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2005年中期，用了幾天學完了Python，隨后兩天用了十幾個小時寫了編譯原理的課程設計，這是我大學階段所有課程設計里唯一沒有延期的。后來逐漸發現Python的簡單可以把我的思想從編程語言的細節里解放出來，更關注實際要解決的問題。就喜歡上了。既然有人點贊，就再補充點。很多人關注起Python就是因為簡單易懂，做Web很方便。但在深入CS學科的很多高級主題時，Python能發揮出更加強大無比的力量。而這來自于Python是個好膠水。坦白講，Python不算最好的膠水，至少Lua做膠水就比Python好，API好用。但Python再算上強大的標準庫、數據結構、友好的轉義后，就脫穎而出了。在科學計算領域，NumPy和SciPy的存在解放了很多人的思想束縛。其底層C模塊，性能一流。而當你需要一流的性能與一流的可調試性時，Python C模塊是最好的選擇。封裝雖然有些麻煩，但封裝后可以在Python里調用實在太方便。一些已有的C/C++應用也可以通過將函數封裝給Python調用，而極大的降低調試難度，提升單元測試覆蓋率。2007年時我開始學Python的C模塊編程，并在博客中放出了我的筆記。那時寫了不少東西。封裝libpcap后，做網絡抓包，通信劫持，使得別人眼里，我儼然是個正經黑客。后來迷戀erlang期間，做了C node的Python封裝，使得Python與Erlang可以互發消息，組建集群。搞硬件開發期間，封裝了Cubieboard和RaspberryPi的GPIO、SPI等眾多外設的Python接口，調試速度快到了云邊。做USB通信期間，因為PyUSB不支持isochronous通信而自己重寫了個libusb的Python封裝，使得USB編程不再困難。做音視頻識別的日子里，做了v4l2的Python封裝，使得操作攝像頭的控制精度達到了最高。相比于其他人，用上這些Python封裝后，迭代速度數十倍的提高帶來了系統進化速度的極大提高。比如我在音視頻識別的研究期間，因為NumPy和我自己的封裝，每天動則十幾次甚至幾十次的迭代，優化算法的各種參數。使得我在不到兩年時間里，識別效果就超過可某大學教授12年的研究成果。識別速度更是超出對方兩個數量級。對于各個領域的研究者，我是真心推薦Python的。用上NumPy和SciPy，你就擁有了極致的性能，頂級的可調式性，和產品級的穩定性。而這也使得Python的這套組合成為科學計算領域唯一能與matlab競爭的選擇。過200贊我就專門寫一篇文章介紹用Python做科學計算的幾個實例。居然一個多小時就過200贊了。我的博客地址在 http://gashero.iteye.com/ ，我會用大約一周來寫，寫完后會把地址貼到這里。感謝大家的厚愛。人生苦短，快用Python！