首页 > 其他分享 >《梦断代码》读后感之一

《梦断代码》读后感之一

时间:2023-06-11 11:13:18浏览次数:37  
标签:读后感 Python 代码 程序员 开源 软件 梦断

今天发表《梦断代码》的第一篇读后感。这几天读了《梦断代码》的前四章,有很多不懂的也是必然的,读了很多遍还有好多地方不是很懂。发一下读的内容。

      作者迷恋于一个叫做Sumer的游戏,其可以让玩家打补丁,任何人都能窥探其内部运行机制。花点时间学习简单的Basic语言,改游戏就和玩游戏一样简单:将纸带上的指令装在到计算机,然后开始往程序里加代码。如果代码写得顺利,会全然忘记时间,如果不顺利那便会陷入困境,四顾茫然/举步维艰。但无论是那种情况,时钟都被抛诸脑后。在使用任何一门新编程语言时,程序员总是将“Hello World”作为第一行代码来召唤计算机。它鼓励新手,唤起每个程序员心中乐观的一面。这是关于第0章的主要内容。

     第一章:死定了。在特定的时间里完不成任务可能是每个人都经历过的。建造任何项目之前,现有蓝图。坚决不放过任何问题。发现问题,一步一步的慢慢解决。开源倡导者们喜欢强调free之间的区别:并非所有开源软件产品都免费,但所有的开源软件都可被自由查看、摘选和复用。媒体普遍将开源描写为微软的挑战者,但挑战是非直接的,商业软件为赚取利润而生产。要与微软抗衡,唯有改编游戏目的。开源不仅给出了一种生产和分发软件的替代性经济基础方案,还能彻底改变软件开发的具体过程。

      第二章:Agenda之魂。莲花公司于1988年发布了Agenda软件,这是个简单的列表管理软件,但有几个突出特征让他跻身于软件传奇之列。可以用它来管理日常生活也可以用它来组织学术研究、音乐收藏或是工作项目,需要管理大量细节信息的地方都用得上。Agenda突破了计算机的严格逻辑与人类的语焉不详之间的阻碍。刚开始接受Linux及类似系统时,反对开源的呼声不绝于耳。批评者认为,代码不属于某家公司,就不会得到技术支持。如果程序员太过在意过往那些软件灾难留下的教训,就一行代码也写不下去。每次失败都如此相似,简直令人遍体生寒。

      第三章:原型与Python。把生活中的某些方面融入到软件代码中,就很容易被各种新奇诱惑人的可能性所迷惑,看不到自己放弃了什么。设计良好的程序在提供大多数新特性的同时,并不试图对抗进化过程留给我们的物理世界倾向。Python和其他解释型语言一样,为许多软件开发者所轻视,他们把解释型语言看作“脚本语言”只用来临时拼造短程序脚本,编点快速工具代码,不适用于较为严肃的项目。但这种假设很快被人挑战。完成同样的任务,Python代码以要比c或c++代码少上3、5甚至100倍。不仅代表程序员可以少敲与多次键盘,还意味着当程序员回头添加新特征或修正缺陷时,更容易理解某段代码的功用。在另几个主要方面,Python比其他一些前辈脚本语言更符合业界标准的编程语言。Python开源而且跨平台,同一个Python程序可以在Windows、Macintosh和Linux操作系统上运行。

     我之前总是老师给一个题目,有点思路就开始上手敲代码。总是敲了一点就察觉思路是有问题的,可是这样停了重新来过就感觉太可惜了,不重新来还进行不下去。这是我犯得很多的一个问题。《梦断代码》教给我在上手,或开始之前,脑子里一定要有个进行的蓝图。不是特别清楚就记下来,一定得时时刻刻保持自己对设计很清楚,不能有一点模糊。我吸取教训下次着手敲得时候一定要先在本上写下大概的思路。

标签:读后感,Python,代码,程序员,开源,软件,梦断
From: https://www.cnblogs.com/wass/p/17472643.html

相关文章

  • 《梦断代码》读后感之二
    当今世界,软件已经成为当今世界不可或缺的一部分。而《梦断代码》一书记录的是作者罗森伯格对OSAF主持的Chandler项目进行田野调查,通过Chandler开发过程来揭示软件开发过程中一些根本性的大问题。   第四章作者将其命名为乐高王国。卡普尔很注重前台的效果,着重于如何体现Age......
  • 【三维装箱】基于自适应遗传算法的三维集装箱装载问题研究附matlab代码
    ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。......
  • SonarQube扫描C#代码
    目录用SonarQube实现什么功能?SonarLintforVisualStudio是什么?使用SonarQube扫描检测C#/.NET代码并上传到服务器一、配置MSBuild二、下载安装SonarScannerforMSBuild三、使用SonarQube分析C#代码并上传服务器Sonar系列相关参考SonarQube官网SonarQube是一款静态代码质量......
  • 用jQuery实现轮播图——超简单(代码解释)
    一、直接上代码<!DOCTYPEhtml><html> <head> <metacharset="utf-8"> <title></title> <style> .wrapper{ width:600px; height:350px; border:1pxsolidred; position:relative; } ......
  • Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
    全文链接:http://tecdat.cn/?p=27279最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告,包括一些图形和统计输出。此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络预测时间序列LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用LSTM网络是一种循环神经网络(RNN),它通过循......
  • R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例|附代码数据
    原文链接:http://tecdat.cn/?p=17592最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫HMM模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。最近,我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案,并被要求解释这个方案HMM用于建模数据序列,无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。它们与状态空间和......
  • 【视频】随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数预测|数据分享|附代码数据
    全文链接:http://tecdat.cn/?p=22546最近我们被客户要求撰写关于随机波动率SV模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。什么是随机波动率?随机波动率(SV)是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的“随机”一词意味着某些变量是随机确定的,无法精确预测。在金融建模的背景下,随......
  • R语言确定聚类的最佳簇数:3种聚类优化方法|附代码数据
    原文链接:http://tecdat.cn/?p=7275最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告,包括一些图形和统计输出。确定数据集中最佳的簇数是分区聚类(例如k均值聚类)中的一个基本问题,它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图,以查看其是否暗......
  • 用Python白嫖WPS付费功能:把PPT转为 1张 长图,1行代码搞定
    大家好,这里是程序员晚枫,小红薯也叫这个名。读者群......
  • 梦断代码阅读笔记
    《梦断代码》是作者阮一峰的一篇经典文章,讲述了程序员在开发中不规范的代码所带来的后果以及如何避免这种情况。过去的做法:没有重视代码规范和代码风格在我过去的软件开发过程中,可能会出现不规范的代码问题,主要源于对代码规范和代码风格的缺乏重视。我没有花太多精力去学习和遵......