在编程中体验纯粹的快乐

Learn Python The Hard Way 的最后,有一个「老程序员的建议」,来告诫学完了这个教程的同学们不要拘泥于编程语言,不要陷入「关于语言的迷信和争吵」中,无论是否从事的是计算机行业,都可以爱上编程,从中的到乐趣。这个老程序员的忠言翻译如下:

现在你已经完成了这个教程,并决定继续深入学习。编程可能成为你的事业,也可能成为你的一个爱好。所以你可能需要一些建议,来保证少走弯路,并从这个「新欢」中的到最大的乐趣。

我从事编程已经很长时间了,长到对我来说这已经是一件极其无聊的工作。我在写这本书的时候,已经懂20门编程语言,能在一天到一个周的时间学会一项新语言(取决于它有多么古怪)。即使这样,我还是对此感到无聊,不再有任何兴趣。但这并不是说编程是很无聊的,也不是说你在将来会觉得它无聊,我意思是,我在干到现在这个年纪,觉得没意思了。

经过这么多年,我发现一个真理:用哪一个编程语言并不重要,重要的是用它来做什么。其实这道理我早就懂,不过还是经常忽视,还是会被编程语言分心。但从现在开始我不会再忘了,你最好也记住。

你学哪门语言,用哪门也都不重要,千万不要陷入对语言的宗教崇拜中,那只会让你忘记原来的目的:把编程语言当做一个工具来做有趣的事情。

编程作为一种智力活动,几乎是唯一一种能创造交互艺术的艺术形式了。你可以写软件让别人来玩,甚至可以通过这种形式直接和别人对话。别的艺术都没有这种交互性。电影拍出来之后直接播放给观众,图画不会动,但是代码能做到。

从事编程行业所获得的乐趣其实一般。这份工作确实不错,但是你可以经营一个快餐店来赚一样多的钱,还更轻松快乐。所以你最好在别的领域将编程作为一个秘密武器。

在科技公司工作的人会编程并没有什么特殊的,也不会获得特殊的尊重。但是从事生物、化学、政治、公务员、社会学、物理、历史和数学的人如果会编程就会格外受到尊重,因为他们能做到这些了不起的事情,来发展他们的学科。

当然了,这些建议都没什么意义。如果你真的喜欢编程,你尝试通过任何方式用它来提高你的生活。尽情去探索这个怪异、神奇、充满智慧的,50年来人们都一直孜孜不倦在探索的世界吧!愿快乐永远与你同在。

最后不得不提的一点,学着写软件可能让你变得有些与众不同。不管是好是坏,总之是不同了。可能有人会对你刻薄,比如在你身上用「书呆子」(nerd)这个词;可能你会发现因为你强大的逻辑,别人都不愿意和你争吵;可能你甚至会发现你懂计算机的运作原理,别人因为觉得你怪异、不合群。

对这些情况我只有一条建议:让他们去死吧!(They can go to hell.)这个世界需要古怪的人,需要书呆子,他们清楚或者热衷于弄清楚事情运作的原理。当真的有人如此对你的时候,要记住:这是你自己的路,不是他们的。与众不同不是犯罪,别人这么说你只是因为他们嫉妒,他们永远不敢在自己的白日梦里奢求这些。

You can code. They cannot. That is pretty damn cool.

 

从《美丽新世界》谈自由

不得不承认,我认为对于人类社会文明的发展来说,《美丽新世界》中描绘的社会的确是一个完美的社会。每一个人都是整体的一部分,极其稳定,人类幸福度高,无忧无虑,安居乐业。但这也是一个及其恐怖的社会。

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在这个完美世界中,「分娩」被认为是淫秽的事情。人类靠试管中的婴儿繁衍后代,「家庭」同样被视为是肮脏的概念,社会中的个人不存在和某个人有特殊的感情。每个男人属于所有的女人,每个女人属于所有的男人。所有的人都可以按照喜好每天选择不同的人性交。每个人都在大剂量的服用性激素和神经类药品(唆麻),一有任何不在「正常范围之内」的小事情就靠药品来逃避。

