I løpet av det siste året har jeg innsett et og annet om meg selv. Jeg har for eksempel tatt innover meg at jeg er på god vei til å bli en sta gammel gubbe, som insisterer på å gjøre ting slik jeg alltid har gjort dem. Det som forårsaket denne innsikten var følgende:

Jeg hadde en diskusjon med en kollega, om ungdommen nå til dags og numerikk. Min kollega mente at tilstanden er begredelig, da dagens unge stort sett er helt fortapte om de blir bedt om å kompilere et fortran-bibliotek som består av flere filer. Jeg på min side mente derimot at dette er fullstendig irrelevant for de fleste studenter, ettersom SciPy-stakken gjør at du kan benytte et latterlig bredt utvalg av vitenskaplige biblioteker uten å sette et eneste kompilatorflagg. Anaconda har tilogmed gjort det noenlunde smertefritt på Windows, som av en eller annen grunn fortsatt er utbredt blant studenter (håndsopprekning blant studentene i numerisk fysikk i fjor indikerte ca lik fordeling mellom Mac, Windows og Linux). Poenget mitt er at det er utdatert å se på fortran som normen for numerikk. Alle, eller nesten alle, problemer en student kommer borti vil kunne håndteres like bra og mye enklere med python.

Senere hadde jeg en diskusjon med en annen kollega, som fortalte meg om dask og xarray, som er python-biblioteker som blant annet setter en i stand til å åpne flere NetCDF-filer som ett objekt, og som bruker minne og disk smart i bakgrunnen, slik at man sømløst kan utføre beregninger på datasett på massevis av terabyte. Det høres jo forsåvidt hendig ut, men jeg innvendte at man kan jo bare gjøre det på vanlig måte med NetCDF og numpy og en løkke over alle filene, og la til at jeg gidder ikke å forholde meg til alle disse hipsterbibliotekene.

Jeg hadde naturligvis fortalt om den tidligere fortran-diskusjonen, så på dette tidspunktet ble det påpekt at det jeg sier er at jeg liker best å holde meg til de verktøyene jeg allerede kan, som tilfeldigvis er nøyaktig det samme som min fortran-kollega sier. Den eneste forskjellen er at jeg har vokst opp med andre verktøy.

I prinsippet er jeg naturligvis tilhenger av å lære nye ting, men i praksis er det slitsomt og irriterende når man i allefall på kort sikt kan få ting gjort mer effektivt med det man kan fra før. I et forsøk på å unngå stagnasjon på dette området har jeg derfor bedt min hipsterbibliotek-kollega om å minne meg på dette ved passende anledninger. Fortsettelse følger.