培养好程序员的习惯

本文深入探讨了如何通过提升审美高度和实践技巧,成为追求完美代码的程序员。从了解代码规范、命名习惯、增加代码阅读量、多读开源代码等方面入手,分享了提升代码质量的实用方法。同时,提出了培养骄傲感、轻微强迫症等心理素质,以及采用特定语言、框架、IDE、字体和缩进规范等技术手段,帮助程序员写出优雅、易读的代码。

[探讨]如何成为有代码洁癖的程序员?

 

摘要:有人说,一个厨师如果不懂得品尝美食,就永远无法把菜做好。一个程序员如果看不出来多一空行和少一空行有什么区别,那就永远写不好优美的代码。如何成为一名有代码洁癖的程序员呢?本文将为你支招!
  • 有没有那么一瞬间,你写的代码让自己和兄弟们都感觉很凌乱?
  • 有没有那么一瞬间,有段代码就放在你眼前,你却读不懂它?
  • 有没有那么一瞬间,你要花很长时间去读别人写的代码?
  • 有没有那么一瞬间,你的参数过长却不知道怎么办?

有人说,一个厨师如果不懂得品尝美食,就永远无法把菜做好。一个程序员如果看不出来多一空行和少一空行有什么区别,那就永远写不出优美的代码。因此,要想成为一个追求完美的程序员,最重要的是审美,审美的高度决定了你编码能力的高低。——只有你视代码如诗,才能写出诗一般的代码。


那么如何才能编写出优美的代码,成为一个有代码洁癖的程序员呢

  1. 了解业内惯用的代码格式规范;
  2. 学习变量/方法等命名(国人硬伤);
  3. 增加代码阅历,阅代码其实跟阅人一样。阅得越多,写代码时就越有底气,写出来的代码也就越大气;
  4. 多读开源代码,以学习如何写“优美的代码”(前提是审美已经达到开源代码的水平,不然看也白看)。

以上这些做到“洁”没有问题,但要做到“癖”,还需要做到以下几点:

  1. 让自己成为一个骄傲的人(好面子也行),在写代码的时候就想着“我的代码是写完之后要拿给所有人review的;
  2. 写完之后要带着欣赏的目光重读一遍自己的代码——就像读诗歌文章一样;
  3. 让自己患上轻微强迫症。
程序员     Wilson Xu:多读好代码,陶冶情操   

  • 语言,鼓励简洁有力的代码;
  • 框架,比如虽然同是Java,Spring和Playframework简直就是天渊之别;
  • IDE,试试把一段好代码粘贴到记事本看看;
  • 字体,个人喜欢Monospace(13);
  • 缩进,把tab扩展为4个空格;
  • 遵守规范,比如Python有PEP8;
  • 遵守约定,比如所用的框架所用的命名规则是a_string,就不要再用aString;
  • 多读好代码,熏陶熏陶;
  • 不仅代码,注释和Commit Log也应该保持干净。

笔者认为,任何事情都有两面性,写出整洁的代码固然重要,但是倘若过度的“洁癖”会不会适得其反呢?

OK,各位程序员们,现在你可以把你的代码勇敢的贴出来,让那些有代码洁癖的程序员们帮您重构,并和你一起讨论程序中所存在的问题。当然,如果你也有好的建议,欢迎在评论中列出。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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