小猿圈分享-程序员到了中级应该怎么提升自己呢

相信我们做程序员的都听说“青春饭”这两个字,其实小猿圈认为程序员的职业生涯和年龄并没有太直接的原因,重要的还是个人的规划,今天小猿圈就给大家分享一下,程序员到了中级后要怎么样才能提升自己。 当程序员已经处于中级时,应如何提高自己?有很多关于“学习编程”的资源,能够让人从0到新手(虽然这些资源中大多数的质量是值得商榷的),但是怎么样才能将中级水平提高到专家级?如何构建允许我在高级别编写代码的心理模型? 在这篇文章中,我将讨论关于普遍性能改进的一些理论,然后讨论一些程序员用于实践的方法(以及我对这些实践的想法),然后是我对改进成为中级或更优秀程序员的最佳方法所作出的结论。

关于普遍性能改进的快速指南 我最近一直在阅读大量关于性能改进的内容,大多数文献使用K. Anders Ericsson的研究作为起点。他是性能研究的杰出面代表,几乎在所有涉及这个主题的书中都被引用。他今年发表的书《Peak: Secrets from the New Science of Expertise》,浓缩其30多年的研究,易于理解,这也是我推荐给大多数新手的单个最佳资源。

简要总结上下文: 改进任务的执行来自于开发更好的心理模式,更好的心理模式通过有意或有目的的实践。 为了能够实现改进,必须能够定义什么构成改进性能并且分解实现步骤。 实践和性能是不同的,最好的实践方法几乎从不是性能。例如:一个想要提高击中的棒球运动员应该花费30分钟在练习场中练习200个投球(实践),而不是用2个小时去比赛中观看15个投球(性能)。 提高方法

我发现人们建议的大多数关于编程的改进方法就是基于性能的。阅读代码,阅读关于代码的内容,编写代码,做项目,谈论代码等等。如果他们在自己的工作之外做这些事情,那么程序员基本上肯定会有所提高,但似乎不是很有效率。

如果我想更擅长于编程,但每周我只想从自己的时间中花几个小时致力于编程呢?什么是建立更佳心理模型的最有效方式,以便于我可以做出更明智的决定? 《Peak》一书中关于刻意实践的一个首选例子是音乐家。想要提高特定乐器的技能或学习一首新的音乐,是有经过定义的,标准化的方式的;包括一个音乐家在几个月的时间里学习一首新音乐的例子——每日只是刻意练习5分钟。而在编程中,我们没有大量的明确目标或改进措施(即:在某一段音乐作品的错误的数量),但其他的我发现都没有这个比喻接近。

那么,我们如何得到我们作为程序员的性能反馈循环?是的,我们有特定片段代码的反馈循环,无论代码是否工作,它的性能和健壮性如何等等。我们对于系统的稳健性有一个更长的反馈循环,因为它们在负载下会跌倒或随着时间的推移会变得笨拙。但是我们并不经常得到问题方法的实时反馈。

下面是我用来学习编程的方法,有些地方很不错,也有些地方值得改进:

通过编程挑战实践 我享受于编程挑战,但一般来说,我发现它们不值得去接触一种新的编程语言。它们提供弱反馈循环——你的程序要么产生正确的输出要么不产生——并且不会给你对设计过程的反馈。这个方法可能会介绍一个新的算法或一个你不熟悉的语言的新功能,但在实践方面,很弱。比起“实践”,它更接近于“性能”,并且你处理的是人为的问题,而不是真正的问题。

我发现的一个例外是由@ericwastl的Advent Of Code。编程问题很好地模拟了现实生活中的问题(需求定义明确,但是边缘情况没有写入规范并且必须隐含),并且对于解决方案有多么设计良好具备即时反馈,因为对每个抛出额外需求或一些其他困难的问题有part 2,这意味着你必须重新评估你的原始解决方案有多少精心设计。这并不完美,但我喜欢看到我的解决方案具有挑战性,并且经常不得不重新考虑我的解决方案的结构和设计,当我达到part 2的时候。

做业余项目

做业余项目,如果你有一个的话,将是投入额外编程时间的伟大方式;如果你做一些你喜欢的事情的话,你就不会觉得这像工作。不幸的是,因为项目参差不齐,所以你可能不会真正学到东西。如果你的业余项目与想要学习的编程内容相一致的话,那么恭喜你,这是一个好选择,否则它只是性能vs实践的另一个版本。即使在最好的情况下,如果主要目标是生产某种东西,那就意味着实践和学习得排在后面。

阅读关于编程实践的书

阅读编程书籍是一个快速提升知识的很好方式,我认为它应该是几乎任何“提高编程”方案的一部分。然而,它并非是让人能够一劳永逸的银弹。纯粹的知识获取可以帮助你知道有哪些可用的选项,当你碰到某个问题的时候,但知识不能代替更好的心理模型。

最终建议 小猿圈总结了一下首先需要掌握一门可以独当一面的技术,然后不断学习市面上比较火的技能,让自己不落伍,同时要培养自己的创新能力和管理能力,这样菜不至于因为年纪而退出职场,谢谢大家。

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