プログラミング

プログラミング | オリジナル、AI翻訳

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競プロをするのは、それがあなたをやる気にさせる限り、問題ありません。
プログラミングは書くことと同じです。プログラミングは創造的な活動です。
自分のプロジェクトを作りましょう。技術ブログを書きましょう。10年間維持するようなプロジェクトのためにプログラミングをしましょう。
通常、現在の技術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。
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。
自分のためのプログラムを作ってみましょう。それらは仕事の課題ではありません。
プログラミングをしているときによく不機嫌になるなら、間違った方法でやっているのです。
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ったり、数ヶ月間学んだりすることはできます。
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用しないでください。より良い方法を考えることができます。
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。
プログラミングを使って、他の人が使う製品を作ることができます。ユーザーがいるのは面白いです。
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優しく好意を持つよりも良いです。
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。
プログラミングの知識を人生のあらゆる側面に応用しましょう。それらは同じです。一括処理か一個ずつ処理するか。仕事を単位に分ける方法。あらゆるアプリの背後にある技術。ネットワークリクエストの微妙な詳細。
抽象的な思考と論理的思考。細部にこだわる思考。あらゆる解決策についての思考。
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。バグがあるときに腹を立てないでください。
優雅でシンプルな解決策を追求しましょう。シンプルさこそが究極の洗練です。本質的なものを残し、余分なものを取り除くためには、深く考える必要があります。
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何でも構いません。私は個人的にJavaとPythonをおすすめします。
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、彼は天才は存在しないと言います。
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、科学研究に簡単に応用できます。
ほとんどのプログラミングタスクでは、高校数学以上の高度な数学は必要ありません。
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。
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ましょう。
テストのタイミングは重要です。自然に行いましょう。プロジェクトのテストを書く必要はよくありません。テストを書かない、ユニットテストを書く、統合テストを書く、APIテストを書く。賢く比較しましょう。
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よく使いましょう。AIツールは今や使いやすいので、より創造的または重要な部分に集中できます。
デバッグ中は、ライブラリの最新バージョン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、アクティブ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。
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、必ず定量的な指標が必要です。そうしないと、微小な改善か悪化かを正確に知ることはできません。
個人プロジェクトでは、テストコードを書かなくても構いませんが、大量のコードを変更した後はローカルテストをする方が良いでしょう。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可能性があるかを考慮し、それに応じてテストコードを書きましょう。ユーザーエクスペリエンス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。
シンプルで優雅なコードを書きましょう。重複を最小限にしましょう。ただし、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しましょう。テストしやすくしましょう。共通の関数やプロセスを使用するようにリファクタリングしましょう。再帰やループを使用しましょう。パターンを探しましょう。
エラーを適切に処理しましょう。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しょう。救済方法、影響範囲、どこで処理するか、エラーを分類する必要があるかどうか、発生する可能性、最悪のシナリオを考えましょう。
replaceを使うか、startWithに続けてsliceを使うかの違いは、前者が文字列の位置を無視することです。このような考え方をプログラミングのあらゆる細部に適用しましょう。
1つの項目に可能な値を最小限にしましょう。1つのケースに1つの値を使いましょう。falseがある場合はnullを使わないでください。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ないことをfalseと扱わないようにしてください。
GitHubまたは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しょう。それらはコードの読み取りに便利です。
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、すべての数値、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。
最も興奮することをしましょう。メインストリームに従わないことを心配する必要はありません。
コマンドを頻繁に使用しましょう。それらはタスクの自動化やLLMの支援に役立ちます。UIインターフェース操作は自動化しにくいです。
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むログをディレクトリに保存しましょう。プログラミングでは、これらのログには数多くの接続があります。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しょう。
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より簡単に判断できます。過去のログから、それを修正する方法を知っているかもしれません。ログは、プログラムがどのように動作するか、コンピュータがプログラムをどのように実行するかをよりよく理解するのに役立ちます。コードとは異なり、ログは時間関連であり、プログラムの実行状態についてより多くの情報を提供します。また、デバッグにはより軽量です。
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。
何でも自動化しましょう。プロキシの更新や最適なプロキシサーバーの選択など。Pythonを使用してスクリプトを広く書きましょう。
簡単に保ちましょう。関数を小さく保ちましょう。ファイルを小さく保ちましょう。これにより、1つのサンプルで簡単にテスト、検証、確認できます。

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