告别加州大学伯克利数据科学研究所
内容提要
作者回顾了在加州大学伯克利数据科学研究所的经历，重点介绍了推动NumPy开发、改善Python打包、引入新色图Viridis和简化并发编程的四个主要项目。通过资金支持和社区合作，提升了科学软件的可用性和可持续性。尽管面临健康挑战，作者对成就感到自豪，并期待未来的机会。
延伸解读
开源科学软件的资金与治理挑战
文章指出，NumPy等核心科学软件长期依赖无偿志愿者维护，缺乏稳定资金支持。作者在BIDS期间，通过组织开发者会议、达成治理文件和技术路线图，并成功获得130万美元资助，才得以招聘全职开发者。这表明，单纯注入资金未必有效，需先解决社区“社会债务”，建立共识和治理结构，才能让资金发挥可持续作用。
manylinux对Python科学计算生态的实际影响
manylinux项目解决了Linux上无法分发预编译Python包的问题，显著改善了科学软件的安装体验。截至2018年5月，相关包下载量近3.88亿次，且每日增长约100万次，其中NumPy、SciPy、pandas等科学包占比很高。作者还估算，仅SciPy的manylinux轮子就减少了约90吨二氧化碳排放，相当于种植2400棵树，说明其对效率和环保都有积极影响。
Viridis色图：从技术改进到社区共识
Viridis色图的成功不仅在于技术设计，更在于社区推广。作者通过建议matplotlib 2.0仅更改样式，避免了破坏性更新，并借助演讲和讨论建立共识。最终Viridis成为matplotlib、Octave等默认色图，R包月下载量达数十万次，还被用于诺贝尔奖研究和NASA发布。这表明，改进科学可视化工具需要兼顾技术合理性与社会接受度。
并发编程与未竟项目的启示
作者在BIDS期间开发了Trio库，旨在让普通开发者更容易编写并发程序，并撰文阐述结构化并发等理论。此外，还提到PyIR和遥测等未完成项目，这些项目因作者健康问题而中断，但被认为具有变革潜力。这提醒我们，开源科学软件的可持续发展不仅依赖资金，也受限于个人健康等不可控因素，需要更广泛的社区接力。
Q&A
作者在加州大学伯克利数据科学研究所的主要成就是什么？
作者在BIDS期间主要推动了NumPy开发、改善Python打包、引入新色图Viridis和简化并发编程四个项目。
NumPy的开发得到了怎样的支持？
NumPy的开发获得了来自Moore和Sloan基金会的130万美元资助，并通过组织开发者会议达成了治理文件和技术路线图。
Viridis色图的引入有什么重要性？
Viridis色图替代了不良的'jet'色图，提升了数据可视化的质量，成为多个可视化框架的默认色图。
作者如何改善Python的打包体验？
作者通过创建manylinux项目，显著改善了Linux服务器上Python包的安装体验，下载量大幅增加。
作者在并发编程方面做了哪些工作？
作者开发了新的并发编程范式，旨在使普通开发者更容易编写并发程序，相关成果在Python库Trio中实现。
作者在BIDS期间面临了哪些挑战？
作者在BIDS期间面临健康挑战，导致工作时间减少，但仍对所取得的成就感到自豪。
