抽象能力

https://blog.youkuaiyun.com/ljc3046/article/details/1600426

有天和朋友聊天,朋友是国内一家大型互联网企业的一位技术主管,朋友把他将近十年研发工作积累的心血总结成两点,这两点朋友刚一提出来我并没有马上明白,只是大约有这么一个概念,我还没达到朋友在技术领域的那种高度,不能彻底领悟他深刻的思想。但我想与众多刚刚踏入IT技术研发领域的新人们分享一下这位朋友的思想,我尽全力来解释阐述朋友的话语,希望能给大家带来一些启发。

第一点是:不断抽象已知的东西。现实生活总是包括很多零散的东西,待解决的问题不会只有一面,所以抽取零散东西的共同属性,聚合不同角度的同一面向,成为从问题领域进入编程领域的第一步。抽象的层次越高,你架构设计就越简单。

第二点是:面对未知的东西用已有的抽象经验来模拟体验,从而不断调整直至达到可以控制未知东西的程度。有了上面第一点的基础,才可能到达这第二点的境界。现实问题总是不断变化着的推陈出新的,从未知到半知到已知,是人认识客观世界的一个过程,恰如人生从天真到懵懂到成熟的过程。

天才是什么?聊着聊着我们突然说到比尔盖茨,说到那些天才黑客,朋友和我都很兴奋。我问朋友,从他总结的两点来看天才是怎么实践这两点的?朋友想了一下说,天才就是生来就有那种抽象的能力,他并不一定局限于计算机领域的空间来看待问题,他拥有从这个世界其他领域来模拟体验计算机领域的天赋,他甚而可以抽象整个世界。

朋友的思想太博大高深,如我这般入行不久的初级程序员怎能领会?但我还是装作深有体会的不断点头,同时把朋友从山巅拉到山脚下。我说:“你说得太抽象了,不如你告诉一个起步阶段的程序员应该怎么慢慢通过实践来逐步达到这种境界吧。”我知道朋友在这方面颇有体会,他以前曾跟我提起他毕业后在第一家公司是怎么接受锤炼的。果然朋友很快开始阐述:“很简单,起步阶段就是专心的模仿。切记不要被那些乱七八糟的东西晃花了眼,什么j2ee与.net之争,什么soa的革命等等,你不要去关心这些东西。当你在公司上班时,会有这样一个矛盾,当你完成公司交待的一个任务时,你可能为了尽快完成任务用了很多别人现成的框架。这本身没问题,但何谓专心的模仿?就是说你在工作之余,需要来研究这些框架,你可以不用这些框架,而是用最原始的方式来写,你会慢慢体会到框架的约束,进而有对框架进行改进的欲望。但是最终你也会发现:其实任何一个框架都比你自己写的要好。然而在你不断模仿的同时你就得到不断的提高。”朋友越讲越起劲,又开始分析高手和低手在起步阶段的差异,“其实所谓学得快,所谓高手,就是说他在模仿的过程中不断比较自己写的东西和框架本身的差异,不断发现问题,想尽办法解决问题,思考得越多,你碰到的问题就会越多,这是一个正向循环,最终你的技术能力就会螺旋式的上升;而低手只会被动的等待问题,一旦问题自己觉得解决得差不多就放下了,这样自然就不会产生更多的问题,最终技术能力就始终停留在那个菜鸟阶段。”

朋友的话让我惭愧不已,我就是典型的不求甚解啊,问题解决得差不多就行,能运行就万岁,总是不去深究,这样给系统留下多大的隐患啊,而且也是对自己极大的不负责任。

聊完了技术方面的东西,我们想聊点轻松的,但是话题仍然离不开那些搞技术的新人们。朋友正好最近替公司招聘人才,面试了很多名校的计算机相关专业的一些毕业生。朋友说他们技术功底不够扎实,我说他们除了这个,心态也很浮躁,恨不得一参加工作就拿大几千的工资,一进公司就做项目经理,太眼高手低。朋友也深有同感,说面试的时候就有一种怪怪的感觉,而且朋友进一步将这种心态问题提升到编程提升到认识论的高度,“其实我觉得他们本质上是一个不能够正确认识自己的问题。认识论其实很简单,首先认识问题,然后解决问题。你说你想做项目经理,那么你需要具备哪些技能,技术上的,管理上的等,你需要多长时间来磨炼这些技能等。编程不也就是这样嘛,认识问题,抽象问题,进行设计编码最终解决问题,其实做所有的事情都是如此。”

