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四年 C++ 老炮,转攻 Python 实践分享

发布时间:[2019-01-24] 来源:网络大数据
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C++ 已经学不动了,现在换 Python 还来得及吗?一位四年工作经验的 C++ 程序员亲述转型历程,这不仅仅是语言上的转变,而是代码思维甚至工作环境的转变。

通常,程序员会认为 Python 编码比较简单,即便是在校学生也可轻松入门,这是大多数转型 Python 程序员的最初想法。当然,Python 程序员现在的社会需求更大,薪资也相对更高一些。随着 C++ 的日益增负,不少程序员都抱怨“希望 C++ 别再加了,实在是学不动了”,本文讲述了一名具备四年工作经验的 C++ 程序员转行学习 Python 的心路历程。

由深入浅

最近几年,从 C++ 转型 Python 的程序员不在少数,毕竟由深入浅易,由浅入深难。学习 C ++ 感觉就像在海里深潜,潜的越深,景色越美,但需要付出更多时间和精力。总的来说,最终所覆盖的距离并不会很大。Python 有点像浮潜,很容易触碰,如果可以持续投入学习,很快就可以有所领悟。从这儿可以清楚看出,每种语言都应该在正确的地点和时间使用。

C ++ 语法更严格,Python 库更丰富

C ++ 语法更加严格,一旦出现编码错误,基本会连带发生很严重的后果。C++ 程序员通常需要深入了解计算机、编译器和编程语言语法。当深入了解时,我们可以看到并被一些事物所吸引,比如编译过程和内存管理。

作为 C ++ 程序员,大部分人往往更关心语法调整和场景用例,注重内存分配及释放。程序更加独立,编程人员往往清楚知道代码会发生什么,同时认为其他人写的代码不太可靠,更容易出错,并且可能会破坏内存用量。

C++ 程序员的主要日常工具是 Vim,有许多用于编写代码的插件,用于调试的 GDB 和用于分析内存使用和错误的 Valgrind,可能用 g++ 编译并编写 Makefile。此时,作者并不认为 IDE 会让其受益,反而非常依赖编译器来查找错误类型。

转型 Python,要学会放手

转换 Python 需要学习的第一件事就是放手,程序员不必再了解底层发生了什么,内存是否被分配或释放,这些都没有关系。因为 Python 可以使用其他人编写的代码,这些代码被打包成库,程序员可直接在代码中调用,可以节省时间并帮助更快地编写代码。这并不意味着编码速度变慢,或者依赖未维护和无功能的库,但重点肯定是不同的。

当作者开始用 Python 编写代码时,首先用 Python 编写了 C ++ 代码,虽然这也可以生成最终运行效果,但并没有从 Python 语言中获益。只有以更“Pythonic”的方式编写并使用库以及更高级的概念(如生成器,装饰器和上下文)时,Python 编码才得到改进。

作为一名 Python 开发人员,倾向于首先考虑能解决手头问题的库。Python 拥有丰富的库生态系统和支持社区,几乎可以完成任何事情。目前比较常用的库是,NumPy 用于数值计算,OpenCV 用于计算机视觉,json 用于读取 json 文件,SciPy 用于科学计算,sqlite3 用于数据库。

目前,作者使用的日常工具是带有 IdeaVim 插件的 PyCharm(一个 IDE),一个功能强大的调试器,比默认的 Python 调试器 pdb 更友好,也会使用 pip 来安装需要的库。除非真的需要,否则不会再监视内存使用情况。

实用技巧

如果是 C ++ 开发人员,并且考虑开始使用 Python 编写代码,以下是作者的建议:

摆脱旧习惯。停止使用 C ++ 编译器作为调试器,不过度优化内存使用情况。避免编写类似 C ++ 的代码,尽量不依赖类型。

培养新习惯。开始使用库写 Pythonic 代码(但不要过度)

保持可读性。使用更复杂的概念,例如生成器、装饰器、上下文等,可以试试 PyCharm

使用 C ++ Python 公共库。某些 C ++ ( OpenCV QT)具有 Python 接口,程序员很容易在 Python 中使用相同的库,而不是从头开始学习新库。

不要忘记二者的本质区别。Python 有时太慢或不适合任务,这就到了运用 C ++ 知识的时候了。在 Python 中使用 C ++ 代码的方法有很多,比如 SIPctypes 等。

结语

当转换到一种新的编程语言,尤其是与个人习惯完全不同的语言时,需要花费大量时间学习、挖掘、发现,最重要的是要明白不仅语言应该改变,编码风格和工作方法也要改变,因此需要提前做好大量准备工作。

作者:赵钰莹

参考链接:https://medium.freecodecamp.org/how-i-went-from-c-to-python-a-conceptual-change-8bf29d059428

来源:网络大数据


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