朱赟的技术管理课
朱赟
计算机博士，前Airbnb技术经理
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开篇词 | 从工程师到管理者，我的思考与实践
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01 | 职场分身术：从给答案到做引导
02 | Bug引发事故，该不该追究责任？
03 | 每个工程师都应该了解的：A/B测试
04 | 如何帮助团队成员成长
05 | 当我们给别人提意见时，要注意些什么？
06 | 每个工程师都应该了解的：聊聊幂等
07 | 当别人给我们提意见时，该如何应对？
08 | 说说硅谷公司中的一对一沟通
09 | 每个工程师都应该了解的：大数据时代的算法
10 | 项目延期了，作为负责人该怎么办？
11 | 管理和被管理：期望值差异
12 | 每个工程师都应该了解的：数据库知识
13 | 管理者在进行工作分配时，会考虑哪些问题？
14 | 硅谷人到底忙不忙？
15 | 每个工程师都应该了解的：系统拆分
16 | 技术人如何建立个人影响力?
17 | 管理者不用亲力亲为：关键是什么？
18 | 每个工程师都应该了解的：API 的设计和实现
19 | 硅谷面试：那些你应该知道的事儿
20 | 项目管理中的三个技巧
21 | 每个工程师都应该了解的：中美在支付技术和大环境下的差异
22 | 不要做微观的管理者
23 | 如何处理工作中的人际关系？
24 | 编程语言漫谈
25 | 兼容并包的领导方式
26 | 如何做自己的职场规划？
27 | 小议Java语言
28 | 如何激发团队人员的责任心
29 | 说说硅谷互联网公司的开发流程
30 | 编程马拉松
31 | 工程师、产品经理、数据工程师是如何一起工作的？
32 | 硅谷人如何做 Code Review
33 | 技术人的犯错成本
34 | 如何从错误中成长？
35 | 理解并建立自己的工作弹性
36 | 如何对更多的工作说“不”
尾声：成长不是顿悟，而是练习
新书 |《跃迁：从技术到管理的硅谷路径》
朱赟的技术管理课
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24 | 编程语言漫谈
朱赟 2018-01-05
编程语言是一个已经被谈到耳朵发烫的话题，很多工程师都聊过。似乎无论怎么写，要么落入老生常谈的俗套，要么就是一堆理论上正确，但是对学习和理解编程语言并无多大益处的内容。
我跟池老师说：这篇可说的内容太多，反而不知道从何说起。池老师建议我：“任思维流动，想到哪写到哪。比如你可以点评一下自己最擅长的语言特性，比如新人学编程如何做到触类旁通，最后一通百通。”回想一下，这两个思路我似乎都用过了，以前写过点评 Ruby 和 Java 的文章，也写过自己的编程之路，今天说点平时不说的内容，可能不讨喜，但至少可以提供一些思考。
我在莱斯大学读硕士期间，课题就是程序语言和编译器设计。翻看当时用到的教科书和论文，需要我学习和掌握的内容大概都是这样的：
一些关于图灵机和状态机的计算理论
类型和类型系统，类型系统的证明和推断
函数中的递归、迭代及其实现原理
关于 Lambda 的演算和模型
命令式程序语言、函数式程序语言、逻辑式程序语言、以及面向对象程序语言的本质区别
语法器、词法器、编译器、解释器的原理及实现
所以，很多人刚开始接触编程语言，第一反应是怎么用、好不好用。而我看到一门语言，第一反应是这门语言是怎么实现的，类型系统是什么，计算能力的边界在哪等等。最早接触的几种语言，比如 C、OCaml、Schema、Python、Java 等，都被我拿着“手术刀”解剖过。那个时候，我想到最多的成语是庖丁解牛和洞若观火。
我的硕士毕业设计是用 OCaml 去实现一个机器人仿真和控制的语言，有点像 Matlab 里的机械模拟库。研究的目的，说白了就是不断用 0/1 这样的离散数学和语言，去逼近物理世界中很常见的连续函数（如导数和积分），而挑战的就是有限的计算资源和时间。
后来到了博士阶段，课题变成了生物信息学，那个时候常常要做的是生物学中的大数据处理和建模。由于业界很多数据科学相关的库都是 Python 实现的，于是我使用到了大量的 Python 编程。
