2.2 数据抽象

[giscus[bot]]

2.2 数据抽象

SICP Python 中文翻译

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[EmbroiderSnow]

from fractions import gcd

ImportError: cannot import name 'gcd' from 'fractions' 这个错误通常意味着你试图从 fractions 模块导入 gcd 函数，但是这个函数实际上并不在 fractions 模块中。在 Python 3.x 中，gcd（最大公约数）函数实际上是在 math 模块中，而不是 fractions 模块。

[Yellow251]

有点机翻味，但可食用，thanks！

[zclyyt]

数据抽象是相对于数据不抽象的，学的时候关注数据不抽象会怎么样可能会更好理解

[liucheng532]

这一节说实话没怎么看懂

[zclyyt]

抽空复习了一下，回来写个总结的评论：我们知道拉开它（这种行为）可以够到高的东西，不管它是液压杆还是自拍杆都一样（不论实现方式），达成目的就可以了（数据抽象）。

[Herocly]

说实话这节有点看不懂

[Simeon-Chen]

数据抽象（Data Abstraction）是设计中的一个概念，主要是为了隐藏内部细节，只向外部用户暴露必要的数据信息。它强调重要的「做什么」而不是「如何做」，使用户可以集中注意力于如何使用数据，而不必关心其内部实现的细节。

[hyazinthekk]

学到这有种悟道的感觉，这简直是计算机能用0和1模拟整个世界所依靠的精髓所在，堪称人类最伟大的思想之一！

概括来说，这种思路类似于：“如果一个动物看起来像鸭子，走起来像鸭子，叫起来像鸭子，则它就是鸭子。”数据抽象通过“一厢情愿”，绕开了什么是“有理数的本质”的问题，只关注如何实现，最终达到了接近完美的有理数模拟效果。

进一步来说，计算机科学发展至今，通过一层一层抽象，从电路的通断模拟“0和1”，到“2进制数”、到“有理数”，直到“文字”、“图像”、“声音”，曾经被认为不可精确捉摸的东西，都逐渐被成功模拟出来，直到接近“智能”、“情感”……

许多哲学家说人工智能无法具有“真正的”智能，但是什么是智能的本质又难以说清。Dijkstra有一句话，“问机器能不能思考，就像问潜水艇能不能游泳一样”，通过绕开“什么是XXX的本质”的哲学问题，计算机用0和1创造了一个虽然虚拟，但同样“真实”的世界，以至于虚拟和真实、机器传感器与人的感官的的界限，越来越成为被哲学拷问的问题。而只知道自顾自执行自己的规则，看不透“抽象屏障”的上层数据们，就像我们自己一样，谁又能肯定我们的宇宙不是被某个地外文明的超级计算机模拟出来的呢？

有感而发，大家见笑。