前言

在開發(fā)技術(shù)和應(yīng)用市場完全成熟的今天，有人希望深耕技術(shù)-打造出自己的一片天地，也有人想廣泛學(xué)習(xí)-在程序員市場中游刃有余。

面試造火箭、工作擰螺絲！

這句話實(shí)際上有點(diǎn)諷刺和調(diào)侃的意思，描述的意思是說：面試過程的問題非常非常難，就像造火箭一樣。實(shí)際，入職之后才發(fā)現(xiàn)自己干的不過是最基本的 crud（增刪改查） 的工作，就像工地上擰螺絲的人一樣。
找過工作的小伙伴都會(huì)有過這樣的感受：就單純一個(gè)大廠校招，你就會(huì)感覺面試的時(shí)候你什么都得會(huì)。
重視基礎(chǔ)的大廠（如字節(jié)），會(huì)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、算法上面問到你懷疑人生。
重視實(shí)戰(zhàn)的大廠（如阿里），會(huì)在高并發(fā)、數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)、線上問題檢查等領(lǐng)域問到你招架不住為止。

在有限的時(shí)間里，如何選擇一個(gè)明確的方向

編程能力從什么時(shí)候開始突飛猛進(jìn)？小白到大神的必經(jīng)之路

1.關(guān)于一書：

Designing Data-Intensive Applications：

由于我的工作，是云技術(shù)相關(guān)，給后端的大數(shù)據(jù)模型，打造成，高并發(fā)，高彈性，高兼容的service。

所以數(shù)據(jù)處理，和云技術(shù)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(xué)習(xí)了，DynamoDB,Step Function, Kinesis, AWS Lambda, SQS／SNS, SimpleWorkflow, EMR…
還有一些看過源代碼，內(nèi)部怎么工作的深度，每個(gè)系統(tǒng)至少讀過一本書。
當(dāng)時(shí)，我的學(xué)習(xí)像無頭蒼蠅一樣，是盲目的，什么技術(shù)火，就學(xué)什么，總覺得這些東西之間模模糊糊的是有聯(lián)系的，感覺是有一些東西是可以總結(jié)起來的。

~~ 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(shí)現(xiàn)經(jīng)常記混，我經(jīng)常在想：如果能總結(jié)歸類，用更科學(xué)的方法去記住所有我學(xué)過的技術(shù)，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(shí)點(diǎn)，一切都理順了… 如果我先讀了這本書，才去學(xué)上邊這些東西，那么我花費(fèi)的時(shí)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(jìn)一步深度有要求，可以讀完此書的reference）上，概括和總結(jié)了數(shù)據(jù)系統(tǒng)，分布式或非分布式環(huán)境下面臨的本質(zhì)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(tǒng)要這么設(shè)計(jì)。而這本書上千的引用論文，給我指明了一條系統(tǒng)學(xué)習(xí)理論的明路。

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

學(xué)了好多語言（Java，C，Python，SQL，js），設(shè)計(jì)模式（AOP-面向切面，范型，反射，DCI-函數(shù)式編程）。

不知什么時(shí)候起，我已經(jīng)忘記了我為什么要學(xué)習(xí)他們了，我的代碼開始變成一個(gè)程序員的炫酷藝術(shù)，簡直可謂花式編程。

怎樣能用別人都不懂的花式技術(shù)秀翻全組，變成了我覺得可以體現(xiàn)我的學(xué)識(shí)的關(guān)鍵（在這里要跟接手和維護(hù)我花式行為藝術(shù)的同學(xué)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(dá)力原則(least expressiveness principle), 我才中混沌中驚醒，回歸初心，簡化程序，用盡可能簡單的程序來解決盡可能復(fù)雜的問題，才是我們發(fā)明和學(xué)習(xí)了這么多技術(shù)的最終目的?。?/p>

編程干貨 | 新手容易掉隊(duì)的地方，個(gè)個(gè)都是轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

??Python面向?qū)ο蟊Ｄ肥浇虒W(xué)??，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，而是指程序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(tǒng)不會(huì)出錯(cuò)。理解為什么要這么做。正確是現(xiàn)在怎么寫不會(huì)挖坑害將來的人，現(xiàn)在怎么寫能讓別人1年后看你代碼時(shí)候不可能理解錯(cuò)你現(xiàn)在的意圖，現(xiàn)在怎么寫能在別人將來犯錯(cuò)的時(shí)候提示他你錯(cuò)了。

3.關(guān)于領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(Domain Driven Design)：

從具體的大處來說，它讓我明白了“為什么要有程序員”，這個(gè)話題很大很抽象，下邊的引用有一些詳述。

從小的來說，它讓我懂得了怎么樣用系統(tǒng)的方法來設(shè)計(jì)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)，從而讓VP，Director，各級(jí)開發(fā)經(jīng)理, 產(chǎn)品經(jīng)理，客戶，和我們組配合的機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家，統(tǒng)計(jì)學(xué)家，經(jīng)濟(jì)學(xué)家，他們腦子里的系統(tǒng)，和我們程序員的code的組織，系統(tǒng)的組件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，能夠有一個(gè)清晰的對應(yīng)，且這個(gè)清晰的對應(yīng)，如何在無數(shù)的需求改變，無數(shù)的技術(shù)升級(jí)中，在長期的時(shí)間跨度上，如何能夠堅(jiān)守住，如何持續(xù)保證概念模型(concept model)和實(shí)現(xiàn)模型(implementation model)的一致，并且是清晰一致。

那么，一個(gè)小的腦子里的模型改動(dòng)，必然只會(huì)引起一個(gè)系統(tǒng)的小的改動(dòng)。做到這點(diǎn)，是在長遠(yuǎn)的時(shí)間角度，在考慮了未知的未來，考慮了明天的你，團(tuán)隊(duì)，客戶，都會(huì)收到新的未知的信息的情況下(而不是根據(jù)一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的需求)保持一個(gè)健康，可業(yè)務(wù)拓展，有競爭力的，能夠成為組部門公司之脊梁的系統(tǒng)的關(guān)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(nèi)力，那么這些方法論則是北冥神功，九陽神功，易筋經(jīng)，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(gè)人是誰，他都懂什么，他經(jīng)歷過什么，這個(gè)系統(tǒng)將來已經(jīng)是什么樣子了。我們需要在這種無知，缺乏信息的情況下做決定，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(gè)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(shù)，用程序跨越時(shí)空之溝通則是一門屬于程序員的特有的藝術(shù)（就好比數(shù)學(xué)家用數(shù)學(xué)公式來溝通） coding is all about the art of communication（引用）。

算法離我們并不遠(yuǎn)—為什么你排位總是輸，原因在這

結(jié)語

能被歷史記錄的程序員，都有一顆讓世界變得簡單的心，愿我們時(shí)刻保持初心，熱愛技術(shù)給我們帶來的便利。