選擇Python

Python在國內完全比不上國外的發展，幾乎大多數的程式語言不是主流的C#/C++/C跟java就是PHP(web)，在不然就是VB，國內的Python資源幾乎是非常缺乏

一開始接觸python是想要在ruby與其中挑選一個，一個script語言，我的要求是可以快速驗證一些我想處理的資料跟想法，而一開始挑選python跟ruby老實說是有點被"騙"了XD，就是網路上那種十分鐘快速建立blogger，我很好奇，如何在十分鐘內完成blogger的coding??結果就是天下沒有白吃的午餐

那麼為何會放棄ruby而選python??因為接觸了rubby一陣子之後，發現他是蠻物件導向的語言，我選擇script就是想輕裝上陣，如果還要考慮物件導向，那麼不就很累人了
難道是OO不好嗎？不是這麼說，瞭解OO, pattern這類的東西，大多是把本來coding的複雜度，轉換為關係的複雜度，只要瞭解到了，你付出了怎樣的成本，獲得怎樣的好處，適度使用OO，也是可以相當的愉快的

python並沒有很完整的支援物件導向，他使用了其他的方式來支援，也就是不是原生的支援物件導向，這點使得他在開發物件導向的程式會受到好些限制，不過同時也換來了相當多的彈性。另外一點不同的是python更強調泛型演算法的部份，他的各種容器幾乎都以泛型的設計為主

我想不少programmer跟我有一樣的"幻覺"，認為只要熟悉C/C++之後，其他程式語言上手就很快了，我想這只是語法部分，至於語言中間設計的方式可能要花上三到六個月才能體會出來。如果一個C++換到java很快會發現，他開發速度不如一個java老鳥的人，他或許會解釋為對java library的不熟悉。可是很多不只是java library的問題，比方說code的簡潔程度，code撰寫方式，很多本身是依賴於程式的特性的，更貼近的一點的，比方java有seriable介面來處理物件轉成檔案的問題，可是C++並沒有，這時候C++的programmer可能會自己處理，這並不是表示C++使用者做不出這樣的功能，換了程式語言之後兩者之間生產力的問題。

語言的特色影響了熟悉他與否的programmer生產力，倒不是本身programmer能力的限制，在我慢慢深入python之後，我覺得我會用的程式語言"愈來愈少"，因為本身背後設計的原理我能理解大多數的還真的不多!!