每个程序员都应该了解的学习资料、代码技巧

作者｜陈皓

编辑｜小智

伸手党福音。

在每个月月中，我会推荐一些有价值的内容，供你参考。这个月，我将为你推荐五篇阅读文章，这五篇文章我觉得都是比较不错的经验总结，是我们每一个技术人员都需要知道的东西。它们分别是：

Stack Overflow 上开出来的一个经典书书单；

美国某大学教授给计算机专业学生的一些建议，其中有很多的资源；

LinkedIn 的高效代码复查实践，很不错的方法，值得你一读；

一份关于程序语言和 bug 数相关的有趣的报告，可以让你对各种语言所有了解；

最后是一本 C++ 性能优化的非常有价值的电子书。

还有读者留言表示对这个主题感兴趣，希望我能推荐一些学习资料。这些内容基本都会在我的极客时间专栏《左耳听风》中和大家分享。

每个程序员都应该读的书

在 Stack Overflow 上有一个问题 What is the single most influential book every programmer should read，网址为：

https://stackoverflow.com/questions/1711/what-is-the-single-most-influential-book-every-programmer-should-read

虽然这个问题被关闭了，但是这是一个非常热门的问题。排在第一个的人给了一大串书的列表，看上去着实吓人，不过都是一些相当经典相当有影响力的书，在这里我重罗列一些我觉得你必需要看的。

《代码大全》虽然这本书有点过时了，而且厚到可以垫显示器，但是这是一本绝对经典的书。

《程序员修练之道》这本书也是相当的经典，我觉得就是你的指路明灯。

《计算机的构造和解释》经典中的经典，必需读的书。

《算法导论》美国的本科生教材，这本书应该也是中国计算机学生的教材。

《设计模式》这本书是面向对象设计的经典书。

《重构》代码坏味道和相应的代码的最佳实践。

《人月神话》这本书可能也有点过时了。但还是经典书。

《代码整洁之道》细节之处的效率，完美和简单。

《Effective C++》/《More Effective C++》C++ 中两本经典得不能再经典的书。也许你觉得 C++ 复杂，但这两本书中带来对代码稳定性的探索方式让人非常受益，因为这种思维方式同样可以用在其它地方。以至于各种模仿者，比如《Effective Java》也是一本经典书。

《Unix 编程艺术》、《Unix 高级环境编程》也是相关的经典。

还有好多，我就不在这里一一列了。你可以看看其它的答案，我发现自己虽然读过好多书，但也有好些书没有读过，这个问答对我也很有用。

计算机专业学生应有的知识

What every computer science major should know，每个搞计算机专业的学生应有的知识，网址为：

http://matt.might.net/articles/what-cs-majors-should-know/

本文作者马修·迈特（Matthew Might）是美国犹他大学计算机学院的副教授，2007 年于佐治亚理工学院取得博士学位。计算机专业的课程繁多，而且随着时代的变化，科目的课程组成也在不断变化。如果不经过思考，直接套用现有的计算机专业课程列表，则有可能忽略一些将来可能变得重要的知识点。为此，马修力求从四个方面来总结，得出这篇文章的内容。

要获得一份好工作，学生需要知道什么？

为了一辈子都有工作干，学生需要知道什么？

学生需要知道什么，才能考进研究生院？

学生需要知道什么，才能对社会有益？

这篇文章不仅仅对刚毕业的学生有用，对有工作经验的人同样有用，这里我把这篇文章的内容摘要如下。

首先，对于我们每个人来说，作品集（Portfolio）会比简历（Resume）更有参考意义。所以，在自己的简历中应该放上自己的一些项目经历，或是一些开源软件的贡献，或是你完成的软件的网址等。最好有一个自己的个人网址，上面有一些你做的事，自己的技能，经历，以及你的一些文章和思考会比简历更好。

其次，计算机专业工作者也要学会与人交流的技巧，包括如何写演示文稿，以及面对质疑时如何与人辩论的能力。

最后，他就各个方面展开计算机专业人士所需要的硬技能：工程类数学、Unix 哲学和实践、系统管理、程序设计语言、离散数学、数据结构与算法、计算机体系结构、操作系统、网络、安全、密码学、软件测试、用户体验、可视化、并行计算、软件工程、形式化方法、图形学、机器人、人工智能、机器学习、数据库，等等。详读本文可以了解计算机专业知识的全貌。

这篇文章的第三部分简直就是一个知识资源向导库，给出了各个技能的方向和关键知识点，你可以跟随着这篇文章里的相关链接学到很多东西。

LinkedIn 高效的代码复查技巧

LinkedIn's Tips for Highly Effective Code Review，LinkedIn 的高效代码复查技巧，网址为：

https://thenewstack.io/linkedin-code-review/

对于 Code Review，我有一篇文章 《从 Code Review 谈如何做技术》，讲述了为什么 Code Review 是一件很重要事情。今天推荐的这篇文章是 LinkedIn 公司的相关实践。

这篇文章介绍了 LinkedIn 公司内部实践的 Code Review 形式。具体来说，LinkedIn 的代码复查有以下几个特点。

从 2011 年开始，强制要求在团队成员之间做代码复查。Code Review 带来的反馈意见让团队成员能够迅速提升自己的技能水平，这解决了 LinkedIn 各个团队近年来因迅速扩张带来的技能不足的问题。

