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我在2006-2007年间，写了几篇东西： 《化学信息学与生物信息学开放性比较》 《化学信息学开源软件的集成与复用》 《化学信息学与药物发现研究的开放性》 《化学信息学与开源软件》 最近又刚刚完成了《化学信息系统开发技术》一书的写作，目前正在出版社审校。 在总结的过程中，我体会到了两个前人总结过的两条规律： （1）工具的重要性： 例如，对于研究基因、蛋白质序列来说，Perl语言实在是太重要了。如果对生物学不熟悉，那么，就再说一个化学方面的例子：NMR和MS对有机合成来说，太重要了。没有这两种仪器，有机合成纯粹就是瞎子摸石头。 对于量子化学来说，软件很重要。 （2）工具的发展： 到现在，我仍然记得，作为化学的研究生，与计算机的本科生一起坐在教室里，认真学习Turbo Pascal的情形，那是1989年。从那以后，我就再没有以坐在教室听课的方式来学习计算机语言。更有意思的是，刚刚学完这门课，Turbo C就以排山倒海之势席卷尚不成熟的编程小世界。到现在为止，那种蓝底白字的界面，仍是我回忆C语言Libc库函数用法时，首现浮现的背景。 但是，当我面临一个算法，要在三种不同的系统（Windows, IRIX, Solaris）上运行的任务时，我不仅要把界面和算法分离，而且，由于这三者连处理文件目录方式都不同，因此，连生成临时文件、删除临时文件这类操作，都要分别伺候。 因此，现阶段，开发一个程序，1%的时间用于算法，3%的时间围绕算法写框架，1%的时间搞界面，95%的时间则是调试。 然而，对于面向专业的编程而言（例如量子化学软件的开发），很大程度上，取决于程序员的知识结构，或者生存状态。 （1）导师说个思路，要研究生编程：90% （2）研究生有个想法，要自己编程：9% （3）导师有个想法，要自己编程：1% 这当中没有谁，是认真学习过编程（代码控制、框架设计等），而只是拿来主义的实践者。那么，在他们的实践中，基本上都是原始的、感性的。像作家那样，有的人换了不同的纸张，就写不出来文章。不理解的人，就说“拉不出屎来怨茅房”。 因为自己首先学习了C语言，有什么问题，都想用C来解决； 因为自己首先学习了Fortan语言，有什么问题，都想用Fortran来解决； 因为自己首先学习了C++语言，有什么问题，都想用C++来解决。 其实，这根本不是问题。问题的核心，在于你是不是像在坠落的电梯里那样，急于抓起一个东西解决问题，而不在意那件东西是什么。如果是这样的话，你肯定没有认真雕琢过你的代码，而且认为这不是你该做的事情。既然如此，那么抓住的是别人的头发，还是鞋带，又有什么区别呢？你只要记住，抓住自己的头发是不管用的，那就好了。 换一种直接的说法：你究竟是想当科学家，还是想当程序开发者？这两种角色，要在短短的二、三年内实现“合体”，是不可能的。 作家陈染写到：人们的“偏执”会表现在对于往昔喜爱过的人或物专心致志的怀念上。但是，世界在变，貌似始终如一的自己其实也在变化----多年以后，当与被怀念者再次相遇时，我们竟悲哀地发现，他出现的那一刻，竟成为在我们心目中消逝的一刻。 陈染的描述，用了“多年以后”。其实，我倒是觉得，我们没怎么变。一心想当科学家的，不屑于开发软件，而开发软件的，则......。如果有人能创造一种量子化学语言，像信号处理中的MatLab那样，或许关于编程语言的感叹，就会像浮云那样，只不过是遮住冷日残虹的过眼之物而已。 再啰嗦一句：踏踏实实地开发一套函数，C的也好，Fortran也好，算是中国量子化学研究者的贡献吧。名字我都想好了，就叫ChinaQ。呵呵。 就像这篇帖子一样，两条线路纠缠在一起，阐述得很杂乱。关于Fortran/C与量化，也是这样。 [ Last edited by yyqiao on 2011-5-10 at 06:15 ] |
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