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從C++轉(zhuǎn)到Python三年,總結(jié)一下這段時間取得的進展

電子工程師 ? 來源:lq ? 2019-01-28 09:59 ? 次閱讀

很多人都說用 Python 編程十分簡單,即便是 6 歲的小孩也可輕松學(xué)會。我自己最開始使用 Python 編程時也這樣認為。那時我作為全職軟件開發(fā)人員已有 4 年時間,主要在 Linux 平臺上基于 QT 庫進行 C++ 編程。但是,我最初使用 Python 時編寫了很多糟糕的代碼。

如今,我已經(jīng)從 C++ 轉(zhuǎn)到 Python 三年了,我覺得自己有必要總結(jié)一下這段時間取得的進展。回顧這段經(jīng)歷,不僅是我的主要編程語言發(fā)生了變化,此外,我的工作環(huán)境以及我對代碼的思考方式也發(fā)生了變化。

在本文中,我將主要分享自己的經(jīng)驗,而不會詳細描述 C++ 和 Python 之間的細節(jié)和差異,因為網(wǎng)上已經(jīng)有了許多它們的對比文章。我希望這篇文章對于像我一樣有著類似經(jīng)歷的人有所幫助。

C++ 像深潛,Python 像浮潛

使用 C++ 就像深淺一樣,你可以潛入大海深處探索其神奇的奧秘和美麗,但這需要大量的學(xué)習(xí)和練習(xí),但總的來說,你所覆蓋的面積不會太大。

而Python 則更像浮潛,你只需把頭伸進水里,就可以看到美麗的景色,但你無法繼續(xù)深入。你只能繼續(xù)在淺水區(qū)游動,可以輕而易舉地游很遠,覆蓋很大的海面。從這個描述可以清楚地看出,每種語言都應(yīng)該在正確的地點和時間使用。

深入 C++

C++ 非常嚴格,它會對你的錯誤進行嚴厲的懲罰。在你的編碼過程中,幾乎很難避免段錯誤。因此,使用 C++ 編程需要開發(fā)者深入了解計算機、編譯器和編程語言。隨著學(xué)習(xí)過程的深入,你可以看到很多美好的東西,比如編譯過程和內(nèi)存管理。

作為一名 C++ 程序員,我需要密切關(guān)注各種語法。我需要對內(nèi)存的分配和釋放了如指掌。程序的依賴性更少,因為我喜歡對自己所寫代碼內(nèi)部發(fā)生的事情有所了解。如果使用太多其他人的庫,可能會不太可靠,出錯之后很麻煩,并且可能會破壞你的內(nèi)存使用量。

我習(xí)慣使用 Vim 來編程,此外會搭配很多插件,比如用于調(diào)試的 GDB 和用于分析程序內(nèi)存使用情況和錯誤的 Valgrind。我自己編寫 Makefile 然后用 g++ 編譯代碼。

那時的自己并不覺得 IDE 益處很大,我寧可放慢速度也不會讓自己失去對代碼的掌控?,F(xiàn)在回想起來,我確實非常依賴編譯器來查找類型錯誤。

在 Python 中淺泳

從 C++ 切換到 Python 時,你需要學(xué)習(xí)的第一件事就是要學(xué)會放手:在 Python 中你很難知道程序的內(nèi)部機制,不知道內(nèi)存如何被分配和釋放。你還會經(jīng)常使用其他人編寫的代碼,這些代碼將打包到庫中,因為它們可以節(jié)省你的時間并幫助你更快地編寫代碼。這并不意味著你需要編寫速度慢且依賴于未維護和非功能庫的代碼,但重點肯定是不同的。

當我開始用 Python 編寫代碼時,我首先按照 C++ 的思路來編程 Python 代碼。這當然可行,但我并沒有發(fā)揮出 Python 的優(yōu)勢。當我開始以更 “Pythonic” 的方式編程并開始使用庫以及更高級的概念(比如生成器、裝飾器和上下文)時,我的 Python 編程技能才得到顯著的提升。

作為一名 Python 開發(fā)人員,我遇到問題時首先會看看有沒有現(xiàn)成的庫可以解決該問題。Python 擁有豐富的庫生態(tài)系統(tǒng)及其社區(qū)。這些豐富和龐大的庫幾乎涵蓋了所有領(lǐng)域。我經(jīng)常使用的庫有:用于數(shù)值計算的 NumPy、計算機視覺庫 OpenCV、用來讀取 JSON 文件的 JSON、用于科學(xué)計算的 SciPy以及 SQLite3 數(shù)據(jù)庫。

我最常使用的 IDE 是帶有 IdeaVim 插件的 PyCharm。這是一款功能非常強大的調(diào)試器,它比默認的 Python 調(diào)試器 pdb 更好用。我使用 pip 來安裝我所需要的庫。除非我真的需要,否則我不再監(jiān)視我程序的內(nèi)存使用情況。

一些實用的技巧

如果你是一名 C++ 開發(fā)人員,并且考慮開始使用 Python 編程,以下是我的一下小建議:

改掉舊習(xí)慣

不要把 C++ 編譯器當調(diào)試器用。不要過度優(yōu)化內(nèi)存使用情況。避免編寫類似 C++ 風(fēng)格的代碼。無論如何,盡量不要依賴類型。

培養(yǎng)新習(xí)慣

善用 Python 庫。編寫 Pythonic 代碼(但不要過度)。保持可讀性。使用更復(fù)雜的概念,比如生成器、裝飾器、上下文。試試 PyCharm。

使用 C++ 和 Python 公共庫

某些 C++ 庫(如 OpenCV 和 QT)具有 Python 接口。很容易在 Python 中使用相同的庫,而不是從頭開始學(xué)習(xí)新的庫。

根據(jù)應(yīng)用場景選擇恰當?shù)木幊陶Z言

有時 Python 太慢或者不適合某類任務(wù)。此時就該 C++ 出馬了。在 Python 中使用 C++ 代碼的方法很多,有 SIP、ctypes 等方式。

總結(jié)

不管其他人怎么說,實際上,從一種語言切換到另一種編程語言并不容易,尤其是新的語言與你習(xí)慣使用的語言區(qū)別很大時。你需要花很多時間學(xué)習(xí)、深入、探索。但最重要的是,要明白不僅語言應(yīng)該改變,而且你的編碼風(fēng)格和工作方法也要改變。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:C++轉(zhuǎn)Python這三年,我都經(jīng)歷了什么?

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