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Addio dc, benvenuta luka: una nuova calcolatrice RPN da Terminale

Sat, 09 Aug 2025 06:00:00 +0000

La Notazione Polacca Inversa (o RPN, dall’inglese Reverse Polish Notation) è un modo per eseguire operazioni matematiche senza usare le parentesi. Negli anni ‘70-80 l’RPN fu resa popolare da Hewlett-Packatd (HP), che l’utilizzò in tutte le sue calcolatrici scientifiche e finanziarie.

Con le calcolatrici della rivale Texas-Instruments, che usavano le parentesi, era facile perdere il conto di quante parentesi si erano aperte o chiuse, cosa che costringeva spesso a reinserire l’intera espressione dal principio. Chi usava una calcolatrice RPN non aveva questi problemi, anche se doveva superare un piccolo scoglio iniziale per abituarsi alla nuova notazione.

Oggi le calcolatrici fisiche sono poco usate, e quasi tutti preferiscono utilizzare un’app sul telefono o sul computer. Ma c’è ancora qualche nerd impenitente che non si arrende all’interfaccia grafica e si ostina ad usare il Terminale. Perché? Ad esempio, perché è molto più facile inserire numeri e operazioni complicate con la tastiera, che premere i tasti di vetro di una calcolatrice virtuale.

Premessa

Se avete fretta e non volete sobbarcarvi la lettura di questo lungo articolo, troverete tutte le informazioni che vi servono in questo post, sintetico ma come sempre brillante, su Quickloox, uno dei blog di riferimento per chi è appassionato del mondo Apple.

– Immagine generata da Google Gemini.

Un po’ di storia

La Polonia ci ha dato Niccolò Copernico, Fryderyk Chopin, Joseph Conrad, Marie Curie, Arthur Rubinstein, Stanislaw Lem. Ma ci ha dato anche Jan Lukasiewicz, un logico matematico (e filosofo) che cent’anni fa inventò una notazione matematica che non faceva uso di parentesi.

In questa notazione polacca tutti i simboli di operazione ( \( + \), \( - \), \( \times \), \( / \) ) precedono i numeri a cui si applicano. Lo stesso vale più in generale per le funzioni matematiche, come \( \sqrt{} \), \( \sin \), \( \cos \), \( \exp \) (dette operatori) e i numeri o le variabili (dette operandi) su cui agiscono.

Ad esempio, una operazione come \( 3 + 4 \), in notazione polacca viene scritta \( + \ 3 \ 4 \), mentre \( (5 + 2) \times (5 - 2) \) diventa \( \times + 5 \ 2 - 5 \ 2 \).

Per molti anni questa è rimasta solo una idea un po’ bislacca, perché il vantaggio di non usare le parentesi non sembrava compensare a sufficienza la notazione inusuale e più difficile da leggere.

Poi alla fine degli anni ‘50, John McCarthy rispolverò la notazione polacca (o prefissa) per il LISP, uno dei linguaggi di programmazione più influenti di tutti i tempi,¹ sviluppato con l’obiettivo di essere applicato allo sviluppo di programmi nell’ambito della nascente intelligenza artificiale.

La notazione prefissa, infatti, non solo semplificava notevolmente la scrittura dell’interprete LISP, ma permetteva anche di rappresentare allo stesso modo sia il codice che i dati, una cosa utilissima per un linguaggio finalizzato a rendere in computer intelligente. Ma meglio non divagare troppo.

Notazione polacca inversa

Ma la vera svolta avviene invertendo l’ordine fra operandi ed operatori, cioè scrivendo prima i numeri e poi le operazioni da eseguire, per cui \( 3 + 4 \) diventa \( 3 \ 4 \ + \) e \( (5 + 2) \times (5 - 2) \) diventa \( \ 5 \ 2 + 5 \ 2 - \times \).

Questa notazione polacca inversa (RPN) viene scoperta e riscoperta per almeno tre volte in vent’anni, ma diventò popolare solo all’inizio degli anni ‘60 quando Friedrich Bauer, inventore del concetto di stack e uno degli sviluppatori dell’ALGOL, e Edsger Dijkstra, famoso per la soluzione del “problema del cammino minimo” e per mile altre cose, ripresero in mano il concetto, perché permetteva di ridurre l’accesso alla memoria, che nei computer dell’epoca era scarsa e lenta, e di eseguire tutte le operazioni in un’area di memoria bene definita (lo stack) e per questo più facile da manipolare.

