以工程师的眼光看世界

程序员的视角

作为程序员，我们总是以问题解决为导向，跨越语言和文化的差异，看待事情与众不同。以下是我们眼中的世界：

1. 代码架构

我们有时会将事物看成是否具有可组合性。我们将问题拆解成更小的组成部分，再去思考如何将它们组合在一起。

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def bark(self):
        print("{} barks!".format(self.name))

class Person:
    def __init__(self, name, dog):
        self.name = name
        self.dog = dog
    
    def greet(self):
        print("Hello, I'm {}!".format(self.name))
        self.dog.bark()

dog = Dog("Fido")
person = Person("John", dog)
person.greet() # Output: Hello, I'm John! Fido barks!

在上面的代码中，我们定义了两个类：Dog和Person。Person接收一个Dog实例，在它的greet方法中会叫Dog叫一声。这种方式使得我们可以很容易地组合人和狗，并且可以类比到其它的问题中。

2. 程序设计

我们通常考虑如何编写最少的代码来完成任务。这有时由于我们希望优化某种资源，如时间或者内存，但有时仅仅是因为我们讨厌重复。

def sum(numbers):
    total = 0
    for num in numbers:
        total += num
    return total

numbers = [1, 2, 3, 4]
print(sum(numbers)) # Output: 10

在上面的例子中，我们只写了几行代码，就能计算出一个数字列表的总和。相比在列表中数的数量不断增加时不断重复相加的操作，这种函数的写法显得更加美观，更容易维护。

3. 技术依赖

我们倾向于使用符合软件工程规范的工具和技术。这不仅因为它们能够提高代码质量，还因为它们能够帮助解决复杂的问题。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3])
mean = np.mean(data)
print(mean) # Output: 2.0

在上面的例子中，我们使用了Python的Numpy库来计算一个数据列表的平均值。Numpy在科学计算和数据分析中被广泛使用，其函数和方法使得处理大型数据集变得简单易行。

总结

以上是我们程序员通常看待世界的方式。我们善于分解问题，追求简化代码，依赖高效可靠的工具和技术。这种思维方式使得我们在解决问题时更加高效、更加准确。