高级程序员和普通程序员有哪些区别？
一、思维方式和解决问题能力：
1. 问题分解与抽象能力：
普通程序员： 更倾向于直接处理具体问题，一步一步地将任务分解成可执行的代码块。当遇到复杂问题时，可能会感到吃力，需要花费更多时间来理解和拆解。
高级程序员： 拥有更强的问题分解和抽象能力。他们能从复杂的需求或问题中提取出核心要素，将其抽象成更通用的模型、组件或模式。这种抽象能力让他们能够将一个大问题拆分成相互独立、可复用的子问题，从而更高效地解决问题，并能预见潜在的复用性。
2. 深度理解与根本原因分析：
普通程序员： 更多时候关注“如何做”，即如何实现一个功能。对于问题，可能会停留在表面现象，用“修补”的方式解决，而不是深入探究其根本原因。
高级程序员： 追求“为什么”，深入理解技术的底层原理、框架的设计哲学、以及代码执行的细微之处。当出现bug时，他们不会满足于找到一个临时的解决方案，而是会追溯到问题的根源，理解问题的产生机制，从而给出更健壮、更根本的解决方案，并思考如何避免类似问题的再次发生。
3. 系统性思维和全局观：
普通程序员： 倾向于关注自己负责的模块或功能，对整个系统的理解可能不够深入或全面。
高级程序员： 具备系统性思维和全局观。他们能够理解自己的工作如何融入整个系统，以及其代码对其他部分可能产生的影响。他们会从整个项目的生命周期、架构设计、可维护性、可扩展性等方面去思考问题，从而做出更符合整体利益的决策。
4. 权衡与取舍的能力：
普通程序员： 在实现功能时，可能更倾向于选择“最快”或“最直接”的实现方式，对性能、可维护性、可扩展性等非功能性需求考虑不足。
高级程序员： 擅长在各种因素之间进行权衡与取舍。他们理解没有银弹，任何技术选型、设计模式都有其优缺点。他们能够根据项目需求、团队能力、时间约束等因素，综合评估各种方案，做出最优的权衡（例如，在开发速度与代码质量之间、在性能与内存占用之间等）。
5. 预见性与前瞻性：
普通程序员： 更多的是被动响应需求，完成任务。
高级程序员： 具有预见性和前瞻性。他们能够从技术的演进趋势、项目的未来发展方向出发，预判可能遇到的挑战和机会，并在当前的设计中融入应对未来变化的能力。例如，在设计API时，会考虑未来可能新增的参数或功能；在选择技术栈时，会考虑其长期支持性和社区活跃度。
二、技术深度和广度：
1. 技术熟练度和掌握程度：
普通程序员： 能够熟练使用一门或几门编程语言，掌握常用的框架和工具。能够按照规范完成开发任务。
高级程序员： 不仅熟练，更重要的是深刻理解所使用技术的内部机制和原理。例如，不仅仅是知道如何使用数据库，更理解索引的原理、事务的隔离级别、SQL的执行计划优化；不仅仅是知道如何使用并发，更理解线程模型、锁的类型、并发安全问题。他们能根据场景选择最合适的技术，甚至能对现有技术进行一定程度的定制或优化。
2. 架构和设计能力：
普通程序员： 主要负责代码实现，较少参与架构设计。
高级程序员： 能够参与甚至主导系统的架构设计和技术选型。他们理解不同的架构模式（微服务、单体、事件驱动等），知道何时选择何种模式，并能设计出可扩展、可维护、高性能的系统。他们能够将复杂的业务逻辑组织成清晰、模块化的代码结构，遵循SOLID原则、KISS原则等设计原则。
3. 代码质量和工程化实践：
普通程序员： 写出能工作的代码。
高级程序员： 写出高质量、可读性强、易于维护、可测试性好的代码。他们注重代码风格、命名规范，善于编写单元测试、集成测试，并积极推行和实践各种工程化实践，如CI/CD（持续集成/持续部署）、代码审查（Code Review）、自动化构建等，以提高整个团队的开发效率和代码质量。
4. 性能优化能力：
普通程序员： 在性能出现问题时，可能会感到无从下手，只能根据提示或错误信息进行简单的调整。
高级程序员： 具备优秀的性能分析和优化能力。他们能够使用各种性能分析工具（如profiler）来定位瓶颈，并针对性地进行优化，例如算法优化、数据结构选择、缓存策略、数据库查询优化、并发控制优化等。
5. 学习能力和技术视野：
普通程序员： 学习新技术的动力可能更多来源于当前工作任务。
