有哪些新手程序员不知道的小技巧？
1. 拥抱你的 IDE（集成开发环境）的强大功能
新手往往只把IDE当成一个文本编辑器来写代码。但实际上，现代IDE是你的超级助手，它们有许多隐藏的强大功能可以让你事半功倍。
代码补全 (IntelliSense/Autocomplete): 不只是补全变量名或函数名。学会利用它来补全方法、属性、甚至是一整段代码片段（Snippets）。例如，在Python中输入 `for` 然后按Tab，通常会生成一个基础的循环结构。很多IDE允许你自定义 Snippets，为常用的代码模式创建快捷方式。
代码导航与搜索:
跳转到定义 (Go to Definition): 当你看到一个函数或变量时，按下某个快捷键（通常是 Ctrl/Cmd + 点击 或 F12）可以直接跳转到它的定义处。这对于理解大型项目中的代码流至关重要。
查找所有引用 (Find All References): 知道一个函数或变量在哪些地方被使用，可以帮助你理解其影响范围，以及在修改时避免破坏其他功能。
全局搜索 (Global Search): 不仅仅是文件名搜索，很多IDE能搜索整个项目中的文本、类名、方法名。学会使用 `Ctrl/Cmd + Shift + F` 是个好习惯。
重构 (Refactoring): 这是新手最常忽略但最强大的功能之一。
重命名 (Rename): 当你需要修改一个变量、函数或类名时，不要手动去全局替换。使用IDE的重命名功能，它会智能地识别所有使用该名称的地方并统一修改，避免遗漏或错误。
提取方法/函数 (Extract Method/Function): 将一段冗长、重复的代码块选中，使用重构功能将其变成一个独立的方法。这能大大提高代码的可读性、可维护性和复用性。
提取变量 (Extract Variable): 将一个复杂的表达式或硬编码的值提取成一个有意义的变量名，增加可读性。
调试器 (Debugger):
设置断点 (Breakpoints): 不要只依赖 `print()` 或 `console.log()` 来查看程序状态。学会使用调试器设置断点，然后在程序执行到断点处时暂停。
单步执行 (Step Over, Step Into, Step Out): 逐行执行代码，观察变量的变化，理解程序的执行逻辑。`Step Into` 是进入函数内部，`Step Over` 是执行完当前行（包括调用函数但不进入其内部），`Step Out` 是执行完当前函数并返回调用处。
观察变量 (Watch Variables): 在调试模式下，可以实时查看当前作用域内所有变量的值，这比 `print` 方便得多。
版本控制集成 (Git Integration): 大多数IDE都内置了Git功能。学会直接在IDE中进行提交（Commit）、拉取（Pull）、推送（Push）、查看历史记录、处理合并冲突（Merge Conflict）等，比在命令行操作更直观。
如何掌握 IDE 的小技巧？
熟悉快捷键: 很多功能都有快捷键，熟练记忆常用的快捷键可以极大地提高效率。大多数IDE都有一个“键盘快捷键参考”功能。
探索菜单和工具栏: 花一点时间浏览IDE的菜单和工具栏，看看有哪些你不知道的功能。
阅读 IDE 的帮助文档: 许多IDE的官方文档都非常详尽。
2. 理解并善用数据结构
数据结构不仅仅是理论知识，它们是解决问题的基础工具。新手容易倾向于使用最直观但效率不高的数据结构。
数组 (Array) vs. 链表 (Linked List):
数组: 访问元素速度快（O(1)），但插入和删除元素（尤其是中间位置）可能慢（O(n)），因为需要移动后续元素。
链表: 插入和删除元素速度快（O(1)），但访问特定元素需要从头开始遍历（O(n)）。
选择: 如果你频繁需要按索引访问数据，用数组。如果经常需要插入/删除且不常按索引访问，链表可能是更好的选择。
哈希表/字典/Map:
用途: 键值对存储，提供平均 O(1) 的查找、插入和删除操作。
场景: 需要快速查找某个值对应的其他信息时（如用户ID > 用户信息，单词 > 定义）。
新手误区: 可能会用数组+循环来模拟查找，效率远低于哈希表。
集合 (Set):
用途: 存储不重复的元素，并提供快速的成员检查（O(1)）。
场景: 去重、判断一个元素是否存在于一组元素中。
新手误区: 可能会用数组，然后循环遍历来检查重复，效率很低。
栈 (Stack) 和队列 (Queue):
