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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一个WTF总是一个糟糕专业的证据。
事实上，我最近才意识到在我的职业生涯中有多少WTF，但当StackOverflow告诉我它们只是另一个软件指标时，我感到欣慰。
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通过学习一门精确的科学，我不需要提高我有限的社交技能。
所有的语言(大部分)都是平等的。
在很长一段时间里，我认为语言的选择对开发过程的难度和项目成功的潜力并没有太大的影响。这绝对不是真的。
为工作选择正确的语言与任何其他单个项目决策一样重要/关键。
面向对象不一定比非面向对象好。
我认为OO总是更好的。然后我发现了其他技术，比如函数式编程，并意识到OO并不总是更好。
您无法诊断生产中的“间歇性错误”。重新启动服务器是解决这个问题的唯一方法。
也许在我早期的ASP编码中更真实。但是有很多很好的分析工具可以发现内存泄漏和其他奇怪的问题。Perfmon还提供了许多良好的诊断数据。另外，您应该在应用程序中编写诊断日志。
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.
