我正在对初级(也许是高级)软件工程师所犯的常见错误和错误假设进行一些研究。
你坚持时间最长、最终被纠正的假设是什么?
例如，我误解了整数的大小不是标准的，而是取决于语言和目标。说起来有点尴尬，但事实就是这样。
坦率地说;你有什么坚定的信念?你大概坚持了多长时间?它可以是关于一种算法、一种语言、一个编程概念、测试，或者任何关于编程、编程语言或计算机科学的东西。
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其他人会像我一样被已知的错误所困扰，并且会把修复它们作为项目工作的优先级。
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分析和性能分析是一回事。
然后我发现，虽然分析器总比没有强，但它包含错误的假设，比如:
只有总量才重要，细节无关紧要 统计精度是定位性能问题的必要条件 测量时间和定位不必要的耗时操作是一回事
我相信创建程序就像在课堂上教的一样……你和一群人坐在一起，讨论一个问题，想出一个解决方案，等等。相反，现实世界是“这是我的问题，我需要解决它，开始”，十分钟后你又遇到了另一个问题，让你没有真正的时间来有效地计划解决方案。
我喜欢编程。通过研究SICP的书，我发现我一无所知。至少现在我更深入地研究编程了。
作为一名老的过程式程序员，当我第一次开始为一个业余项目用Java编程时，我并不真正理解OO。编写了大量的代码，却没有真正理解接口的意义，试图通过将所有东西都强制放到继承层次结构中来最大化代码重用——当一个层次结构无法容纳清理时，希望Java具有多重继承。我的代码成功了，但我现在对早期的东西感到畏缩。
When I started reading about dynamic languages and trying to figure out a good one to learn, reading about Python's significant whitespace turned me off - I was convinced that I would hate that. But when I eventually learned Python, it became something I really like. We generally make the effort in whatever language to have consistent indent levels, but get nothing for it in return (other than the visual readability). In Python, I found that I wasn't doing any more effort than I had before with regard to indent levels, and Python handled what I'd been having to use braces or whatever for in other languages. It makes Python feel cleaner to me now.
学习一门全新的语言真的很难。
