Go接触

最近有时间也有必要接触了Go,也有很多原因

  1. 大三的时候就想学学Go,不过由于Python耽搁了
  2. Python的并发让我头很疼,一点也不优雅,而Go的天然并发早声名在外
  3. 业务需求
  4. 多学一门语言,提升自己的竞争力

Go的特点

学习Go几乎没有阻碍,跟着A Tour of Go一步步学下来就行。光学怎么写Go就太枯燥了。我顺便了解了一下Go,很多内容在wiki中已经说得很清楚。总结一下,

  1. Go是静态类型,与C/C++类似,不同于Python,因此性能肯定比基于解释器的Python高。Go有垃圾回收机制、天然并发,写起来就很舒服,代价是性能肯定没有C那么高,看到一句话很有意思:Informally, Go is 50% of C’s performance (which is still really good) for 0% of the headaches.
  2. Go这个名字取得很好,Go由Google成员开发,Go是围棋,也是gopher(鼹鼠),为什么gopher是吉祥物?只能解释为男人的浪漫了。
  3. Go是面向多核的语言,也就是面向未来。Go在Google中也有不少应用,我只找到古老的资料,Rob Pike的演讲Quora的问答、关于dl.google.com故事也很有意思。
  4. Go没有类,但有结构体,我喜欢这点。
  5. Go有指针,太棒了。
  6. Go的interface设计太巧妙了。
  7. Go的goroutine就不用说了,强、优雅。但我目前不知道CSP的细节。
  8. Go的包管理很出色。

体验了2天Go,我无法找到Go的缺点,即使是缺点在我看来也是优点(没有面向对象)。当然Go是否是面向对象的也很难说,可以看看这篇讨论,反正我是认为这是Go的优点。我已经把Go列为第二优先语言了,学了Go可能就不用再学C/C++了。

学习和使用Go的同时能开拓新的思考方式、思维模式,就像学外语一样,思维方式会得到提升。而Go带来的思维改变就是思考要并发。当然并发不是并行,这个可以看Rob Pike的演讲,还有关于并发模式的演讲。形象的说,并发是一个人可以一边吃饭一边喝水,可以随时切换,而并行一般是做同样的事,比如左手和右手同时转笔。我觉得并发有并行的意思,可能之后还要深入理解一下,不过理解了也没啥用。


Go的并发

Go其他部分比较简单,随便学学就行,我觉得并发是Go的精髓。Go的并发很好用很优雅,可以看看性能如何。我将Go与我常用,让我头疼的Python作了对比。首先是裸的并发,就算个加法,也不join,只看起并发的开销。

虽然这个比较不科学,但也可以跑一下试试。

接下来跑个需要同步的,用到了并发常用的queue或channel。

上面两段代码极其相似,这也让我对channel的理解深了一点,功能上就相当于Python中的queue。粗略一测,Go和Python时间性能相差30倍。另外,这段代码中,Python在我的电脑上起不了10000个线程,Go可以起1000000个,我还没测Go的上界。

为什么goroutine这么好用?我搜索了一下,发现很多好的资源,

  1. goroutine和thread的对比,佩服写得好
  2. goroutine不是轻量线程,Rob Pike也说了,理解这点很重要。看了这个说明,完全就理解了

总结

以上是我接触了2天Go写的胡言乱语,希望以后看到不会脸红。总之,Go是不错的语言,值得学习。特别是现在很多情景对并发的需求越来越大、C/C++等语言的设计考虑、硬件的分布式等,Go就是顺应时代潮流的产物,Google还是爸爸。

感叹一句,什么时候我才能那么屌?


参考

  1. Analysis of the Go runtime scheduler,以后看
  2. Five things that make Go fast,很有深度,看了之后脑子炸了,还有一系列

去年与未来

2018年我终于毕业开始工作了。还好当年家里穷,没有选择物理系,否则就与计算机无缘了。一年年的人生经验积累下来,发现自己干的蠢事、令自己回想起来尴尬不已的事、令别人当场窒息的事越来越少。随着年龄的增长,我也发现自己的计算能力慢慢下滑,还好目前的经验增长完全可以抵消算力的下降。2018年我学会了很多技能,一条条来说。


绘画

创造自己理想的二次元对象是我几年来一直想干的事,苦于时间、设备以及其他因素,一直没有付诸行动。我自认为我是绘画天才,尤其对色彩的把控简直天生精准。缺点是,我是写实主义的,追求精确的形与结构,缺乏想象力,创造性不强。为避免老了学得太慢,我在今年年初,终于找到了时间,开始绘画。借助网络、各路大触的教学,我画了一个月,走完了用笔、复印、抄袭、临摹和创作的过程。总共画了10副图,其中有两幅比较有代表性。左图是我情感想画的,右图是我理智想画的。

新子憧 薇尔莉特·伊芙加登紫罗兰

希望老了还有欲望画这样的图,不得不说,我真的是天才。


拍照

由于要去日本玩,所以搞了相机。不过相机是我大三就想买的,苦于没有时间和金钱,一直拖到了今年。我已经按下了7813次快门,其中10%的照片不错到可以给别人看,另20%的照片自己觉得不错,还有10-20%的照片是全景或延迟摄影的额外文件。这样算下来,也就是约50%的快门是浪费的。我不敢说自己是摄影的,只敢说自己是拍照的。因为我的照片都需要经过修改。当然我不会过分修改,P图的原则是改变色彩、保留结构。照片中的人(无意义的人)不属于结构,属于需要抹去的噪点。这么多照片中,有一组我不得不亮出来。

 

