Programación

Programación | Original, traducido por IA

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Está bien hacer programación competitiva siempre que te motive.
Programar es como escribir. Programar es una actividad creativa.
Haz tu propio proyecto. Escribe tu blog técnico. Programa para un proyecto que mantendrás durante años, como mantener un blog de 10 años.
Por lo general, no necesitas perseguir lo que está de moda en tecnología ahora, ya que muchas tendencias desaparecerán después de unos años.
Persigue tu curiosidad y programa por tu propio bien.
Intenta crear programas para ti mismo. No son tareas de trabajo.
Si te sientes infeliz a menudo al programar, entonces lo estás haciendo mal.
iOS, Android, Backend, Frontend, IA son todos buenos. Al menos puedes intentar hacer un pequeño proyecto con ellos o aprender sobre ellos durante unos meses.
Depurar es cuestión de ser suspicaz. No confíes en cada línea de tu código; puedes pensar en una mejor manera de hacerlo.
En programación, incluso un carácter o una línea de registro es importante. Te dicen algo.
Usar programación hace productos para que otros los usen. Es interesante tener usuarios.
No necesitas ser duro. Que unos cientos de usuarios amen tu producto es mejor que decenas de miles de usuarios que solo lo aprecian amablemente.
Recuerda por qué te metiste en la programación y nunca lo olvides.
Aplica el conocimiento de programación a todos los aspectos de la vida. Son lo mismo. Hacer cosas por lotes o una por una. Cómo separar trabajos en unidades. La tecnología detrás de cada aplicación. Los detalles sutiles detrás de las solicitudes de red.
La abstracción y el pensamiento lógico. El pensamiento orientado a los detalles. El pensamiento de cada solución.
La verdad es la verdad. Por lo general, la computadora no se equivoca. El circuito eléctrico no se equivoca. El compilador no se equivoca. No te sientas molesto cuando hay un error.
Persigue soluciones elegantes y simples. La simplicidad es la sofisticación definitiva. Necesitas pensar con fuerza para dejar lo esencial y eliminar lo extra.
Para los lenguajes de programación, los lenguajes que hacen el trabajo están bien. Personalmente recomiendo Java y Python.
Sigue a Yin Wang en https://www.yinwang.org. Es uno de los pocos genios en programación, aunque él dice que los genios nunca existen.
El conocimiento y los principios de la programación se pueden aplicar fácilmente al aprendizaje de idiomas, la reparación de hardware, el hacking de vida y la investigación científica.
Para la mayoría de las tareas de programación, no necesitas matemáticas avanzadas además de las de secundaria.
Reflexiona sobre tu código antiguo después de años o mantén un proyecto de código durante mucho tiempo. Te enseñará mucho.
Si pierdes la pasión por la programación, simplemente haz otras cosas por un tiempo.
El momento de las pruebas es importante. Simplemente hazlo de manera natural. A menudo no necesitas escribir pruebas para tu proyecto. Intenta no escribir pruebas, escribir pruebas unitarias, escribir pruebas de integración, escribir pruebas de API. Compáralas sabiamente.
Prueba los editores de código de IA. Usa ChatGPT u otros chatbots con frecuencia. Como las herramientas de IA son fáciles de usar ahora, puedes enfocarte en partes más creativas o importantes.
Al depurar, verifica si estás usando la última versión de las bibliotecas. Si una biblioteca no está mantenida, busca clones o bifurcaciones activamente mantenidas.
Al mejorar algo como la velocidad de red o el tiempo de ejecución del programa, debe haber una métrica cuantitativa. De lo contrario, no sabrás exactamente si hubo una mejora o degradación trivial.
Para proyectos personales, está bien no escribir código de prueba, pero es mejor hacer pruebas locales después de cambiar una cantidad significativa de código. Considera el código afectado, cuánto tiempo tardará en ejecutarse en el pipeline en la nube y con qué frecuencia podría llevar a errores, y luego escribe el código de prueba en consecuencia. Usa métodos que permitan pruebas fáciles sin afectar negativamente la experiencia del usuario.
Escribe código simple y elegante. Minimiza la duplicación, aunque a veces la duplicación lleva a una solución más simple. Minimiza los casos especiales. Hazlo fácil de probar. Refactoriza para usar funciones o procesos comunes, usa recursión o bucles, y busca patrones.
Maneja los errores adecuadamente. Piensa en la causa raíz, la responsabilidad y si podemos cambiarlo o si es un error externo. Considera el método de rescate, el alcance del impacto, dónde manejarlo, si debemos categorizar los errores, qué tan probable es que ocurra y los peores escenarios.
La diferencia entre usar replace o usar startWith seguido de slice es que el primero ignora la posición de la cadena. Aplica un pensamiento similar a cada detalle de la programación.
Minimiza los posibles valores para un elemento; usa solo un valor para un caso. No uses null si ya tienes false. Si tenemos una bandera traducida de verdadero o falso, debemos asegurarnos de que cada vez que tengamos una bandera traducida, no tratemos la no existencia de una bandera traducida como falso.
Usa GitHub o Sourcetree para revisar bloques de código cambiados con frecuencia. Son más convenientes para leer código.
En programación, a menudo no hay cosas triviales. Cada carácter, el orden de los elementos de la lista, cada cadena, cada número y cada nombre de variable importan. Cada orden de ejecución y cada registro importan.
Haz las cosas que más te emocionan. No hay necesidad de preocuparse por no seguir la corriente principal.
Usa comandos con frecuencia, ya que pueden ayudar a automatizar tareas o asistir con LLMs. Las operaciones de interfaz de usuario son más difíciles de automatizar.
Guarda los registros de un programa, incluidos los registros locales, UAT, microservicios y pipeline, en un directorio. En programación, estos registros contienen numerosas conexiones. Búscalos para identificar relaciones, recopilando datos o contexto relevante.
Con los registros recopilados, cuando encuentres un problema, es más fácil determinar si lo has encontrado antes. A partir de los registros anteriores, podrías saber cómo solucionarlo. Los registros proporcionan una mejor comprensión de cómo funciona todo y cómo las computadoras ejecutan programas. A diferencia del código, los registros están relacionados con el tiempo y ofrecen más información sobre el estado de ejecución. También son más ligeros para depurar.
La depuración muestra mucha información, incluida los valores de las variables circundantes, los nombres de los hilos y las pilas de funciones.
Automatiza todo, como actualizaciones de proxy y selección del mejor servidor proxy. Usa Python para escribir scripts extensivamente.
Mantén las cosas simples, haz las funciones pequeñas y mantén los archivos pequeños. Esto los hace fáciles de probar, verificar y revisar con una muestra.

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