通过建立公司范围的 Code Review 工具，这就可以做跨团队的 Code Review。既有利于消除 bug，提升质量，也有利于大家对代码的学习和技能的传播。

Code Review 的经验作为员工晋升的参考因素之一。

Code Review 的一个难点是，Reviewer 可能不了解某个修改的背景和目的。所以 LinkedIn 要求代码签入版本管理系统前，就对其做清晰的说明，以便复查者了解其目的，促进 Review 的进行。

我认为，这个方法实在在太赞了。因为，我看到很多时候，Reviewer 都会说不了解对方代码的背景或是代码量比较大而无法做 Code Review，然而，却没有找到相应的方法解决这个问题。

LinkedIn 对提交代码写说明文档这个方法是一个非常不错的方法，因为代码提交人写文档的过程其实也是重头梳理的过程。我的个人经验是，写文档的时候通常会发现自己把事儿干复杂了，应该把代码再简化一下，于是就会回头去改代码。是的，写文档就是在写代码。

有些 Code Review 工具所允许给出的反馈只是代码怎样修改以变得更好，但长此以往会让人觉得复查提出的意见都表示原先的代码不够好。为了提高员工积极性，LinkedIn 的代码复查工具允许提出“这段代码很棒”之类的话语，以便让好代码的作者得到鼓励。我认为，这个方法也很赞，正面鼓励的价值也不可小看。

为 Code Review 的结果写出有目的性的注释。比如“消除重复代码”，“增加了测试覆盖率”，等等。长此以往也让团队的价值观得以明确。

Code Review 中，不但要 Review 提交者的代码，还要 Reivew 提交者做过的测试。除了一些单元测试，还有一些可能是手动的测试。提交者最好列出所有测试过的案例。这样可以让 Reviewer 可以做出更多的测试建议，从而可以提高质量。

对 Code Review 有明确的期望，不过分关注细枝末节，也不要炫技，而是对要 Review 的代码有一个明确的目标。

编程语言和代码质量的研究报告

A Large-Scale Study of Programming Languages and Code Quality in GitHub，编程语言和代码质量的研究报告，网址为：

https://cacm.acm.org/magazines/2017/10/221326-a-large-scale-study-of-programming-languages-and-code-quality-in-github/

这是一项有趣的研究。有四个人从 Github 上分析了 728 个项目，6300 万行代码，近 3 万个提交人，150 万个 commits，以及 17 种编程语言（如下图所示），然后，他们想找到编程语言对软件质量的影响。

然后，他们还对编程语言做了一个分类，想找到不同类型的编程语言的 bug 问题。如下图所示：

以及，他们还对这众多的开源软件做了个聚类，如下图：

对 bug 的类型也做了一个聚类，如下图：

其中分析的方法我不多说了。我们来看一下相关的结果。

首先，他们得出来的第一个结果是，从查看 bug fix 的 commits 的个数情况来看，C、C++、Objective-C、PHP 和 Python 中有很多很多的 commits 都是和 bug fix 相关的，而 Clojure、Haskell、Ruby、Scala 在 bug fix 的 commits 的数明显要少很多。

下图是各个语言出 bug 的情况。如果你看到是正数，说明高于平均水平，如果你看到是负数，则是低于平均水平。

第二个结论是，函数式编程语言的 bug 明显比大多数其它语言的要好很多。有隐式类型转换的语言明显产生的 bug 数要比强类型的语言要少很多。函数式的静态类型的语言要比函数式的动态类型语言的程序出 bug 的可能性要小很多。

第三，研究者想搞清是否 bug 数会和软件的领域相关。比如，业务型的，中间件型、框架、lib，或是数据库。研究表明，并没有什么相关性。下面这个图是各个语言在不同领域的 bug 率。

第四，研究人员想搞清楚 bug 的类型是否会和语言有关系。的确如此，bug 的类型和语言是强相关性的。下图是各个语言在不同的 bug 类型的情况。如果你看到的是正数，说明高于平均水平，如果你看到的是负数，则是低于平均水平。

也许，这份报告可以在你评估语言时有一定的借鉴作用。

电子书：《C++ 软件性能优化》

Optimizing Software in C++ - Agner Fog - PDF，C++ 软件性能优化，

http://agner.org/optimize/optimizing_cpp.pdf

这本书是所有 C++ 程序员都应该要读的一本书。这本书从事无巨细地从语言层面，编译器层面，内存访问层面，多线程层面，CPU 层面……讲述了如果对软件性能的调优。实在是一本经典的电子书。

Agner Fog 还写了其它几本和性能调优相关的书，你可以到这个网址下载：

http://www.agner.org/optimize/

Optimizing subroutines in assembly language: An optimization guide for x86 platformsThe microarchitecture of Intel, AMD and VIA CPUs: An optimization guide for assembly programmers and compiler makers

Instruction tables: Lists of instruction latencies, throughputs and micro-operation breakdowns for Intel, AMD and VIA CPUs

Calling conventions for different C++ compilers and operating systems

我今天推荐的内容比较干，需要慢慢吸收体会，最好能借鉴到实践中用用，相信会有更多的感悟和收获。（转自InfoQ）