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婴儿还小的时候,育婴室就循环播放录音,达到「洗脑」的效果。例如「母亲是肮脏的」,「历史是废话」,「和家人一起生活将会非常恐怖」等等。书中还提到另一种潜意识的训练——让幼儿去接触鲜花和书籍,然后再给他们电击,以保证他们长大以后不会再碰这些东西。

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为了社会稳定,每一个人的个性,感情都被磨灭。个人只是社会的螺丝钉,而社会的等级制度非常森严。从α到ε,分成不同的等级。人们从小的时候就被灌输这种等级制度,在试管里时加入不同的血清使不同等级的人长相区别明显,童年时期穿不同的衣服,玩不同的玩具。这样成年时会有根深蒂固的等级概念。α会觉得自己的工作高雅,看不起ε的体力活。ε会认为自己的工作简单轻松,不像α需要体力劳动。

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这种稳定的社会最怕的就是「个性」。书中说:「文明是绝对不需要高贵行为和英雄主义的。这些事情是政治无能的症状。只有在有战争的时候,英雄主义才会有一点意义。但是现在没有战争,最大的问题就是防止你爱一个人爱的太深。

这个世界看似完美,实际也是。如果这是「文明五」中的一个世界,那么衡量这个社会的所有标准:人口(通过人工繁殖严格控制),经济,科技,幸福度都是无敌的,除了一点——文化。这个社会中人们的娱乐都是「感官刺激」,靠的是唆麻、感观电影。书籍和宗教会让人产生独立于社会体制的思考,所以遭到了根除。但是仔细一想,这样的社会竟然可以正常运作,难道文化在社会中真的没有作用?

不是的。我认为这样的社会完全偏离了方向。社会的终极目标应该是三个哲学问题,如果有重点,那么可能我们最后造出《银河系漫游指南》中的超级计算机来得出答案,可能文化高度发达有人提出并论证了这个答案,可能接触到外星文明,亦或者别的形式的答案。社会总要向着民主,平等的方向发展。文化,是我们存在过的证据,自由和思考,是存在的意义和形式。美丽新世界虽然完美,但这个人们却活的毫无意义。所以书中野蛮人有这样的呐喊:

“可我不想要舒适。我想要上帝,我想要诗歌,我想要真实的危险,我想要自由,我想要善良,我想要罪恶。”

有选择才算是自由,自出生开始被人安排了一切,这和「奴隶制」一样野蛮。世界上不存在不劳而获的幸福,幸福就意味着代价。美丽新世界的幸福,是以牺牲真相为代价的。我宁愿不要这种廉价的幸福,得知真相,痛苦,思考,反省,吸取教训。社会中的每个人都有权利知道真相。这才是自由。

我们现在的科技和网络如此发达,好像我们可以轻易地做自己想做的事情。实则是「美丽新世界」的这种自由。天津爆炸事件之后,大家的焦点仅集中在上面两三天,接着就被娱乐、八卦转移了注意力。相比于独裁政治,这种控制更加可怖。尼尔·波兹曼在《娱乐至死》中一语中的的表达了《美丽新世界》相比于《1984》更加危险:

       在《1984》中,人们受制于痛苦,而在《美丽新世界》中,人们由于享乐失去了自由。奥威尔担心我们憎恨的东西会毁掉我们,而赫胥黎担心的是,我们将毁于我们热爱的东西。

附《娱乐至死》漫画节选p25092201

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在快钱实习

下午做完了最后的工作——写文档和注释——在快钱的两个月实习就算是全部结束了。其实这项工作可以从六月算起,那时候虽然还没到公司,但现在看起来,日常基本上和在公司工作的时候是一样的。得到这份实习是因为这个学期的操作系统课(我从小学开始就有特别容易和老师混熟的特异功能),李老师介绍了这份实习。其实一开始,我是拒绝的。因为觉得自己对研发(相对于“开发”来说)性的工作不感兴趣,但是暑假又没有别的计划,于是就去面试了。面试的时候吕博给我介绍了工作内容,欣然接受。于是六月就一边应付考试一边准备工作用到的知识,7月2号考试一结束就去上班了。

