無劍勝有劍，是金庸武俠世界的***境界。

　　現(xiàn)實的西方程序員世界里，也有與之如出一轍的精神：The Best Code is No Code At All。***的代碼就是根本沒代碼。

　　簡單說來，無碼勝有碼。

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　　△Francois Chollet

　　山景城坷垃斯劍派祖師 Francois Chollet 最近就連連發(fā) Twitter，傳揚這種精神，贊同者云集。

　　他說：

　　程序員寫多少代碼不重要，重要的是解決問題的效率。

　　不用你寫、不用你維護的才是好代碼——直接用的現(xiàn)成解決方案嘛。

　　簡單幾句話，仿佛說到了眾多同行的心坎里。他們高喊“太對了”，還用“@”呼朋喚友前來觀摩。

　　Chollet 有充分的資格發(fā)推布道：他是入門框架 Keras 的作者、Google 研究員、《Python 深度學習》一書作者，頂會論文沒少發(fā)，打 Kaggle 競賽也很厲害，***排到過全球第 17 名。

　　圣誕之后新年之前的垃圾時間里，他這條不總結(jié)不展望不拜年的 Twitter，已經(jīng)被轉(zhuǎn)發(fā)了 700 多次，收獲了 2100 多贊。

　　多寫代碼就是好？

　　引來這么贊同的核心觀點說來也簡單：

　　代碼是幾十行還是幾千行不重要，解決問題才是正經(jīng)事。

　　就拿 Chollet 舉的例子來說吧：如果老板讓你搞個系統(tǒng)，監(jiān)控有沒有人在廚房做飯，該怎么辦？

　　解決方案一擺，高下立判。

　　如果買個攝像頭，花 10000 美元收集數(shù)據(jù)，然后親自把控訓練流程，奮戰(zhàn)幾周用低級庫定制一個 CNN-LSTM 架構(gòu)……那是糟糕的程序員，程序員里的戰(zhàn) 5 渣。

　　好程序員會怎么辦呢？

　　買幾個 5 美元的溫度傳感器，幾個小時收集完數(shù)據(jù)，然后用 sklearn 訓練一個簡單的邏輯回歸模型。

　　一下午就能搞定，而且系統(tǒng)更可靠、更好維護，甚至，還沒什么隱私之憂。

　　有人做飯，廚房自然會熱起來嘛！如果只知道拿攝像頭檢測人形物體，簡直是不知變通，費時費力還費錢。

　　不過這還不算慘，如果程序員搭了 CNN-LSTM 之后對效果不太滿意，再花幾周時間，用 GAN 來擴增數(shù)據(jù)細心打磨……

　　“認真”到這個程度，已經(jīng)超出了戰(zhàn)五渣的境界，可以叫那個啥隊友了。

　　方向走錯了，花再多力氣都是白費。

　　而這些“認真”程序員花掉的力氣，大概也會讓 Chollet 一臉無奈：

　　就算你非搭 CNN 不可，為什么要用低端庫定制呢？我的 Keras 里都打包好了，拿來試試不行就換別的啊……

　　評論區(qū)就有網(wǎng)友一針見血地總結(jié)：沒必要重復(fù)發(fā)明輪子。

　　不要重復(fù)造輪子

　　這句話在各行各業(yè)都深入人心，程序員界也不例外。

　　作為 Keras 這個高級框架的作者和布道者，Chollet 對重復(fù)造輪子這種行為，更是持之以恒地批判。

　　前不久，他還在吐槽某些“痛恨框架”的程序員，說他們自己從頭構(gòu)建的東西只不過是重新實現(xiàn)了框架的部分功能，而且設(shè)計拙劣、無法復(fù)用。

　　為什么這么推崇用框架呢？是為了站在巨人的肩膀上。那些大型框架是眾多人想法和努力的結(jié)晶，想自己實現(xiàn)其中一部分功能？那相當于想靠 0.01% 的努力&腦力出人頭地。

　　好程序員，要善用前人打下的基礎(chǔ)。

　　不過，關(guān)于“重復(fù)造輪子”這個問題，爭論很是激烈。Twitter 上、Reddit 論壇里，關(guān)于“什么時候用框架、什么時候手寫”的討論總是熱火朝天。

　　想自己手動搭模型的程序員各有各的理由。比如說，為了優(yōu)化程序的性能：

　　這種說法太短視了，如果追求性能、低延遲，就要重寫很多代碼，這也沒什么問題。

　　更多重造輪子的人，是為了學習。

　　不少人都認為，在剛開始學習編程的時候，重造輪子不失為一個好辦法，能夠讓初學者能更好的理解技術(shù)或方法背后的邏輯。

　　比如，如果你想了解 PyTorch 的原理，以及怎么讓它運行得更快，***的方法，就是自己實現(xiàn)一個簡單版本的 autograd。

　　雖然不能夠得到一個比 PyTorch 更好的框架，但通過這個過程，你對 PyTorch 的理解會變得更加深刻，在之后用到 PyTorch 的時候，也會更加順手。

　　同為 Google 研究員的 David Ha 就曾經(jīng)和 Chollet 激烈爭論過，David 說：

　　從零開始（用純 Python、numpy、甚至 JS）實現(xiàn)全連接網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN、反向傳播、SGD，然后用小訓練集來訓練這些模型是一種學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作的好方法。在跳到框架上之前，應(yīng)該花時間從這里收獲寶貴的直覺力。

　　除此之外，還有一個充滿無奈的原因：現(xiàn)成的輪子還真不一定能用。

　　沒開源、不適合這個特定任務(wù)，都讓開發(fā)者們面對輪子的時候很無奈。最近的“圣誕彩蛋”事件，更是讓程序員們對輪子充滿警惕：

　　誰知道作者會在輪子里藏些什么東西！

　　但切記，不論你為什么要自己動手從頭實現(xiàn)一個算法，千萬不要造出來一個方輪子。

　　One More Thing

　　知乎上曾經(jīng)流傳著這樣一個問題：程序員真的很少寫代碼嗎？

　　有網(wǎng)友嘲諷&自黑，說寫代碼多、天天敲鍵盤的程序員是“苦力”、“段位不夠”。

　　也有不少人吐槽：還不是因為大部分時間都是在找 bug！

　　話說回來，無論調(diào)框架還是從頭搭、寫文檔還是找 bug，都是為了實現(xiàn)功能。

　　你支持有碼還是無碼呢？