Как вы читаете техническую литературу? Делитесь лайфхаками!

 Публичный пост

Какой самый продуктивный вариант читать технические книги типа Learning Python от Лутца? Есть план прочесть книгу для прокачивания конкретного скилла и использования его в своих задачах и пет-проектах.

Решение - это тупо конспектировать каждую главу в Google Docs или как-то заносить прочтенные главы в таблицу?

Столкнулся с гигантской книгой в 1500+ стр, пока идет туго. Пытаюсь понять причины и найти пути решения проблемы.

Слышал мнение, что такого объема книги не нужно читать подробно, а скорей использовать как источник, к которому можно обращаться по конкретной проблеме. Не думаю, что это идеальный подход.

В качестве временного решения выделил в своем календаре тайм-слот для чтения этой книги с повторением раз в день в конкретное время. Пишу выжимку из прочтенных глав в Google Docs. Пока костыльно, но дорабатывать планирую уже в процессе.

Какой метод используете вы?

41 комментарий 👇

Уже лет 5 не берусь за именно что чтение технических книг от корки до корки. Вместо них - статьи. Ну или определённые главы из книги.

Сначала хотел привязаться к красивому числу 365 страниц, чтобы не читать более длинные книги, но это оказалось ерундой неприменимой, потому быстро забил.

Читаю только то, что могу применить тут же на практике. Если знания не применимы - то откладываю книгу, потому что это напрасная трата времени: либо я забуду написанное, либо к моменту использования оно может оказаться частично неактуалтным и все равно придётся освежать знания.

О прочитанном (применён ном уже или только планируемом) стараюсь рассказать кому-то, тк верю, что во время рассказывается лучше сам запоминаешь. Заодно можно узнать другое мнение, чужой опыт или дополнительные сведения.

Ещё я делаю тесты,но это скорее там, где не удаётся применить всё новое, о чем узнал. Тогда иду на Линкедин - там есть тесты по куче тем. Или гуглю quiz по теме или вопросы для подготовки к сертификациям и отвечаю на них,чтобы закрепить знания или просто посмотреть что у меня в голове осталось.

  Развернуть 1 комментарий

@zahhar, а какие статьи ты читаешь? Просто первый результат в Гугле, который часто ведет на medium? Или же что-то особенное?

У меня создается определенное впечатление, что качество статей и, особенно, курсов по программированию в интернете сильно уступает качеству технических книг.

А все потому чтобы выпустить книгу, нужно пройти череду проверок редакторами и всяких верификаций в разных издательствах. Тогда как статью можно выпустить просто накидав текст и запостив его в своем блоге в интернете.

  Развернуть 1 комментарий

@leo_kor, если мы говорим про python, то лучше официальной документации ничего нет (хотя Лутц тоже весьма хорош). как и у ts/js. как и у golang. ладно, про js наврал, там лучше mdn читать

  Развернуть 1 комментарий

@leo_kor, этап статей на Медиум у меня тоже был, я понимаю о чём ты :)

Для статей у меня 3 источника:

  1. curated tech newsletters — ну вот хотя бы https://tldrnewsletter.com/, хотя я подписан штук на 5 разных всего. Я "сканирую" рассылку, читаю то что сразу заинтересовало, а остальное при необходимости могу "погуглить" внутри своего мейлбокса.
  2. первая страница гугла по техническим вопросам содержит, как правило, пусть и не в первой ссылке, хорошие годные материалы по теме из авторитетных источников. Технические запросы всё-таки не политота или прочие мягкие науки
  3. Сам я предпочитаю статьи либо из официальной документации, либо из блогов профильных сервисов/компаний, либо сайтов изданий уровня Wired / ArsTechnica и т.п., которые стараются. Я игнорирую Quora и в то же время считаю, что умею в Стековерфлоу когда требуется.

За абстрактные курсы по программированию не могу ничего сказать, т.к. всё что я в последние годы посещал — были официальные учебные курсы, организованные компаниями, которые стоят за изучаемыми технологиями-методологиями-фреймворками (ну типа обучение по Azure от Microsoft или обучение какоиму-нибудь SAFe от ScaledAgile или Adobe Analytics от Adobe). С официальными курсами всё более-менее в порядке (к ним тоже есть критика — упор на продажи, много воды и т.п.), но в целом хотя бы информацию они дают структурированную, непротиворечивую, актуальную и заботятся о наличии вменяемых инструкторов и хороших учебных материалах.

