微信公众号：OnlineThoughts

有人说计算机就是一层层的封装和抽象，我赞同一半，因为任何科技（机械，电子，物理，化学）都是一层层的封装和抽象，不过计算机行业将这种思想应用到了极致。

上层与底层

你理解一个事物的更底层原理对理解它会有极其深刻的影响。这不仅对计算机适用，比如你学了量子力学，就理解了化学中元素周期表是怎么回事（元素周期表就是化学的封装）；你学了c，就理解了python是怎么实现的；你学了机械原理，也知道了汽车很多零部件功能是怎么实现的（机械原理就是汽车运行的封装）。这种互相联系，层层深入的学习思路是极其重要的。

最底层的计算机就是电信号，当然这个电信号在物理上解释起来也极其困难（从量子力学到固体物理到半导体，再到数字电路里半导体掺杂做成晶体管，然后做成加法器等基本“机器指令”）。

所以学习计算机语言的关键就是当它是个傻子，傻到什么都不知道：比如你写一个a=1，你就要问：它怎么知道=？它怎么知道1？他又怎么知道a？

答案很简单：它当然不知道，它什么都不知道，问题是，你怎么知道你打的那个符号就是=，你只不过按下了键盘上的一个键，然后这个键帽底下连了一根线，通了电，一路到了内存，CPU。然后你得说这是一个=，那就是咯，但是计算机什么都不知道，如果理解了这一点，学计算机只是时间问题了。

正如学习python我们要问：a = 1，它（解释器/编译器）怎么知道我写的这个是整数或小数呢？我们在c语言里（python解释器是用c写的）就会发现，它不知道，只不过我们写了函数模版，看起来就自动识别类型了。

c++的底层呢？当然就是c的底层，也就是汇编语言，g++ -S main.cpp 就可以把一个c++代码文件编译成汇编文件，看起来的for循环，根本没有任何智能，只是编译器为我们做了这些---把某个数从内存取出来放入某个寄存器，再加减，再压入栈---重复又繁琐的工作。而繁琐也是相对的，否则没有会放弃写c++代码去玩游戏（很多大型游戏底层都有c++的身影）。对于c++和汇编的“一一对应”关系（类似c和python的关系），《Computer System：A Programer‘s Perspective》这本书描述的极为清晰。

问题就来了：这么学习岂不成了无穷尽的了？本来学个python，结果还要学c；本来学个c，还要学汇编；本来学个汇编，还要学数字电路；本来学个数电，还要从量子力学学到半导体？！

我的理解是：学习本来就是无穷尽的，你只能搁置一些问题，但不能没有问题。

计算机代码的“不人性化”

理解了计算机的底层原理，就自然知道了代码不可能人性化的。一层层“不人性化”的代码封装，就成就了人性化的软件和操作系统，也就是拿过来直接用的手机。

比如我们写一段代码，句与句之间必须要有分隔，有的语言可能是“；”有的可能是<enter>键，即使我写这个，我也用“”来表示这是一个表示意义的符号，而不是我用来断句的符号，而用<>来表示enter是键盘的按键而不是enter这个英语单词的意思。

计算机不是人类，他们的工作原理要求他们对语句的理解不容有歧义，这也就造成了看起来的诸多不便。

目前以及可预见的未来，编程也就是实现计算机和人类的交互，就是把人类理解的世界现象和规律变成0和1的过程。而这一过程必然会有一定量的复杂性，是不能被简化的。

比如现在软件工程师常用IDE来编程，因为有关键字高亮，自动补全，检查基本错误等功能，看起来让工作变得越来越容易起来，但在全局来看，这部分复杂性只不过是转嫁到了制作IDE的另一部分软件工程师身上而已。所以，一定程度上，这个过程的复杂性或者不人性化的程度是注定的。这也是整个计算机系统如此复杂庞大的原因。

举例：

python 和 c++有很多区别，其中一个重要区别就是不管是变量，数组，还是函数，python都不需要声明再定义，且不用指定类型，看起来非常人性化，事实也是如此，但没这么简单：

首先c++在很多情况也可以“智能”判断，但是首先要知道，机器是不会给你“预先判断的”，所谓预先判断都是编译器的算法而已，而在使用角度肯定是越“人性化”越好，但是这样你为什么要学习代码呢？直接在屏幕上划一划不就好了，而实现这些“人性化”功能的工作总要有人做，而作为一个想了解计算机的人，这也是必经之路。

