Coders at Work

Языковые системы держатся на трех китах — язык, библиотеки и инструменты. Успешность языка зависит от сложного взаимодействия между этими тремя вещами. Python — отличный язык, у него отличные библиотеки и практически никаких инструментов.

Сейчас я считаю, что путь к ПО, которое с большей вероятностью будет делать то, чего мы от него хотим, лежит не через использование утверждений или индуктивных утверждений, а через использование более качественных, более мощных и глубоких декларативных систем обозначения.

Одна школа, которая, как мне кажется, весьма близка к воззрениям экстремального программирования, по сути говорит, что поскольку требования все равно постоянно меняются, не стоит ожидать от ПО долговечности. Если требования изменятся, вы создадите что-нибудь новое взамен. В этой мысли, на мой взгляд, есть определенная доля мудрости.

Требования всегда меняются, они всегда как минимум предпринимают попытку измениться в направлении, о котором ты даже не подозреваешь.

Конечно, у нас есть люди, прекрасно работающие на любом уровне и в любом возрасте. Дело в том, что надо держать в голове всю программу целиком, всю задачу, надо уметь концентрироваться. А это проще делать в молодости — лучше работают мозги или просто меньше отвлекаешься. Если есть семья, дети и так далее, просто нет возможности посвятить этому столько времени подряд, сколько нужно. Это да. С другой стороны, годы приносят опыт, и он отчасти уравнивает шансы: просто знаешь, что нужно делать.

Мне кажется, знать язык ассемблера уже необязательно. Нужно понимать архитектуру. Нужно понимать, что такое язык ассемблера, понимать, что есть иерархия памяти и что сбой в переходе с одного уровня на другой сильно отражается на работе программы. Но это понимание может быть и на абстрактном уровне.

Мне кажется, программы в высшей школе медленно адаптируются к реальности. Кое-где есть подвижки, но в целом работать в команде учат мало. Да и этому подходу со сборкой из готовых кусков тоже не особо учат. Однако ребята как-то набираются всего этого, так что в общем дело обстоит неплохо.

Работа в исследовательской сфере хороша еще и тем, что надо мной не стоит менеджер, которому нужен результат через неделю. Я могу спокойно сесть и подумать: «Здесь должен быть какой-то хороший выход».
Поэтому я много времени уделяю рефакторингу, вожусь с интерфейсами, создаю новые типы или полностью переписываю большие куски, чтобы их улучшить.

После трудной части — придумывания того, как это сделать, — вы думаете о том, как это выразить. И здесь транзакционная память — абсолютный чемпион. Она превосходит и блокировку, и переменные условия для выполнения параллельных программ.