--- 大师，大师，大师
··· 以后别喊大师了吧，喊我大师的同学都已经毕业了
--- 那喊啥
··· 新的外号：书记
最近写周记之前，老是在想要不要把自己藏起来，或者不应该写这些萝莉八所的东西。纠结点之一。
五月十号以来迎来了我2019年购书的一个小高潮，在京东上买了九本（合计463元人民币），在当当买了4本（合计人民币257元），在印刷社打印了3本电子书（合计100元人民币，发现打印电子书要比买书还便宜）。说实话，这是出乎我的预料的，但是出现这样的疯狂行为也影射了本少某些方面的焦虑。首先说说动机吧。
买的大部分的书都是Python和R的，这两门语言我都是在用的，R早一些，大概在2015年秋天，Python晚一些，2017年春才知道有这门90后语言。买了Python厚厚的（比新华字典还厚）学习手册以及一些应用方面的书籍。R的话买了数据科学啊、编程啊、R包开发啊之类的。原因就一句话：
你越喜欢一个人，就对他的细节越好奇；你越熟悉一门语言的细节，用起来也就越顺手。
你像这俩语言我都能写一点，但是能不能写的好一点，或者说可不可以不要每次都写的那么纠结？于是，好的办法就是多阅读、增加词汇量和语感。
在上上周末，我专门把手头上关于Python类有关的章节都看了一遍，才知道原来类是这样的：实体抽象，概念化，键值对。我在2017年3月份打开的第一本Python书《笨办法学Python》的时候就已经知道这个词了，但是我总以为类啊对象啊是遥不可及的东西。以至于在2018年初面对一个用Python写的流程时连实例化都很难理解。
R也是一样，在写R脚本的时候我能想到用函数，也知道一些绘图的细节，但是对于他的效率知道的很少，只知道：R很慢的啦。上周我试图melt两个矩阵，直接跑断了，在执行小的数据集时没有问题，但是遇到大的数据集melt、cbind、rbind所能操作的数据量数据慢到直接不能用。写的时候想的是能运行就行啦，但是有时候只是有时候能运行。所以代码规范与审查在团队协作中是很重要的，你写的别人要能看得懂，在另一个条件下要能运行。
所以，需要知道它们的更多细节。前期为了快速入门，可以狼吞虎咽地大快朵颐以建构一个框架和基本语法原则，在后面的写作过程中要把血肉找回来，才能丰满。
写过编程的人也许都知道，遇到知识点去Google就好了。遇到一个Google一个，确实是一个办法，他是实践的，缺点在于不够系统。就是你查到一个知识点，这样用了，程序跑通了，但是为什么，还有没有其他办法？这些是不知道的，这就是我觉得需要看书的原因。
也许最重要的原因是：我喜欢看书这种形式学习。我一般在一个任务不是很急的晚上找一间会议室，拿着荧光笔，开始一页一页的翻书，这种感觉很好：以前不知道的现在知道了。
有很多IT类的书籍一般的命名规则是从入门到精通，但是入门和精通其实是两码事，就像亲同学和好朋友一样。在去年年末的时候，我觉得自己的R已经差不多了，可是转眼就打脸了：一个不懂C的人怎么好意思说自己的R差不多了呢？会调包算什么本事！
很多事情的发展符合一个摇把型的曲线：
具体到学习上来，就是一开始动机很强，兴趣很浓，学习走上坡路；一段时间后，觉得也不就那回事吗？不就是Python吗，我也可以写啊，这就是危险的高原期，不要在这儿停留太久（如何才能做到？）;然后是某一天看到一段神奇的代码：我去，Python还能这么用？！枉我用Python十几年，连这都不知道。于是开始新一轮的学习。如此循环往复。
所以，重要的是这个曲线，你处在哪里呢，我可不希望在高原区遇见你，让我们相逢在高处。
这个进阶之旅写在这里是有纪念意义的，因为下周就要到6月份了，在过去的1个月里，在过去的3个月里，由此追溯到过去的半年里，你是在原地踏步呢？还是发现了自己新的侧面呢？
有没有新知？比如，你知道上文提到的摇把长什么样子吗？
