justou
2017-12-23 10:55:45 +08:00
说说我从 python 深入下去的思路: Python → Cython → C → C++
Python:
各种入门级书籍, 官方文档教程→The Python3 Standard Library by Example(新出的) /Python Cookbook /Fluent Python
Cython:
官方文档 → Learning Cython Programming/Cython A Guide for Python Programmers
C:
kenneth A Reek, Pointers on C(C 与指针) → Expert C Programming: Deep C Secrets(C 专家编程) → C Traps and Pitfalls(C 陷阱与缺陷) 这三部曲都有影印版
(这时候可以开始读 Python 源码了, 有一本叫<python 源码剖析>的书很值得参考, 虽然比较老,好像是剖析的 py2.5)
C++:
C++ Primer(写得有点啰嗦, 以前我用这个入门的, 应该还有更好的) → The C++ Standard Library: A tutorial and reference(2nd) → C++ Templates The Complete Guide(2nd)(最近才出的 2, 详述了 C++11/C++14/C++17 的模板特性) → Effective Modern C++ , Optimized C++ , Clean C++ 等各种修炼 c++内功的, C++ Concurrency in Action 专门讲多线程编程的...
-----------------------------------------------------------
以上仅仅是从编程语言方面的思路, 个人觉得学习曲线没那么陡, 但是比较长---看似比较长, 但有一定积累后可以接收得很快, 虽然是在走上坡路, 但是积累的东西会让你做加速运动, 但在学的时候要多加实践多做笔记, 不然忘得飞快. 数据结构算法是必须的, 数据库网络,计算机系统, 操作系统,编译原理之类的根据自己的方向和需求去补充.
最后的编程技能就是 Python/Cython/C/C++的组合拳, 面对实际问题时可以施展得很开.
在学校的时候做计算物理, 用 Cython/C/C++加速 Python 用得挺多的, Python 很多时候是做数据的预处理, 以及一些不是计算密集型的数据处理(数据处理毕竟是 py 强项), 然后计算密集型的就用 Cython/C/C++完成(在 numpy/scipy 无法满足性能要求的情况下), 最后返回结果给 Python 后处理; 到公司后做图像算法, Python 常用来做一些给大家用的小工具(PyQt), 图像批处理, 算法测试, 差不多当脚本用了, 最后算法是用 C++写成 dll 给后端的 C#调用, 因为我不太懂 C#, 后端哥们儿又不太懂 C++, 对接起来很是尴尬, 最近我们准备组队一起刷 C++跟 C#