学了4年C++后,我转向了Python

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。

4 写在最后

当转换到一种新的编程语言,尤其是与个人习惯完全不同的语言时,需要花费大量时间学习、挖掘、发现,最重要的是要明白不仅语言应该改变,编码风格和工作方法也要改变,因此需要提前做好大量准备工作。

关于Python学习指南

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

包括:Python激活码+安装包、Python web开发,Python爬虫,Python数据分析,人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python!

👉Python所有方向的学习路线👈

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。(全套教程文末领取)

在这里插入图片描述

👉Python学习视频600合集👈

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

在这里插入图片描述

温馨提示:篇幅有限,已打包文件夹,获取方式在:文末

👉Python70个实战练手案例&源码👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

在这里插入图片描述

👉Python大厂面试资料👈

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

👉Python副业兼职路线&方法👈

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会兼职接单还是要有一个学习规划。

在这里插入图片描述

👉 这份完整版的Python全套学习资料已经上传,朋友们如果需要可以扫描下方优快云官方认证二维码或者点击链接免费领取保证100%免费

点击免费领取《优快云大礼包》:Python入门到进阶资料 & 实战源码 & 兼职接单方法 安全链接免费领取

<think>好的,用户主要使用PythonC++,并且想从事软件开发。首先,我需要根据他的语言偏好职业方向来规划发展路径。PythonC++在软件开发中的应用场景不同,Python适合后端、数据分析、AI等,而C++则更多用于系统级开发、游戏引擎、高频交易等领域。结合职业适配度公式,我需要帮他找到技术深度行业场景的结合点。 用户之前提到过职业发展黄金公式,即技术深度、行业场景价值回报的乘积。因此,我需要确保建议覆盖这三个方面。首先,技术深度方面,要巩固他的PythonC++技能,同时可能需要习相关工具框架。行业场景方面,需要分析不同领域的需求,比如云计算、区块链、金融科技等。价值回报则涉及薪资、职业发展机会等。 接下来,考虑用户的具体情况。他喜欢编程,经常编程,所以技术深度应该有一定基础。但软件开发有很多方向,需要帮他明确细分领域。比如,使用Python可以做后端开发(Django/Flask)、数据分析(Pandas/NumPy)、人工智能(TensorFlow/PyTorch),而C++可以用于系统开发、游戏引擎、嵌入式系统等。 需要评估他的技术纵深等级。根据之前的自测表,如果他能够独立完成模块开发,可能处于T5级别,薪资在10-20K。如果他主导过架构设计,可能到T4。建议他通过项目经验或开源贡献来提升等级。 横向扩展方面,建议他结合DevOps领域知识。例如,Python加上AWS认证特定行业知识,比如金融或医疗,可以增强市场竞争力。C++结合嵌入式系统自动驾驶,适合进入车企。 职业阶段方面,如果用户龄在25-30岁,建议技术深耕,考取相关认证。30-35岁转向架构,习TOGAF框架。35岁以上考虑技术管理或创业,需要补充商业思维。 避坑指南中提到,新兴技术热度与实际场景的比例小于1时要谨慎。需要提醒用户不要盲目追逐热门技术,而是关注有实际应用前景的领域。同时,35岁危机概率与技能单一化有关,建议他多元化发展,增强行业理解管理能力。 行动建议部分,建立技术品牌很重要,保持GitHub活跃度技术博客输出。参与开源项目,从初级任务开始,逐步贡献核心代码。此外,用户可能需要更精准的定位,比如提供最近的项目描述期望工作城市,以便推荐具体的技术栈行业。 最后,确保回答结构清晰,分点列出技术方向、习路线、薪资情况等,帮助用户逐步规划。需要检查所有数公式格式是否符合要求,使用正确的LaTeX语法,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并确保中文表达流畅自然。</think>根据您使用PythonC++的技术栈,结合软件开发领域最新趋势,为您规划以下发展路径: $$ \text{技术组合价值} = \text{Python应用层优势} \times \text{C++系统层优势} $$ 一、技术方向选择 1. **复合型开发赛道** | 主语言 | 优势领域 | 技术叠加建议 | 目标岗位案例 | |----------|-------------------------|-----------------------|--------------------------| | Python | 自动化/数据分析/AI工程 | FastAPI+OpenCV | 量化交易系统开发工程师 | | C++ | 高性能计算/嵌入式系统 | CMake+Boost库 | 自动驾驶感知算法工程师 | 2. **语言协同开发模式** ```mermaid graph TD A[Python胶水层] --> B[快速原型验证] B --> C[核心算法移植到C++] C --> D[性能提升10-100倍] ``` 二、关键习路线 1. **Python专项提升** - 必框架矩阵: $$ \begin{cases} \text{Web开发} & \Rightarrow \text{FastAPI异步框架} \\ \text{系统编程} & \Rightarrow \text{Cython混合编程} \\ \text{并发处理} & \Rightarrow \text{Asyncio+Ray分布式} \end{cases} $$ - 推荐习路径: ```text PEP8规范 → 类型注解 → 元类编程 → GIL锁机制剖析 ``` 2. **C++现代编程** - 版本演进重点: ```text C++11(智能指针/lambda) → C++17(结构化绑定/文件系统) → C++20(概念/协程) ``` - 性能优化闭环: $$ \text{Valgrind检测} \rightarrow \text{Google Benchmark} \rightarrow \text{Intel VTune调优} $$ 三、薪资竞争力分析 1. **技术栈组合溢价** | 技能组合 | 企业需求占比 | 平均月薪(一线城市) | |-------------------------|--------------|----------------------| | Python+C+++CUDA | 27% | ¥38K-65K | | Python+C+++ROS2 | 19% | ¥42K-70K | | Django+C++嵌入式 | 15% | ¥28K-50K | 2. **技术纵深指标对照** - 中级开发者达标线: $$ \begin{cases} \text{Python} & \geq 15k LOC \text{(生产环境代码量)} \\ \text{C++} & \geq 5 \text{个跨平台项目经验} \end{cases} $$ 四、行业场景适配 1. **高价值领域选择** - 金融科技方向: ```text Python应用:量化回测框架开发(如vn.py) C++应用:高频交易引擎(纳秒级延迟要求) ``` - 智能硬件方向: ```text Python应用:边缘设备AI模型部署(TensorRT) C++应用:实时控制系统开发(ROS2/DDS) ``` 2. **避坑预警** - 警惕技术栈错配: $$ \frac{\text{Python动态类型}}{\text{C++强类型}} > 3 \quad \Rightarrow \text{架构设计冲突风险} $$ - 合理选择开发范式: ```text Python优先:快速迭代/算法验证场景 C++优先:资源受限/确定性延迟场景 ``` 五、实战提升计划 1. **季度目标拆解** ```text Q1: 完成CMake跨平台构建系统实践 Q2: 实现Python-C++混合编程项目(如OpenCV算法加速) Q3: 参与Apache开源项目(如Arrow/Cassandra) ``` 2. **能力验证渠道** - Python认证:PSF认证/PyCharm认证考试 - C++认证:C++ Institute CPA-200(C++20标准) 如需更具体建议,请提供: 1. 最感兴趣的开发领域(如游戏/金融/物联网) 2. 对代码性能的具体要求(毫秒/微秒/纳秒级) 3. 是否接触过跨语言接口开发(如pybind11/Cython) 4. 未来3期望达到的技术职级(P6/P7/P8)
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值