学了4年C++后，我转向了Python

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我是靠谱客的博主忧郁大象，最近开发中收集的这篇文章主要介绍学了4年C++后，我转向了Python，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

C++ 已经学不动了，现在换 Python 还来得及吗？一位四年工作经验的 C++ 程序员亲述转型历程，这不仅仅是语言上的转变，而是代码思维甚至工作环境的转变。

通常，程序员会认为 Python 编码比较简单，即便是在校学生也可轻松入门，这是大多数转型 Python 程序员的最初想法。当然，Python 程序员现在的社会需求更大，薪资也相对更高一些。随着 C++ 的日益增负，不少程序员都抱怨“希望 C++ 别再加了，实在是学不动了”，本文讲述了一名具备四年工作经验的 C++ 程序员转行学习 Python 的心路历程。

1、由深入浅

最近几年，从 C++ 转型 Python 的程序员不在少数，毕竟由深入浅易，由浅入深难。学习 C ++ 感觉就像在海里深潜，潜的越深，景色越美，但需要付出更多时间和精力。总的来说，最终所覆盖的距离并不会很大。Python 有点像浮潜，很容易触碰，如果可以持续投入学习，很快就可以有所领悟。从这儿可以清楚看出，每种语言都应该在正确的地点和时间使用。

2、C ++ 语法更严格，Python 库更丰富

C ++ 语法更加严格，一旦出现编码错误，基本会连带发生很严重的后果。C++ 程序员通常需要深入了解计算机、编译器和编程语言语法。当深入了解时，我们可以看到并被一些事物所吸引，比如编译过程和内存管理。

作为 C ++ 程序员，大部分人往往更关心语法调整和场景用例，注重内存分配及释放。程序更加独立，编程人员往往清楚知道代码会发生什么，同时认为其他人写的代码不太可靠，更容易出错，并且可能会破坏内存用量。

C++ 程序员的主要日常工具是 Vim，有许多用于编写代码的插件，用于调试的 GDB 和用于分析内存使用和错误的 Valgrind，可能用 g++ 编译并编写 Makefile。此时，作者并不认为 IDE 会让其受益，反而非常依赖编译器来查找错误类型。

3、转型 Python，要学会放手

转换 Python 需要学习的第一件事就是放手，程序员不必再了解底层发生了什么，内存是否被分配或释放，这些都没有关系。因为 Python 可以使用其他人编写的代码，这些代码被打包成库，程序员可直接在代码中调用，可以节省时间并帮助更快地编写代码。这并不意味着编码速度变慢，或者依赖未维护和无功能的库，但重点肯定是不同的。

当作者开始用 Python 编写代码时，首先用 Python 编写了 C ++ 代码，虽然这也可以生成最终运行效果，但并没有从 Python 语言中获益。只有以更“Pythonic”的方式编写并使用库以及更高级的概念（如生成器，装饰器和上下文）时，Python 编码才得到改进。

作为一名 Python 开发人员，倾向于首先考虑能解决手头问题的库。Python 拥有丰富的库生态系统和支持社区，几乎可以完成任何事情。目前比较常用的库是，NumPy 用于数值计算，OpenCV 用于计算机视觉，json 用于读取 json 文件，SciPy 用于科学计算，sqlite3 用于数据库。

目前，作者使用的日常工具是带有 IdeaVim 插件的 PyCharm（一个 IDE），一个功能强大的调试器，比默认的 Python 调试器 pdb 更友好，也会使用 pip 来安装需要的库。除非真的需要，否则不会再监视内存使用情况。实用技巧

如果是 C ++ 开发人员，并且考虑开始使用 Python 编写代码，以下是作者的建议：

摆脱旧习惯。停止使用 C ++ 编译器作为调试器，不过度优化内存使用情况。避免编写类似 C ++ 的代码，尽量不依赖类型。

培养新习惯。开始使用库写 Pythonic 代码（但不要过度）。

保持可读性。使用更复杂的概念，例如生成器、装饰器、上下文等，可以试试 PyCharm。

使用 C ++ 和 Python 公共库。某些 C ++ 库（如 OpenCV 和 QT）具有 Python 接口，程序员很容易在 Python 中使用相同的库，而不是从头开始学习新库。

不要忘记二者的本质区别。Python 有时太慢或不适合任务，这就到了运用 C ++ 知识的时候了。在 Python 中使用 C ++ 代码的方法有很多，比如 SIP、ctypes 等。