这不是说图3有多好看,而是化腐朽为神奇的过程。不要因为表面的难看,而错过内在的好看。希望我能保持这样的眼光,无论对照片、对风景还是对人,要拓展发现美的能力。


日语

我也抽出了不少时间学习日语,虽然差18分考过N2,我已经心满意足,至少我能知道机器翻译错在哪里,目前来说足够了。明年我希望接触韩语,比较简单一点,顺便学习印地语。我深知自己的语言天赋实在没有,跟绘画天赋一比就是负的。不过,不能躺在舒适区,有天赋的要突破极限,没天赋的要达到平均。韩语是2年计划,印地语是20年计划,印度可能就是未来的中国,或许将来需要跟印度人打交道,准备可以先做起来(开个玩笑)。主要是想对比一下,印度文化和中华文明,为什么会产生差距。


视频制作

爱因斯坦会弹小提琴,我语言天赋没有,音乐就不用说了。我只能朝另外的方向发展,别提书法,写的字就像画的。视频是一个方向,视频就是连续的画,也涉及光影、色彩。今年,我做了几个傻视频放抖音,获得了尴尬的点赞,希望明年能熟练运用AE和PR,获得百赞。


 

以上这些技能基本上都跟目前的工作无关,跟工作相关的基本上就是机器翻译。工作在有条不紊地进行,具体也不便说明。团队中的同事知道自己强在哪、弱在哪,这是值得庆幸的。头条还是很不错的厂,我做着自己喜欢的事、自己想做的事,还可以拿钱,感觉人生已经到达了巅峰。

 

毕业本可以拿上海或者北京户口,但是我没有行动,家里有地只是一个原因。如果没有地,我慎重思考之后,基本上也不会放弃我的农村户口。大家都在随波逐流,大家根本没有思考过户籍制度的不合理性。希望在我有生之年,这个等级划分可以取消。目前,我会拿一些不科学的事实安慰自己,江浙人才辈出,北京呢?等。希望我这个随便做的决定,不会在将来引起太大的麻烦。

另外,今年也到了几个地方,日本、海南、杭州、北京、上海、苏州。明年我想去祖国的西边,如成都、重庆、武汉、长沙,日本肯定要再去一次。

毕业之后,身边的好友、打dota的好友换了一波。这是好事也是坏事,证明我不是一滩死水。

希望明年我的博客能月更。

 

Python再入门

会用一门语言写代码并不能说是掌握了这门语言,尤其是入门容易的语言,掌握起来更困难。你说你会用汇编写程序,我可以承认你掌握了汇编语言,而你说会用Python写程序,十有八九真的只是会写而已。

有基础的哥们,Python能在3分钟内入门,其他解释性语言也是如此,不用花太多时间,就能说我会了,只要能让我查google。我从大一(2011)开始接触Python,几乎每个月都在学新的内容。当然,我新学的内容不是Pythonic。


Python基础库

我很久以前买了一本很厚的《Python标准库》,结果才看了不到100页。最近,我才真正认识到标准库的作用。此处,我不会考虑Python 2,我只会Python 3。

unicodedata

unicodedata对我这样的多语言工作者还是比较有用的,目前这个库只提供了各个unicode字符所属的类别,如’我’是符号类别(‘Lo’),’1’是数字类别(‘Nd’),这样我就不用翻wikipedia了。不过,这个库也没有完全满足我的需求,经常需要查阅unicode各个块(unicode_block)的信息。

collections

提供了除基础容器list,tuple,dict,set以外的容器,我比较常用的是namedtuple和defaultdict。defaultdict就是在赋值的时候不用手动初始化,考虑简单的计数问题(仅仅是实例,可以用counter)。

复杂一点的,如针对各个字符串统计各字符数的defaultdict,也就是defaultdict的defaultdict。

array

与list类似,不过array的数据存储更加原生,而且array中的数据类型得一致,就像C/C++一样。看例子就明白了。

此处我反正是搞不懂为啥a只用87624个bytes,这乘法不对啊。40064就容易理解多利,10000个整数,每个4 bytes,加上数据结构64 bytes,这个空间直接省了1半。当然也可以用numpy。

linecache

随机读取文件行,小文件可以,大文件直接内存爆炸。

timeit

规范的测试几行代码速度的工具,使用也很方便。

operator

我曾经一直不理解operator的用处,跟内置的运算符重复,实在没有,也可以使用lambda。后来我搜索了一下,stackoverflow,stackoverflow2,给了我一点启示。主要出于速度、代码可读性、以及picklable考虑。关于速度可以简单测试如下,

itertools

与operator一样,属于函数式编程模块。借鉴了Haskell等语言的思想,实现了大量高效、内存友好的迭代工具,与operator相辅相成。官方介绍中也提供了很多例子。我用得最多的居然是chain.from_iterable(),我觉得我得改。takewhile这些都很不错。

functools

与上面两个一样,属于函数式编程模块。其中的lru_cache是比较典型的操作,能很好的解释functools。另外wraps也是常用的,其他几个我还没有使用过。

typing

使用type hints可以帮助我们在编码时就发现bug,当然借助的是ide的提示。mypy也可以进行代码检查,可以告知哪里类型有问题,可以及时发现处理。

其他

其他很多库,如heapq,bisect,re,threading,multiprocessing,profile,pdb,json等都是非常常用好用的库。如果能灵活使用这些库,必定能提供编码效率。此处效率包括编程速度和运行速度。估计我也就掌握了1/10左右。


每个半年回过头看自己写的老代码,总感觉非常羞耻,想推倒重来。我觉得这是好事,说明人还在进步学习。希望还能保持这个速度。

链接

  1. Python 3基础库