I vantaggi dell’RPN per eseguire i calcoli matematici erano così evidenti che HP la utilizzò in praticamente tutte le sue calcolatrici scientifiche e finanziarie, almeno fino all’inizio degli anni ‘90. Solo con lo sviluppo di memorie più capienti e di display molto più grandi divenne possibile visualizzare e modificare facilmente l’intera operazione impostata – e non più solo l’ultimo numero inserito – rendendo così meno necessario l’uso dell’RPN.

Una calcolatrice nel Terminale

Chi vuole usare una calcolatrice tradizionale nel Terminale di macOS o di Linux ha una scelta pressoché obbligata: bc, il basic calculator, presente in UNIX dal 1975, 50 anni filati. La versione attuale, disponibile su Linux e macOS, è stata completamente riscritta, ma quella originale era solo una interfaccia per dc (desk calculator), una delle più antiche utility presenti in UNIX e più vecchia persino del C.

E dc era… una calcolatrice RPN. Una scelta che confermava l’intuizione di HP: la notazione RPN era più efficiente e più semplice da implementare, e quindi ideale anche per i computer dalle risorse limitate degli anni ’70.²

Oggi l’RPN non è più una scelta quasi obbligata dalle limitazioni hardware, ma direi una scelta motivata soprattutto dalla pigrizia. Perché, una volta che si è spesa una mezz’oretta per imparare ad usarla, si scopre che è davvero molto più comodo eseguire i calcoli con questa notazione piuttosto che con quella tradizionale.

E poi forse c’è anche un certo gusto per andare controcorrente: in un mondo in cui tutti si uniformano ai dettami degli influencer (veri o presunti) sui social, usare una calcolatrice RPN diventa un modo per distinguersi, per sentirsi fuori dal coro, quasi una dichiarazione di indipendenza intellettuale.

dc è ancora presente in Linux e macOS e può essere tranquillamente usata dal Terminale, ma è una bella fatica, i suoi cinquant’anni si sentono (e si vedono) tutti. I risultati delle operazioni non si vedono, a meno di non stamparli sullo schermo con p. Nemmeno lo stack si vede, a meno di non chiederlo esplicitamente con f. I numeri negativi si indicano con l’underscore _ e non con il normale -, per cui \( - 4 \) si scrive \( \_4 \). E così via.

Ma da oggi c’è dc2 o meglio, luka.

La calcolatrice RPN del XXI secolo

E sì, perché da qualche settimana abbiamo a disposizione una nuova calcolatrice RPN per il Terminale di macOS di Linux, chiamata inizialmente dc2, in omaggio alla veneranda calcolatrice ormai ultracinquantenne.

Però dc2 sapeva troppo di una riscrittura dell’originale, mentre questo è un progetto completamente nuovo, scritto da zero in C. Meritava quindi un nome tutto suo, luka, in omaggio a Jan Lukasiewicz, l’inventore della notazione polacca (si veda il riquadro qui sopra).

Rispetto a dc, luka è davvero di un’altro secolo, e si vede appena si inizia a provarla. È interattiva, mostra in ogni momento il contenuto dello stack, ha la storia delle operazioni eseguite, le variabili, un help sintetico ma completo in linea, una pagina di manuale cristallina (ce ne fossero tante altre così!).

E poi luka è fatta in Italia. In tempi in cui si esalta l’identità nazionale per i motivi più futili, è bello vedere qualcosa che merita davvero di essere valorizzato.

Il programma in questo momento ha un piccolo bug legato alla visualizzazione dell’history, ma l’autore macina il codice molto più velocemente di quanto io macini le parole, per cui è più che probabile che il bug sarà corretto al più presto (vacanze permettendo).

Evoluzione del codice

Lo sviluppo di dc2/luka è stato rapidissimo. Dietro al progetto c’è Davide Mastromatteo, noto fra i suoi amici di penna come @mastro35 e autore dell’ottimo blog The Python Corner.

In pochi giorni Davide è passato dalla versione 0.1.0, perfettamente funzionale ma con una interfaccia utente ancora acerba,

alla versione 0.2.0, con una vista dello stack molto più chiara, la possibilità di usare gradi e radianti e di cambiare il formato di rappresentazione dei numeri, nonché con un help più compatto.

La versione 0.3.0 ha introdotto l’history delle operazioni eseguite e un help ancora rivisto,

mentre la versione 0.4.0, che è coincisa con il cambio di nome del programma, ci ha portato le variabili e parecchi nuovi comandi da tastiera, come si può vedere nelle prime immagini di questo articolo.

