auh
2023-12-17 11:49:57 +08:00
1. 大部分语言,无外乎,语法,高级语法,环境管理,依赖管理,面向对象组织方式,
2. 然后,就是一堆又一堆的各种裤子。作为支撑一个项目的基本组件。比如,日志,io ,线程,工具包,等。
对于 1 ,不需要啥方向,全部简单看看就行了。基础的阅读的复杂度,o ( n )。线性常数。没啥难度。一劳永逸。
对于 2 ,一般作为一个应用者,还是使用生态里面的轮子比较好。学习难度,也不是很高。找几个知名的组件,试一遍。
对于,一个想要造轮子的人。代码偏底层。前面,都不应该出现任何问题。至少是一个 80%水准的专家吧。对于这个问题,根本不是问题。
对于,喜欢感受语言本身设计哲学的人,有其他语言的基础,基本上,上手写几行代码,就能感觉出来。
python 语法考究,充分犯懒。语法细节的打磨,给人一种设计的很科学的感觉。写一段时间 python ,再去写其他语言,就感觉其他语言需要反思一下,为啥那么古板???
但是,也是因为,他设计上的极其自由,在维护上可能要坑一点了。弱类型特性,基本数据结构,使用起来和 json 差不多。这可能就需要开发者,自己充分的,给一个变量划分作用边界,不然导出渗透,就会超级难以维护。语言细节上面,很多实用考虑的都比较用心,不需要过分的关注语法本身。在维护的时候,就感觉,还是古板一点好。
然后,就是并发性能的问题。不会很好吧。
优势,生态挺全面。人生苦短,就用 python 。