再一点就是声明也有声明的好处，比如你有些量想定义浮点值2.0但写成了2，这时候python不会告诉你的，而如果在c++里你声明过就没有问题。python中调用函数需要先定义，就是因为解释器也需要先读取函数声明，但python简化了这一过程，所以也就不能之后定义。

这更解释了python中一特例，就是在a函数中调用b函数时可以把b函数定义放在a后，这是因为python执行def时并不执行def里边的代码，只看def了什么样的函数，返回值是什么，就像是c中这个原型的声明。

当然c++也可以把函数定义放在调用之前来代替原型的声明，这也是合法的，但是main（）函数的书写规范就是在最前边，这也让代码的可读性极强，逻辑清晰。这对构建大型程序来说很重要。

看得出来，如何在代码易读性，代码书写简洁程度，和代码执行效率之间权衡，是目前计算机语言之间的根本区别。所以在很多情况，python是不可或缺的，因为它实现一个类似的功能，其代码要简单很多，这也是python的“占有率”这么高的原因之一。

总结：我想要说的还是那个结论，就是理解一个事物，必须联系的看待，即理解底层，又了解上层，就非常清晰了。

面向对象？可没有这么“玄”

Python 是C 写的，这其中就有一个关键的问题：c语言并不是面向对象，也就是没有类和对象这些定义，那怎么解释python中的面向对象部分呢？

答案也很简单：c++的面向对象是怎么来的？其实这只是计算机语言体系众多抽象概念的一个罢了——函数是什么？编译器或者解释器怎么解释？list是什么？string是什么？那么类（类是面向对象特性最重要的概念）就是什么！也就是一部分代码的集合。

对于机器来说，没有函数和类这些概念效率会更高，而对于人类，一段机器码（或者c语言中变量声明，赋值，循环，）实现了一个功能，如果把它打包做一个标签就是再好不过的了，这就是函数，这也是类。这个包。就是申请的一段连续内存（当然虚拟内存技术先忽略）。

举个例子：一辆汽车，大家可能都想象得到是什么，但其实没几个人懂，你知道汽车怎么实现转向的吗？恐怕不知道，但甚至没有驾照的人都会转动方向盘，这个方向盘，就是函数，这个车就是类。这就是为什么大多数人不懂车的工作原理（不知道类的所有原代码），但却能开车（可以进行类的实例化），也能转弯（调用类底下的函数/方法），而且换一个车基本还能开（类的继承）。

list

刚开始接触c语言或者python等其他，就会想，list这么着重讲有什么用？其实几乎所有数据都是一个list，甚至包括string。所谓list，就是一组顺序不可以更改的二进制数，然后按照特殊的人为规定的规则编码成不同的格式。比如字符串，图片，音频，视频，实质上对于计算机来说就是list。所以这种数据格式看起简单，但却像二进制一样意义深远。当然对于图像，原数据可以看作一个二维数组，当然也可以看作一个矩阵，这也就是为什么关于图像的应用（游戏和图像识别）这么吃GPU的原因（GPU专门处理这种矩阵算法）。

标准更新与编译器

整个计算机行业还是在“高速”发展的，尤其是和传统行业相比，学习十年前甚至几十年前的东西，当然会对理解行业底层，了解行业发展有些至关重要的帮助，但是如果要应用到当今社会，了解“更新”也是必须的，c++也是如此，常用书籍如c++ primer只是更新到c++11，而在2020年学习这些，c++20的标准已经落地了，c++14和c++17也有不少小的改动，包括对一些指令的弃用，增加和完善了一些新的功能，而这些细节虽然对整体框架没多少影响，但随着发布版本积累，积少成多的更新会影响代码结构的改变。所谓更新，就是编译器想帮你做更多事情，比如类型的自动选择，比如数组的动态长度，当然同时让代码更精简，综上所述：学习框架不分新旧，但是应用还是要了解更新，用好更新就是再利用别人（编译器）不断更新的工具，这样才能更快更好的做出自己的工具。

编译器就是对标准的“践行”，比如apple用的“自己”开发的apple clang & llvm编译器，目前2020年更新到11.0.3版本，实现了对c++17特性的全部支持和c++20特性的部分支持。