高级程序员： 拥有持续学习和探索新技术的强烈意愿和能力。他们关注行业发展动态，积极学习新的编程语言、框架、工具和设计模式，并能批判性地评估它们的优劣，将其应用到实际项目中。他们的技术视野更开阔，能够看到技术的可能性和发展方向。
三、软技能和团队协作：
1. 沟通与协作能力：
普通程序员： 主要与直接的同事沟通，讨论代码实现细节。
高级程序员： 需要与更广泛的人群沟通，包括产品经理、设计师、测试人员、其他团队的高级工程师，甚至客户。他们能够清晰、准确地表达自己的技术观点，理解他人的需求和反馈，并有效地进行协作。他们也更擅长指导和赋能其他团队成员。
2. 领导力与影响力：
普通程序员： 更多地执行任务。
高级程序员： 即使没有管理职位，也常常展现出技术领导力。他们能够带动团队的技术方向，影响技术决策，并在团队内部分享知识，促进技术进步。他们可能是技术难题的攻关者，团队的技术榜样。
3. 文档编写与知识分享：
普通程序员： 可能认为编写文档是次要的。
高级程序员： 认识到文档的重要性，能够清晰地编写技术文档、设计文档、API文档等，以便团队成员理解和协作。他们也乐于分享自己的经验和知识，通过技术分享、Code Review、导师制等方式帮助团队成长。
4. 风险管理和问题排查：
普通程序员： 遇到问题时，可能会感到焦虑或不知所措。
高级程序员： 在面对复杂技术问题时，能够保持冷静，有条理地进行排查和定位。他们善于识别潜在的技术风险，并提前采取措施规避。
5. 责任感和主人翁意识：
普通程序员： 完成分配的任务即可。
高级程序员： 拥有更强的责任感和主人翁意识。他们不仅仅完成“我的”代码，而是对整个项目的成功负责，会主动发现问题、解决问题，并为项目的整体质量和交付负责。
四、职业发展和影响力：
1. 技术深度 vs. 广度：
普通程序员： 可能更专注于掌握一到两个技术栈。
高级程序员： 有可能在某个领域达到极高的技术深度（成为某个技术的专家），也有可能拥有较宽的技术广度，能够理解不同技术领域之间的联系和应用。
2. 成长路径和职业目标：
普通程序员： 可能更关注完成具体功能和提升个人编码技能。
高级程序员： 通常会思考更长远的职业发展，可能朝着技术专家（Principal Engineer, Staff Engineer, Architect）或技术管理（Engineering Manager）等方向发展，并对行业发展产生一定的影响力。
3. 社区贡献和行业认可：
一些高级程序员会积极参与开源社区，贡献代码、写博客、发表演讲，从而提升个人在行业内的影响力和认可度。
总结来说，高级程序员与普通程序员的区别在于：
思维深度： 从“怎么做”到“为什么做”和“做得更好”。
解决问题的能力： 从具体操作到系统性、抽象性、根源性分析。
技术掌握： 从会用工具到理解原理、优化设计。
全局视野： 从关注模块到关注系统、项目甚至行业。
软技能： 从个人工作到团队协作、领导和分享。
成为一名高级程序员是一个持续学习、实践、反思和成长的过程，它需要技术能力的积累，更需要思维方式的转变和软技能的提升。
网友意见
先不说高级。
就只说初级程序员经常容易犯的错误，把这些错误改正了，你离中级就不远了。
初级程序员经常犯的错误集锦
1 命名不规范
2 日志不规范
3 拒绝写接口和假数据
4 不写单元测试
5 盲目集成
6 逻辑不清
7 不做方案
8 不关注性能
9 害怕重构
10 做出来就好，不考虑优雅的方案
11 不考虑未来需求的变化
12 遇到问题的时候不会试错
13 不会写伪代码
14 不做数据量的预估
15 提交代码不规范
16 不喜欢打Tag
17 不遵守发布流程
18 不知道Bug修复的优先级
19 总喜欢手动修改线上代码
20 不做数据备份
21 不做自测
22 不尽力模仿真实数据，测试数据很随意
23 不抽取公共代码
24 不认真听需求讲解
25 不看验收标准
26 不主动推进项目进度
27 遇到难题不主动反馈
一 命名不规范
命名很随意，当时写代码特别High，什么奇奇怪怪的命名都有的：xiaonaigou,xxxx,j1,jl,llst.
