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  • 推荐阅读dietlibc源代码

    一般计算机专业的都学过C语言,至少我们那时候是这样的,那时候我们寝室老六一句名言:C语言无所不能。这话想想其实还真没错,C语言写出了各种操作系统,写出了Python、Lua、Ruby这样的编程语言,写出了大量的大中小型程序,最近一个月的TIOBE编程语言排行,C语言这杆老枪甚至又抢回头名,把Java赶下台。

    C语言一般是学K&R,http://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language_%28book%29,当然也有人用谭浩强那本,但是无论哪一本都会介绍C语言的标准库。

    之所以称之为标准库,是因为在大多数实现了C语言编译器的操作系统上都包含了这些库函数的实现,最常见的如printf, malloc, free等,它们都是库函数。image

    好吧,你有没有像我一样,曾经好奇过这些库函数是如何实现的呢?

    一般这些库函数都是由操作系统作者编写,当你在自己的程序中调用这些函数如printf,就会将标准库中的函数链接到你的程序中,我说的不是很准确,具体的过程可以参考linker and loader这本书,或者是《程序员自我修养》这本。

    好在我们有了开源的标准库实现,就是glibc(注意不是glib,那是另外一个东西了)http://en.wikipedia.org/wiki/Glibc,下载了glibc的代码,你就会找到里面对这些神奇的函数的具体实现,当然,类似malloc这样的函数复杂的要命。比如

    http://fxr.watson.org/fxr/source/stdlib/malloc.c?v=FREEBSD-LIBC

    就是FreeBSD的malloc的实现(malloc.c)

    http://fxr.watson.org/fxr/source/stdlib/qsort.c?v=FREEBSD-LIBC 这个是qsort函数的实现。都比较复杂。

    这时候,就要隆重介绍我要推荐的主角了,它就是dietlibc,一个非常精简的C标准库实现,用于C语言学习非常适合,而且代码写的也很清晰,至少比glibc清晰多了,原因也很简单,因为glibc要做大量的取舍平衡速度优化,里面自然存在不少丑陋的代码。

    http://www.fefe.de/dietlibc/

    我写这篇文章时,dietlibc的最新版是0.32,大约是09年5月底发布的,我下载的压缩包大概是580KB左右。解压以后,可以找到这个目录dietlibc-0.32\lib,里面就是C标准库函数的实现代码。malloc的代码是在alloc.c中,qsort的实现大概50行左右,也比FreeBSD的简单多了。

    www.fefe.de这个页面还可以发现大量C语言相关的项目,涉及到各个方面,用来C语言编程学习是非常有帮助的。

  • RE [TL] {讨论}零起点,一年成为高级Windows 程序员的最佳学习路线

    回复一下这篇文字http://groups.google.com/group/pongba/browse_thread/thread/2c4aef6e89cfd362/adda28b8d29a93b7?show_docid=adda28b8d29a93b7

    多少也算是个windows下的MFC常用的程序员,谈谈个人看法。

    1,Essential C++这本书不是高阶的,如Milo所言,另外也不算是初学的,我翻看过钱能那本书,如果是follow了国内的教育体系,这书可以看。

    2,这个学习路线基本上用处不大,每天8小时,那么这个人既不学习也不工作,只是为了学而学,傻啦。学东西要有个目的,为了赚钱或者为了乐趣或者为了泡妞,没有目的的长时间学习是无法坚持的。

    3,”吃透“这个词很有意思,楼主写了比党更长久,不知能否做到,但我相信,一定会比里面提到的一些技术活的更长久,所以只要吃透本质性的东西就好了。比如算法、操作系统、内存管理、socket编程、消息循环机制、多线程编程基础等等,其它的,真的没有必要吃透,会用就好了。样样想精通,只能痒痒稀松。哪些东西算是本质性的,我有一个办法,可以去图书馆看看10年前的计算机书,如果那些书还有用,还有人推荐推广,那个技术应该算是本质性的了,时间是最好的标杆。

