日报标题：科学家也编程，跟程序员有什么不一样吗？
ZX Huo，核专业博士，研究空间天文技术，业余段子手，特贫研究猿
编程序，只不过是人类与计算机这种生产力工具对话的一种方式。
没有计算机的时候，铁匠靠手工技能加工金属，后来靠操纵电动工具加工金属；文官靠书信、纸质报表进行治理；会计靠筹算、珠算、计算器来算账；科学家通过手工艺做实验，通过书信发表文章，通过笔算／心算／筹算／计算器来进行数据分析。
现在有了计算机，编程让数控机床加工金属；字处理工具、宏（广义编程）、报表系统等来进行行政管理和财务管理；科学家可以用计算机仿真等手段进行一部分实验工作，通过 Latex 等排版工具编写文章，通过 Fortran、R、Matlab、Python、ROOT 等等语言进行数据分析。
计算机是很多行业中，面向人类开放的机器接口，而码农（程序员）则是相应的行业中，面向机器开放的人类接口：直接从事生产的劳动者嘛。只不过，狭义的码农（很多行业都有人自嘲为码农，但其实不是真正的码农）其实就是除了编程，啥也不会的一个工种。这和其他专业领域首先具备专业技能，其次利用计算机加快生产的工种不同。
所以，其实，拿今天（利用计算机开展工作的）科学家和今天各行各业的码农进行对比，就好像古典时期的科学家和铁匠／文官／会计对比一样，恐怕共同点仅仅是都有手艺／会写字／会计算。但要求是不同的。
比如，为了科学计算而编写程序时，软件生命周期、配置项的成熟度等等软件工程方面考虑的东西，科学家往往不关心。但是对于参数的选取、对必要的近似的说明等等，则又是特别小心、必须明确的。因为要拿出去跟其他的结果对比。
比如，我前几天为了画下面这种图：
模拟近地小天体的轨道、尺寸、反照率的分布。如果只是为了画图的话，大概其差不多就行了。但是因为后面要对望远镜进行仿真，所以必须定好小天体的数密度随尺寸的 broken power-law 的尺寸指数，并且用已经观测到的近 1000 颗公里级小天体的样本数量来归一，等等。重要的参数，一定要注释清楚，是从哪篇文章里看来的。量纲一定要一致。
但至于说到我用来画图的程序本身，注释是否清楚，是否可以从 python 2 移植到 python 3，我不关心。图中太阳、水星、金星、地球、火星和木星的尺寸我却又不关心了，因为与估算望远镜本身的性能无关，仅仅起到“示意”作用而已，尺寸随便取取就好了。另外，几颗大行星的轨道位置都对吗？不对。为啥不对？方便画箭头啊！
上面是一个“糙快猛”的例子。但也不是一直这样的。比如，前段时间，我需要解决一个球面上不具有旋转对称性的 Kernel 的卷积以及解卷积问题。目前现成的方法要么需要假设 kernel 轴对称，要么需要对球面做平面近似。但因为我要分析的是巡天数据，球面已经不可能近似成平面了，所以就想了别的办法，找到一组正交的轴对称基，把 kernel 分解，然后就可以快速计算了，还顺便找到一个快速的矩阵 - 矩阵乘法算法。
所以，回到问题，如果说科学计算和通常所说的码农的编程有多大区别，那么区别还挺大的。因为科学计算一般不受软件工程的约束，一个研究课题的周期也比较短，少量科学计算软件工具有可能变成某个领域、某个行业的通用工具，但大部分软件都是随开题生，随结题亡。几年前，我试图想把我过去写的程序再整理整理，挖掘一些可共用的库出来，弄个工具包，但这个工作到现在也没完成，更可怕的是，需要整理的代码增加快，而整理的速度很慢——考虑框架等较为顶层的设计，根本就不经济。