工作的内容是“文本挖掘”,需要用到自然语言处理(NLP)和爬虫的知识。说的再简单一些,就是公司有一些消费数据,通过这些数据挖掘到更多的信息,给这些数据加上一些能反映用户的消费倾向的信息,进而可以制作用户画像,再进一步就可以做“个性推荐”啦。

这份实习让我学到了不少东西,从一开始没有接触过NLP和Python,现在已经能写出爬虫程序,并且分析文本了。不得不提,我觉得其中最难的是中文编码和中文分词(哭),大多数语言(例如英语,法语,德语)等都是有空格来分词的,但是中日韩文这些亚洲语言,用起来就想这篇文章一样,只有句子之间有间隔,词与词之间是没有间隔的,要多做一份工作。至于中文编码嘛……谁写谁知道,说多都是泪。但是其实最后的成果比我预期的要差,主要是因为我们手里得数据质量太差了,信息有限,只能依靠爬虫去网络上抓取更多信息,但是本来就差的数据,抓回来的也不太高。

对了,上班第一天开的一个会让我现在都记忆犹新,不得不提一下。是一个百分点介绍他们的业务的会议。这是一个专业做大数据的公司,靠在他们的客户网站上挂代码,获得用户行为,在应用到个性推荐上。比如说,你在网站A上浏览了冰箱,那么你下次上B网站,他们就在首页给你推荐冰箱。不仅限于购物网站,新闻网站,门户网站等一切需要流量的网站都有用武之地。这个会议让我对大数据的应用叹为观止,以前就是听说过这么个概念,现在才真正接触到(讽刺的是,人类的一切最新的科技都会首先用在军事和消费上,呵呵)。说起来,我跟朋友们谈这个,他们普遍的反映都是很反感“个性推荐”,觉得这侵犯他们的“隐私”了。我对这个感觉还好,我觉得一个人只要是上网就不存在隐私了,网络上基本所有的数据都是公开的。

公司在浦东浦电路,每天要坐3个半小时地铁来回啊!写代码不累,坐地铁可累死了,而且上下班的时候正是高峰,人特别挤!实习期间经历了公司被万达收购,从陆家嘴投资大厦搬到世纪金融广场,可是距离只变的更远了(哭),给我的经验就是:以后上班宁愿贵一点也一定要住在公司附近,不然太浪费时间了。

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说起来我还是蛮认真的嘿嘿,基本上每天来的都很早很早。

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新公司某办公室发现了这件旗子——别拦着我!为了部落!

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离开学还有十多天,我的假期真正的开始了!我要在这段时间里完成之前写了一半但是没写下去的小玩具,请大家期待吧!这篇文章不谈技术,但是最近我会在博客上写写实习的时候遇到的好玩的东西~

 

 

迷人的嗓音和迷人的故事——《Sleepyhead》

今天更新了博客的主题,用了三栏布局,相比一栏,我觉得同样可以让读者集中精力,而且缩短了行长,在屏幕上阅读起来更加方便。使用柔和的色调,和舒服的顶部图片,希望大家能喜欢。如果有建议可以给我留言~

第一篇就衬托一下这个主题,给大家讲一个故事,和一首歌吧。这是一首Galen Crew的《Sleepyhead》。Galen从小就痴迷音乐,在爱上吉他之前,尝试过单簧管、钢琴和架子鼓,随着吉他越来越厉害,创作激情也越来越高涨,后来发现自己了自己与众不同的嗓音,和其余两人组成了一个独特的声音组合。

这首歌就不用多介绍了,下面是我翻的歌词大意,看了就懂,enjoy~

沉睡的公主

in the year of our lord 1239
公元纪年1239年
there once lived a girl of the royal line
曾经有一位有王室血统的女孩
the ancient stories do recall ?
古老的故事中说
she was the fairest of them all
她是世界上最美的女孩
in the castle made of stone
在一个石头城堡里
every night she slept alone
她每夜独自入睡

