乔治于2021年11月19日 Java Ruby Lua Swift Clojure Scala Golang Javascript Shell Kotlin C Python 编程语言
计算机专业科班，工作10+年，一直没有停止过编程。从事的工作兜兜转转，刚好就碰到了好多编程语言，下面说说我和这些编程语言的缘分。
Java是工作之前做的项目用的语言，学习和实践都需要用到的。他也是我工作之后的主要语言。第一份工作去了搜狐，当时的面试官后来评价说当时的面试表现比有些毕业几年的人都好。（不是自吹，可能刚好蒙对了命题范围，我当然也有百度笔试不过的经历）。
Java是我唯一不停的跟踪其发展，尝试新功能，保持刻意学习的语言。
Lua就比较巧儿，决定用之前还没写过一行Lua代码。当时面临的场景是有个业务涉及到一些规则频繁的变动，实现的时候是用后端Java服务来做的，所以更新就会稍微麻烦一点。当时使用的反向代理是nginx，一直想说写个nginx插件把这个事情做了。这样规则计算和流量型的nginx集合起来，还能提高机器资源利用率。后来就发现了Lua和nginx结合比较开发友好，比C语言省事多了。
想清楚之后就可以学习Lua，真的是从Reading The Fucking Manual开始的，然后看了几本电子书，边看边写的。最后写出来的是一个Lua+MongoDB操作的规则计算引擎，每天服务1+亿人。
只可惜，后来想想这种越是灵活的东西，越是对用户不友好，学习成本高，面向一般人员的UI不好做，只能给程序员使用了。
Javascript我想Web开发的人很早的时候就接触了。 说几个古老的技术大概就理解了：ASP，JSP，jQuery，Ajax等。直到后来前后端分离之后，Javascript已然是最火热的语言之一了。大体上就是这些年后端造的轮子都会用Javascript再造一遍的意思。
Ruby是被迫学习的。面临的情况是团队不得已要优化，结果就是人走了，项目还得运行迭代。 刚开始看着源代码头大，然后就是看官网的语言设计原则，找了4，5本书快速看一遍，逐渐适应了另一种风格的语言，然后就逐渐的看明白了并且开始写bug了。
一段时间被Ruby惊艳到了，觉得Ruby大概是CRUD工程师很好的选择，对于创业公司来讲，撸一个MVP是分分钟的事情。只可惜人才供给少，一般公司不敢入Ruby的坑吧。
Golang是公司买了一个系统，这个系统就是Golang写的。我要负责接收这个系统。听说过『Google出品，必属精品』的话，那就能想到Golang的新闻或者文章很多，还有很多拿他和Java做对比。这个项目不仅仅是一个业务系统，还涉及到算法。就这样我就开始从听过过Golang的人，到开始维护Golang版本的维特比，DFS与剪枝等算法。
Clojure语言是用Storm流式计算系统的时候碰到的。当时Storm非常热门，但是其核心代码是用Clojure写的。有些行为不理解的时候，最真实的答案就再源代码里面。所以就必须去理解，去调试，去验证。Clojure只能是远观，因为没有写部署到生产环境的Clojure代码。写Clojure代码，大概有一种手动构建抽象语法树的意思(AST)。
JVM生态中的函数式编程，出来的很早，加上当时Twitter公司的很多开源项目就用Scala写的，当时所在的公司里面也有项目在用。也仅仅是浏览过几本书。
工作大部分时间都是面向服务端的而且需要自己运维机器，所有命令行工具就必须要掌握。编写统计脚本，写过服务启动、停止的脚本，写过监控的脚本，自动化运维脚步，日志回滚脚步。服务CPU负载，内存，磁盘，网络等状态查看等等。有很多问题用shell或者命令行脚本快速验证一下非常便捷。
也是团队优化项目不优化的情况下，开始维护iOS的APP。维护的过程中做一些必要的学习。
