大伙儿晚上今天又是我，准备跟大家伙儿唠唠我最近瞎折腾的一些事儿，主题就是“回归本源”。这词儿听着挺玄乎，但咂摸咂摸，就是那么回事儿，别搞那些花里胡哨的，把最根本的东西给抓住了，事儿就好办多了。
起初的迷茫与瞎折腾
以前特喜欢追新东西。看到啥新技术、新方法论，就觉得哎哟这个牛，得赶紧学，赶紧用上。结果？手里头攒了一堆“屠龙技”，真到要杀鸡的时候，发现使不上劲儿，或者说，用起来特别费劲。
就拿我前段时间捣鼓的一个小项目来说。本来就是一个挺简单的数据整理和展示的活儿，按理说，用点咱们熟悉的老伙计，比如Excel稍微处理下，再用个简单的图表工具一套，齐活儿。但我当时就魔怔了，非得整个高大上的。
- 先是研究了好几个最新的数据处理框架，光是环境配置就花了我小半天。
- 然后又想着可视化得炫酷，又去啃那些复杂的图表库，API文档看得我头都大了。
- 折腾了一圈下来，效果没出来多少，时间倒是浪费了不少，把自己搞得那叫一个心力交瘁。
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那时候我就在想，我这是图啥？明明可以很简单搞定的事儿，非得给自己上难度。这不是本末倒置了嘛
开始尝试“往回走”
碰壁多了，痛定思痛，我决定得改改这臭毛病。于是我开始有意识地“往回走”，尝试着回归一些最基本、最原始的方法。
第一步，就是把需求捋清楚，真真正正搞明白我到底要解决啥问题。 以前总觉得问题简单，急着上手找工具，现在不了，我会先拿张纸，或者开个记事本，把核心需求一条条写下来，确认每一个点都是必须的，没有冗余。
就说前面那个数据整理的活儿，我重新梳理了一下：
- 数据源是啥样的？，就是几个CSV文件。
- 要怎么处理？无非就是合并、筛选、做点简单计算。
- 要咋展示？让领导一眼看明白趋势就行，不需要花里胡哨的动画。
这么一分析，思路一下子就清晰了。
实践中的“本源”操作
明确了需求之后，我就开始找最直接、最朴素的办法。
CSV文件嘛我直接就想到了Python里那个Pandas库，虽然也算是个库，但它解决数据处理这事儿，那是相当的直接高效，几行代码就能搞定合并筛选。这对我来说，已经算是“本源”工具了，因为它就是为这事儿生的，没那么多花哨的弯弯绕。
至于数据展示，我寻思着，既然是给领导看趋势，那最经典的折线图、柱状图不就够了？于是我找了个最轻量级的图表库，甚至是直接用Excel自带的图表功能，稍微调整下颜色和标签，结果发现，效果一点不差，领导看得也明白。
整个过程，我没去碰那些最新的、最复杂的框架，就是用了几个最称手、最能直接解决问题的工具。我发现，当我不再刻意追求“高级感”，而是专注于问题本身，选择最合适的“原始”工具时，效率反而大大提升了。
回归本源后的心得
经过这么一番折腾和反思，我对“回归本源”有了更深的体会。
工具永远是为目的服务的。 不能因为手上有锤子，就看啥都像钉子。选择工具之前，一定得把目的想清楚。很多时候，最简单、最基础的工具，反而最有效。
专注核心，剥离不必要的复杂性。 很多时候我们觉得事情难搞，是被自己添加的各种“高级功能”、“炫酷效果”给绕进去了。把这些旁枝末节砍掉，专注于核心功能，你会发现事情一下子简单很多。
基础才是王道。 那些所谓的新技术、新方法，很多也是从基础原理上发展演变过来的。把基础打扎实了，理解了事物的本质，再去接触新东西，才能看得更透彻，用得更得心应手，而不是盲目跟风。
我再遇到啥问题，第一反应不再是“我该用哪个最新的牛X工具”，而是“这个问题最本质的需求是最简单直接的解决办法是”。这么一想，心里头一下子就亮堂了，干活儿也顺畅多了。
今天跟大家分享这个，也是希望咱们在平时工作学习中，都能时不时地停下来想一想，咱们是不是离“本源”越来越远了？有时候，返璞归真，反而能找到解决问题的捷径。 行了，今天就唠叨这么多，希望对大家有点启发！
