分析工具：如何选择值得学习的技术？

不少做开发的小伙伴都有这个困惑：想上进，却不知道到底该选择什么样的技术来深入学习。

今天我们就来聊聊选择技术的逻辑，常见的有 4 种：

 1. 从产品到技术

 2. 现有技术的延伸

 3. 需求多寡

 4. 兴趣

我们一个一个来说说。

1. 从产品到技术

技术只是一种工具，它是用来解决实际生活中的问题的。所以，如果你不知道怎么选择，可以反过来思考这两个问题：

 1. 我要做什么产品？

 2. 解决什么问题？

因为某一类问题的解决方案，通常是由若干种技术组合出来的。

比如说，我要做手游，解决无聊时间太多的问题，那就有几个选择，比如学习 Cocos2D-x、Unity3D。

比如说，你想解决企业远程音视频会议效果不好的问题，那就可以学习 C++、ffmpeg、WebRTC等，从传输和音视频编解码上去提升会议系统的效果。

所以，如果你对解决某一类问题感兴趣，或者对某一类产品、服务感兴趣，那就去研究下，它们对应的解决方案，通常是由什么技术实现的，从中选择一种类学习即可。

2. 现有技术的延伸

看样子，你现在已经是个程序员了，那你肯定已经在使用某种技术了。

那其实想深入学习，一个最现实的策略就是：学习你现在用的技术，或者学习能与它组合在一起形成技术栈的技术。

比如说，你现在使用 C++ 做图像处理，那就可以学习一些与图像处理相关的类库或工具，比如 OpenCV，Cairo等等。

比如说，你现在做视频编解码，那像 ffmpeg 、OpenH264、WebRTC等等，都可以学。

3. 需求多寡

有时候你想深入学习一种技术的目的是为了获得更好的职位，挣更多的钱。那这时候，就从市场需求入手来挑选。

比如现在人工智能相关的职位行情比较高，那你就可以学习 Python、TensorFlow、Keras等。

4. 兴趣

还有一些人兴趣非常明确，跟着兴趣走就可以了。

比如有的人对 Python 特别偏爱，那就多多学习 Python 相关的技术，TensorFlow、PyQt、Keras、Django 等等。

还有的人特别喜欢 Golang ，那就多多学习 Golang 相关的技术，比如 Docker 、Golearn等。

选择权在你

不管怎样，最终的选择权，其实在你自己啦~

不管最终你选择什么技术来深入学习，持续行动都是必须的，只有持续不断的学习、实践，才能让你精通某种技术。