不过在处理海量数据的时候，Python 的性能就成为一个很大的瓶颈。经常遇到的情况是，一个脚本或者一个函数库，其复杂度在一个临界点后是指数增长的，稍微大一点的数据量，动不动就要跑几天，或者干脆跑不出来。
于是我又开始学习并使用一种叫做 Cython 的语言。这种语言在语法方面算是 Python 和 C 的混合体，其编译器可以将 Cython 代码转化为 C 并编译成性能很好的可执行代码。那时候除了建模需要的数据清洗和数据模型的训练，另一个挑战就是写出高性能的代码。
博士毕业后，我没有选择留在学术界，而是进入了互联网公司工作。
Square 和 Airbnb 都是以 Ruby 和 Java 为主要编程语言的公司。这个时候，语言上面临的挑战已经不再是其计算能力或者性能，而是如何在工程中用适当的语言搭建出一个方便协作、性能过得去、可读性好、模块化好、可重用、易扩展的代码库。
很多时候工程师们争论的问题，不再是对和错、是与否的问题，而是每个人的观点应用到相关的场景中的时候带来的优劣比较。也就是说，是不是把合适的技术用到了正确的场景中。平衡是我们在这个阶段要着重考虑的，这种平衡有时候是时间复杂度，有时候是空间复杂度。
最近几年我主要使用 Ruby 和 Java 编程，这两门语言的优缺点就不在这里说了，网上有很多类似的观点。关于 Java，后面我会写一篇“Java 开发的中常见问题”，下面我会来简单聊聊自己对软件工程和编程语言的一些看法，有的是点评别人的观点，有的是我自己的观点，分享给你，希望可以给你带来一些启发。
1 初学者不要纠结“先学哪种语言”，这种时间花的很不值得，还不如随便挑一个语言，跳进去游几圈试试。对于工程师来说，学习第一门编程语言只是万里长征的第一步，只要你还在这个领域，就不可能只学一种语言，只会一种语言的工程师根本就不能称之为工程师。
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精选留言(13)
Yezhiwei想看看安姐的代码2018-01-06 14
刘剑朱老师太牛了，你有做全栈的天赋。
我觉得朱老师应该问你是愿意将来成为一个全栈工程师？还是一个技术专家？
这两种的思维是完全不一样的。简单的说全栈是广度，技术专家是深度。但我想说的全栈工程师不能仅仅理解为前端+后端，全栈的核心是：世界充满了未解之谜，通过探索去解开自己感兴趣的谜底
全栈工程师学的东西越多，学习能力也变得越强，学习能力越强进入新领域就越快。这是我对全栈工程师的理解，如有不对之处还请朱老师指正。池建强回复: 理解的挺好。其实人们真正进入了高手模式，就能触类旁通，举一反三。这时候，你几乎可以做任何工作。
全栈只是工作的一种。2018-01-05 14
极客不落🐒除了并发和分布式思维，还得有量级的意识。2018-01-05 6
TT发现安姐所提到的每一点都是自身所缺乏的…现在刚从C语言转到Java开发，只能说业务功能开发好了，但数据读取，一些容错考虑都浅得很池建强回复: 多写多练，多读专栏
2018-01-12 3
刘宗尧怎么理解语言的计算边界？2018-01-05 1- susu想了解一下，公司招聘的时候是否会更看重候选人使用特定语言的年限，还是相关领域的经验或者学习能力？
池建强回复: 可以读读硅谷面试那篇，你提到的能力都会有考核。国内面试流程没有那么复杂，重点会考察使用语言的能力而不是年限。学习能力也需要，但更多是工作中体现出来的
2018-01-05 1 
柠檬树如果你不能用一种编程语言的基本特性写出好代码，那换成另外一种语言也无济于事，你会写出同样差的代码。说的很对。2019-12-02- 柠檬树Square 和 Airbnb 都是以 Ruby 和 Java 为主要编程语言的公司。这个时候，语言上面临的挑战已经不再是其计算能力或者性能，而是如何在工程中用适当的语言搭建出一个方便协作、性能过得去、可读性好、模块化好、可重用、易扩展的代码库。2019-12-02
孙光有收获😊2019-03-01
小咖收获大大的，么么哒2018-08-22
影浅只想专注做技术不想做管理怎么办？2018-04-20
爪哇夜未眠安姐这篇文章里说的代码测试框架，跟“A/B测试”那篇的测试不是一回事吧，那篇文章说的是用户调研。2018-04-19
yeyuliunian关于编程语言设计有啥资料推荐2018-01-16
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