C++轉Python這三年，我都經歷了什麼？

知識 01-27

作者 | asya f，計算機視覺專家，編程語言鐵粉。

譯者 | 安翔，責編 | 沭七

轉載自 CSDN（ID：CSDNnews）

很多人都說用 Python 編程十分簡單，即便是 6 歲的小孩也可輕鬆學會。我自己最開始使用 Python 編程時也這樣認為。那時我作為全職軟體開發人員已有 4 年時間，主要在 Linux 平台上基於 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，我已經從 C++ 轉到 Python 三年了，我覺得自己有必要總結一下這段時間取得的進展。回顧這段經歷，不僅是我的主要編程語言發生了變化，此外，我的工作環境以及我對代碼的思考方式也發生了變化。

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

C++轉Python這三年，我都經歷了什麼？

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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，但這需要大量的學習和練習，但總的來說，你所覆蓋的面積不會太大。

而Python 則更像浮潛，你只需把頭伸進水裡，就可以看到美麗的景色，但你無法繼續深入。你只能繼續在淺水區遊動，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++ 編程需要開發者深入了解計算機、編譯器和編程語言。隨著學習過程的深入，你可以看到很多美好的東西，比如編譯過程和內存管理。

作為一名 C++ 程序員，我需要密切關注各種語法。我需要對內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部發生的事情有所了解。如果使用太多其他人的庫，可能會不太可靠，出錯之後很麻煩，並且可能會破壞你的內存使用量。

我習慣使用 Vim 來編程，此外會搭配很多插件，比如用於調試的 GDB 和用於分析程序內存使用情況和錯誤的 Valgrind。我自己編寫 Makefile 然後用 g++ 編譯代碼。

那時的自己並不覺得 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。現在回想起來，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，你需要學習的第一件事就是要學會放手：在 Python 中你很難知道程序的內部機制，不知道內存如何被分配和釋放。你還會經常使用其他人編寫的代碼，這些代碼將打包到庫中，因為它們可以節省你的時間並幫助你更快地編寫代碼。這並不意味著你需要編寫速度慢且依賴於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，但我並沒有發揮出 Python 的優勢。當我開始以更「Pythonic」的方式編程並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 開發人員，我遇到問題時首先會看看有沒有現成的庫可以解決該問題。Python 擁有豐富的庫生態系統及其社區。這些豐富和龐大的庫幾乎涵蓋了所有領域。我經常使用的庫有：用於數值計算的 NumPy、計算機視覺庫 OpenCV、用來讀取 JSON 文件的 JSON、用於科學計算的 SciPy以及 SQLite3 資料庫。

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試器，它比默認的 Python 調試器 pdb 更好用。我使用 pip 來安裝我所需要的庫。除非我真的需要，否則我不再監視我程序的內存使用情況。

一些實用的技巧

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