    4,MFC不必深学,照猫画虎即可,MFC的好处是他所有的源代码都给你,可以读,可以改,可以模仿克隆。而且MFC没有死,VC2010依然对它继续加强,Windows系统下搞界面设计还是用它比较容易。

    5,SDK是否需要深学,也未必,我的感觉是知道大体有什么,到时候能查到就OK,SDK的开发例程是基于C的,所以跟你前面推荐的不太配合。另外有没有必要非得学SDK呢?还是有些怀疑的,MFC也好,ATL也好或者WTL也好,都对SDK做了包装,就是让程序员更简单的使用,非得赤裸裸用SDK的时候很少,这个投入产出比例就不合算了。当然,我说的是操作系统的SDK,其它的不论。

    总而言之,一年这个期限是远远不够的,而且一年的程序员,眼界或者能达到的水平是有限的,开发这件事其实就是个熟练工种,除了少数计算机科学家,大多数人都是在重复做工。只要有心,从小工达到工匠的水平并不难,但是需要时间,看看过去的学徒如何出师就知道了。小工算是一般程序员的话,工匠也就是高级程序员了,大师嘛,可望不可及,就不说了。

  • 这不是Bug而是个Feature

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    http://geekwhisperin.wordpress.com/2009/09/24/bug-vs-feature/

    某个笑话中程序员经常说到的几句话里面就有这句:

    你懂什么?!这不是bug,这是个feature!

    当然,这种情况其实不怎么常见,毕竟客户也不是傻子,还是能看出来有没有错误发生的。

    但是在这篇博客中

    http://blogs.msdn.com/shawnhar/archive/2009/12/29/bug-or-feature.aspx

    Shawn给我们分享了个真正的bug变feature、老母鸡变鸭的故事,简单说一下:

    Extreme G是一个任天堂64上的赛车游戏,每个赛车都有超级加速(turbo boosts)功能,开过车的应该都知道,在弯道时候不应该加速,直道加速才能获得最好的效果。

    Ash(主程序员)编写了一些人工智能(AI)代码让计算机控制的赛车知道什么时候应该加速,算法基本上就是直道加速加上随机选定某些值。

    游戏出来以后,程序员们读到了一篇玩后感:

    “我们特别喜欢这个具有攻击性的人工智能,它会用尽全力来阻止你超车。如果你超了一辆计算机控制的赛车,甚至是在弯道中间它都会加速,结果就是导致一片混乱人仰马翻,或许这个不是最好的比赛策略,但是这个心态简直是太他妈的爽翻了!”

    ‘喔!”Ash说“这是什么傻逼玩后感啊!我设计的人工智能系统根本不应该是这样运作的。”

    检查了一些代码以后(见原文),Ash发现原来是代码写错了,结果就不是他预想的那种特性。当然,修改一些代码还是可以达到他原来的目的。

    改不改呢?评论者说的是对的,尽管有些出乎意料,但是这个bug(或者说feature)产生了比原来更爽的效果,游戏开发者把这段代码继续保留在正式发布版本中,作为游戏的feature出现。

    挺有意思的故事吧,嘿嘿!

  • 谈新技术学习方法-如何学习一门新技术新编程语言

    学习一门编程语言或者编程技术的方式基本上是这样一个流程:

    1,对学习这门语言或者技术的必要性进行评估。比如你是工作需要,或者兴趣所至,甚至是为了把妹。这个必要性关系到你要学多深入,需要学习多长时间。

    比如我想学Lua,是想学它如何在万把行代码里面实现了一个如此精巧的编程语言,想学习它的GC机制,学习它如何设计VM,如何用纯C语言设计项目等等。

    2,寻找相关资源。比较好的起始点是这门技术的官方网站以及维基百科。

    比如Lua语言的官方网站是http://www.lua.org,维基百科地址为http://en.wikipedia.org/wiki/Lua_%28programming_language%29