栈 (LIFO LastIn, FirstOut): 想象一摞盘子，最后放上去的盘子最先被拿走。常用语函数调用栈、表达式求值、撤销/重做功能。
队列 (FIFO FirstIn, FirstOut): 想象排队买票，先来的人先买到。常用语任务调度、广度优先搜索（BFS）。
如何更好地理解和使用数据结构？
自己动手实现: 尝试用最基础的语言特性（如链表用节点对象连接）实现这些数据结构。这能让你深刻理解它们的内部工作原理。
阅读标准库: 查看你所用语言的标准库中是如何实现这些数据结构的，它们通常经过高度优化。
算法题是最好的练习场: LeetCode 等平台上的算法题会强迫你思考最适合的数据结构和算法。
3. 学会阅读和理解他人的代码
很多新手只关注写自己的代码，却忽略了阅读和理解别人的代码同样重要。
阅读优秀的开源项目: 选择你感兴趣且代码质量较高的项目，阅读它们是如何组织代码、解决问题的。
理解框架和库的源码: 当你使用一个框架或库时，尝试去阅读它的核心部分源码，你会学到很多设计模式和编程技巧。
从别人的代码中学习: 即使是同事写的代码，也花时间去理解，从中学习好的实践和不同的思考方式。
关注代码风格和命名: 好的代码有清晰的命名和一致的代码风格，这能大大提高可读性。
4. 版本控制 (Git) 的基础与进阶
Git 是程序员必备的技能，新手往往只用到 `add`, `commit`, `push`, `pull`。
理解 Git 的工作流程: 了解工作区（Working Directory）、暂存区（Staging Area）和本地仓库（Local Repository）的概念。
`git commit` 的艺术:
原子提交 (Atomic Commits): 每个提交应该只包含一个逻辑上的更改。不要把多个不相关的功能或修复打包到一个提交里。
有意义的提交信息 (Commit Messages): 使用清晰、简洁、说明性的提交信息。遵循一些约定，如第一行是标题（最多50字符），后面是更详细的解释。好的提交信息就像文档一样，能让你和他人快速了解代码历史。例如：`feat: Add user authentication via email` 或 `fix: Resolve memory leak in data processing module`。
分支策略 (Branching Strategy):
特性分支 (Feature Branches): 为每个新功能或bug修复创建一个独立的分支进行开发，而不是直接在主分支上修改。
合并 (Merge) vs. 变基 (Rebase): 理解两者的区别和适用场景。`Merge` 会保留所有历史记录，创建合并提交。`Rebase` 会将你的提交“移动”到目标分支的最新提交之后，保持线性历史，更整洁。但要注意，永远不要 Rebase 已经推送到公共仓库的分支。
`git rebase i` (交互式变基): 这个命令非常强大，可以让你：
合并提交 (Squash): 将多个小提交合并成一个有意义的提交。
编辑提交信息 (Edit): 修改过去的提交信息。
重新排序提交 (Reorder): 改变提交的顺序。
删除提交 (Drop): 删除不再需要的提交。
使用场景: 在将你的特性分支合并到主分支之前，用 `git rebase i` 清理你的提交历史，使其更干净、更具可读性。
解决冲突 (Conflict Resolution): 熟练掌握如何识别和解决 Git 合并冲突。
5. 编写可测试的代码
很多新手不考虑代码的可测试性，导致后期维护困难。
依赖注入 (Dependency Injection DI): 将代码的依赖（如数据库连接、服务接口）通过构造函数或方法参数传递进来，而不是在类内部直接创建。
好处: 使得测试时可以轻松地替换真实依赖为“模拟对象”（Mock Objects）或“桩对象”（Stub Objects），从而隔离被测试的代码。
示例:
```python
不好的例子 (难以测试)
class UserService:
def __init__(self):
self.db = DatabaseConnection() 直接创建依赖
def get_user(self, user_id):
return self.db.query(f"SELECT FROM users WHERE id = {user_id}")
好的例子 (易于测试)
class UserService:
def __init__(self, db_connection): 依赖通过构造函数注入
self.db = db_connection
def get_user(self, user_id):
return self.db.query(f"SELECT FROM users WHERE id = {user_id}")
测试时:
mock_db = MockDatabaseConnection()
user_service = UserService(mock_db)
user_service.get_user(1)
```
单一职责原则 (Single Responsibility Principle SRP): 一个类或函数应该只有一个引起它变化的原因。这意味着每个组件都应该只做一件事，并且做好它。
好处: 代码更容易理解、测试和修改。当你修改一个功能时，不太可能影响到其他不相关的代码。
编写单元测试 (Unit Tests): 学习使用你语言的单元测试框架（如 Python 的 `unittest` 或 `pytest`，Java 的 JUnit，JavaScript 的 Jest 或 Mocha）。
目的: 测试代码的最小可测试单元（通常是函数或方法），确保它们按预期工作。
测试驱动开发 (TestDriven Development TDD): 先写测试，测试失败，再写代码使测试通过，然后重构。虽然TDD有一定的学习曲线，但能极大地提高代码质量和健壮性。
6. 理解错误处理和日志记录
无效的错误处理和日志记录会让调试变得极其痛苦。
异常处理 (Exception Handling):
不要吞噬异常 (Don't Swallow Exceptions): 尽量避免使用空的 `except:` 块，这会隐藏问题。至少应该打印异常信息，或者重新抛出。
捕获特定异常: 尽量捕获你预料到的特定异常类型（如 `FileNotFoundError`, `ValueError`），而不是笼统地捕获 `Exception`。这能让你区分不同类型的错误并做针对性处理。
`tryexceptelsefinally`: 理解这几个块的作用。`else` 块在没有发生异常时执行，`finally` 块无论是否发生异常都会执行（常用于资源释放）。
日志记录 (Logging):
使用日志库: 不要只依赖 `print`。使用标准库的日志模块（如 Python 的 `logging`）。
日志级别: 了解不同的日志级别（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL）及其使用场景。DEBUG 用于详细的运行时信息，INFO 用于一般性的信息，WARNING 用于潜在问题，ERROR 用于错误，CRITICAL 用于严重错误。
记录关键信息: 日志中应包含时间戳、日志级别、模块/函数名以及错误发生的上下文信息（如变量值），以便于追溯。
7. 关注性能和内存管理（即使是基础）
即使不是性能瓶颈，了解一些基本原则也能让你写出更高效的代码。
避免不必要的循环和嵌套: 检查你的代码中是否有可以优化的循环，或者是否存在可以扁平化的嵌套结构。
理解时间复杂度和空间复杂度 (Big O Notation): 大O表示法是衡量算法效率的通用语言。知道什么是 O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2) 等，能帮助你选择更合适的算法。
例子: 如果你需要在一个列表里查找某个元素，使用线性搜索 (O(n))，如果列表非常大，这个操作会很慢。而如果列表已排序，你可以使用二分查找 (O(log n))，速度快很多。或者将列表转换为集合/哈希表，查找就是 O(1)。
理解动态语言的性能特点: 像 Python、JavaScript 这样的动态语言，由于其灵活性，在某些情况下可能比静态语言（如 C++, Java）慢。了解何时应该关注性能，以及是否有对应的优化方法（如使用 C 扩展，或者选择更高效的库）。
内存泄漏 (Memory Leaks): 在一些语言中（如 JavaScript 的某些环境，或 C/C++），不当的引用管理可能导致内存泄漏，即程序占用的内存不断增加却无法释放。学会如何识别和避免它们。
8. 学习和使用设计模式
设计模式是解决特定问题的、经过时间检验的、可重用的解决方案。
常见模式: 工厂模式 (Factory), 单例模式 (Singleton), 观察者模式 (Observer), 策略模式 (Strategy), 装饰器模式 (Decorator), 适配器模式 (Adapter) 等。