Usare luka

Installare luka sul Mac o su Linux è un attimo, almeno per chi usa homebrew (e chi non lo usa dovrebbe iniziare a farlo subito)

brew install mastro35/homebrew-mastro35/luka

Altrimenti basta scaricare l’ultima release del codice sorgente, scompattarla ed eseguire

make clean && make

dal Terminale, ovviamente dopo essersi spostati nella directory che contiene il codice sorgente.³

Inutile dire che chi ha installato make e un compilatore C su Windows, potrà compilare luka anche su questo sistema operativo.

Dimenticavo: presto arriveranno i pacchetti per Linux, in formato deb e rpn e, chissà, magari anche aur. E forse anche un installatore per Windows.

Sull’uso vero e proprio della calcolatrice c’è poco da dire. Chi conosce già l’RPN si troverà a suo agio, e ci metterà pochissimo ad usare luka al meglio. Chi non conosce l’RPN magari avrà voglia di provarla, per toccare con mano quanto sia più comodo eseguire un calcolo appena appena complicato con una calcolatrice RPN piuttosto che con una normale calcolatrice algebrica.

Di guide all’RPN ce ne sono a iosa, purtroppo sono tutte orientate a spiegarne l’uso con una calcolatrice fisica, come le ormai mitiche HP vintage, oppure con le emulazioni grafiche per Android o iOS.⁴

Rispetto a queste guide ci sono alcune differenze da considerare. La principale è che, non avendo i tasti fisici, luka (ma anche dc) richiede che si prema ogni volta ENTER per inserire un numero o una funzione. Anche alcuni nomi di funzioni sono diversi, così come i comandi per gestire lo stack o per salvare e recuperare le variabili. Ad esempio luka usa store e load per le variabili, mentre le calcolatrici fisiche o emulate usano dei tasti denominati in genere STO e RCL (ma se l’autore legge questo articolo forse cambierà idea 😂). Ma, a parte questi dettagli, la logica di fondo non cambia.

Da parte mia, ho provato in tutti i modi a far andare luka in crash, e non ci sono mai riuscito. Ho provato a fargli calcolare il fattoriale di numeri assurdamente grandi o piccoli, a dividere per zero, ad eseguire il famigerato \( 0 / 0 \) e poi a calcolare il reciproco del risultato. Ma niente, imperturbabile mi ha sempre dato il risultato esatto. Insomma, la qualità c’è.

Conclusioni

Provare luka non costa niente. Si installa (e disinstalla) in pochi secondi, funziona su macOS, Linux e, per chi vuole, anche su Windows. I risultati che produce sono esatti (e questa è la cosa che conta di più). Lo sviluppatore è bravo ed aperto ai suggerimenti. Insomma, è uno strumento ideale per chi vuole eseguire dei calcoli dal Terminale.

Certo, è uno strumento di nicchia, destinato a pochi utenti sofisticati che apprezzano la notazione RPN e non hanno paura del Terminale. Ma proprio per questo ha un fascino tutto suo.

E poi, vuoi mettere la bellezza di vedere un programma che evolve davanti ai nostri occhi, magari partecipando allo sviluppo con suggerimenti o critiche?

Ed uno dei pochi linguaggi di programmazione, assieme a FORTRAN e COBOL, ad essere ancora vivo e vegeto. ↩︎
Non a caso, uno dei linguaggi di programmazione più efficienti in assoluto è il FORTH, che si basa sullo stack e sull’uso dell’RPN. ↩︎
Come, non avete nemmeno make? Allora correte ad installare homebrew! ↩︎
Per quest’ultimo consiglio senza riserve PCalc Lite o meglio ancora la versione full Pcalc, che costa quanto un panino e una minerale al bar. In alternativa WP 34s, che riesce a compattare tutto in una sola schermata, oppure i41CX, perfetta per chi a suo tempo sognava di averla. ↩︎

Swift contro Python, ovvero mele contro pere

Mon, 03 Oct 2022 06:00:00 +0000

– Fonte: Martina Leuderalbert su Unsplash.

Alle elementari la maestra mi aveva insegnato a non sommare le mele con le pere, cioè a non mettere insieme (o paragonare) cose e fatti molto diversi fra loro. Non ha quindi senso sommare 3 litri di acqua con 5 chilogrammi di farina o chiedersi se 40 metri sono più o meglio di 20 secondi.

