编程的进阶和并发之路
博主在这谈并发，是因为单进程的资源是全局共享，函数作为局部空间来分担分布式计算的过程，掌握并发等于熟悉流式计算和程序执行的通量快速到达结束点。在大数据初期阶段，经验开发缺乏很多模拟数据，所以通量编程是先于形参编程的首选高级方法，通量编程是直接作用于底层通量的高性能编程方法。
方向一：Python
首先，形参编程的首选是Python，编译开发至少从操作系统开发转向高层开发，脚本开发是形参编程中首选的底层友好语言，因为形参编程需要关注内存引用和缓冲并发，形参编程不要求在程序资源的生命周期内完成高性能的同层测试，所以形参编程更适用当前AI智能工具辅助和经验维护的程序周期。不建议使用GUI编程工具的Python配置，因为开发者们在集群上编写的软件，GUI软件在线程优先，进程自动分配的机器上消耗大量电通量来完成加速。建议使用文本编程的软件来适时启动报错检查，从头开发建议从高性能监控技术开始理解机器模式，以至于完成大型解释型代码的构建。
方向二：搜索开源库
博主不建议通读方法文档来完成方法的使用，例如Polars，Scikit-learn等库已经从方法覆盖层面涉及了很多知识，包括开发知识，例如Rust，Arrow，Lazy mode，Tree methods等，这些算法已经很大程度上帮助程序解释复杂的逻辑，甚至执行端到端的部署任务。这里建议有学科背景的人，可以使用pip下载optimtool，sortingx，perming，porgo等库来完成任务，这是博主使用形参编程的著作，前提是阅读本文的人具备实际认可的背景。博主建议至少理解通量和加速的关系，选取最成熟的Python和后端可选体系来完成任务的建立，形参编程在检查机制上保护了底层机器。
方向三：寻找研发博主
寻找研发博主的帮助，初期在做大数据和流式并发的博主，一般拥有全套的模拟、测试、发布体系，特别是流式并发和内存引用的监控体系，博主所以推崇Python，因为从经验上讲，Python从对象名称和架构体系，已经是宏观的映射内存优化到编程界面，即所谓的交互式编程，集群编程，都是Python的连接能力而赋予的分布式节点控制。如果读到比较优质的读物，例如包含伪代码框架的书本，可以主动学习构建代码体系的技术，例如Python，Native编程等。Python的文本占位编程方法，在大部分密集计算场景中闲置非数据定位资源的函数，从而达到Python并发计算的效果，例如类函数中很多函数是辅助使用，并非嵌套在单个函数中，当然多函数嵌套的函数编写，有利于程序解释和自动内存分配。