Про книжки vs статьи: не согласен категорически. Сейчас книжку кто угодно может опубликовать, рядкое издательство заморачивается оценкой качества. Плюс технические темы достаточно быстро устаревают (если это не нетленки конечно), так что книжка 3-летней давности может быть сильно хуже свежей статьи.

  Развернуть 1 комментарий

@return_none, к сожалению, официальная документация не всегда хорошо написана( Мне лично не понравилась документация TS и Vuetify, дока React просто не зашла. В таких случаях предпочитаю книги, статьи и туториалы на ютюбе.

По сабжу — использую Obsidian для конспектов

  Развернуть 1 комментарий

@zahhar, https://tldrnewsletter.com/ не отзывается чета.

  Развернуть 1 комментарий
  Развернуть 1 комментарий

@zahhar, по квизам / тестам, chatGPT успешно с этим справляется, если нет ничего стоящего в сети

  Развернуть 1 комментарий

@AlekseyKh, ух ты, это как? всмысле попросить его проверить твои знания по какой-то теме? разверни пожалуйста.

  Развернуть 1 комментарий

@zahhar, ага) прям так и пишешь ему - Представь что ты ментор. Тебе нужно меня протестировать. Тема "обратная сторона луны". Задай мне пять вопросов по теме. Ключевые слова "гелий 3", "незнайка", "секретная база" и еще два на твой выбор

в таком духе, можно создать чатики по темам и устраивать себе квизы

  Развернуть 1 комментарий

Никак. Жизнь коротка, книжки дорогие.
Все равно забудется, если не применить в работе, а когда надо для работы, то читаю конкретные статьи/документацию

  Развернуть 1 комментарий

Если говорить именно про технические, то читаю только фундаментальные книги, которые могут добавить понимания к вещам, которые раньше не понимал. Типа Таненбаума, Макконела, Столярова и т.п.
Если читаю с айпада и это pdf то обвожу стилусом важные места. Apple Books сохраняет все твои каки-маляки в pdf-ку, это плюс. Но с мака не видно момент докуда дочитал, это минус
Если это epub, то просто выделяю цветом полезные места. Они потом видны.
Если читаю с компа, то сразу стараюсь кидать в obsidian. У меня там сетап, куда стараюсь линковать важные идеи. Соответственно, инфа с айпада рано или поздно добирается тоже туда.

Если речь про изучение ЯП например, то как по мне не помогает. Я вот купил кучу книг по пайтону, но в итоге все равно практически их не читаю, т.к. за исключением базовых моментов все сводится к банальному применению различных функций/методов, которые проще нагуглить. Даже если читаю, то почти ничего не записываю, а просто откладываю в подкорку, типа есть такая возможность, при необходимости нагуглю.

  Развернуть 1 комментарий

Не нужно конспектировать книгу. Секрет в том чтобы написать конспект по самой технологии. Для этого нужно выделить ключевые поинты. Затем по каждому поинту провести небольшое самостоятельное исследование. Нужно понять суть, проверить в бою а затем своими словами кратко это описать. На основании чего такое ресерч проведить (статьи/книги и т.д.) дело десятое.
Главное - пропустить через свою голову, понять, принять, переосмыслить, попробовать, и кратко описать в конспекте.

Я лично книги редко читаю, так обычно там столько воды что только за шваброй идти. Статьи куда лучше. Но лучше всего если есть хорошие доки.

  Развернуть 1 комментарий

😱 Комментарий удален его автором...

  Развернуть 1 комментарий

Читаю от кроки до корки, запоминаю "Вау, можно и так" потом ищу нужные страницы если надо.

Правда последнее что я читал был Dragon Book...

  Развернуть 1 комментарий

Категорически рекомендую: Как читать книги

  Развернуть 1 комментарий
Igor Kustov Java & Go Developer in Search 18 февраля 2023

Я, наоборот, не читаю статьи (кроме когда надо нагуглить по работе что-то), не хожу на конференции и не смотрю видосы на ютубе (это вообще выше моего понимания).

