【推荐阅读】顶尖数据工程师的五种思维模式

《THe Effective Engineer》的作者Edmond Lau采访了很多硅谷顶级科技公司的顶尖软件工程师。他发现这些给世界带来巨大影响的的工程师们至少有以下5个共同的思维模式。看看你是否具备?

勇于去研究你不懂的代码

一般人都不愿意去研究自己不曾接触过的代码,很多人都没有尝试就放弃了。如果你经常去研究你没有接触过的代码,你就会越来越熟悉不同的代码结构和设计模式。现在人们很容易就接触到优秀的开源代码资源,你可以很方便的就下载下来做一些改动或者调试,去研究为什么代码可以这么写。

除了代码之外,很多人对于陌生的工作内容也会感到恐惧。每次换工作的时候,你可能都会遇到新公司的工作内容和以前工作的内容不一样的情况,以至于刚开始的时候工作效率没有以前那么高。很多人甚至觉得,他们是不是骗了面试官。

其实,大家都是在学习的过程中。在一个陌生的领域,没有人从一开始就是大神。如果你想变得越来越好,无论是写代码,与人沟通或者其它的技能,都是需要投入时间去学习的。

精通代码调试(debug)

很多人在写代码的过程中,经常会有的一个问题就是:为什么我写出来的代码不能运行?为什么运行的结果不是我想要的? 几乎所有的程序员写代码都不是一遍就能写好的。但是顶尖的程序员非常快的就明白自己代码的问题可能是什么。

这是一个很重要的能力,但是偏偏学校里不教,面试的时候考官也不经常提及。

那么怎么去调试代码呢?其实核心就是以下几个方法:

  • 不妨先猜测一下到底发生了什么。 假设你的猜测是对的,想想你的猜测会导致程序有什么结果。 试着观察这些结果有没有异常的地方。
  • 如果你没有发现异样,那么说明你的猜测就是对的。
  • 如果你发现了异样,那么说明你的猜测是错的,接下来换一个猜测试试。

对于顶尖程序员来说,这个过程在脑海中就是电光火石的一瞬间。只要你解决的问题足够多,你做出来的猜测就会越准确。

至于如何发现异样?你就需要有一套自己的工具或者方法论了。最简单的就是在代码里输出日志来判断。但是这是比较笨的办法,你需要去接触一些高级的工具或者直接带有Debug功能的编辑器。

重视能够节约时间的工具

打败人类的AlphaGo每天可以进行上百万局的下棋训练,我们人类一万个小时的训练却需要10年之久。也就是说,电脑运行几分钟,可能就等于人类工作好几年。

曾经在Facebook担任技术总监的Bobby Johnson描述过,高效率的程序员都把时间花在制作工具上。

很多人也认为工具是很重要的,但是他们并没有花时间去制作、整合自己的工具。但是,Jonson团队最出色的员工耗费了他们1/3的时间在工具制作上,这些工具可以用来发布代码,监控系统,以及能让他们花更少的时间去做更多事情。

总之,不要花时间去做机器可以代替你去做的事情。

优化你的迭代速度

假设你要花12秒钟去搜索某个函数是在哪里定义的。再假设你每天做这个动作60次,那么你每天就要花12分钟去搜索函数定义。

如果你用一个好一点的编辑器,每次找到函数定义只要2秒钟,那么你每天就会节约10分钟。每年你就可以节约40个小时。如果你能找到3个这样的场景去优化一下,那么你每年可以节约一个月的时间。

想想这一个月你可以做多少有意义的事情。再假如你在调试一个App的bug的时候,改完一次代码都需要重启一下App,然后点击4、5次才能看到bug有没有改好。那么你是不是可以先花几分钟设置以下,让App一启动就转到显示Bug的页面呢?

千万不要小看这些琐碎的细节,改善它们的回报是巨大。

系统性的思考方式

当你在写代码的时候,你很容易就认为只要你按照需求实现了指定的功能,你的代码就写完了。但是这其实只是冰山一角。

任何没有发布到生产环境的代码都不会产生任何价值。

  • 如果想写出真正有影响力的代码,你需要从整个系统去理解你的工作:
  • 你的代码和其他人写的代码在功能上是什么关系?
  • 你有没有好好测试你的代码?或者其他人是否很容易测试你的代码?
  • 为了部署你的代码,线上生产环境的代码是不是需要改动?
  • 新的代码会不会影响到已经运行的代码?
  • 在新的功能下,你的目标用户的行为是不是你期望的?
  • 你的代码有没有产生商业上的影响?

这些问题都不是很容易就能回答的,但是在写代码的时候,你需要明白你的代码最后会不会得到最好的结果。

原文发布于微信公众号 - 钱塘大数据(qtbigdata)

原文发表时间:2017-07-11

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