プログラミング | オリジナル、AI翻訳
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競争プログラミングをするのは、あなたがモチベーションを感じる限り問題ありません。
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プログラミングは書くことと似ています。プログラミングは創造的な活動です。
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自分のプロジェクトをやりましょう。技術ブログを書きましょう。数年間維持するプロジェクトのためにプログラミングをしましょう。10年間続けるブログのように。
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通常、今の技術のトレンドを追いかける必要はありません。多くのトレンドは数年後には消えます。
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好奇心を追求し、自分のためにプログラミングをしましょう。
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自分のためにプログラムを作成してみましょう。それらは仕事の課題ではありません。
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プログラミングをする際に頻繁に不幸を感じるなら、間違った方法でやっているのです。
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iOS、Android、バックエンド、フロントエンド、AIはすべて良いです。それらを使って小さなプロジェクトを作成するか、数ヶ月間学ぶことができます。
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デバッグは疑うことです。自分のコードのすべての行を信じないでください。より良い方法を考えることができます。
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プログラミングでは、文字やログの一行も重要です。それらは何かを教えてくれます。
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プログラミングを使って他の人が使う製品を作ります。ユーザーがいるのは興味深いです。
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厳しくなる必要はありません。数百人のユーザーがあなたの製品を本当に愛する方が、数万人のユーザーがただ親切に好きになるよりも良いです。
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プログラミングを始めた理由を覚えていて、決して忘れないでください。
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プログラミングの知識を生活のあらゆる側面に適用します。それらは同じです。バッチでやるか、一つずつやるか。仕事を単位に分ける方法。すべてのアプリの背後にある技術。ネットワークリクエストの細かい詳細。
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抽象的な思考と論理的な思考。細部に対する思考。すべての解決策について考えること。
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真実は真理です。通常、コンピュータは間違いません。電気回路は間違いません。コンパイラは間違いません。バグがあるときに落ち込まないでください。
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優雅でシンプルな解決策を追求します。シンプルさは究極の洗練です。本質的なものを残し、余分なものを取り除くために考える必要があります。
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プログラミング言語については、仕事をこなす言語であれば良いです。私は個人的にJavaとPythonをお勧めします。
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https://www.yinwang.orgのYin Wangに従ってください。彼はプログラミングの天才の一人ですが、天才は存在しないと言います。
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プログラミングの知識と原則は、言語学習、ハードウェア修理、ライフハック、科学研究に簡単に適用できます。
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ほとんどのプログラミングタスクには、高校数学以外の高度な数学は必要ありません。
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数年後に古いコードを振り返ったり、長期間コードプロジェクトを維持したりすると、多くのことを学べます。
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プログラミングへの情熱を失ったら、しばらく他のことをしてみてください。
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テストのタイミングは重要です。自然に行ってください。プロジェクトのためにテストを書く必要はほとんどありません。ユニットテスト、統合テスト、APIテストを書かないようにし、賢く比較してください。
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AIコードエディタを試してみてください。ChatGPTや他のチャットボットを頻繁に使ってください。AIツールが今では使いやすいので、より創造的または重要な部分に集中できます。
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デバッグ中に、最新バージョンのライブラリを使用しているか確認してください。ライブラリがメンテナンスされていない場合は、積極的にメンテナンスされているクローンやフォークを探してください。
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ネットワーク速度やプログラムの実行時間を改善する場合、定量的なメトリクスが必要です。そうでないと、微小な改善や悪化があったかどうかを正確に知ることはできません。
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個人のプロジェクトでは、テストコードを書かないのも良いですが、大量のコードを変更した後はローカルテストを行う方が良いです。影響を受けるコード、クラウドパイプラインでどれくらい実行されるか、どれくらい頻繁にエラーが発生するかを考慮し、それに応じてテストコードを書いてください。ユーザー体験に悪影響を与えない方法で簡単にテストできる方法を使用してください。
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シンプルで優雅なコードを書きましょう。重複を最小限に抑えますが、時には重複がよりシンプルな解決策につながることもあります。特殊なケースを最小限に抑えます。テストしやすくします。共通の関数やプロセスを使用するためにリファクタリングし、再帰やループを使用し、パターンを見つけます。
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エラーを適切に処理します。根本原因、責任、変更できるかどうか、外部エラーかどうかを考えます。救済方法、影響範囲、どこで処理するか、エラーを分類するかどうか、発生する可能性、最悪のシナリオを考えます。
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置換を使用するか、startWithに続けてsliceを使用するかの違いは、前者が文字列の位置を無視することです。同様の考え方をプログラミングのすべての細部に適用します。
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一つの項目の可能な値を最小限にします。一つのケースに対して一つの値を使用します。falseがある場合はnullを使用しないでください。翻訳されたtrueまたはfalseフラグがある場合、翻訳されたフラグが存在しないことをfalseと扱わないようにします。
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GitHubやSourcetreeを使用して、頻繁に変更されたコードブロックを確認します。それらはコードを読むのに便利です。
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プログラミングでは、しばしば些細なことはありません。すべての文字、リスト項目の順序、すべての文字列、すべての数字、すべての変数名が重要です。すべての実行順序とすべてのログが重要です。
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あなたを最も興奮させることをやりましょう。メインストリームに従う必要はありません。
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コマンドを頻繁に使用してください。それらはタスクの自動化やLLMの補助に役立ちます。UIインターフェース操作は自動化が難しいです。
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プログラムのログ、ローカル、UAT、マイクロサービス、パイプラインのログを含めて、ディレクトリに保存します。プログラミングでは、これらのログには多数の接続があります。それらを検索して関係を特定し、関連するデータやコンテキストを収集します。
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ログを収集すると、問題に遭遇したときに以前に遭遇したことがあるかどうかを判断しやすくなります。以前のログから修正方法を知ることができます。ログは、すべてがどのように動作し、コンピュータがプログラムを実行する方法についての理解を深めます。コードとは異なり、ログは時間関連であり、実行状態についての情報が多く含まれています。デバッグには軽量です。
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デバッグは、周囲の変数の値、スレッド名、関数スタックなど、多くの情報を示します。