Зато подписан на Manning и Oreilly и собираю книги (после известно чего - больше не покупаю на амазоне, а скачиваю с twirpx, и там, увы, не все есть).

Чтобы лучше понять что-то с чем работал/сталкивался - достаточно просто прочитать. Если учу что-то новое, далекое от моего экспериенса - стараюсь делать 2 вещи, во-первых упражнения, если они есть хотя бы некоторые. Во-вторых cross reading, не знаю как это назвать - типа хочешь выучить новый язык, берешь 5-6 книг по нему, читаешь все, самое важное, best practices остаются.

  Развернуть 1 комментарий
Vitalik Svyatsky Data engineer; Фаундер велоштук 23 февраля 2023

С некоторой периодичностью, встаю пораньше (магия утра, ага), и отвожу себе время (час) на почитать с кофейком.

Читаю с красно-синим карандашом (ставлю на полях восклицательные знаки, или подчеркиваю в тексте) и полупрозрачными клейкими закладками, которыми обозначаю главы/разделы (закладки подписываю ручкой, на выступающей за книгу части, чтобы можно было сразу увидеть, что там).

Конспектирую только курсы иногда или короткие статьи на фундаментальные темы.

------ниже уже разные мюсли по этому поводу------

Помогает ли? Да честно говоря так себе.
Запоминаю только супер-ключевые моменты, которые можно было бы прочитать и в статье за полчаса.
Вопрос конечно в том, чтоб найти такую правильную статью.

Многие тут пишут, что вообще нечего книги большие читать, особенно, если не применимо вот прямо здесь и сейчас.
Черт его знает, может это и правда.
А сесть и мучать себя талмудом это какая-то форма прокрастинации, оправдывающая себя тем, что "ну вот сейчас прочитаю всего Лутца к КААААК ВСИОО пойму!".
(я о своем опыте говорю, если что)

Хотя я, скорее всего, от своего подхода уже не откажусь.
Кажется, что читать теорию - круто (говорю с колокольни самоучки, без профильного образования)

  Развернуть 1 комментарий

@zederblatt, вы всё правильно делаете.

  Развернуть 1 комментарий
Князев Денис Разработчик интерфейсов 26 февраля 2023

Мы сейчас практикуем в команде небольшой книжный клуб.
Раз в неделю читаем одну главу книги (идеальный объём, чтобы прочитать и не перетруждаться во время работы) и в пятницу вечером в раслабленной обстановке обсуждаем её.

Пока идет очень продуктивно.

  Развернуть 1 комментарий

Пока не попробовал, что-либо так читать, но вот прямо сейчас эксперементирую со скармливанием доки/литературы/etc. нейросети, которой потом буду накидывать вопросы по мере возникновения.

Я в целом не люблю изучать что-то в отрыве от реальной задачи (не обязательно полезной, имеется в виду просто поиск знаний для решение проблемы).

  Развернуть 1 комментарий

@Bobronium, а можешь рассказать подробнее или статью может можешь написать?

Очень интересная тема.

Спасибо.

  Развернуть 1 комментарий

@vasiliuk, пока успел попробовать вот такое: https://github.com/hwchase17/langchain.

Взял пример с ноушеном: https://github.com/hwchase17/notion-qa, там можно как склонировать и запустить на их датасете, так и скормить свой экспорт. Судя по коду особой завязки на ноушн там нет, но есть общая концепция сорцов!

Пока что не очень радует скорость и качество ответов, но и качество вопросов было не сильно высокое. На реальной задаче пока не пробовал.

В целом у меня ещё есть цель вкатиться в AI, поэтому не могу судить об эффективности моего пути в сравнении с другими. Скорее всего сейчас будет навалом готовых продуктов (если ещё не), которые будут делать это из коробки и не нужно будет ничего клонировать и питонировать (идея для стартапа).

Так что сейчас смотрю и пытаюсь разобраться в процессах, описанных на этом видео:

И вот репо, который упоминался в видео:
https://github.com/karpathy/nanoGPT

Планирую осилить два последних сурса и двигаться дальше куда-то в этом направлении. Мб проект для описанного юзкейса попробую запилить, если ничего такого ещё нет, или есть но такое себе :)

P. S. Нашел вот такую приколюху ещё:
https://notesonai.com/Notes+on+AI

Меня завораживает граф в обсидиане, но пока не читал там ничего.