Quello che diceva la mia maestra lo dicono, sono sicuro, le maestre di tutto il mondo, ma c’è sempre qualcuno assente a queste lezioni.

Il Golia della programmazione moderna

Uno di questi è stato di sicuro Ari Joury che, nonostante il suo dottorato in fisica delle particelle, non si è fatto scrupoli a pubblicare su Medium questo Swift was poised to replace Python. Then it tanked.

Cosa dice l’articolo? Che nel mondo del machine learning i linguaggi di programmazione più usati sono Matlab, R, Julia e soprattutto Python. Quest’ultimo, nato originariamente per sviluppare dei piccoli script senza troppe pretese, è diventato oggi un vero “Golia della programmazione moderna”, tanto da essere usato estensivamente da aziende come Dropbox, Instagram e Pinterest per i loro servizi online.

Grazie alla disponibilità di librerie come TensorFlow o PyTorch (nonché, aggiungo io, di librerie di base come Pandas o NumPy), Python è diventato anche il linguaggio di elezione di chi si occupa di machine learning e di analisi dei dati.

La crescita di Python sembra bloccata da un paio di anni, ma la sua enorme diffusione lo farà rimanere comunque un attore centrale anche nel prossimo futuro.

Entra in scena Swift

Fin qui tutto vero e condivisibile. Magari si potrebbe eccepire qualcosina sull’importanza di R nell’ambito dell’analisi dei dati, ma non voglio essere puntiglioso.

Il guaio è che se uno si limita a scrivere queste cose non se lo fila nessuno, chi vorrà mai leggere l’ennesimo articolo generico sulle virtù di Python per il machine learning (e non) o su quale linguaggio è destinato a soppiantarlo?¹ Ci vuole un colpo d’ala.

Per fortuna c’è sempre Apple che, come il nero, va bene su tutto e, soprattutto, garantisce sempre un bel po’ di click. E allora perché non mettere in mezzo Swift?

Swift è un linguaggio di programmazione sviluppato da Apple con l’obiettivo specifico di sostituire Objective-C come linguaggio di elezione per lo sviluppo delle applicazioni per iOS e per macOS. Swift è facile da imparare e la sua sintassi leggibile ricalca quella di Python, è vero, così come quella di Julia e di tanti altri linguaggi di programmazione moderni.²

Swift però non ha mai preteso di essere, come sostiene il nostro Ari, il nuovo “Re della Programmazione”. Ad Apple non interessa posizionare Swift come uno strumento di programmazione general purpose, le interessa solo che venga usato per programmare le applicazioni per i suoi sistemi operativi. Del resto, il fatto che manchi di una versione per Windows taglia fuori una fetta così importante di potenziali utenti da rendere impossibile a priori una pretesa tanto assurda.

A maggior ragione Swift non ha mai preteso di essere il nuovo strumento principe per il machine learning, come il buon Ari sotto sotto ci vuole far intendere. È vero che Google ha provato a supportare Swift all’interno di TensorFlow (di cui Google è il principale sviluppatore), ma questo esperimento, come succede con tanti altri prodotti dell’azienda di Mountain View, è stato interrotto nel 2021. È ragionevole pensare, infatti, che chi sviluppa in Swift preferisce usare gli strumenti per il machine learning integrati in macOS/iOS piuttosto che prodotti di terze parti.

Io sono più popolare di te

Ma la cosa più sconcertante è pretendere di confrontare la popolarità (o meno) dei linguaggi di programmazione utilizzando una metrica fasulla come la percentuale di domande poste ogni mese su StackOverflow relativamente ad uno o ad un altro linguaggio. In base a questa percentuale, la popolarità di Python è cresciuta costantemente fino alla fine del 2020, per poi stabilizzarsi al 16% del totale delle domande su StackOverflow, mentre quella di Swift dopo aver raggiunto un massimo del 3% è in declino e ora si aggira nei dintorni dell'1.5%.

Perché è una metrica fasulla? Perché finché siamo sui grandi numeri e confrontiamo la popolarità di Python con quella di JavaScript può anche avere senso basarsi sul numero di domande poste su StackOverflow per valutarne la diffusione.

Ma se buttiamo nel calderone anche la terna HTML, CSS e PHP, che sono ancora oggi tre strumenti fondamentali per chi fa sviluppo web, troviamo che questi ultimi sono in costante declino, senza però che la decadenza (su StackOverflow) di PHP venga compensata da un incremento corrispondente nell’interesse verso JavaScript.