    一般在google.com里面敲入"lua wiki"之类就能直接搜索到相关维基条目。使用维基百科的好处是能够对编程语言有个概括了解,基本上看了以后,你都可以跟别人扯上几句一点问题也没有。另外维基百科在编程语言相关条目中有一个很有意思的特色就是:influenced by以及influenced列表。比如Lua条目中注明被Scheme、SNOBOL、Modula、CLU、C++所影响,影响了IO、GameMonkey、Squirrel、Falcon、Dao、MiniD这些语言,通过它可以了解到这门语言的祖先以及后代,相当的有意思。

    而在官方网站,会有最新鲜的新闻、下载、文档帮助、论坛等相关内容。

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    3 找到官网以后,就要花上一段时间在官方网站好好浏览探寻一番。比如Lua官方网站的about栏目介绍了Lua是什么,为什么选择Lua,谁编写了Lua代码等等。在News栏目有关于Lua的最新新闻。Download栏目中有软件下载,学习一门语言,重要的是在练习中学习,大多数人都用Windows,就可以遵照下载栏目的推荐下载Lua for windows。

    4 下载了软件(Lua for windows),安装成功以后,就可以看看文档document了。在Lua的文档网页中有在线参考手册(reference manual),大多数编程语言也都会在下载安装包中自带一份手册文档(就我所知Ruby Python都是如此)。

    如何系统的学习一门语言?通过手册不是什么好办法,手册内容相对教条枯燥,读起来不容易。而且在线学习注意力不容易集中,很容易点着点着就跑偏了。最好的办法还是要买一本实体的参考书。

    买实体书就要用到amazon或者douban了,你可以根据amazon以及douban上的打分来确定这本书的好坏,另外在Lua的document页面也有几本书推荐,像是Lua这种略微偏门的语言,其实选书很简单,因为就那么两三本,我个人推荐Programming in lua,国内有翻译版本,另外也可以下载到5.0的中文版。

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    那么对于java、dotnet这类参考书乌央乌央的技术来说,该如何选书?这时候我会参考以下几个因素:一个是语言创始人写的可选择,一个是奥莱里oreilly出版的可以买,另外可以参考豆瓣或者amazon的书单功能,看看其他人都推荐什么。最不济的办法可以看销量,销量高的书未必就好,但是选了也不至于错的离谱。

    买到书以后,最好花上几天时间通读一下,对于不理解的部分先标记略过,力争先对语言技术的整体有个了解,对于一些基本操作、命令有一些印象。

    5 通读以后就要细读了,一般来讲,每个编程语言都力争相对完整,所以必然有一些你未必感兴趣的内容或者用不到的内容,这些都可以放在一边需要时候再捡起来。细读的过程最好准备个小本子,另外建议在github上注册一个账号,github有个gist.github.com页面可以保存代码片段,在做代码练习的时候很有用。

    细读的过程力争完全理解,书上的示例代码也都尽量自己敲进去运行一次,另外可以对示例代码做一定的扩展,比如在第五章的代码中加入第四章的代码,让它们组合起来看看如何。

    6 用一两个月时间细读以后就是熟练提高阶段。当你细读了感兴趣的章节,最好在一段时间内尽量用新语言完成自己的编程需求,比如写个网络爬虫,或者删除某个目录下的特定文件,或者做做文本处理,一定要经常用才不会忘记。这段使用过程可能需要两三个月的时间,力争达到常见的代码函数不怎么查手册就可以熟练写下来。另外可以有意的对自己已经完成的算法或者应用进行语言上的翻译,用新语言实现一下快速排序,实现一下正则表达式。编程其实就是个熟练过程,越练越顺手。

    这个时候可以试着购买一些advanced级别的书籍,了解一些更深入的内容,书籍的好坏依然是到amazon或者douban上搜索。

    提高的过程中可以订阅一些相关的博客内容,可以到blogsearch.google.com查找博客文章,或者到csdn、javaeye、cnblogs这样的技术相关博客站点搜索。看到好的文章,可以使用delicious.com这个书签网站保存起来以后慢慢阅读。

