怎样开始阅读scikit learn源代码-learn的源码？是否值得读

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-27 04:09 标签： python scikit learn
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程序员每天都和代码打交道。经过数年的基础教育和职业培训，大部分程序员都会「写」代码，或者至少会抄代码和改代码。但是，会读代码的并不在多数，会读代码又真正读懂一些大项目的源码的，少之又少。这种怪状，真要追究起来，怪不得程序员这个群体本身它是两个原因造成的：1）我们接触的大部分的教育都在强调怎么写代码，并没有教大家如何读代码。2）大多数工作场景都是一个萝卜一个坑，我们只需要了解一个系统的局部便能开展工作，读不相干的代码，似乎没用。其实，写代码和写作二者之间有很多相通之处，但从培养写代码和写作的过程来看，二者又有很多不同。写作能力是建立在大量基础阅读的基础上的，是除了学习语法和文法知识外，从小学开始，经年累月，通过阅读各种不同层次的名家的作品，再加上各种各样的写作训练，累积出来的；而写代码的能力，在了解和掌握了语法/文法之后(学习和抄写 example 代码也算语法/文法学习的一部分)，跳过了大量阅读名家作品的过程，直接 biu 地一下就自动养成了：学会基础的语法和试验了若干 example 后，我们就火箭般蹿到了自己写代码打怪赞经验的阶段。这样略过大量阅读代码的阶段有三个害处：1）写代码的基础是不牢靠的，打怪升级的过程也是最慢的。道理很简单：前辈们踩过的坑，总结的经验教训，你都不得不亲自用最慢的法子一点点试着踩一遍。2）很容易养成 stackoverflow driven 的写代码习惯 —— 遇到不知如何写的代码，从网上找现成的答案，找个高票的复制粘贴改吧改吧，凑活着完成功能再说。写代码的过程中遇到问题，开启调试模式，要么设置无数断点一步步跟踪，要么到处打印信息试图为满是窟窿的代码打上补丁，导致整个写代码的过程是一部调代码的血泪史。3）你周围最强的那个工程师的开发水平的上限就是你的上限。我们再回到读书进行类比。从小学到高中，就语文而言，12年时光，单课本我们要读十二册，数百篇文章。如果每篇文章平均一千字，那么我们读了数十万文字。这些文字，我们都是精读过甚至全文背诵过。每篇文章我们需要总结中心思想，段落大意，归纳出论点论证论据或者时间任务地点起因经过结果，会分析长句难句，会学习起承转结，并反复训练基础的遣词造句能力，并最终模仿那些文章写出自己的文章。在这个过程中，我们学会了赋、比、兴，我们掌握了三段论，我们知道了如何用更优雅地方式表达自己的思想。更重要的是，这些阅读训练让我们在我们在脱离学校的基础教育后，可以自己独立完成一本书的阅读。我们知道如何粗读，细读甚至类比阅读一本书，我们能把书中的精髓浓缩成思维导图，也大段大段摘录书中精彩的句子，段落或者篇章。这十几年的时光，算上各种课外阅读，世界名著，古典文学，金庸古龙，修正玄幻，一个大学毕业的二十几岁的青年人，阅读量应该不下几百万字。而稍稍涉猎广些的读者，上千万字的阅读累积是常有的事。有了这些累积，你才能在迎面走来一位妙龄女子，想到的是肌肤胜雪，明眸善睐，桃腮带笑，齿如含贝，气若幽兰，美艳不可方物，一笑倾城，再笑倾国，沉鱼落雁，闭月羞花这些词句，而非不知如何表达，只能吞吞口水，在肚子里闷上一句：「我擦，美女啊」。这是读书的第一大功用：累积素材(information)。你是否写文章时，经过一番搜肠刮肚，也不知该如何描述某事某物？同样的，写代码时，有没有毫无头绪，不知从何写起的时候?或者有了些的思路，双手却在键盘上迟滞，不知所措?这些现象，大多是缺乏累积所致。读书的第二大功用：是开拓思路。有时候，一段文字，甚至一个句子，在你意料之外扑面而来，让你有种醍醐灌顶的感觉。比如『围城』里，赵辛楣和方鸿渐鸿初次见面，钱老描述赵的傲慢无礼，是这么写的：「傲兀地把他从头到脚看一下，好像鸿渐是本一览而尽的大字幼稚园读本」。初读围城的时候，很容易将这样的句子轻易放了过去，几年前再读时，才发觉它的精妙：竟能如此简单地以物喻人，就把整个场景复原到如同发生在眼前一样活灵活现。所以很多时候，精妙的不是比喻本身，而是对生活的细微观察。累积素材是基础，被启发出来的思路将这些素材串成线，这就形成了知识(knowledge)。书读得越多，越勤于思考的人，知识也就越丰富。而知识的融会贯通，最终形成读书的第三大功用：通过了解，吸收别人的思想，去芜存菁，最终形成自己的思想，或者说智慧(wisdom)。information -& knowledge -& wisdom 是个长期的累积，并非一朝一夕之功。下面，是来自一位码农的真实分享：阅读名家的优秀的代码最终的归宿是形成你自己写代码的思路。去年撰写的一个基于 node restify 的 API framework(见：再谈 API 的撰写 - 总览 系列)，虽然有很多不完善的地方，但内核还是相当稳定，一年多来只是些许小修小补。撰写它的过程，是我对之前所读各种项目的一个融会贯通：为了确定我是否该基于 restify，我通读了它的代码(没多少)，融合进了 hapi 和 loopback 的一些思路，提供了一套类似于 rails 的 CLI，再加上早年在 parser 上的一点经验，把 framework 逻辑上分出了：compile time(严格讲 nodejs 没有 compile time，但 configuration 的处理，route / middleware / model / task 对应的内部数据结构的生成，算进了 compile time 中)，load time 和 run time，用前两个阶段的「低效」换取后一个阶段的高效(其实也类比了我的老本行，路由器/防火墙上的 control plane / data plane，first path / fast path 的设计)。如果没有之前各种源码阅读的累积，我很难做出这样的设计。同样的，阅读 elixir unicode 实现的过程在两年前激发我做了一个使用同样思路的汉字的 slugify，或者汉字转拼音(解决多音字问题)的暴力方法(see github: chinese_translation)，这一思路在今年年初进一步发扬光大成了我们现在在 Tubi TV 使用的 policy engine 和 content engine，为每日不计其数的内容请求保驾护航。我们使用了 code as cache 的方法，把数据库里的内容的不必在运行时做的 transformation 都在 compile time 完成，然后在 run time 结合记叙文三要素，得到最终的结果。以前我们系统中我们最慢的 API，采用新的 engine，如今快了至少数十倍 —— 尤其是在低并发下就惨不忍睹的 95 percentile response time(高并发都无法完成测试)，如今在高并发，没有任何 failure 的情况下，99 percentile response time 都能控制在 500ms 左右。所以说，阅读优秀的、有启发性的源代码，多重要！南昌思诚科技为企业输送优秀人才，同时也为企业提供信息咨询、技术支持、产品研发、技术培训、人才服务等信息化行业整体解决方案。
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