環境資料記錄和分析全棧專案總結六

大概在一個星期前，我發現沒有最高溫度和最低溫度的資料，所以，我大概花了近一個星期的時間，單執行緒從一個網站爬下了溫度資料，並畫出了2018年2月溫度變化的折線圖。

現在不得不說現在一個非常奇怪的現象：一方面鄙視高學歷，說什麼能力到位就行，另一方面對要長期積累而且只靠學歷說話的崗位趨之若鶩。這個現象在親戚中尤為明顯，成天跟我說學歷不重要，卻又對那些對學歷一刀切的老師、醫生、公務員等崗位十分熱衷。然而，事實卻是，醫生在市級醫院都必須碩士研究生，老師教高中也必須是本科。目前，公務員基本上不招專科。不是世界級名牌大學碩士研究生，不能開演算法課程。那些講架構演算法的講師，基本來自名牌大學。由此說來能力到位，但是學歷高一點能少講很多廢話。

在做這個專案的時候，我盤點了專案的技術。結果一眼望去全是開源的語言、開源的框架、開源的演算法實現。不得不承認，開源文化早就滲透到軟體開發專案的方方面面。但是，在改Python爬蟲原始碼和PHP介面程式碼的時候（之前完全沒學過，只是看了幾本書），真感覺到，資料結構、演算法等抽象層真的是心法 。他們很枯燥無味，但是忍受下來，收穫還是很大。不僅我能很快學習到語法，更能迅速上手，一下子就通過測試將程式碼改成我需要的內容。我只要做的便是百度一下API，看幾個例項。麻煩一點的，在畫折線圖的時候做的測試多一點，但依舊速度非常快，很容易上手。

當然，這個前提是，要對某一個平臺的開發流程有非常深入的瞭解，而且一定要有比較好的抽象層知識。演算法等內容雖然不必自己親自去寫，但最起碼通過學習知道各個模組的關係和執行思路，從而更快上手。但，每每談到這個問題，總有人說：初等碼農不需要演算法。沒問題，遮蔽拉黑。那就一輩子安心一點吧。在一段時間內，確實有點兒好高騖遠，總是對業務層不屑於顧。這個專案告訴我，抽象層最終是要落地的。所以，測試寫程式碼還是要寫，對於現在的我而言，70%的時間是應該放在業務層，15%放在初級抽象層，如具體作業系統原理（Linux的APUE等），15%的時間應該放在高階抽象層上（演算法、CSAPP等）。而且主要精力在業務層上。

接下來，理論還是要看看，但既然已經有足夠多的資料了，我現在應該不斷的實踐演算法，執行演算法，以便理解演算法在環境資訊處理上的意義，這樣也能幫助我記憶。