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标签： Python

程序员练级攻略（2018) 与我的专栏

程序员练级攻略（2018) 与我的专栏

评论 62 条评论 172,700 人阅读

写极客时间8个月了，我的专栏现在有一定的积累了，今天想自己推荐一下。因为最新的系列《程序员练级攻略（2018）版》正在连载中，而且文章积累量到了我也有比较足的自信向大家推荐我的这个专栏了。推荐就从最新的这一系统的文章开始。

2011年，我在 sou-ip 上发表了 《程序员技术练级攻略》一文，得到了很多人的好评（转载的不算，在我的网站上都有近1000W的访问量了）。并且陆续收到了一些人的反馈，说跟着这篇文章找到了不错的工作。几年过去，也收到了好些邮件和私信，希望我把这篇文章更新一下，因为他们觉得有点落伍了。是的，老实说，抛开这几年技术的更新迭代不说，那篇文章写得也不算特别系统，同时标准也有点低，当时是给一个想要入门的朋友写的，所以，非常有必要从头更新一下《程序员练级攻略》这一主题。

目前，我在我极客时间的专栏上更新《程序员练级攻略（2018版）》。升级版的《程序员练级攻略》会比sou-ip上的内容更多，也更专业。这篇文章有【入门篇】、【修养篇】、【专业基础篇】、【软件设计篇】、【高手成长篇】五大篇章，它们会帮助你从零开始，一步步地，系统地，从陌生到熟悉，到理解掌握，从编码到设计再到架构，从码农到程序员再到工程师再到架构师的一步一步进阶，完成从普通到精通到卓越的完美转身……

这篇文章是我写得最累也是最痛苦的文章，原因如下：

  •  学习路径的梳理。这是一份计算编程相关知识地图，也是一份成长和学习路径。所以有太多的推敲了，知识的路径，体，地图……这让我费了很多工夫，感觉像在编写一本教材一样，即不能太高大上，也不能误人子弟。
  • 新旧知识的取舍。另外，因为我的成长经历中很多技术都成了过去时，所以对于新时代的程序员应该学习新的技术，然后，很多基础技术在今天依然管用，所以，在这点上，哪些要那些不要，也花了我很多的工夫。
  • 文章书籍的推荐。为了推荐最好的学习资料和资源，老实说，我几乎翻遍了整个互联网，进行了大量的阅读和比较。这个过程让我也受益非浅。一开始，这篇文章的大小居然在500K左右，太多的信息就是没有信息，所以在信息的筛选上我花费了很多的工夫，删掉了60%的内容。但是，依然很宠大。

总之，你一定会被这篇文章的内容所吓到的，是的，我就是故意这样做的，因为，这本来就没有什么捷径，也不可能速成，很多知识都是硬骨头，你只能一口一口的啃，我故意这样做就是为了让你不要有“速成”的幻想，也可以轻而一举的吓退那些不想用功不想努力的人。

但是，我们也要知道《易经》有云：“取法其上，得乎其中，取法其中，得乎其下，取法其下，法不得也”。所以，我这里会给你立个比较高标准，你要努力达到，相信我，就算是达不到，也会比你一开始期望的要高很多……

下面是这份练级攻略的目录，目前只在极客时间上发布，你需要付费阅读（在本文最后有相关的二维码）。

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Python修饰器的函数式编程

Python修饰器的函数式编程

评论 87 条评论 137,208 人阅读

Python的修饰器的英文名叫Decorator，当你看到这个英文名的时候，你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了，其实这是完全不同的两个东西。虽然好像，他们要干的事都很相似——都是想要对一个已有的模块做一些“修饰工作”，所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰（一些小功能，这些小功能可能好多模块都会用到），但又不让这个小装饰（小功能）侵入到原有的模块中的代码里去。但是OO的Decorator简直就是一场恶梦，不信你就去看看wikipedia上的词条（Decorator Pattern）里的UML图和那些代码，这就是我在《 从面向对象的设计模式看软件设计》“餐后甜点”一节中说的，OO鼓励了——“厚重地胶合和复杂层次”，也是《 如此理解面向对象编程》中所说的“OO的狂热者们非常害怕处理数据”，Decorator Pattern搞出来的代码简直就是OO的反面教程。

Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似，就是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是，Java/C#的Annotation也很让人望而却步，太TMD的复杂了，你要玩它，你需要了解一堆Annotation的类库文档，让人感觉就是在学另外一门语言。

而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法，这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定，完全就是语言层面的玩法：一种函数式编程的技巧。如果你看过本站的《函数式编程》，你一定会为函数式编程的那种“描述你想干什么，而不是描述你要怎么去实现”的编程方式感到畅快。（如果你不了解函数式编程，那在读本文之前，还请你移步去看看《函数式编程》） 好了，我们先来点感性认识，看一个Python修饰器的Hello World的代码。

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函数式编程

函数式编程

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当我们说起函数式编程来说，我们会看到如下函数式编程的长相：

  • 函数式编程的三大特性：
    • immutable data 不可变数据：像Clojure一样，默认上变量是不可变的，如果你要改变变量，你需要把变量copy出去修改。这样一来，可以让你的程序少很多Bug。因为，程序中的状态不好维护，在并发的时候更不好维护。（你可以试想一下如果你的程序有个复杂的状态，当以后别人改你代码的时候，是很容易出bug的，在并行中这样的问题就更多了）
    • first class functions：这个技术可以让你的函数就像变量一样来使用。也就是说，你的函数可以像变量一样被创建，修改，并当成变量一样传递，返回或是在函数中嵌套函数。这个有点像Javascript的Prototype（参看Javascript的面向对象编程）
    • 尾递归优化：我们知道递归的害处，那就是如果递归很深的话，stack受不了，并会导致性能大幅度下降。所以，我们使用尾递归优化技术——每次递归时都会重用stack，这样一来能够提升性能，当然，这需要语言或编译器的支持。Python就不支持。
  • 函数式编程的几个技术
    • map & reduce ：这个技术不用多说了，函数式编程最常见的技术就是对一个集合做Map和Reduce操作。这比起过程式的语言来说，在代码上要更容易阅读。（传统过程式的语言需要使用for/while循环，然后在各种变量中把数据倒过来倒过去的）这个很像C++中的STL中的foreach，find_if，count_if之流的函数的玩法。
    • pipeline：这个技术的意思是，把函数实例成一个一个的action，然后，把一组action放到一个数组或是列表中，然后把数据传给这个action list，数据就像一个pipeline一样顺序地被各个函数所操作，最终得到我们想要的结果。
    • recursing 递归 ：递归最大的好处就简化代码，他可以把一个复杂的问题用很简单的代码描述出来。注意：递归的精髓是描述问题，而这正是函数式编程的精髓。
    • currying：把一个函数的多个参数分解成多个函数， 然后把函数多层封装起来，每层函数都返回一个函数去接收下一个参数这样，可以简化函数的多个参数。在C++中，这个很像STL中的bind_1st或是bind2nd。
    • higher order function 高阶函数：所谓高阶函数就是函数当参数，把传入的函数做一个封装，然后返回这个封装函数。现象上就是函数传进传出，就像面向对象对象满天飞一样。

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类型的本质和函数式实现

类型的本质和函数式实现

评论 32 条评论 32,430 人阅读

（感谢 @文艺复兴记（todd） 投递此文）

在上一篇文章《二叉树迭代器算法》中，我介绍了一种基于栈的二叉树迭代器实现。程序设计语言和Haskell大牛@九瓜 在看过之后评论到：

这里用了 stack 来做，有点偷懒，所以错失了一个抽象思考机会。如果我们能够理解二叉树到线性表的转换过程，完全可以把 Iterator 当作抽象的线性表来看，只要定义了关于 Iterator 的 empty, singleton, 还有 append 操作，实现二叉树的 Iterator 就变得非常直观。

“错失了一个抽象思考机会”是什么意思呢？我理解九瓜的意思是基于栈的实现虽然是正确的，但它缺乏对于迭代器类型本质的理解，不具有通用性。如果能对迭代器进行合适地抽象就可以像二叉树递归遍历一样自然地得出二叉树迭代器，甚至其他更复杂的数据结构，只要我们能写出它的遍历算法，迭代器算法都可以自然推出。