  Развернуть 1 комментарий

@Bobronium, класс, спасибо, чекну :)

  Развернуть 1 комментарий

@Bobronium, я экспериментировал с ChatGPT и просил его написать его саммари курса по ML на Ютубе на 12 часов. Результаты оставляли желать лучшего.

Не до конца понимаю, как это работает т.к. полагаю что он просто анализирует транскрипт видео.

Но интересно будет посмотреть, если получится заставить его выдавать сколь-нибудь ценный результат.

  Развернуть 1 комментарий

@leo_kor, я правильно понимаю, что ты ему ссылку на видео отправил? Если так, то он мог и не знать что там в видео, а вся инфа которая у него была — мб описание страницы на ютубе и комменты, или какой-то пост с этим видео, и тп.

А сам видеоряд для него будет бессмысленной последовательностью байтов (может он и сможет эти паттерны интерпретировать и попытаться продолжить, но вряд ли это...

так, щас вернусь, пришла охунная мысль: скормить GPT половинку JPEG в виде байтов и попросить продолжить, а потом сконкатенировать их и глянуть чё она там нагенерила.

  Развернуть 1 комментарий

@Bobronium, скинь jpeg, который получится) мне тоже интересно стало

  Развернуть 1 комментарий

@gauz, я чего-то так и не смог её заставить продолжать именно jpeg. И есть предположение, что это из-за того, что её сильно кастрировали.

Нужен какой-то промпт который уберёт ограничения, но я его не нашел и забил.

  Развернуть 1 комментарий

  Развернуть 1 комментарий

@glader, безудержно плюсую. Буквально вчера закончила проходить полноценный 4-недельный курс с таким же названием. В результате у меня сложилась полноценная система от первичной работы с литературой до укладывания полученных знаний в Obsidian. Отдельной кайфовой находкой стал Zotero, в нём очень удобно читать книжки, статьи, выделять важное и потом одной кнопкой выгружать свои заметки и импортировать их в Obsidian.

Читаю по такой системе книжку «React Design Patterns», очень хорошо зашло, в голове отлично укладываются концепции, генерится множество своих мыслей и вопросов по теме. Всякие статьи тоже отлично экспортятся из браузера в pdf и складываются в Zotero, а потом перерабатываются в Obsidian.

Читаю обычно на айпаде, примерно час в день по вечерам, заметки перерабатываю уже на компе. Zotero кроссплатформенный и с нормальной синхронизацией между устройствами.

  Развернуть 1 комментарий

@glader,

А какой видос тут был размещен? Не открывается

upd: Ага, вижу в архиве. Это был Практикум: Как читать книги от @cartmendum.
Жаль, что теперь скрыт

  Развернуть 1 комментарий

@hakim, гребаный интернет, все надо к себе сохранять. Уже не помню, что именно там было, но контексту - чтото из https://rustamagamaliev.ru/?page_id=1455

  Развернуть 1 комментарий

@hakim,

https://web.archive.org/web/20230311091427/https://www.youtube.com/watch?v=Qpebt5j5U8g

Макс сказал, что удалил специально, бесплатный контент не ценится.

  Развернуть 1 комментарий

@glader, да, тоже отрыл в архивах. Спасибо большое!

  Развернуть 1 комментарий

я за конспектирование, притом не просто за конспектирование, а за то чтобы потом регулярно повторять коспекты.

Так я пришёл к тому что читаю регулярно, а наиболее важные места записываю в anki - это такие флеш карты, а потом каждое следующее чтение начинается с повторение просмотра флешкарт с предыдущих глав.
После прочтения книги нужно некоторое время повтороять ещё карточки чтобы последние главы усвоились.

стараюсь по каждой прочитанной книге делать свою колоду карточек, и когда надо вспомнить просто пролистываю карточки.