机缘巧合，不得不开始写Android的APP了。刚开始用Java，团队里面的主力Android开发，也是一个好学的人。把Java代码逐步的都翻译为Kotlin了，也就依葫芦画瓢的开始学习Kotlin了。Java和Kotlin是两种思路，时不时的交错，写出来的代码两边都不像。就这样也算是半个主力，短时间内撸出来一个APP。
C语言除了学校里学过之后，工作中基本上和C打交道都是因为nginx。曾经和同事一起调试一个二分算法边界处理不严谨带来的偶发(数据相关)死循环的问题，连续debug了nginx好几天。
Python大部分情况下是shell脚本搞不定了，就用Python来写写。谈不上会写Python，也没有经历过大型生产环境的项目。只能像是放本字典在身边，用的时候翻字典，开卷考试那种。
从语言到工程应用，学习的过程基本上就是围绕着系统的生命周期来的。
见过的编程语言多了之后，学习的过程大概就不会重点放在语法的部分，而是着重要了解语言的设计思路，语言的特性。把这个理解透彻了，后面会事半功倍的。一上来就着急开始写代码，不停的遇到拦路虎，这时候就不停的搜索以解决问题。这就变成了所谓的『面向搜索引擎』的编程。等你静下心来回头看，每个问题的解决办法都透露着语言的哲学。 这个阶段我一般是找3+本书，都快速浏览一遍，然后把符合自己胃口的书再精读一下。对于有经验的程序员，我是相信『21天学会编程』的。
大点的项目都是多人协作共同开发，然后代码的组织方式就很重要。有时候觉得语言很简单，但是项目代码确很庞大。所以要对语言写成的文件，命名空间，类/函数，代码块，作用域等特别关注一下，这些东西是模块化中最基本的东西。
每个语言大概都有几个应用广泛的中间件，比如Java的Spring, Ruby的Rails等等。这也是要重点关注的地方，大部分项目都离不开这些中间件。
计算机程序是算法+数据组成的，也就是code+data。只要涉及数据，大概率是要用到数据库。语言生态对数据库的支持也很重要。Ruby生态的ActiveRecord所应用的Association Model对简单应用开发效率是非常大的提升。
大项目都需要有依赖管理，工具就要有个必要的了解。尤其是碰到依赖冲突，多版本，找不到的资源的情况下。 开源的语境下，这也是想快速应用开源的代码要掌握的工具。
构建工具大部分开发者不需要关注，把源代码打包成可以在服务器或者应用容器内跑起来的程序，每个语言都提供对应的编译器。这里想强调的是持续构建，就是程序员只需要提交代码，后面的构建都不需要太多参与，解放程序员。
把打包好的程序放到服务器上并且跑起来，这是部署工具要解决的问题。这部分可以是『人工智能』的手动用scp，ftp之类的工具放上去或者下载下来，然后用命令行来启动，小小作坊大概就是这样的了。再面对的机器数，应用数，应用类型，运维不同的情况下需要一个稳定的可扩展的工具帮助团队做部署。
这部分设计监控，报警，修复，扩容，缩容，测试，性能，安全等等方面的东西。 程序是跑到计算机中的，所以对他赖以生存的环境是非常有必要了解的。也就是对操作系统，网络，数据库原理，安全加密，协议，标准，内存，CPU，磁盘等等方面都要有一定的了解，学无止境。
常有争论，谁是世界上最好的编程语言？我的答案是没有最好，只有最适合。也就是那句话：抛开场景谈功能都是耍流氓。每个语言都有其最佳应用场景，单纯的对比语言，首先就是评判标准都不统一，不一致，得出的结论也就没啥实际意义。
还有一类问题，是我要不要学习某某语言？反过来看这可能不是你决定的，是事情决定的。当然你要是对某某语言特别有兴趣，那就自己学就好了。如果语言只是吃饭讨生活的工具，那就遇到什么样子的问题，准备最合适解决该问题的工具吧。
最后，也经常听到有人说我不会某某语言，解决不了某某问题。 这就是问题还不够要命，职责还不够明确。职场上要不想办法解决了，要不就换一个坑位吧。作为程序员，以我不会某某语言为由，在我看来大概也不可能是一个优秀的工程师了，持续学习很重要。