类型的本质

九瓜提到了通过empty, singleton和append操作对Iterator进行抽象，我本来打算直接根据这个思路介绍函数式的二叉树迭代器实现，但是考虑到其实首要的问题在于理解类型的本质，而并不是所有人都具备这个基础，不如先普及一下类型基础再进入具体实现。那么下面我们就先来认识一下类型到底是什么？我们先以来看看表示元素对的Pair类型，可能有人一提到Pair类型马上就会在脑海中浮现出下面的结构：

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代码执行的效率

代码执行的效率

评论 70 条评论 58,392 人阅读

在《性能调优攻略》里，我说过，要调优性需要找到程序中的Hotspot，也就是被调用最多的地方，这种地方，只要你能优化一点点，你的性能就会有质的提高。在这里我给大家举三个关于代码执行效率的例子（它们都来自于网上）

第一个例子

PHP中Getter和Setter的效率（来源reddit）

这个例子比较简单，你可以跳过。

考虑下面的PHP代码：我们可看到，使用Getter/Setter的方式，性能要比直接读写成员变量要差一倍以上。

<?php
	//dog_naive.php

	class dog {
		public $name = "";
		public function setName($name) {
			$this-&gt;name = $name;
		}
		public function getName() {
			return $this-&gt;name;
		}
	}

	$rover = new dog();
        //通过Getter/Setter方式
	for ($x=0; $x<10; $x++) {
		$t = microtime(true);
		for ($i=0; $i<1000000; $i++) {
			$rover->setName("rover");
			$n = $rover->getName();
		}
		echo microtime(true) - $t;
		echo "\n";
	}
        //直接存取变量方式
        for ($x=0; $x<10; $x++) {
		$t = microtime(true);
		for($i=0; $i<1000000; $i++) {
			$rover->name = "rover";
			$n = $rover->name;
		}
		echo microtime(true) - $t;
		echo "\n";
	}
?>

这个并没有什么稀，因为有函数调用的开销，函数调用需要压栈出栈，需要传值，有时还要需要中断，要干的事太多了。所以，代码多了，效率自然就慢了。所有的语言都这个德行，这就是为什么C++要引入inline的原因。而且Java在打开优化的时候也可以优化之。但是对于动态语言来说，这个事就变得有点困难了。

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Quora使用到的技术

Quora使用到的技术

评论 48 条评论 35,904 人阅读

以前向大家介绍过Stack Exchange的系统架构和Facebook的系统架构，今天和大家说说Quora的。本文主要参考了Phil Whelan的这篇文章《Quora’s Technology Examined》。关于Quora是个什么网站我就不多说了，国内对他的C2C网站叫“知乎”。呵呵。我们还是来看看Quora的技术吧。

Search-Box

Quora只能搜索问题，主题标签，用户名，和主题标题。没有全文搜索，所以，你无法搜索问题和答案的内容。而搜索中使用前缀搜索方式，比如你输入mi，则Microsoft会马上出来。其搜索还会有一些非常简单的模糊匹配的算法。另外，如果有重复的问题，其中一个问题会自动跳转到另一个问题，但是在搜索中还是会出现。搜索中没有拼写检查。

一开始，他们使用的是一个开源的搜索服务器，叫Sphinx。其支持上述的那些功能。现在他们不用这个技术了，因为受到了一些限制。他们做了一个比较新的解决方案，这个算法由Python实现。

参看：What libraries does Quora use for search?

实时查询

Quora的查询是非常高速的，其查询请求是通过AJAX的GET请求发送的，结果返回用的是JSON数据格式，但他们解析JSON是在服务器端，而不是通过浏览器的javascript。这么做的原因可能是他们想高亮搜索关键词，似乎使用Client端的Javascript非常不好做。

Quora的即时搜索好像比较暴力，如果你输入Microsoft（一共9个字符），你会看到其会像后端发送9次查询——每按一个键一次，无论你敲这个单词的速底有多快，每输入一个字符都会发一个请求给后台。对于这样的看上去没有效率的对后台的请求，后台的服务器端会来控制相关的前台请求，所以，就算是前台这样做，也不会增加服务器端的负载，因为后台会做相关的处理。

Quora的搜索使用HTTP长连接，当你开始敲查询的时候，连接就建立了，这个连接会持续在那里，你下次搜索的时候会继续使用这个连接，除非你60秒没有动作了。

参看：Is Quora going to implement full-text search?

