技术方向的选择

有些初入职场或还在学校的同学总问，到底我该选哪个技术方向？我现在该学哪门语言？你觉得未来 Java 的发展趋势如何？这些问题的本质其实都是技术的投资决策问题，也即现在我该把时间精力花在哪个方向上，未来的受益才可能最大？

这个问题并不好回答，因为这个问题的本质和“我现在应该投资哪只股票？”一样。没有人能回答好这个问题，回答这类问题最好的方式，我觉得就是从投资的出发点而非终点来选择一条路径。至于这样选择的一条路径是否能获得很好的未来收益，这个是没法预测的。但选择技术方向和选择股票不同的是，只要你在一个路径上持续努力、学习和进步，可以保障能和「大盘」持平而不至于有亏损，但是否能取得远超「大盘」的收益，其实是看运气的。

选择语言

现在选择技术方向，从某种意义上讲就是选择语言。虽然有一些大牛的说法是，语言并不重要，必要的时候可以在各种语言间自由切换。但实际情况是，能做到自由切换的前提是你得对一门语言掌握到通透之后，再学习其他语言才可能触类旁通。

计算机的程序语言虽然很多，但种类其实有限。2017 TIBOE 程序语言排行榜上的前三位：Java、C、C++，本质上其实是一类语言。但大部分人只能选择去熟悉并通透一种，因为围绕这些语言背后都有庞大的生态圈。要做到通透，只熟悉语言本身是远远不够的，其实是要熟悉整个生态圈。而三门语言中最年轻的 Java 都有二十多年历史了，足够你耗费数年时光去熟悉其整个生态圈，而且目前其生态圈还处在不断扩展状态，显示出一种蓬勃的生命力。

所以，若是我自己要如何选语言？我会选择那些显示出有蓬勃生命力的语言，但其实十多年前我只是凑巧选到了 Java，它就像是被潮水推到我脚边的漂流瓶，顺手捡了起来。没想到居然蓬勃的发展了十多年，还没见衰退迹象。那时的 Java 刚诞生不过七八年，和今天的 Go 语言很像。Go 语言在排行榜上的位置蹿升的很快，而且在云计算时代的基础设施上大放异彩，号称是：易用性要超越 PHP，而性能要超越 Java。

那么在 Java 之前我学的是什么？是 Visual Basic、ASP 和 Delphi/Object Pascal。我想今天不少年轻的程序员未必听过这些语言了。但神奇的是，在 TIBOE 的排行榜上 VB 加了个 .NET 排名尚在世界最广泛的 Web 语言 PHP 和 Javascript 之上。而 15 年前我用的 Delphi/Object Pascal 居然也仅次于 Javascript 之后，远高于 Go，Objective-C，力压 Swift。

这些老牌语言还值得学吗？当然不值得了，因为早已进入暮年，没了蓬勃的生命力。但为什么排名还这么高？因为它们也曾经有过蓬勃生命力的热血青春。留下了大量的软件和程序遗产，至今还没能退出历史的舞台吧。

美国作家纳西姆·塔勒布（《黑天鹅》《反脆弱》等畅销书作者）说：“信息或者想法的预期寿命，和它的现有寿命成正比。” 那么编程语言以及由它编写的所有程序和软件系统，本质就是信息了。所以，存活的时间够长的语言，可以预期，它未来也还可能存活这么长时间。这一点在 Delphi 上已经得到了体现，进入二十一世纪后，这种编写 C/S 架构的语言，居然还存活了这么久。

选择回报

选择技术方向，选择语言，都是一种投资。我们为此感到焦虑的原因在于，技术变化那么快，就怕自己选了一个方向，投了几年的时间精力，最后却被技术迭代的浪潮拍在了沙滩上。

按上面塔勒布的说法，越年轻的语言和方向，风险越高。一个今年刚出现的新方向、新语言，你怎么知道它能在明年幸存下来？所以，考虑回报的确定性和更低的风险，你应该选择有一定历史的方向或语言，也许不能带来超额的回报，但能带来稳定的回报，让你现在这个行业里立稳脚跟。在此基础上，再去关注新潮流、新方向或新技术，观察它们的可持续性。