any noice that would raise the dead
连死人都可以吵醒的声音
couldn’t wake her sleepyhead
都无法唤醒她
the stranger came from the foreign land
从一个遥远的国度来了一位陌生人
asking for the maiden’s hand
希望能牵起女孩的手
her father said no go away
她的父亲说,不行,走开
she’s gonna marry a king one day
她以后要嫁给一个国王
the stranger he came back again
陌生人走了,后来又回来了
riding with 10 thousand men
带着一万骑士
the battle cries few always dread ?
战斗的呼喊,没有人不怕
but couldn’t wake her sleepyhead
但还是无法唤醒她
the fighting lasted all day long
战斗持续了一整天
but the castle wall‘s very thick and strong
但城堡的墙壁又厚又强
the stranger cried let her decide
陌生人哭喊,让她决定吧
where her true affections lie
让她决定选择谁
so the king knocked on her door
于是国王敲响了她的门
only you can end this war
“只有你能结束这场战争”
no one knows how the story ends
没人知道这个故事的结局
did she ever wake up again?
她醒来了么?
will she ever wake up again?
她还会醒来么?
 

Python 的十个自然语言处理工具

1.NLTK

NLTK 在使用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的接口,以及分类、分词、词干提取、标注、语法分析、语义推理等类库。

网站

http://www.nltk.org/

安装

安装 NLTK: sudo pip install -U nltk

安装 Numpy (可选): sudo pip install -U numpy

安装测试: python then type import nltk

2.Pattern

Pattern 拥有一系列的自然语言处理工具,比如说词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger),N元搜索(n-gram search),情感分析(sentiment analysis),WordNet。它也支持机器学习的向量空间模型,聚类,向量机。

网站:

https://github.com/clips/pattern

安装:

pip install pattern

3.TextBlob

TextBlob 是一个处理文本数据的 Python 库。它提供了一个简单的 api 来解决一些常见的自然语言处理任务,例如词性标注、名词短语抽取、情感分析、分类、翻译等等。

网站:

http://textblob.readthedocs.org/en/dev/

安装:

pip install -U textblob

4.Gensim

Gensim 是一个 Python 库,用于对大型语料库进行主题建模、文件索引、相似度检索等。它可以处理大于内存的输入数据。作者说它是“纯文本上无监督的语义建模最健壮、高效、易用的软件。”

网站:

https://github.com/piskvorky/gensim

安装:

pip install -U gensim

5.PyNLPI

它的全称是:Python 自然语言处理库(Python Natural Language Processing Library,音发作: pineapple) 是一个用于自然语言处理任务库。它集合了各种独立或松散互相关的,那些常见的、不常见的、对NLP 任务有用的模块。PyNLPI 可以用来处理 N 元搜索,计算频率表和分布,建立语言模型。它还可以处理向优先队列这种更加复杂的数据结构,或者像 Beam 搜索这种更加复杂的算法。

安装:

LInux:sudo apt-get install pymol

Fedora:yum install pymol

6.spaCy

这是一个商业的开源软件。结合了Python 和Cython 优异的 NLP 工具。是快速的,最先进的自然语言处理工具。

网站:

https://github.com/proycon/pynlpl

安装:

pip install spacy

7.Polyglot

Polyglot 支持大规模多语言应用程序的处理。它支持165种语言的分词,196中语言的辨识,40种语言的专有名词识别,16种语言的词性标注,136种语言的情感分析,137种语言的嵌入,135种语言的形态分析,以及69种语言的翻译。

网站:

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

安装

pip install polyglot

8.MontyLingua

MontyLingua 是一个免费的、功能强大的、端到端的英文处理工具。在 MontyLingua 输入原始英文文本 ,输出就会得到这段文本的语义解释。它适用于信息检索和提取,请求处理,问答系统。从英文文本中,它能提取出主动宾元组,形容词、名词和动词短语,人名、地名、事件,日期和时间等语义信息。

网站:

http://web.media.mit.edu/~hugo/montylingua/

9.BLLIP Parser

BLLIP Parser(也叫做 Charniak-Johnson parser)是一个集成了生成成分分析器和最大熵排序的统计自然语言分析器。它包括命令行python接口

10.Quepy

Quepy 是一个 Python 框架,提供了将自然语言问题转换成为数据库查询语言中的查询。它可以方便地自定义自然语言中不同类型的问题和数据库查询。所以,通过 Quepy,仅仅修改几行代码,就可以构建你自己的自然语言查询数据库系统。

网站

https://github.com/machinalis/quepy
http://quepy.machinalis.com/

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