Д-р Пол Кинг има около 30 години опит в технологичната сфера, като едно от основните му занимания е допринасянето в някои значителни open source проекти, сред които Groovy, Gradle и GPars. Той е поредният лектор от конференциите на форума Global Tech Summit, споделящ своя път в ИТ сферата, а именно – продължителното обучение, без което може би е нямало да натрупа три десетилетия работа в индустрията.
Какво бихте казали на начинаещите програмисти?
Ако някой смята, че след завършване нещата спират дотук, се лъже дълбоко. Всъщност, това е момента, в който обучението тепърва започва. Всяка седмица трябва да се прекарва поне малко време, в което да се запознаеш с нещо ново.
Това, което прави интересно впечатление е, че можем да видим много от лекторите на други лекции или уъркшопи, разтворили своите лаптопи, тестващи нещо…
Именно. Това е хубавото на тази конференция – достига до ИТ общността. Например, в community зоната имаше деца, които демонстрираха свои роботи. Някои от тях нямаха 10 годишна възраст. Това е чудесно.
Занимавате се активно с open source проекти. Какво Ви въвлича в тях и какво е тяхното предимство?
Преди години, когато съставях своята докторантура, имах много математически уравнения и много диаграми в темата. Трябваше да намеря начин как да вградя уравненията в диаграми. Работех по един open source, наречен Xfig. Той е нещо като диаграмен редактор и всъщност е първият open source с който се занимавах. Беше нещо от което имах нужда тогава, заради докторантурата и беше ясно, че Xfig не е нещо от което да са заинтересовани компаниите. Той е по-скоро за много отбрани хора по света, които се занимават с математически формули. Като цяло open source културата е нещо страхотно, защото това са разработчици от различни точки по света, допринасящи за нещо, от което някой би имал нужда, но няма достатъчно време да направи сам.
Включвайки се в open source проект, предполага се, разполагате с повече време да разработвате даден продукт?
Да. Повечето такива проекти нямат конкретна финална дата или финален резултат. Имат така наречените sub goals, т.е. версия на езика или на инструмента, който разработваш. Но идеята е, че момента в който го “пуснеш” на света, тогава се включват другите, които ти казват – “а няма ли да е добре да добавим и това”. След това започваш да мислиш в идеята да изкараш по-добра версия с повече характеристики и особености, но получаваш и помощ от други хора, които изтеглят source кода и започват да работят по него. Ако се включат 10 души и добавят 10 нови неща, то тогава имаш по-добър и нов вариант на продукта върху който работиш. Разбира се, важно е да има координация между хората, в противен случай става миш-маш, но в крайна сметка се създава един продукт, който мнозина развиват, без да се налага някой да прекарва целия си живот в едно конкретно нещо.
Вие сте основен разработчик на Groovy, имате и книга по тази тема, имахте и мастърклас на конференциите. Какво можете да ни кажете за Groovy, кои са неговите предимства?
Groovy е език, който изначало е замислен като допълнение на Java. Има неща, които са сложни за Java, като например scripting, dynamic metaprogramming. Хората искаха някои допълнения, които Java не позволяваше. Затова се създаде Groovy. Във времето доста еволюира, но това, което хората разбраха е, че цялата data science част се разраства драстично и всички допълнения, които се вкараха в Groovy, а липсваха в Java, са именно тези, от които имаш нужда за data science. Създаде се продуктивност, която позволява да работиш с data science без да е необходимо да кодиш цял ден, стотици редове на Java. Groovy много лесно симплифицира тази дейност в много по-малко редове, които по-лесно могат да бъдат разбрани от data scientist. Освен това Groovy извършва много сложни софтуерни процеси в своя бекграунд, без да го натоварват.
Притежава и положителни черти от други програмни езици. Например, бързината на Kotlin…
Да. Когато дойде идеята за Groovy, се знаеше, че този нов език трябва да е близък на Java, но тъй като е нов, трябва да притежава и още – малко от Python, малко SQL и т.н. Компилирането на най-добрите качества от другите езици бе най-добрият вариант за създаването на един изцяло нов.
Интервюто проведе Пламен Михайлов