Anche Wordpress, che piaccia o non piaccia sta dietro il 40% dei siti web, secondo la metrica di StackOverflow sarebbe in calo. Idem per MySQL.

E allora la spiegazione può essere un’altra: più che la diffusione, le domande su StackOverflow ci fanno vedere la complessità del linguaggio e la qualità della sua documentazione: HTML, CSS e PHP (o Wordpress e MySQL) sono prodotti ben assestati, per loro esistono ottime guide sul web che ne spiegano diffusamente i segreti. Di conseguenza non è necessario cercare risposte più o meno occasionali su StackOverflow, e comunque quelle che ci sono già bastano ed avanzano.

Python e JavaScript, al contrario, hanno una sintassi di base piuttosto semplice ma per essere usati al meglio hanno bisogno di un gran numero di librerie aggiuntive, che sono spesso più complesse del linguaggio base e che vengono aggiornate ed espanse di continuo. La documentazione relativa non tiene sempre il passo dello sviluppo, per cui il modo migliore per imparare ad usare al meglio le centinaia e centinaia di API disponibili è quello di rivolgersi a qualche esperto su StackOverflow, spingendo così in alto la popolarità dei due linguaggi.³

Secondo la logica basata sul numero di domande su StackOverflow anche C e C++, i linguaggi usati per la programmazione di sistema (e non) su Linux e Windows, sarebbero in declino, e lo stesso succede a concetti di base come algoritmo, architettura, classe o database. Ma sono in declino perché c’è davvero poco interesse o solo perché anche per loro c’è abbondanza di documentazione di ottimo livello, senza doversi ridurre a porre sempre delle nuove domande su StackOverflow?

Nel mio piccolo lo faccio anch'io: quando programmo in R uso pochissimo StackOverflow, perché posso usare l'ottimo help in linea di RStudio e perché la documentazione che accompagna le librerie aggiuntive di R è centralizzata sul [CRAN](https://cran.r-project.org/) (_The Comprehensive R Archive Network_) ed è di altissima qualità. E quando tutto questo non basta, posso trovare decine di siti e di blog che spiegano benissimo gli aspetti più ostici del linguaggio. Quando passo a Python (un linguaggio che, sia chiaro, mi piace parecchio), StackOverflow diventa quasi una necessità, perché la frammentazione e la mancanza di sistema di gestione centralizzata delle librerie di Python rendono molto più complicato trovare documentazione aggiornata di qualità.

Decaduto o semplice?

Swift è un linguaggio semplice con una ottima documentazione ufficiale, un eccellente strumento di apprendimento del linguaggio (e non solo) come Swift Playgrounds e un numero relativemente ridotto di librerie aggiuntive, c’è davvero bisogno di passare un sacco di tempo su StackOverflow per usarlo al meglio?

Guardando il grafico relativo al numero di domande relative a Swift ci si accorge che i picchi di interesse corrispondono alle date di presentazione della versione 1.0 (giugno 2014) e al rilascio delle versioni 2.0 (settembre 2015), 3.0 (settembre 2016) e 5.0 (marzo 2019) e, come è naturale, dopo ogni presentazione l’interesse tende a decadere, proprio perché per usare il linguaggio c’è davvero poco da chiedere su StackOverflow.

A supporto di questa tesi c’è il risultato di questa semplice query SQL, con la quale ho provato a calcolare il numero di domande poste su StackOverflow ogni anno. Di SQL ne so pochissimo per cui dovete prendere i risultati con le pinze, ma sembra che il numero di domande su StackOverflow sia in progressiva diminuzione, da un massimo di 2.2 milioni di domande nel 2016 a 1.6 milioni nel 2021.

Una volta raggiunta una base di conoscenza sufficientemente ampia non ha molto senso porre sempre delle nuove domande (che su StackOverflow sono fortemente scoraggiate) ma ci si può limitare ad utilizzare il materiale già esistente. Questo almeno per le tecnologie più stabili, come possono essere HTML, CCS, PHP, Wordpress, MySQL… oppure Swift. Quando invece abbiamo a che fare con strumenti in rapidissima evoluzione, come Python o JavaScript, StackOverflow diventa davvero il modo migliore per imparare.

Conclusioni

C’è bisogno di dilungarsi ancora? Non credo, dico solo che basarsi su ipotesi fantasiose o metriche poco affidabili per ipotizzare scenari catastrofici per Swift (o, al contrario, scenari entusiasmanti per Julia⁴) mi pare francamente insensato.

