这篇文章是读了某位技术大咖的文章后的一个读书笔记，这位技术大咖思想比较激进，尤其是政治导向非常的左倾，因此他的博客在国内不可以直接访问。
抛开他的政治观点，择其善者而从之，我觉着他提出的学习技术的三部曲：WHAT、HOW、WHY很实用，可以推而广之，不仅仅适用于技术，也适用于所有的专业领域。
什么是 WHAT、HOW、WHY
第一步：WHAT
what, 即what is it ,是学习知识最最简单的层次，首先你要弄清楚你要学习的这个特点是什么？有什么特性？
举例而言，假如我们现在要学习Python中的数据分析相关的库 pandas，首先我们要清楚pandas是什么？它提供了哪些数据处理和数据分析的方法？这些方法怎么使用，语法是什么？
在 WHAT HOW WHY 这3个层次中，这个层次是最简单的，一般人都可以很快掌握。但是从 WHAT 层面了解到东西，通常只反映出事情的表面现象，而表象跟本质，往往是不同的，甚至是相反的。如果仅仅停留在 WHAT 层面，很可能会被表象所误导。
就像从事产品经理工作，在接受到用户反馈的需求后，这个需求往往都是表象，需要对其进行分析，探究用户产生这个需求的本质，进而才可以提出更好的解决方案。
第二步：HOW
how,即 how to do ？
在这个层次，我们要搞清楚某个东西是如何运作的，如何实现的。
还以Python中数据分析库pandas为例，在了解了padnas是什么，怎么用以后，我们要对pandas进行更进一步的研究，例如pandas.read_excel()的实现机制，它是如何通过输入一个excel的文件路径，就将这个excel转变为DateFrame对象的，转换为DateFrame对象后是如何实现对这个DateFrame对象进行排序、筛选、去重以及内外联接等操作的。
我觉着我对Python的使用目前就只到了这一步。 所以我在我的个人简历中，对Python的技术描述为：熟练使用
和 WHAT 层次不同的是，HOW 层次需要掌握一定的逻辑思维方法，有时候还需要去查阅文献资料求证来求证。
第三步 WHY
这一步是基于HOW的基础，我觉着我还没有到这一步，所以就不举例了，直接引用作者的原文吧：
所谓的“WHY”，就是搞清楚某个东西【为什么】设计成这样？【为什么】不是另外的样子？这样的设计有什么讲究？……
说实在的，善于问“为什么”有一定的天赋成分？好像某个科学大牛曾经说过“提出问题有时候比解决问题更难”。一般来说，只有当你【深刻理解】了某个东西，才能够针对这个东东的【设计】问出一些问题。所以，我前面强调过，要先把 HOW 的问题搞清楚，再来考虑 WHY 的问题。
WHY 类型的问题有个特点：这类问题很发散且数量很多。因此，对于某个具体的事物，总可以提出几十个（甚至上百个） WHY 类型的问题。在这么多个问题中，只有少数几个是【切中要害】的。所谓“切中要害”的问题，就是那些会把你引向该事物【本质】的问题。
如何才能直接提出切中要害的问题？老实说，这没有捷径。只有经常思考的人，才能逐渐掌握这种“直接命中要害”的思维能力。 一旦提出 WHY 问题，接下来自然就是寻找答案。 显然，WHY 类型的问题比 HOW 类型的问题更难回答——在回答 WHY 类型问题的过程中，你不但需要动用分析、推理、归纳、总结等各种思维能力，可能还要运用到跨领域、跨学科的知识。但是收获也是很大的。一旦把这些 WHY 类型的问题想明白，你就对整个事件有一个既宏观又深刻的认识。
不过，对于WHY这个程度，我觉着要因人因事而已，具体问题具体分析，例如说我现在从事的职业为数据分析师，我现在熟练掌握了Python，可以使用Python完成数据处理、数据分析、以及使用逻辑回归等常用的机器学习算法进行数据挖掘，对我而言，Python也好，机器学习算法也好，只是一个工具，就像我使用的excel，我只需要知道怎么用就好了，至于他们是怎么实现的，其实无论我能否掌握都不会影响我的工作。
就像我们要从当前所在的地方去到一个千里之遥的地方，我们可以选择驾车，可以选择乘坐火车，也可选择乘坐飞机，这些都只是我们要实现到达目的地的工具，我们不用去关心汽车、火车、飞机是如何造出来的，怎么去改进这个交通工具的设计。
但是从另外一个角度而言，假如你就是生产汽车、火车、飞机的设计师或者工程师，那么你肯定不仅需要考虑WHY这个问题，还要不断地去改进你的设计。
结语
学习还是要讲究思维和方法的，尤其是对专业知识领域的学习。 掌握了正确的学习方法，可以事半功倍。 共勉。
