編程 | 原創，AI翻譯
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只要競技程式設計能激勵你，那就沒問題。
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程式設計如同寫作，是一種創造性活動。
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做自己的專案。寫技術部落格。為一個你會維護多年的專案寫程式，就像維護一個長達十年的部落格。
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通常，你不需要追逐當前的技術熱潮，因為許多趨勢幾年後就會消失。
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追隨你的好奇心，為自己而寫程式。
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嘗試為自己創造程式。它們不是工作任務。
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如果你經常在寫程式時感到不快樂，那麼你的方法可能錯了。
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iOS、Android、後端、前端、AI都不錯。至少可以嘗試用它們做個小專案或學習幾個月。
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除錯就是要保持懷疑。不要相信每一行程式碼；你可以想到更好的方法來實現它。
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在程式設計中，即使是一個字符或一行日誌也很重要。它們能告訴你一些事情。
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利用程式設計為他人製作產品。擁有使用者是件有趣的事。
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你不需要苛刻。幾百個真心喜愛你產品的用戶，勝過數萬個只是禮貌性喜歡的用戶。
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記住你當初為何踏入程式設計，永遠不要忘記。
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將程式設計中的知識應用到生活的方方面面。它們是相通的。批量處理或逐一處理事情。如何將工作分割成單元。每個應用背後的底層技術。網絡請求背後的細微差別。
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抽象與邏輯思維。注重細節的思考。為每個解決方案深思熟慮。
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事實就是事實。通常，電腦不會出錯。電路不會出錯。編譯器不會出錯。遇到錯誤時不要沮喪。
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追求優雅簡單的解決方案。簡約是終極的複雜。你需要深思熟慮，保留精華，去除多餘。
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對於程式語言，能完成工作的語言都可以。我個人推薦Java和Python。
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關注王垠的網站 https://www.yinwang.org。他是程式設計領域少數的天才之一，儘管他說天才並不存在。
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程式設計的知識和原則可以輕鬆應用到語言學習、硬件維修、生活技巧和科學研究中。
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對於大多數程式設計任務，除了高中數學，你不需要高深的數學。
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多年後回顧你的舊代碼，或長期維護一個代碼專案。這會讓你學到很多。
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如果你對程式設計失去熱情，暫時去做其他事情吧。
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測試的時機很重要。順其自然就好。你通常不需要為專案寫測試。盡量不寫測試，寫單元測試，寫集成測試，寫API測試。明智地比較它們。
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嘗試AI代碼編輯器。經常使用ChatGPT或其他聊天機器人。既然AI工具現在易於使用，你可以專注於更具創造性或重要的部分。
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除錯時，檢查你是否使用了最新的函式庫版本。如果某個函式庫無人維護，尋找積極維護的克隆或分支。
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改善網絡速度或程式運行時間時，必須有量化指標。否則，你無法確切知道是微小的改善還是退步。
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對於個人專案，不寫測試代碼也可以，但最好在修改大量代碼後進行本地測試。考慮受影響的代碼、在雲端管道中運行的時間以及可能引發錯誤的頻率，然後相應地編寫測試代碼。使用不影響用戶體驗且易於測試的方法。
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編寫簡單優雅的代碼。盡量減少重複，儘管有時重複能帶來更簡單的解決方案。盡量減少特殊情況。使其易於測試。重構以使用通用函數或流程，使用遞歸或循環，尋找模式。
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妥善處理錯誤。思考根本原因、責任歸屬，是我們能改變的還是外部錯誤。考慮補救方法、影響範圍、處理位置，是否應該分類錯誤，發生的可能性及最壞情況。
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使用replace與使用startWith後接slice的區別在於前者忽略字符串的位置。將這種思維應用到程式設計的每個細節中。
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盡量減少一個項目的可能值；一個情況只用一個值。如果已有false，就不要用null。如果有翻譯過的真假標誌，需確保每次遇到翻譯標誌時，不會將未翻譯標誌視為false。
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經常使用GitHub或Sourcetree審查變更的代碼塊。它們更便於閱讀代碼。
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在程式設計中，通常沒有小事。每個字符、列表項的順序、每個字符串、每個數字、每個變量名都很重要。每個執行順序和每條日誌都很重要。
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做最讓你興奮的事情。無需擔心是否跟隨主流。
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經常使用命令，因為它們可以幫助自動化任務或協助LLMs。UI界面操作更難自動化。
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將程式的日誌（包括本地、UAT、微服務和管道日誌）保存在一個目錄中。這些日誌包含大量關聯信息。搜索它們以識別關係，收集相關數據或上下文。
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有了收集的日誌，遇到問題時更容易判斷是否曾遇到過。從過往日誌中，你可能知道如何解決。日誌能讓你更好地理解一切如何運作，以及電腦如何執行程式。與代碼不同，日誌與時間相關，提供更多運行狀態的信息。它們也更輕量級，便於除錯。
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除錯會顯示大量信息，包括周圍變量的值、線程名稱和函數堆疊。
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自動化一切，例如代理更新和選擇最佳代理服務器。多用Python編寫腳本。