    7 在这段期间包括以后的使用过程,如果出现问题怎么办?可以遵照以下顺序查找帮助:

        a)书籍或者手册,在线文档,在线帮助等等

        b)在官网的wiki或者stackoverflow.com上搜索相关的关键字。

        c)使用google搜索相关关键字。

        d)到stackoverflow或者官方邮件列表、官方论坛中提问。

    一般来说最好订阅这门语言的邮件列表,比如Lua的邮件列表就是http://www.lua.org/lua-l.html 即使不提问,看看别人的问题也是很有意思的。

    我不建议大家加入什么QQ群学习,QQ或者msn的即时通讯特性决定了它不是一个很好的学习方式,基本上只适合打屁聊天。

    8 到了四五个月以后,按照前面步骤学下来的朋友应该已经算是中级水平了,不太可能问出什么“跪求、裸求”之类的弱智问题。这时候就可以往更深入的层次发展,比如试着读读源代码,试着写写相关编程库编程插件,在官方论坛、maillist、stackoverflow里面多帮人解答解答问题,试着多写写自己对于这门语言的使用经验,分享一些相关问题等等,就此走向“破碎虚空”的高手之路。

    好了,就这样吧!

  • 你在项目中用了很多技术么?软件开发中7种反模式

    From “make good software"

    软件开发中一个经常发生的常见错误是太关注于技术、架构、中间件或者其他技术细节。我们忘记了任务是产生一个出色的应用程序,而不是我们用了最强劲的工具。

    下面是我列出的一些反模式。

    反模式1:基于知道的技术数量来选择人

    在选择人才方面一个最常见的情况是我们让技术来驱动我们的决策,这是非常不保靠的。我们不能只关心候选者知道多少技术,而不去他们有什么好的编码设计技能,其实后者是更重要的。

    反模式2:选择技术不是基于有用与否

    我们都准备差不多了,项目就要开始,我们做的第一件事是罗列出觉得适用于这个项目的技术、框架。这就像是列一个要去超级市场时用的购物单子。我认为一开始越简单越好,只在必要的时候,确定新技术能够增加生产力的情况下,再加入新的技术、框架。

    反模式3:过度使用新技术(炫技)

    ”你拿着锤子,什么东西看上去都像是钉子”。设想一下决定使用“Spring”作为依赖注入架构。接下来你会想,Spring可以创建应用中所有的对象,然后配置文件相应的就增加了上千行代码。

    反模式4:用技术细节掩盖设计上的瑕疵

    当我们讨论这个反模式,性能问题立刻浮现出来。当应用程序性能非常糟糕的时候抱怨或者关注于相应的技术细节是很常见的,但是我的经验是,性能问题常常产生于设计层面。

    反模式5:一直倾向使用新技术而不是平常方法

    一些开发人员一旦发现他们能够用到某种新技术,立刻就对简单常用的方式弃如敝履,通常情况下这不是什么好现象。值得记住的是技术、架构、中间件都可能是项目中的负担,它们需要维护、学习、支持、配置等等。

    反模式6:即使没必要也拔高扩展性的优先级

    我听到的一个很常见的使用酷炫的新技术的理由是他们有良好的扩展性以及其他平常方法做不到的可配置能力。听上去很酷是不是,其实大多数情况下对于项目来说这都不是必须的,使用它们只能增加项目工程完成的风险。

    反模式7:MDT-领导层驱动技术

    这个反模式常常是这样的:你的领导读了一篇杂志或文章,谈论到某个高超的技术,他感到很兴奋。隔天到了公司以后他决定说:“我发现了针对我们所有问题的解决方案,从现在起我们都要开始使用xxx!”

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    1)我需要管理一个很“性感”的项目来提升我的职业经验。

    2)它要听上去不错,而且在我得到提拔之前不能失败。

    3)“反恐纳米干细胞”,这个怎么样?O-O-OKAY.