投资箴言：高风险未必带来高回报。在选择职业方向的路上，你甚至没法像投资一样去分散投资来控制风险，所以选择确定性的回报，要比抱着赌一把的心态更可取。看看当前的市场需求是什么，最需要什么？长期需要什么？

比如，今天，技术的热潮在人工智能、机器学习。这是市场最需要的，所以市场给的价格也是最高的。所以，我应该投入这里么？先别头脑发热，看看自己的基础，能否翻越门槛，及时上得了车吗？世纪之初，互联网时代的到临，网络的爆发，你会写个 HTML 就能月薪上万 —— 上万，似乎不多啊，但那时北京房价均价也才 5K+ 啊。2010 年左右，移动互联网兴起，一年经验的移动开发者的平均待遇达到了五到十年 Java 开发的水平。如今，你只会 HTML 基本找不到工作，你有五年移动开发经验相比五年 Java 开发经验的同学，薪资待遇也相差不多了。

关于技术，有一句流行的话：技术总是短期被高估，但长期被低估。不妨投入到一些可能在长期被低估的技术上，而不是被技术潮流的短期波动所左右。今天，在人工智能领域获得超额回报的顶级专家，实际在数十年前在其被低估时就进入了，数十年的持续投入，在今天迎来了人工智能的「牛市」才有所谓的超额回报。

技术的选择，都是赚取长期回报，短期的波动放在长期来看终将被抵消掉，成为时代的一朵小浪花。

选择行业

搞清楚了语言、技术方向和回报的关系后，最后做出选择的立足点通常会落在行业上。

当你问别人该选什么语言时，有人会告诉你，你应该学习 Javascript，互联网 Web 时代的通用语言，到了移动互联网时代依然通用，而且现阶段生命力旺盛的就像再年轻十岁的 Java。也有人告诉你也许从 Python 开始更合适，语法简单，上手容易。还有人告诉你，现在啊学 Java 找工作最容易，平均工资也高。有各种各样的说法充斥在你的耳边，让你犹豫不决，左右为难。

一个问题就像一把锁上的锁头，李笑来说：开锁的钥匙通常不会就插在锁上，别在锁头上找钥匙。那样，这个问题也就不是问题了，太容易就解开了，不是吗？所以，选择什么语言通常不在于语言本身的特性。

选语言，就是选职业，选职业首先选行业。先想想自己想从事哪个行业的软件开发，再看看这个行业的现状如何？行业的平均增速如何？和其他行业相比如何？这个行业里最好的公司相比行业平均增速又如何？那么，再看看这些最好的公司都用些什么样的技术栈和语言，如果你想进入这样的公司，那就很简单了，就选择学这样的技术和语言。

这样选择是不是太功利了？选择不是应该看兴趣么？注意，这里选择的前提可不是发展什么业余爱好，而是获得安身立命的本领，获得竞争的相对优势。兴趣，就是这件事里有些吸引你的东西，让你觉这是“很好玩”的事。但有个通常说法是，一旦把兴趣变成了职业也就失去了兴趣。因为，职业里面还有很多“不好玩的”事。兴趣能轻松驱动你做到前 50%，但按二八原则，要进入前 20%，兴趣就不够了。兴趣给你的奖励是“好玩”，但继续往前走就会遇到很多“不好玩”的事，这是一种前进的障碍，这时功利，就是给予你越过障碍所经历的痛苦的补偿。

…

想想你为什么要选择学习一门编程语言，学习编程的一部分是学习语言的语法结构，但更大的一部分 —— 耗时更久且更让你头痛的部分 —— 是学习如何像一个程序员一样解决问题。

有时这样的选择确实很难，因为我们缺乏足够的信息来做出最优选择。赫伯特·西蒙说：当你无法获得决策所需的所有信息时，不要追求“最优决策”，而要追求“满意决策”。定下自己的满意标准，找到一个符合满意标准的折中方案，就开始行动吧。

停留在原地纠结，什么也不会改变。

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