完全意识不到全名规范的价值和意义。
二 日志不规范
日志？那是什么鬼东西，能吃么？
曾经有一个从文思海辉出来的小伙伴，三年后端工程师经验，出了问题不知道怎么解决。
只好重启。
找我来协助，问他，怎么错了？
不知道。
日志呢？
没有。
晕，那怎么解决问题，神仙也搞不定啊。
后来才知道，他们解决问题都是本地改代码然后直接部署，重新访问看错误消失没，没有消失就继续在本地改源码。
三 拒绝写接口和假数据
一个菜鸡不可怕，可怕的是菜鸡遇到菜鸡。曾经有一个项目中的两个菜鸡，一个前端一个后端，他们很欢快的调接口，根本不写文档 ，两个人效率特别高。
直到有一天，发现项目可能做不完了，需要另外两个前端菜鸡协助一下。
新来的两个菜鸡要获取后端的数据，不知道接口的Url地址，不知道Get还是Post，不知道发送的参数和返回值。就这样写！
我压根没想到可以这么写代码，两个菜鸡很开心！拍手称快：通了，通了，通了！
我说你们通什么呢？他们说接口终于通了！原来他们两个参考之间的页面，硬生生的一次一次不停的尝试，就这样把接口猜出来了！
这就是编程的乐趣吗？
还有不写假数据。曾经有一个马姓小哥，对赵姓小哥信誓旦旦的说：3天，给我3天时间 ，我把真数据给你。
于是赵姓小哥信以为真。就这样，3天又3天，3天又3天，3天又3天，3天又3天，3天又3天。
整整一个半月，赵姓小哥都没有拿到全部的数据！
四 不写单元测试
确切来说，是不按TDD的方式开发。在现在IDE这么强大的情况下，先写单元测试的习惯，不仅仅是代码的严谨性，也是效率的代名词啊。
可是很多菜鸡理解不了单元测试的价值，没关系，等到代码重构，需求变更的时候，就哭都哭不出来了！
好的单元测试，你的逻辑必然会清楚。
五 先集成，再测试，再放弃。
很多时候，菜鸡在引入第三方的库，框架，接口或者是服务的时候，最喜欢的事情就是直接和自己原有的代码集成在一起。
结果 是什么呢？突然间不能用了，跑不起来了，不知道问题出在哪了，根本分不清倒底是第三方的问题还是自己的问题。
好的方法是什么？先跑通官方提供的Demo，再想办法一点一点加上自己的业务。
六 理不清楚逻辑，边做边猜
前端在这里的问题特别多，做支付，不清楚支付的流程，分不清楚定义，总以为前端就是接口处理好数据展示好拉倒。
很多菜鸡都会有这种习惯，这样不好，先把逻辑处理好，弄清楚流程，再去动手才好。
============我是睡了一觉没睡醒的分割线======
七 不做方案
不做方案代表什么含义呢？就是完全凭直觉行走啊。
跟闭上眼逛窑子一样。
写代码的好习惯应该是先在脑袋里把所有的需求细节过一遍，实现细节拿出来。
上个月就有一个张姓小菜鸡，做一个匿名评论的功能。
基本上没有什么经验，脑子也不好使，给出的方式是什么你们猜得到么？
用户刷新一次就往用户表里插入一条数据，密码默认昵称随机。
不多说了都是泪，我见过太多让人目瞪狗呆的方案了，看着满屏的代码，你怎么帮他调错调优，最好的方式就是全部重写。
做方案的好处太多了。
8 不关注性能
不关注性能也是新人很容易犯的错。什么是性能呢。对后端来说就是TPS和响应时间，对前端来说就是响应时间。
很多新人程序员的习惯就是把东西做出来，然后再优化。
最后就是东西做出来了，优化留给别人了。
对性能的关注也是晋升中级程序员最关键的技能点。在写代码的时候，有经验的工程师已经知道了这个方法这个函数这个功能点的性能怎么样，瓶颈在哪里。
9 害怕重构
“程序员最大的勇气就是看自己三个月之前写的代码。”
其实重构并不应该是在几个月之后重构，最好的方式是实时重构。写一天代码，70%的时间都放到重构上都不过份。
而新人呢，磕磕跘跘的完成一个功能，就跟多米诺骨牌做成的大黄蜂一样，你敢动一下他的代码试试？他会跟你拼命。
你让他自己动一行代码试试？
不重构在某种程度上也意味着你的代码实现无法重塑。
10 做出来就好，不考虑优雅的方案
有个词叫做最佳实践，其实编码规范和最佳实践，是编程功底的重要体现。
优雅方案可以认为是最佳实践的升级版，它和上面说到的不断的重构是相辅相成的。
不好的方案是什么呢？硬编码居多，没有可扩展性，用很丑陋的方式完成了功能。
上次他们去做了一个关于试听课的方案，一个人能试听多少节课，正常的逻辑应该是在用户的表里加一个字段来表示。
