大家好，今天跟大家聊一个常见的话题。作为程序员，我们如何提高自己的编码能力呢？在回答这个问题之前，我们需要先给编码能力下一个定义，搞清楚什么是编码能力。只有找到正确的道路，你才能发挥自己的力量。很多同学其实对这个问题还不够清楚。我经常认为编码能力就是算法能力，也就是刷LeetCode或者算法题。也有一些同学认为，编码能力就是多做项目。项目多了，代码能力自然就上来了。其实我个人觉得这两种观点有点误会。我简单说一下自己的看法，希望对大家有所帮助。LanguageBasics很多人看到这里都会吐槽。这不是废话吗？程序员不学习编码语言怎么写代码呢？事实上，这真的不是废话。不同的语言有不同的特点，甚至有不同的原理。如果没有扎实的语言基础，很容易犯一些低级错误。让我给你一个简单的例子。之前认识的一个实习生写过这样一段Python代码。你不妨看看哪里出了问题。deffuncA(param):ifparamisnotNone:returnfuncB(param)returnNonedeffuncB(param):pass不知道有多少同学能看出问题出在哪里。有的同学可能会觉得判断isnotNone是错误的，应该写成notisNone。其实问题不在这里。isnotNone是标准的判断写法，只是在这道题中蒙了眼。真正的问题出在函数调用的部分，他在funcA之后写了funcB。后面写funcB有什么问题？你试试就知道了，Python解释器会这样报错。我们必须在funcA前面写funcB。因为Python不是编译型语言而是解释型语言，它是由解释器逐行执行的。所以它会先执行funcA，再执行funcB。当它执行funcA的时候，会发现函数funcB还没有出现，所以会报错。当时这位同学调试了半天也没找到问题所在，甚至还以为是Python版本的问题。这不是因为他的编码能力不好，而是因为他没有扎实地掌握语言基础。类似的例子还有很多，因为每一种语言往往都有大量自己的特点。如果我们只是对某一种语言有所体会，那么写出来的代码肯定是非常不规范的。比如Java不知道抽象类，Python不知道可变参数和装饰器，写出来的代码往往看起来不舒服，因为它不是最简单的，而且会让人费很大力气去实现。感觉是一个很基础的功能。因此，语言基础也是编码能力的基础。别小看这一点，认为只要会基本语法，会写字就可以了。其实这是大错特错。有些特性和语法糖可能用得少，但在关键时候用到，可以大大简化代码大小，增加代码的可读性。代码规范不知道大家有没有看过那些特别不规范的代码。看了一些，真觉得眼睛被针扎了一样。其实代码规范更多的不是能力，而是工程师本身的素质。素养高的工程师会主动去了解语言目前的编码标准，永远不会这么舒服。可以百度查看代码规范。基本上每种语言都有自己的代码规范，而且这个规范非常详细。变量名、类名、方法名、文件名、常量名都有相应的名称。规格。不仅如此，对于一些特殊情况还有限制。以下是我从谷歌的Java编码规范中截取的一段话。你可以看一下：我们写的代码越符合这个规范，可读性越强，我们的编码素养就会越高。事实上，代码规范不仅仅包括编码方面，还包括其他很多领域。比如数据库的连接池的使用，比如Kafka的设置和使用，以及多线程的使用等等，都会有自己的规范。这些内容不仅起着规范作用，而且其中的每一点都有相应的原则，值得我们深入挖掘和学习。比如很多人都知道数据库需要用到数据库连接池，那为什么要用连接池呢？如何设置连接池中的连接数？原理是什么？看似一道面试题，其实包含了我们对数据库连接底层的理解。我们了解到，可能不仅仅在编码的时候用到，以后学习其他内容的时候也可能串联起来使用。知识不是由很多点组成的，知识是一张网，需要很多点串联起来。在我们进行串联之前，我们首先需要足够的积累。系统能力系统能力是代码能力中要求最高的，也是架构师能力中最适合的部分。再举个例子。例如，你在团队中承担了开发新系统的任务。本系统需要承担每秒100K请求的访问。我们不需要所有请求的数据，我们需要做一定的采样，还需要查询一些存储系统进行特征填充。最后，存储完整的数据。现在这个任务交给你了。请问，性能瓶颈是什么？你如何设计这个系统的细节？估计很多同学会把注意力放在100K的数量上，认为请求量很大，系统可能能否抗住是最大的风险点。但其实100K并不是重点，因为这些请求不需要返回，只是接收而已，100K并不是很大。但是隐藏的问题很多。例如，我们如何采样？我们是在线抽样，还是在抽样前将所有请求存储一段时间？如果先存储再采样，内存会不会装不下？另一个例子，我们向存储系统发起的查询请求的数量级是多少？会不会影响存储系统？事实上，在后来的实践过程中，存储系统无法处理，导致严重抖动。出现这个问题后，我们应该如何解决呢？对这些问题的敏感性、理解和解决需要系统能力。也就是我们对系统的理解能力，这里面牵扯很多，需要我们对操作系统、分布式知识有一定的了解，对上下游系统有一定的了解。例如，知道存储系统的性能不是很好，可能无法处理大量的请求。这一部分是经验，更多的是我们的基本能力。提升之道其实看完这三点，相信大家应该对如何提升有了一些自己的想法。说白了，没什么大不了的，无非就是三点，简单总结一下吧。语言基础要扎实，所学的语言不能只局限于一点点，而是要有更深的理解。当然，这不仅仅是说说而已。肯定需要大量的针对性练习，还需要看其他大牛的代码来学习。需要遵守代码规范，不仅是变量的命名和一些特殊情况的处理，还需要了解一些场景下的系统使用规范。需要充分了解系统，仔细考虑每一个环节。需要积累一些操作系统和分布式的知识。点数和技能点数。从这三点总结来看，似乎没什么大不了的，大家都可以轻松做到。但实际情况告诉我们，道理越简单，实现起来就越难。我希望你不要低估他们。本文转载自微信公众号「TechFlow」，可通过以下二维码关注。转载请联系TechFlow公众号。
