在的不同方法。
有許多強有力的工具可以幫我們更好地研究問題，你可能知道gdb除錯工具，可能知道python的timeit時間監控模組，但是你不知道那些自己不知道的工具。很多時候，當第一次知道某個工具時，我們心中會產生相見恨晚的感覺。然而，心儀的趁手工具總是那麼可遇不可求。
下面列出我發現的一些不錯的工具：
下面為 regex 101 的乙個簡單示例：
很多時候，遇到乙個問題，我們根本無從下手，不知道朝哪個方向思考。但是通過 stackoverflow，我們可以輕易知道具體的解決方案，有時候甚至還能知道別人面對這個問題時候是怎麼思考的。
假設你想利用裝飾器來完成乙個任務，即在下面say函式返回的字串前後加上，你想想這樣定義 say。
@makebold
@makeitalic
def say():
return "hello"
hello。但是要如何實現 makebold 和 makeitalic 呢，這是乙個問題。在 stackoverflow 上，有大牛會直接告訴你答案，並扔給你乙個裝飾器的文件鏈結。但是還有大牛會把自己的思考過程，把自己對裝飾器的理解詳細地告訴你，讓你深入去理解裝飾器機制。
然後開始解釋什麼是裝飾器：其實就是封裝器，可以讓我們在不修改原函式的基礎上，在執行原函式的前後執行別的**。接下來手工實現了乙個簡單的裝飾器原型，緊接著引入 python 中的裝飾器語法。最後還列出了一些裝飾器的高階用法，包括給裝飾器傳遞引數等。讀完整個答案，一定能對裝飾器有較深的理解，並且知道理解裝飾器的思考過程。這樣，沿著這條思考的路徑，你自己就可以推導出裝飾器的使用方法。
沒有問題要提問時也可以時常逛一逛 stackoverflow，瀏覽一些投票比較多的問題，看看別人的回答。在這個龐大的知識庫中，你很可能會發現自己的一些認知盲區，發現一些自己從未關注過的內容。
我就發現了一些比較有意思的問題，比如：
我整理了乙份 python 的高質量問題清單，放在這裡以供時常翻閱。
那麼怎麼才能找到 stackoverflow 呢，兩個建議：
只要你不是第乙個遇見某個技術問題的人，你基本就會在 stackoverflow 找到相同或者類似的問題。早日遇見，早日喜歡上 stackoverflow，你會發現生活是如此愜意。
**侵刪.
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