需求是写着邀请几个人，可以试听多少节课，所以他们判断试听多少节课就直接在通过邀请人的表里查询去做。
完全没考虑到以后如果我变换了试听课的判断条件怎么办？
实际上这是应该拆解成两部分，一个是试听课的产生条件，这是一个独立的模块，加一个是试听课的确认。
像这种例子太多了，也和不做方案，不考虑扩展性有关系。就是接下来要说的。
11 不考虑未来需求的变化
工程师的水准，其实可以分成以下几个阶段（马丹我找不到之前在哪个答案里写过了）：
面向功能编程
面向性能编程
面向未来编程
工程师拿到需求的第一件事，应该聚集在以下几个问题：
第一 哪些需求是我之前完成过的
第二 哪些需求是有可能变化的
第三 有几种方案，分别支持什么样的需求变化
但是差一点的程序员就考虑不到那么远，一个是对业务不熟悉，判断不出来哪些需求可能会产生变化，一个是对可选的方案掌握的不多，根本就没有什么可选的余地，还有就是没有这种思维习惯，分不清楚哪些是现在要完成的，哪些是未来可能会支持或者是变动的。
12 遇到问题的时候不会试错
这也是新手常见的问题。很多时候新人会遇到问题，解决不了，去找一个有经验的工程师，这个有经验的工程师呢，大概也未曾遇到这种情况，但是他解决问题的思路清楚啊。
一会儿试试这个，一会儿删删那段代码，很快就跑通了。
解决问题是一个很见功底的技术点，而且是有很多方法论的，之前总结过一些，简单列举过来：
1.寻找正确的代码
2.理清楚正确的执行顺序
3.重现错误
4.最小化错误产生的场景
5.修改代码到一个已知的错误类型
等等等。
解决问题就是一个分析推理的过程，而在这里呢，背后的功底就是你知道很多哪些是肯定不会错的小公理，然后再挨个去定位可能产生错误的环节，分解流程是最基础的工作。
13 不会写伪代码
伪代码是什么呢？就是自然语言啊。其实编程只有三种逻辑控制块，顺序，循环，判断。
所以你只要用自然语言来描述出来，先做什么，再做什么，什么时候循环，什么时候判断，
代码写出来的问题就不大。
这是一个先写伪代码再写细节的过程。你不要上来就开始平铺写代码（我之前讲过优雅代码之道，有兴趣的可以加群听一下，重点讲了怎么写出来优雅代码）。
平铺代码是最菜的方式，好的代码是有结构的，有不同的抽像层级。
第一步，干嘛。
第二步，干嘛。
第三步，干嘛。
先把这个列清楚，这是伪代码的第一级。
然后变成注释，这是第二级。
删掉注释变成函数名，这是第三级。
所以说，好的程序员写代码是不需要注释的，不是说让你把注释删掉，而是让你完成这三步升华的过程。
写的好的代码，命名规范，你看到的真的是一首诗， 是一种编程语言，是在用语言来描述一件功能的完成，这种编程艺术的工业感很爽快，你看那些不爽的代码，简直了。。
14 不做数据量的预估
后端工程师在前期经常会忽视数据量的大小，没有影成一个好的习惯。
写代码只注重功能，没有一个关于数据量的概念。
这个地方其实还和性能是一致的，在性能上，前后端并没有太大的差别。
推荐的做法是，程序员要对数据很敏感，后端要知道每一个表的规模可能会有多大，当前的系统能支持的数据库表的大小是多大，而前后端都需要知道每一个操作，都分成了哪几个步骤，每一个步骤花费的时间是多少，大概占用的内存是什么样的。
做到这一点其实并不难，难的是养成这种习惯，初级工程师眼里看的是功能和代码，中级工程师眼里看到的是数据和时间。
更新于20180801-1621，下次继续，好饿。
15 提交代码不规范
16 不喜欢打Tag
17 不遵守发布流程
18 不知道Bug修复的优先级
19 总喜欢手动修改线上代码
20 不做数据备份
21 不做自测
22 不尽力模仿真实数据，测试数据很随意
23 不抽取公共代码
24 不认真听需求讲解
25 不看验收标准
26 不主动推进项目进度
27 遇到难题不主动反馈
==========这是现在的===========
好了。休息一下。眼睛疼。改天继续。
========这是上次的=======
不说了不说了~~
今天是被气晕了。
……我是睡了一觉开心分界线……
也许你们也会喜欢看这个
今天有时间我会继续写~
果然还是吐槽容易产干货啊
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