  Развернуть 1 комментарий

@MaximKonovalov, плюсую. Только вместо anki использую remnote. Там можно совместить карточки с WYSIWYG базой знаний. Как раз недавно они наконец-то добавили функцию new cards per day, и это было единственное что меня все еще заставляло смотреть в сторону anki до этого. Карточки ревьюирую каждый день

  Развернуть 1 комментарий

Последнее время специально искал техники для подготовки к собеседованиям, и в том числе по книгам. Из того, что понравилось:

  1. Писать вместо конспекта вопросы. Например, ты прочитал как работать с map. Пишешь - что делает метод map? Чем отличается от flapMap? Напиши простейший пример использования map? В конце главы ты еще раз просматриваешь и отвечаешь на эти вопросы. Через 3-4 часа желательно сделать это еще раз, но не обязательно. Мозг у нас запоминает во время вспоминания - поэтому, когда мы вспоминаем что-то, то лучше это запоминаем. Причем развернуто отвечать не обязательно. Бонусом - у вас всегда есть список вопросов по данной книге. И его можно всегда повторить или спросить кого-то другого на интервью если понадобится.

  2. Подчеркивать или выделять не абзац, а слово или словосочетание. Разные авторы советуют не увлекаться выделением, подчеркиванием в тексте, потому что это все равно абзац текста или даже два это большая когнитивная нагрузка. Вернувшись к книге через месяц, вы можете не помнить, что именно вас так поразило в этом тексте. Постарайтесь очень кратко в одно или два слова сформулировать почему этот текст вас заинтересовал. И напишите на полях или сделайте выделение в pdf в читалке, но именно одного-двух-трех слов. Затем также в конце главы еще раз просмотрите свои пометки и попытаться воспроизвести по памяти, чем вас заинтересовали те выделенные абзацы. Например, вы увидели интересны пример оптимизации работы базы данных. Пишем - быстрая выборка или что-то типа того.

  3. Не сработало для меня почти никогда - Совет: подумайте, как вы можете применить это прямо сейчас. Это частый совет от коучей по чтению. Но в программировании это сделать сложно. У меня, например, нет сейчас проекта, где требуется эта технология. Хотя соглашусь, что писать код в разработке это почти то же самое как уметь решать задачи по физике. Если ты это умеешь, то значит, что ты знаешь физику.

  Развернуть 1 комментарий

Ох, у меня ровно та же история с ровно той же книгой. Заметил, что у меня основная проблема в том, что я процентов 80% уже знаю из статей и опыта, поэтому мозгу эти 80% неинтересны. При этом есть важные 20%, в которых полезные знания (но, видимо, не окупается).

Как решение пока думаю скипнуть части, в которых разбираюсь и перейти только к тем, которые знаю плохо.

Но вообще, если мозг не хочет — у него есть на это достойная причина, которую мы просто не понимаем. Либо мозг понимает, что оно нахер не нужно, либо что плохо/скучно написано, либо ты и так можешь писать норм код и в работе тебе нужно не это.

  Развернуть 1 комментарий

Мой опыт

Большие толмуты про "базу"

Такие книги читаю обычно с соблюдением 2-х условий:

  • когда уже разбираюсь в предмете, имею релевантный практический опыт и пр.
  • это что-то фундаментальное / "базовое", что не сильно поменяется даже в ближайшие 10-15 лет и, одновременно, будет являться отличном фундаментом для других знаний.

С одной стороны - тебе не тяжело читать, потому что, >50% ты уже знаешь. С другой стороны, ты можешь понять какие-то универсальные идеологические штуки или специфичные корнер кейсы какой-то технолигии / домена, которые тебе просто никогда не встретятся в рабочем опыте.

Но это может подойти не каждому, знаю людей, которые бесятся, когда читают хоть немного того, что уже понятно и знакомо.

Пример:

Тем не менее, она отлично систематизировала мои знания о том, как можно атаковать веб-приложения, и как можно защищаться от этих атак. Гораздо лучше, чем прочитанный перед собесом OWASP Top 10 несколькими годами ранее.

Книга в "нужный момент"

Иногда у тебя может быть такой период, когда ты работаешь c супер новой и интересной для тебя темой или ты повышаешься в должности и пр. Ты заряжен, воодушевлен и полон энергии. В этот момент, бывает тебе попадается на глаз или ты сам быстро находишь релеватную техническую книгу. Условия:

  • Книга относительно короткая, не 1500 листов
  • Содержит именно те, знания, острую нехватку которых ты ощущаешь прямо сейчас.

