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为什么这么多人喜欢Python?今天我们就来从一位前辈的经历中了解一下。
喜欢Python,解决实际问题
2005年中期,用了几天学完了Python,随后两天用了十几个小时写了编译原理的课程设计,这是我大学阶段所有课程设计里没有延期的。后来逐渐发现Python的简单可以把我的思想从编程语言的细节里解放出来,更关注实际要解决的问题。就喜欢上了。
很多人关注起Python就是因为简单易懂,做Web很方便。但在深入CS的很多主题时,Python能发挥出更加强大无比的力量。而这来自于Python是个好胶水。
坦白讲,Python不算的胶水,至少Lua做胶水就比Python好,API好用。但Python再算上强大的标准库、数据结构、友好的转义后,就脱颖而出了。在科学计算领域,NumPy和SciPy的存在解放了很多人的思想束缚。其底层C模块,性能。
而当你需要的性能与的可调试性时,Python C模块是的选择。封装虽然有些麻烦,但封装后可以在Python里调用实在太方便。一些已有的C/C++应用也可以通过将函数封装给Python调用,而极大的降低调试难度,提升单元测试覆盖率。
2007年时我开始学Python的C模块编程,并在博客中放出了我的笔记。那时写了不少东西。封装libpcap后,做网络抓包,通信劫持,使得别人眼里,我俨然是个正经黑客。
后来迷恋erlang期间,做了C ode的Python封装,使得Python与Erlang可以互发消息,组建集群。搞硬件开发期间,封装了Cubieboard和RaspberryPi的GPIO、SPI等众多外设的Python接口,调试速度快到了云边。做USB通信期间,因为PyUSB不支持isochronous通信而自己重写了个libusb的Python封装,使得USB编程不再困难。做音视频识别的日子里,做了v4l2的Python封装,使得操作摄像头的控制精度达到了。
相比于其他人,用上这些Python封装后,迭代速度数十倍的提高带来了系统进化速度的极大提高。比如我在音视频识别的研究期间,因为NumPy和我自己的封装,每天动则十几次甚至几十次的迭代,优化算法的各种参数。使得我在不到两年时间里,识别效果就超过可某大学教授12年的研究成果。识别速度更是超出对方两个数量级。
对于各个领域的研究者,我是真心推荐Python的。用上NumPy和SciPy,你就拥有了的性能,的可调式性,和产品级的稳定性。而这也使得Python的这套组合成为科学计算领域能与matlab竞争的选择。
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