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Python 和 PyGame 的一些示例

Python 和 PyGame 的一些示例

评论 15 条评论 34,606 人阅读

看到一个网页收集了很多使用Python和PyGame写游戏的示例，分享给大家。（注：我不知道用Python/PyGame写游戏其性能会怎么样，但是一些小游戏应该是没有问题的）

这个网页同时给了一本介绍Python和PyGame的电子书（PDF），下面的这些例子就是这本书的示例。所有的这些示例可以打包下载。

基础 Python 示例

Pygame 图形示例

pygame_base_template.py – 开启一个黑的 pygame 窗口。当你要写一个新的代码时，你可以使用这个示例的代码初始化你的程序。
simple_graphics_demo.py – 作图，画一些简单的图形。 simple_graphics_demo_thumb.png

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一些有意思的文章和资源

一些有意思的文章和资源

评论 31 条评论 40,903 人阅读

又到了向大家介绍一些最近我在网上发现的有价值的东西的时候了。（下面的链接中很多都被墙）

  • 本站的关于排序的文章有很多，对于排序算法来说，其受到要排序的个数和数据的杂乱程度的影响，我们知道比较稳定的排序算法是快速排序和归并排序，归并排序对于大量的数据排序效果是非常好的，尤其是我们可以进行并行的排序。这里有一个并行归并排序的算法的源代码，你可以参考一下 – “Parallel Merge Sort”。
  • 说到“奇技淫巧”和算法，这里有一个文章向你展示了C语言中使用位操作可能完成的各种算法，很有意思。请参看 – “The Aggregate Magic Algorithms”
  • 这里有篇文章教你如何取得一个在线的哈佛大学的硕士学位，文章中说了一些相关的事宜，包括一些收费情况，并且展示了一张文凭。这里有一个网页说明了哈佛软件工程学位（Software Engineering）的所需要学习的科目，比如：Java和分布式计算，分布式/企业级计算，设计模式和Java，通讯协议，高级数据网络，Web开发，计算理论，Perl实践，Unix系统编程……我不知道我们的国家各个大学的硕士在学什么，因为我没有读过硕士，但好像现在的计算机研究生只是导师用来挣钱的免费资源，而且，实在不知道研究生在校研究什么。不管怎么样，从这看来，我们的大学好像并没有教给学生计算机的技术。比如在“如何学好C语言”和“如何学好C++语言”中我提到的那些书，那些才是大学里应该学的。我国的教育还真不是一般的落后，不过你不妨试试哈佛的在线学位。

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Linux的cycle日历（你懂的）

Linux的cycle日历（你懂的）

评论 35 条评论 25,587 人阅读

这是一个开源项目：http://cycle.sourceforge.net/，其是用python写的。在项目的主页上说，这是一个给妇女用的日历程序，叫cycle，周期，给妇女的，我不多说了，你懂的。下面是一些介绍（请大家注意学习相关的英文单词）

当然，这个小程序不单单只是查看妇女的“周期”（menstruation），其还提供了以下的功能：

  • 第一次的周期 – 在日历上显示为粉色。menstruation周期长度由用户输入的六次周期取平均值确定。
  • 排卵期（Ovulation day）- 在日历上显示为亮绿色，
  • 受精期 （Fertile period）- 在日历上显示为绿色
  • 安全期（Safe Sex）
  • 预产期（Date of birth）
  • 还允许你记一些notes – 医生建议你服用一些荷尔蒙避孕药（hormonal contraceptive）

下面是屏幕截图 ——

Screenshoot

注意以下的免责条款：

  • 本程序并不能成为一种避孕的方法。
  • 本程序也不能阻止各种性传染病，如：AIDS
  • 本程序更不能取代你的妇科医生。

（全文完）

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