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程式員這條路,選擇深耕技術,還是全面學習比較好?

2021-11-09 08:15:05 後端開發

前言

在開發技術和應用市場完全成熟的今天,有人希望深耕技術-打造出自己的一片天地,也有人想廣泛學習-在程式員市場中游刃有余,

在這里插入圖片描述

面試造火箭、作業擰螺絲!

這句話實際上有點諷刺和調侃的意思,描述的意思是說:面試程序的問題非常非常難,就像造火箭一樣,實際,入職之后才發現自己干的不過是最基本的 crud(增刪改查) 的作業,就像工地上擰螺絲的人一樣,
找過作業的小伙伴都會有過這樣的感受:就單純一個大廠校招,你就會感覺面試的時候你什么都得會,
重視基礎的大廠(如位元組),會在計算機網路、作業系統、演算法上面問到你懷疑人生,
重視實戰的大廠(如阿里),會在高并發、資料庫調優、線上問題檢查等領域問到你招架不住為止,

在有限的時間里,如何選擇一個明確的方向

編程能力從什么時候開始突飛猛進?小白到大神的必經之路

1.關于一書:

Designing Data-Intensive Applications:

在這里插入圖片描述

由于我的作業,是云技術相關,給后端的大資料模型,打造成,高并發,高彈性,高兼容的service,

所以資料處理,和云技術是我工具箱里最重要的工具!

因此,我接觸了 Oracle, Redshift, HBase, Storm, Cassandra,Hadoop, Spark Kafka, Zookeeper…Amazo,
并且自己學習了,DynamoDB,Step Function, Kinesis, AWS Lambda, SQS/SNS, SimpleWorkflow, EMR…
還有一些看過源代碼,內部怎么作業的深度,每個系統至少讀過一本書,
當時,我的學習像無頭蒼蠅一樣,是盲目的,什么技識訓,就學什么,總覺得這些東西之間模模糊糊的是有聯系的,感覺是有一些東西是可以總結起來的,

在這里插入圖片描述

~~ 腦子里或者說工具箱里里的東西很多,但是卻非常亂,概念實作經常記混,我經常在想:如果能總結歸類,用更科學的方法去記住所有我學過的技術,那就好了, ~~

之后我就遇到了這本書,我讀了3遍,瞬間感覺,把這些零碎的知識點,一切都理順了… 如果我先讀了這本書,才去學上邊這些東西,那么我花費的時間將是原來的3分之一到5分之一左右,

這本書在廣度和一定程度的深度(如果對進一步深度有要求,可以讀完此書的reference)上,概括和總結了資料系統,分布式或非分布式環境下面臨的本質問題,和解決方案的分類,看完這本,我開始理解了“為什么”這么多的分布式系統要這么設計,而這本書上千的參考論文,給我指明了一條系統學習理論的明路,

2.關于多范式編程和最小表達力原則(least expressiveness principle):

學了好多語言(Java,C,Python,SQL,js),設計模式(AOP-面向切面,范型,反射,DCI-函式式編程),

不知什么時候起,我已經忘記了我為什么要學習他們了,我的代碼開始變成一個程式員的炫酷藝術,簡直可謂花式編程,

怎樣能用別人都不懂的花式技術秀翻全組,變成了我覺得可以體現我的學識的關鍵(在這里要跟接手和維護我花式行為藝術的同學深深的道歉),

直到我了解到了多范式編程(Multi-Paradigm Programming)和最小表達力原則(least expressiveness principle), 我才中混沌中驚醒,回歸初心,簡化程式,用盡可能簡單的程式來解決盡可能復雜的問題,才是我們發明和學習了這么多技術的最終目的啊!

編程干貨 | 新手容易掉隊的地方,個個都是轉折點,

??Python面向物件保姆式教學??,新手速成精英之路!

做出來容易, 做正確難

這里做出來指沒bug且完成需要的功能,這是最基本要求,不多加討論,
這里正確,不是指功能正確,而是指程式可以很容易推理理解,理解意圖,理解如何做到的,理解為什么系統不會出錯,理解為什么要這么做,正確是現在怎么寫不會挖坑害將來的人,現在怎么寫能讓別人1年后看你代碼時候不可能理解錯你現在的意圖,現在怎么寫能在別人將來犯錯的時候提示他你錯了,

3.關于領域驅動設計(Domain Driven Design):

從具體的大處來說,它讓我明白了“為什么要有程式員”,這個話題很大很抽象,下邊的參考有一些詳述,

從小的來說,它讓我懂得了怎么樣用系統的方法來設計系統,實作系統,從而讓VP,Director,各級開發經理, 產品經理,客戶,和我們組配合的機器學習科學家,統計學家,經濟學家,他們腦子里的系統,和我們程式員的code的組織,系統的組件設計實作,能夠有一個清晰的對應,且這個清晰的對應,如何在無數的需求改變,無數的技術升級中,在長期的時間跨度上,如何能夠堅守住,如何持續保證概念模型(concept model)和實作模型(implementation model)的一致,并且是清晰一致,

那么,一個小的腦子里的模型改動,必然只會引起一個系統的小的改動,做到這點,是在長遠的時間角度,在考慮了未知的未來,考慮了明天的你,團隊,客戶,都會收到新的未知的資訊的情況下(而不是根據一個時間點的需求)保持一個健康,可業務拓展,有競爭力的,能夠成為組部門公司之脊梁的系統的關鍵!用比喻義來說:如果說Designing Data-Intensive Applications是逍遙子百年功力,是莽牯朱蛤,是張無忌吃的昆侖山蟠桃,給你無窮的內力,那么這些方法論則是北冥神功,九陽神功,易筋經,教你如何駕馭這力量,而不是自爆而亡,

編程是給未來的未知人講故事

你無法知道將來這個人是誰,他都懂什么,他經歷過什么,這個系統將來已經是什么樣子了,我們需要在這種無知,缺乏資訊的情況下做決定,從千萬種把這件事做出來的方法里,選出你覺得最能把這個故事給講好的那種方式,把故事寫下來,編程是一種溝通,溝通是一種藝術,用程式跨越時空之溝通則是一門屬于程式員的特有的藝術(就好比數學家用數學公式來溝通) coding is all about the art of communication(參考),

演算法離我們并不遠—為什么你排位總是輸,原因在這

結語

能被歷史記錄的程式員,都有一顆讓世界變得簡單的心,愿我們時刻保持初心,熱愛技術給我們帶來的便利,

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/houduan/353412.html

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