– Fonte: Dilbert di Scott Adams.

Capo: Non si possono confrontare mele e arance.

Dilbert: È chiaramente sbagliato, perché li hai appena confrontati e dichiarati diversi.

Wally: Mele e arance sono entrambi alimenti che crescono sugli alberi. Sarebbe assolutamente valido confrontarli dal punto di vista nutrizionale.

Dilbert: Ho notato che molte delle cose che escono dalla tua bocca non hanno senso.

Capo: Parli come mia moglie.

Wally: Non puoi paragonare tua moglie al tuo subordinato. Sono mele e arance.

Capo: Cosa sta succedendo qui?

Wally: Non lo so, ma non lo paragonerei a lavoro.

Ari sembra avere le idee un po’ confuse sul futuro di Python, dato che su Medium ha anche pubblicato Why Python is not the programming language of the future, oppure Bye-bye Python. Hello Julia! e perfino Why TensorFlow for Python is dying a slow death. ↩︎
E non è un caso, perché alla base di tutti questi linguaggi c’è sempre il buon vecchio BASIC, il primo linguaggio di programmazione davvero per tutti, che è stato il linguaggio di base dei computer personali degli anni ‘80 su cui si sono fatti le ossa tutti i grandi nomi dell’informatica di quegli anni. ↩︎
Le sole domande sulla libreria pandas di Python (una libreria fondamentale per chi usa Python per l’analisi dei dati) assommano al 3% del totale, le principali librerie per il machine learning (TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, OpenCV, NLTK) fanno un altro 2%, mentre quelle su Django e Flask (le principali librerie Python per lo sviluppo di applicazioni per il web) sono quasi al 2.5% del totale generale. Chiaramente queste domande vengono anche conteggiate come domande relative a Python. ↩︎
Perché sì, l’interesse per Julia sembra essere in aumento su StackOverflow, ma parliamo di non più dello 0.16% (1/10 dei valori di Swift) e anche in questo caso i picchi corrispondono al rilascio delle varie versioni del linguaggio. ↩︎

Un ebook al giorno (gratis)

Wed, 22 Jan 2014 18:00:00 +0000

Qualche giorno fa ho accennato al fatto che la Packt Publishing rendesse disponibile un ebook gratis al giorno agli utilizzatori del Packt Computer Book Reader (per iOS e Android).

Ho notato solo ora che, registrandosi sul sito della Packt Pablishing, è anche possibile acquisire il libro del giorno direttamente dall’applicazione web, leggendolo online o scaricandolo sul Mac per leggerlo anche in assenza di rete.

Si noti che i libri scaricati sono leggibili solo all’interno dell’applicazione web e vengono memorizzati in una cache permanente del browser, in formato sqlite.

Poiché alcuni titoli sono veramente interessanti, ho deciso di pubblicare qui da ora in poi i titoli degli ebook del giorno che mi sembreranno più adatti ai visitatori di questo blog.

Cominciamo con il libro del giorno di oggi

Jeff Hawkins, Cocoa and Objective-C Cookbook (2011).

Il titolo dice tutto. Decisamente da non perdere.

Senza fretta

Fri, 27 Dec 2013 06:00:00 +0000

Ho scoperto solo di recente questo interessante articolo sulla programmazione: Teach Yourself Programming in Ten Years di Peter Norvig. Purtroppo la traduzione in italiano non è più disponibile direttamente ma può essere ritrovata, tramite il benemerito sito archive.org, alla pagina Impara a Programmare in Dieci Anni.

Questo articolo è una lettura fondamentale per chiunque voglia avvicinarsi al mondo affascinante della programmazione ed insegna fondamentalmente a… non avere fretta.

Imparare a programmare è una attività intellettuale simile a imparare a suonare uno strumento musicale, a parlare una nuova lingua o a cucinare. Ci vuole dedizione, tempo ed esperienza. Bisogna sperimentare, sbagliare, ed imparare a correggere i propri errori. Tutte cose che non si possono fare in pochi giorni né, beninteso, in pochi mesi. Ci vogliono anni di lavoro.

Per fortuna i primi frutti possono essere ottenuti in tempi relativamente brevi, in modo da essere stimolati a proseguire lo studio. Ma bisogna avere pazienza. Iniziare dalle cose basilari, preferibilmente usando un linguaggio di programmazione semplice ma potente come Python, e non porsi obiettivi troppo ambiziosi per le proprie capacità del momento.

Fatto questo, le soddisfazioni non mancheranno.