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基于 Jupyter 等即时的编程工具，减缓「编译」「程序管理」「IDE 配置」对编程本身造成阻碍。从而实现快速上手编程语言。
免责声明：「函数式语言」不在本文讨论范畴，只是简单说一说我日常研究用到的一些语言的速成途径。此外，本文重点仅仅停留在「理解一门编程语言语法和基本使用」，复杂的场景不进行讨论分析。
前些日子写了一篇文章，简单说了一下自己之前英文速成的一套方案：让语言学习更简单的 WordFlow。今天在火车上的时候，想到当时挖的一个坑，于是打算填了。
对于大部分编程和科研人员，第一门接触的编程语言大概率是大学第一年学习的「C 语言编程」。回顾一下当时的学习，可以说很多场景也是比较「莫名其妙」。我依稀记得自己当年最早用纸和笔写代码，经历一段时间之后学习安装「DEV C++」，学了一些「虽然不明白为什么要这么用，但是确实可以跑起来」的「技术」。但总之，自己就懵懵懂懂的学会了用 C 解决自己科研生活中的一些问题。
但是不可置否的是，我们在那一门课程的学习过程中，确实遇到了很多「本不应该在那门课程上解决的问题」。比如我对系统的最早认识、对编译的概念也是在那门课程中逐渐学习的。而这些事情，本应该在 Introduction to Computer System 或者 Introduction to Computer Science 这样的课程结束之后。除此之外，在我们学习最初的时候，最先不得不接触 #include<stdio.h> 和 int main(int argc, char **argv) 之类后续学习了比较长时间之后才能理解的概念。所以实际上，学习的过程并不是很平滑。不过还好，作为大学的入门课程，他的考核过程也只是笔试。通过暴力记忆和理解程序语法就可以通过考试了。
但其实，在这门课程之后，我们大脑里建立了许多「Hidden Layers」，这在我个人看来是最有价值的一部分。在之后学习 Python 和其他语言的时候，有了「变量」「分支」「循环」「函数」等概念，可以将知识进行有效的迁移。以及如何用「编程解决问题」的思考模式，会长期持续地影响我们之后的学习过程。回顾这些经历，一个自然的想法也孕育而生，能否将最单纯的编程学习过程独立出来，用最快的方式去理解一门程序语言？
言已至此，大家也大概可以猜到如何更快更直观地学习了。编程的学习过程无法逃避「动手实践」这一最重要的环节。如果将「配置环境」，「编译调试」，「运行代码」的流程压缩简化到最简，不会对学习过程产生阻碍，就可以提升学习的流畅度了。
所以从学习层面上，Python 这类解释性语言有一些天然的优势。配合上 Python 的最好用的工具：Jupyter，执行代码就变得更加直观。可以把自己在各种视频和书籍中的代码直接复制过去执行，从而理解各种复杂的语法。Jupyter 的各种教程网上已经很多了，这里不做赘述。但是，Jupyter 本身作为学习工具，可以添加 Markdown Blocks 作为笔记，可以记录代码和运行结果，方便自己之后理解复习，方便打包共享。这些优势如果只能为 Python 服务，属实有点浪费。
所幸的是，Jupyter 的核心，「Jupyter Kernel」是一个可以替换的模块。一个非常常用的功能：「Bash Kernel」。可以方便我们在 Python Script 之外添加 Bash Script 作为辅助，提供更加便捷的系统交互。Jupyter Bash Kernel 中提供了教程作为参考。简单来说，使用：
pip install bash_kernel
python -m bash_kernel.install
即可完成 bash kernel 的安装。
同理，对于一些其他的语言，Julia 有 IJulia.jl；Go 有 gophernotes；Swift 有 swift-jupyter。
虽然利用 Jupyter 学习新语言多快好省，但是也不得不说一些缺点：
不过，诸位可能发现我没有提本文之前提过的主角：C++。C++ 确实没有一个好用的 Jupyter Kernel，因为一个强大的组织做了一个神奇的工具： ROOT。
在本科快毕业的时候，我和一些天文系的同学聊天，聊起了他们用的一款神奇工具：ROOT。着实惊为天人，让我相见恨晚。ROOT 可以简单理解成一个「编程了解释语言的 C++」，由 CERN（The European Center for Nuclear Research）早在上个世纪就提出了开发计划。开发之初的想法非常简单，就是为了方便科研人员进行数据分析处理，而有一些科研人员更习惯用 C++，于是 CERN 就维护了这么一个神奇的工具。
相信熟悉编译原理的朋友也能理解这件事情本身的复杂性。C++ 的语法并不适合编程一个解释性语言，而且要适配现有的编译器，适配多样的 C++ 语法也绝非易事。而且 CERN 的项目组至今保持活跃，2015 年还开发了 Jupyter 模块。
这里也把 ROOT 的使用方法分享给大家。
ROOT 有着极度简化的安装流程，在各个平台上，基本上只需要一两行命令就能完成安装 ROOT install。例如 MacOS 上只需要：
brew install root而 Ubuntu 只需要：
sudo snap install root-framework
snap run root-framework命令行 ROOT 的使用的方法也和 Pyhton 非常类似。安装完成后，输出了和 Python CLI 类似的交互：
输入 .demo 可以看到一些可交互的参考案例：
和 Python 一样，也有类似的快捷键操作：
一些常用的指令是使用 . 前缀说明的，例如 .help。ROOT 也保留了传统编译性 C++ 的一些特写，例如可以使用 .O0 到 .O3 实现 O0-O3 的优化，也可以使用 > 完成重定向，使用 state 和 undo 实现倒带回溯。
到这里还只是「ROOT 常态发挥」的范畴，接下来是是「ROOT」的仙术时间。
在施展仙术之前，先把 ROOT的 的 Jupyter 配置好，方便之后编辑测试。
首先在 Python 中测试 ROOT 的可用性，直接 import ROOT 是不能直接使用的。但 ROOT 并不是通过 pip 进行安装，而是：
source /opt/homebrew/opt/root/bin/thisroot.sh而在 Linux 下可能是：
source /usr/local/root_install/bin/thisroot.sh需要找出 thisroot.sh 的路径，如果不确定，也可以通过 which thisroot.sh 进行确定。
之后在 Python 中 import ROOT 进行测试：
Tips：Python 版本过新可能不适配：
这种时候适当降低 Python 版本即可。建议使用 Pyenv 进行管理。
之后在 Notebook 中，import ROOT 之后就可以使用 ROOT 了。可以在一个 block 前使用 %%cpp 声明模块使用 C++。
可以使用 ROOT 中的统计函数：
更离谱的是，可以直接使用 Python 调用自己写的 CPP 模块1：
对于日常测试一些简单的函数模块也非常好用。作为一个 CERN 的御用数据分析器，在 C++ 的基础上实现了类似 Matplotlib 的功能，可以生成许多图表：
流程图：
更多的好用功能可以在 ROOT 的文档里继续挖掘。近期有时间的话会整理类似 Matplotlib Examples 一样的页面，方便自己和别人查阅。
解释器可以简化学习过程，但不是万能的。深入理解编程语言的底层原理对于学好一门语言至关重要，例如对于数组的使用，需要理解内存机制和空间局部性。在此基础上，还可以学习更复杂的高级用法，如多维张量存储、超大数组、文件系统映射到数组等。所以，最后还是要在此重新声明，工具的作用是有限的，还是需要进行踏实的学习。
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