无剑胜剑，这就是金庸武侠世界里最好的境界。 在西方程序员的现实世界中，也有同样的精神：最好的代码就是没有代码。最好的代码是根本没有代码。 简单来说，没有代码胜过代码。 △FrancoisChollet 山景城克拉斯剑派的创始人FrancoisChollet最近发了一系列推文来传播这种精神，也有很多人赞同。 他说： 程序员写多少代码并不重要，重要的是解决问题的效率。 不需要编写，不需要维护好的代码现成的解决方案，可以直接使用。 简单的几句话，似乎说出了很多同事的心声。他们大喊“没错”，并用“@”号召朋友们前来观摩。 Chollet完全有资格推特：他是入门框架Keras的作者，谷歌研究员，以及《Python 深度学习》一书的作者。世界第17位。 圣诞后新年前的垃圾时间，他那条不总结、不盼望、不祝愿的推特，转发了700多次，获得了2100多个赞。 代码是不是越多越好？ 得到这样认可的核心观点说起来简单： 不管代码是几十行还是几千行，真正的是解决问题。 拿Chollet举的例子来说：如果老板让你做一个系统，监控厨房里是否有人在做饭，你应该怎么做？ 解决方案一出，评委就来评判。 如果你买个摄像头，花10000美元收集数据，然后自己控制训练过程，奋斗几个星期用低级库定制一个CNN-LSTM架构……那是一个糟糕的程序员，5个败类程序员。 优秀的程序员会做什么？ 购买几个5美元的温度传感器，在几个小时内收集数据，并使用sklearn训练一个简单的逻辑回归模型。 一个下午就可以搞定，而且系统更加可靠和可维护，甚至没有隐私问题。 有人做饭，厨房自然会热起来！如果你只知道如何用摄像头检测人形物体，你根本不知道该怎么做，而且需要时间、精力和金钱。 但这还不算太糟糕。如果程序员对设置好CNN-LSTM后的效果不满意，就要用几周的时间用GAN放大数据，仔细打磨…… “认真”到这种程度，已经超过了到了斗五渣的境界之后，就可以称得上是队友了。 是走错了方向，再怎么努力也是白费。 而这些“认真”的程序员所付出的努力，恐怕会让Chollet感到无奈： 就算要建CNN，为什么要用低端的库定制？我的Keras都打包好了，试试看，换个别的吧……评论区有网友 一针见血地总结：不用重新发明轮子。 不要重新发明轮子 这句话深入各行各业，程序员界也不例外。 作为高阶框架Keras的作者和布道者，Chollet一直在坚持不懈地批判重新发明轮子的行为。 前不久，他还在抱怨一些“讨厌框架”的程序员，说他们从头开始构建的只是框架的一些功能的重新实现，设计很差，无法实现重用。 为什么这么推荐使用相框呢？站在巨人的肩膀上。那些大框架是很多人的想法和努力的结晶。想自己实现一些功能？这相当于尝试以0.01%的努力和脑力取得成功。 一个好的程序员一定要善用前人打下的基础。 不过，在“重新发明轮子”的问题上，争论激烈。在Twitter和Reddit论坛上，关于“什么时候使用框架，什么时候手写”的讨论总是如火如荼。 想要手动搭建模型的程序员，各有各的理由。比如为了优化程序的性能： 太短视了。如果你追求性能和低延迟，你要重写很多代码，这很好。 更多的人重新发明轮子是为了学习。 很多人认为刚开始学习编程的时候，重新发明轮子是个好方法，让初学者更好地理解技术或方法背后的逻辑。 例如，如果你想了解PyTorch的工作原理，以及如何让它运行得更快，最好的方法就是自己实现一个简单版本的autograd。 虽然你无法得到比PyTorch更好的框架，但是通过这个过程，你对PyTorch的理解会越来越深，以后使用PyTorch也会更加得心应手。 同为谷歌研究员的DavidHa曾与Chollet发生过一场激烈的辩论。David说： 实现全连接网络、卷积神经网络、RNN、反向传播、SGD，然后用小训练集训练这些模型是学习神经网络如何工作的好方法。在跳到框架之前，应该花时间在这里获得有价值的直觉。 除此之外，还有一个充满无奈的原因：现成的轮子不一定能用。 不开源，不适合这个特定的任务，这让开发者在面对车轮时束手无策。最近的“圣诞彩蛋”事件，让程序员们对轮子更加警惕了： 谁知道作者会在轮子里藏什么！ 但是请记住，无论你为什么要自己从头开始实现一个算法，都不要造一个方轮。 OneMoreThing 知乎曾经流传过这样一个问题：程序员真的很少写代码吗？ 有网友调侃&自嘲，说每天写大量代码、敲键盘的程序员是“苦力”、“职级不够”。 也有不少人吐槽：还不是因为大部分时间都在找bug！ 话虽如此，无论是调整框架还是从头搭建，写文档还是找bug，都是为了功能的实现。 你支持编码还是非编码？