Тогда ты можешь "проглотить" такую книгу за пару недель по дороге на работу в метро, получив максимальное количество пользы за короткое время.
Минусы: таких моментов не так, чтобы много в жизни, а может и вообще не быть + надо иметь привычку где-то узнавать о таких книгах и/или делать закладки

Пример 1: https://www.amazon.com/Zero-Trust-Networks-Building-Untrusted/dp/1491962194. Делали RnD zero trust сетей, ресечили решения, рисовали архитектуру и пр.
Пример 2: https://www.amazon.com/Cybersecurity-Arm-Wrestling-perpetual-Operations/dp/B091LWPGCV. Апнули в должности.

Новое и сложное

А вот новое и сложное я обычно с книг не начинаю. Тут для всех по-разному, но для меня работают видео лекции. Особенно если найден интересный / харизматичный преподаватель. Он уже и предложит что-то почитать и другие доп материалы. Ну и в целом у тебя сразу изучение порезано на 1.5-2 часовые отрезки.

Во время просмотра делаю заметки. Раньше даже от руки делал (сейчас уже нет).

  • подбираю себе интересное практическое задание. Либо попадается релеватное на работе.

Пример лекций: так начинал учить python


Аналогичным образом изучаю сейч Go.
Пример практики (на Go) https://pdos.csail.mit.edu/6.824/labs/lab-mr.html. лаба от mit.

  Развернуть 1 комментарий

практика, практика, практика

я сначала просто пробегаю глазами текст на общую информацию

если там есть примеры кода (а они почти всегда есть), то я просто вставляю это в компилятор/интерпретатор, вижу результат, смотрю что я могу поменять и если ничего не понятно, то начинаю читать текст подробнее. кстати, очень помогает не просто копипаст кода, а именно написать его, так запоминается лучше и понимаение и осознание приходит быстрее

  Развернуть 1 комментарий

Мне очень нравится книга Лутца, но я не согласен с некоторыми моментами в ней: например когда одна небольшая тема покрывается в нескольких главах — интро в главе 11, основная идея в 26, gotchas — в 32; не нравится лишний фокус на второй версии; и примеры — или их отсутствие (send в генераторах), или чрезмерно подробные примеры для простых идей.
Поэтому я её переписал в курс для своих коллег, который же сам и читаю. Так пришлось и Лутца полностью прочесть, понять и подготовить хорошие примеры на всё.
Так что мой подход — попытаться подготовить если не курс, то глубокое объяснение темы, которую покрывает книга. Это обычно выглядит так: прочесть главу-раздел, описывающий одну идею или концепт; понять его, найти информацию и примеры для всего, что не было понятно из текста книги или упоминалось вскользь; при желании — сделать конспект. А в идеале найти группу единомышленников которые эту же книгу пытаются осилить и стать лидером.

  Развернуть 1 комментарий
Сергей Халимон Software Engineer & Rust & Python 28 июля 2023

У меня частая проблема, что забываю то что законспектировал, объем возможной информации просто не вмещается. Темы которые казалось, бы хорошо изучил, забываются. Только то, что каждый день использую запоминается на подкорку.

Сейчас использую Obsidian как хранилище знаний, просто как древовидная структура. Записываю туда своими словами темы которые важны, в основном фундаментальные. Но ходить туда искать что-то меня напрягает, только если иду за конкретной записью о которой помню.

Есть план добавить интелектуальный поисково-чат с помощью вектороной бд и нейронок. Самому заниматься времени пока не много, мониторю потенциальные готовые решения. Вот на эту штуку наткнулся недавно, выглядит подходяще для подобной затеи https://github.com/psychic-api/rag-stack

Но тут оно начнет хорошо работать если сохранять заметки с книг, сами книги, части видео. С этим вроде как неплохо справляется https://read.readwise.io . Но дороговатый и требует терпения, усидчивости, что бы эти материалы сохранять.

В общем, чем старше становимся, чем больше информации впитываем, тем актуальнее вопрос что с этой всей инфомацией делать, что бы была польза. Хорошо, что сейчас появились LLM который позволяет упростить обработку данных.

  Развернуть 1 комментарий

😎

Автор поста открыл его для большого интернета, но комментирование и движухи доступны только участникам Клуба

Что вообще здесь происходит?


Войти  или  Вступить в Клуб