跟朋友的这番聊天让我受益匪浅,而让我感受最深的不是上面提及的这些关于编程和心态两方面的道理,而是我体会到:技术人员并不像人们想象中的那么呆板,每个人都在以自己的方式活着,不断参悟人生的玄妙,而技术人员以一种更为奇特的方式和电脑搏斗,付出了更多的心血,当然体悟得也更加深刻,然而最终每个人都会殊途同归。

提升 Python 编程中的抽象思维能力是成为优秀开发者的重要一步。抽象能力帮助开发者将复杂问题简化为可管理的模块,并通过类、接口、函数等方式进行建模组织。以下是一些实践方法技巧,结合 Python 的语言特性来提升抽象思维能力。 ### 3.1 使用类面向对象编程 Python 的面向对象编程(OOP)是抽象思维的核心工具之一。通过定义类、封装数据行为,可以将现实世界中的复杂问题转化为程序中的对象模型。例如,定义一个 `Animal` 类,并通过继承派生出 `Dog` `Cat` 子类,从而抽象出动物的行为特征[^4]。 ```python class Animal: def speak(self): raise NotImplementedError("Subclasses must implement this method") class Dog(Animal): def speak(self): return "Woof!" class Cat(Animal): def speak(self): return "Meow!" ``` 在实际开发中,可以尝试将业务逻辑拆解为多个类,并通过继承组合实现功能。这种设计方式要求开发者具备良好的抽象能力,能够识别问题中的核心概念并将其建模为类。 ### 3.2 抽象接口与多态 通过定义抽象接口,可以让不同的类实现相同的方法,从而在运行时表现出不同的行为。例如,定义一个 `make_animal_speak` 函数,接受任意 `Animal` 类型的实例并调用其 `speak` 方法。 ```python def make_animal_speak(animal: Animal): print(animal.speak()) dog = Dog() cat = Cat() make_animal_speak(dog) make_animal_speak(cat) ``` 这种设计鼓励开发者思考如何将行为抽象为接口,而不是具体实现,从而提高代码的可扩展性维护性。 ### 3.3 函数式编程与高阶函数 Python 支持函数式编程特性,如 `map`、`filter` `reduce` 等函数,它们可以帮助开发者从数据处理的角度进行抽象。例如,使用 `map` 函数对列表中的每个元素执行相同的操作: ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers)) ``` 这种思维方式鼓励开发者将操作抽象为函数,从而提升代码的复用性简洁性。 ### 3.4 模块化与封装 将功能模块化是抽象思维的重要体现。Python 提供了模块包的机制,允许开发者将代码组织成独立的单元。例如,将常用的工具函数封装到一个模块中,并通过 `import` 引入使用: ```python # utils.py def add(a, b): return a + b # main.py from utils import add result = add(3, 5) ``` 通过这种方式,开发者可以专注于高层次的逻辑设计,而不必关心底层实现的细节。 ### 3.5 项目实践与设计模式 参与实际项目开发是提升抽象能力的最佳方式之一。在项目中,开发者需要识别系统中的核心概念,并通过类、接口、模块等方式进行建模。同时,学习应用设计模式(如工厂模式、策略模式、观察者模式等)也有助于提高抽象能力。 例如,使用策略模式可以将算法封装为独立的类,从而在运行时动态切换行为: ```python class Strategy: def execute(self, a, b): pass class AddStrategy(Strategy): def execute(self, a, b): return a + b class MultiplyStrategy(Strategy): def execute(self, a, b): return a * b context = AddStrategy() print(context.execute(3, 5)) # 输出 8 ``` ### 3.6 抽象思维训练法 除了编程实践,还可以通过一些思维训练方法提升抽象能力。例如,尝试将复杂问题拆解为多个小问题,并逐个解决;或者通过绘制 UML 图、流程图等方式,将问题可视化[^5]。这些方法有助于开发者更清晰地理解问题的本质,并将其转化为程序中的抽象结构。 ---
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