“掌握所有语言”也许有点夸大，说“掌握所有市面上流行的编程语言”我觉得一点也不过分。
“学会C++”又是如何定义呢？我觉得阅读过一些比较经典的国外大师写的C++书籍和文章，有两三年编程经验的话，最重要的是人是肯多钻研多思考类型的话，应该算学会C++，当然离精通还差的远了。
定义为“学会”是因为这样的程序员完全可以独当一面做一些有难度的项目了，可能要比现在许多自称“精通XX语言”的程序员能干的多。
如果你所谓精通某语言实际上是指对于某个库滚瓜烂熟的话，我也无话可说，我认为学习语言是学习程序设计技巧或者编程思想，而不是某个库。如果我们对于“学习语言”的定义都不一样，那么就没有共同的讨论基础了。
我现在参加的项目使用的编程语言和库对我而言都是全新的，工作中遇到的问题有时候也是很有难度的（例如将mpich库封装成python可以调用的接口）。但是因为我还记得C++的一些基本设计技巧（当然也我对于C++开发工具的熟悉也有帮助），解决这些所谓难题都轻而易举。
我在工作中碰到的一个问题就是某个架构师写的程序（用python语言开发）老是在退出的时候崩溃，这个问题拖了两三个礼拜，还得不到解决。我接手这个问题后，花了半个小时就*完全*解决了这个问题，而且也没有损伤多少脑细胞，因为解决问题的步骤对我而言完全是机械性的。
首先，我把程序拉到Linux平台上调试，这样程序崩溃的时候就产生了core dump，然后我用gdb载入core文件，确定崩溃时的函数调用堆栈。结果发现是调用mpi::finalize()函数的时候发生了崩溃。这个函数的功能可以认为是释放mpich库的某种资源的函数。
不需要进一步调试下去，我就可以猜到问题的原因，python，正如现在的大多数流行语言，宣称自己的资源管理是自动进行的。问题是这里的资源指的仅仅是内存而已。但是就有很多人在用python开发的时候完全不管资源管理了，即使他们愿意管理资源，用的也是最繁琐的技术来管理。肯定是资源管理出了问题。
好吧，我遇到的问题还没有这么简单，由于程序本身是分布式的（多个进程运行于多台机器上），多线程的，单个的函数还包括很多乱七八糟的错误处理流程（该错误流程在我这个C/C++程序员看来也是很恶心的），所以要完全通过调试器定位bug还是有困难的（python的调试器也不是那么方便）。
而且我也没有任何兴趣阅读分布式的多线程的python写的代码。
我只是简单应用了一下C++中的获得资源即初始化的技术，写一个新的资源管理类，将获得资源的代码放在类的构造函数里，将资源释放代码放在析构函数内。然后把原始的代码替换一下（用文本替换工具自动替换），就完事了。
类的定义：
class mpiSmartManagement:
def __init__(self):
if mpi:
if not mpi.initialized():
mpi.init(sys.argv)
def __del__(self):
if mpi:
mpi.finalize()
调用：
sp=mpiSmartManagement()
不好意思，没有讲述如何调试分布式的多线程程序的一些复杂的调试技巧。
关于这些复杂的调试技巧我有一个比方，好比发大水了，某地因此被搞得一塌糊涂，但是在抗洪抢险过程中产生了许多英雄，在重整家园的过程中GDP又被拉动（朝上）了，于是坏事变好事。
