极大丰富对编程中通用思想和核心思想的了解和理解，学习新编程语言能快速上手
得益于课程完备的资源和精巧的递进式设计（tutor 可视化 frame，unblocker保证理解题意，autograder 自动测试与评分）提升编程成就感和收获感，从而极大增加对编程的热情和兴趣
关于学习生活的思考：做自己喜欢和擅长的，探索多重职业，不要比较
代码如何被解释器执行
命名绑定与变量赋值
表达式，call expression，special form，evaluate，operator 和 operands
函数调用栈帧 frame 和 env
流程控制，迭代，for，range(len())，enumrate
一等公民，高阶函数，作为参数返回值
函数嵌套，闭包
装饰器
匿名函数 lambda
递归信仰之跃（Recursive Leap of Faith），类似数学归纳法
数据结构：序列，数组、字符串、链表、树
前置记录，双指针思路，累计记录
Py数据结构：数字，字符串""，列表 list[]，元组 tuple()，字典 dict{} ，集合 set{}，range，列表生成式，zip()
树递归，常用于选择问题，选择和不选，划分问题，树路径等
互递归，两个递归互相调用
递归作为迭代对象，递归构造自顶向下或自下向上
记录递归规程，动态规划思想，空间换时间
数据可变性：可变与不可变
字典分发，dispatch
数据生命周期与作用域 nolocal
迭代器，生成器，惰性生成，next，yield，流Streams
map，reduce
OOP，封装继承，抽象，抽象屏障隔离，消息传递，用函数实现类
Py 的 str 和 repr
泛型
异常
复杂度，函数嵌套增加变量，记忆化记录信息，比如递归次数，执行时间，复杂度增长类别
Scheme，全是 Linked List
函数式编程，pure 纯函数，non-side-effect 无副作用，currying 柯里化
编译原理，BNF 范式，AST 抽象语法树，词法分析器，语法分析器
解释器 REPL，程序即数据，数据即程序
递归爆栈，Tail call 尾递归调用，尾递归优化为迭代
Dynamic Scope 动态作用域、Macros 宏编程、Streams 流
声明式编程 SQL，select，join表连接左右全，分组group，聚合aggregation，过滤having，执行顺序
分布式计算，cs，ip，tcp，http，p2p
分布式数据处理，map，reduce，本地实现，Hadoop
并行计算，单核性能到堆核心数
进程，多进程通常不共享数据因此需要通信来共享状态，多核心进程可真并发，单核心心跳切换进程
线程，多线程共享数据，同时读写，会产生逻辑问题
多线程不共享数据，无需同步，比如：只读数据永远不会冲突。由于解释器或编译器的优化，无法保证真正按照代码写的顺序执行，没有数据依赖的代码，可能下面代码在上面执行
同步数据结构，
锁，有的数据结构不提供同步版本，需要自行控制锁，with 确保异常时也能释放锁
屏障，避免数据共享，将程序分为多个阶段
消息传递，