请继续重复发明轮子

“重复发明轮子”这句话原本用于比喻无谓的重复劳动，但这个比喻似乎也不那么恰当，因为在人类的历史长河中，轮子已经被重复发明了无数次。

制作轮子的材料在变化，从石头、木头到金属合金、碳纤维。轮子的组成和比例在变化，从厚实饱满、粗糙到精细镂空、带有数百个轮辐。轮胎和轮轴在变化，所以轮子也得重新设计。轮子滚动的路面和使用轮子的机械装置在变化，所以轮子也跟着变。即使是轮子的形状也难逃改变的命运，甚至出现了方形的轮子。

人们之所以如此不厌其烦地重复发明轮子，是因为轮子的用途一直在变。轮子的作用从最开始的节省劳动力到让飞机安全着陆，再到运载具有超级杀伤力的武器。现如今，轮子既可以小到人类感觉不到它们的存在，也可以大到载着巨型坦克在任意路面上行驶，既可以坚固到载着时速 500 公里的高速列车飞驰，也可以智能到让机器人在外星球上行走探险。

重复发明轮子与编程

如果把“重复发明轮子”这个比喻放到计算机领域，也不见得太恰当，因为有很多广泛流传的软件本身就是被重复发明的“轮子”，不能说它们是无谓的重复劳动。Linux 是对 Unix 的重新发明，MariaDB 是对 MySQL（MySQL 是对 PostgreSQL 和 Oracle 的重新发明，而 PostgreSQL 是对 Oracle 的重新发明）的重新发明，现代 C++ 是对老版 C++ 的重新发明，C++ 是对 C 语言（C 语言是对 B 语言的重新发明，而 B 语言是对 BCPL 的重新发明）的重新发明，Rust 是对 C++ 和 C 语言的重新发明，Clojure 是对 LISP 的重新发明，LISP 是对 IPL 和 Lambda Calculus 的重新发明，Haskell 是对 System FC 的重新发明，System FC 是对 System F 的重新发明，System F 是对 Labmda Calculus 的重新发明，DOT 是对 OO 的重新发明，Kotlin 是对 Java 的重新发明……我可以举无数个这样的例子。Vim 是对 Vi 的重新发明，Wayland 是对 Xorg 的重新发明，Ubuntu 是对 Debian 的重新发明。

很多优秀的软件并不只是简单地往已有代码库中添加新特性而已，而是通过不断迭代，创造出比以往更好的东西。GitHub 上很多流行的代码库都有数百个分支，而对于每一类软件工具，我们又有很多不同的选择。

人们经常说“不要重复发明轮子”，但他们忽略了这样的一个事实：大部分优秀的计算机软件实际上就是被重复发明的轮子，而并非是全新的东西。这些变化是循序渐进的，我们基于已有的概念逐步迭代，慢慢修改它们，让它们变得更好。这是个无穷尽的过程，甚至我们忘记了自己是从哪里出发的，也不知道终点在哪里。我们唯一要付出的是时间，也许这就是计算机编程的神奇之处。在这里，没有所谓的资源短缺，也不管我们如何疯狂，我们总能创造出一些东西。

重复发明轮子不是罪，只是我们要知道在何时以及如何重复发明轮子。

当没有合适的轮子可用时

在找不到可用的工具时，就自己开发一个，而不是基于已有的库开发一个不那么好用的“次品”。或许其他人也有同样的需求，那么就可以把你开发的工具分享给他们。自己开发可能需要更长时间，但会更有趣，而且开发出来的工具可能更好用。当然，具体要怎么做，完全取决于你自己。你可以“勤快”得像某些 C 语言开发者一样，连 list 和 vector 都要自己实现，也可以“懒惰”得像某些 JavaScript 开发者一样，连最简单的判断奇数的函数都要从网上下载（比如日下载量超过十万的“is_odd”包，地址是 https://www.npmjs.com/package/is-odd ）。

以 Julia 为例，Julia 是一门与 Python 非常像的编程语言，只是它更容易部署，不需要虚拟环境就可以运行，它运行更快，而且支持大规模的并发。Julia 就是一个被重复发明的轮子，因为从理论上说，它所能做的事情，Cython 也能做到，只要使用恰当的 C/C++ 库，修改一点代码，再加上一点耐心就可以。但 Julia 与生俱来就提供了便利性，为开发人员节省了大量时间，还让开发变得更有趣。或许，它会是 21 世纪最让人瞩目的编程语言之一。

当现有的轮子停滞不前时

当很久没有人重复发明轮子，就可以考虑重新发明一个。出现这种情况，可能是因为现在的轮子已经够好了，没必要做出大的改进，但更有可能是因为大多数人希望有更好的轮子，只是他们没有时间去做。比如，有些问题虽然暂时得到了解决，但并不完美，因为当前的技术或框架无法提供更好的解决方案。这就留有余地，等待更好的时机出现。数年之后，或许技术发展到可以更好地解决这些问题。

以图像识别为例，图像识别属于经典的分类器问题。人们在分类器问题上不断努力改进，直到 2010 年，通过使用 Fisher Kernel 这类算法才让分类器得到了非常精确的结果。当然，这些成果还不足以用于检测癌症肿瘤或汽车自动驾驶，从精确度和训练时间方面来看，它们的水平还只是处在鹦鹉和大象之间。直到有人重新发明了并不太流行的卷积神经网络，还使用了现代的 GPU 来训练那些早在 90 年代就开发出来的图像识别模型。2012 年出现了著名的 AlexNet&Co，而几年之后，图像识别技术发展到令人惊诧的地步，在中型数据集上训练出来的分类器甚至可以打败人类。

当轮子受到所有权限制时

比如 Linux、GCC 和 Git，它们都是对已有版权软件系统的重新发明。在某些方面，它们比版权软件更好，而且它们是开源的。这意味着有更多的人在使用，有更多的人参与开发，这让它们能够以惊人的速度发展演化。

当你觉得这样做很有趣时

对一个已经很完美的软件来一次重新发明，这样做也没什么错。你可能会失败，但你会从中学到很多。尽管别人已经解决了大部分问题，但你仍然能够从解决同样的问题中获得有趣的体验。数百万人想证明勾股定理或重新发明新的 LISP，虽说他们最终不过是在重复发明相似的轮子，但他们所做的并没有什么错，只要他们能够从中获得乐趣。而如果你重新发明的轮子哪怕只是比原先的好那么一点点，都算是在造福人类。

写在后面

尽管放手去做吧，重复发明轮子不是罪。如果有人说重复发明轮子是无用功，那就告诉他们，你所做的其实是领域发展的基石。还记得那位在 31 岁就成为硅谷亿万富豪的马斯克吗，他对天体物理学和数学也只是懂点皮毛，却凭着数千万美金就让多国的航天局“颜面扫地”。要知道，这些航天局动不动就有数千亿的资金预算，还有数不清的博士和工程师为他们工作。马斯克发明了一个更便宜、更强大、更安全、更简便、更快的“轮子”。或许，你也可以开发出一个更直观、更优雅的 JavaScript 库，或者一个更快的 Python 编译器，或者一个更便宜的计算单元，或者一个更好的 Spotify，或者一个更高效的查找表……谁知道呢，一切皆有可能！

英文原文： https://blog.cerebralab.com/#!/blog/11

感谢郭蕾对本文的审校。