作用:
提高代码可读性和可维护性: 使用标准的模式能让其他开发者更容易理解你的意图。
促进代码复用: 模式本身就是可重用的解决方案。
解耦组件: 很多模式有助于降低类之间的耦合度，使系统更灵活。
如何学习: 不要死记硬背。理解每个模式解决什么问题，以及它的优缺点。尝试在你的项目中使用它们，哪怕是小范围的尝试。
9. 自动化你的任务
重复性的手动任务是效率的敌人。
脚本 (Scripting): 学习编写简单的脚本（Shell 脚本、Python 脚本）来自动化常见的任务，如文件处理、部署、数据备份、运行测试等。
构建工具 (Build Tools): 如果你学习的是编译型语言（Java, C, Go 等），了解并使用 Maven, Gradle, CMake, Webpack, Gulp 等构建工具。它们能自动化编译、打包、测试、部署等流程。
CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment): 学习 CI/CD 的概念，并了解如何使用 Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions 等工具来自动化代码集成、测试和部署流程。
10. 保持好奇心和持续学习的态度
技术发展日新月异，最重要的小技巧就是 持续学习。
阅读技术博客和文章: 关注你所用技术领域的知名博客、社区和技术网站。
参加技术会议和线上分享: 了解最新的技术趋势和最佳实践。
积极参与社区: 在 Stack Overflow 上提问和回答问题，参与开源项目。
不要害怕尝试新工具和技术: 保持开放的心态，愿意学习和适应变化。
这些技巧并非一蹴而就，需要时间和实践来掌握。但一旦你开始将它们融入你的开发习惯，你会发现自己的编程能力和效率会有质的飞跃。祝你编程愉快！
网友意见
1. 程序不等于数据结构加算法，而等于搜索引擎加英语。
2. 技术群是萌新的搜索引擎，同时也是老鸟的效率陷阱。很奇怪，喜爱社交的手艺人技术总是不咋地。
3. 遇到匪夷所思的Bug时，不要信邪，错误一定出在你自己身上。要坚信，引擎、类库以及语言本身，就像你的女友或老婆一样，永远正确。同样，所谓“运行效率低”也是一样。
4. 推荐一本技术书：《逻辑学导论》。
5. 魅力低的人能力总是被低估，团队中不善言辞以及长得丑的人值得留意。反之也成立，“你长得真好看”，“你给人的感觉很不错”，可以作为“你丫技术真烂”的委婉说辞。
6. 同事骂策划或产品傻逼，自己跟着骂骂就得了，千万别真的那么想，否则会降低你的可合作性。可合作性是项很重要的能力。
7. 《设计模式》、《人月神话》、《人件》、《我的编程感悟》等业内知名度很高的书，其实没什么卵用，但依然推荐阅读，可以用来和同行聊天时装逼。尤其是和写Java的程序员聊设计模式，能把人给唬跪了。但不要和用C系列语言的程序员聊这个。
8. 自动识别是IDE的标配，因此匈牙利命名法除了降低编码效率之外没什么别的好处。除非你用记事本敲代码，你长得真好看，你牛逼。
9. iOS开发真的是……非常简单，连初中小孩都学得会。招人难只不过因为Mac电脑普及率低。推荐给不明前途的新人。
10. 新人如果面试iOS，记得花一小时把斯坦福大学的某节有关MVC的公开课看明白，面试时候使劲讲。对面主程草包一点的话，没准会觉得醍醐灌顶，终于找到了之前遇到的一些奇葩问题的根源。
11. 有一种傻逼，总是嫌弃别人造的轮子不够圆，非要自己亲手造个方轮子。这种傻逼到处都是。以现成的类库坑多为由不用，非要自己写，不过是避开了现有的坑，转而亲手挖坑亲自跳。
12. H5真的没什么前途，那概念是用来忽悠傻钱的，始作俑者是李开复大大。新人可别被坑了。
13. cocos真是好啊！大家都快去用！Unity真垃圾！一大堆坑而且闭源没法改！千万别用！做游戏的都快去用cocos去！触控靠谱！cocos大法好！都别用Unity嗯。都别用才好。
14. 翻译官方文档是通向“业界大拿”的捷径。
15. 以极客自居的，多为极品。
16. 语言之间的隔阂，不过是要花一周熟悉下语法。勤奋点三天就够了。技术是技术，语言是语言，一门技术可以跨多门语言，程序员以技术分，而非以语言分。只有外行和新人才混为一谈。当然有不少写了多年程序依然停留在语法层面的老新人也分不清这个。
把觉得不靠谱的需求放到最后做。
很可能到时候需求就变了。
需求来了，切莫急着编码；
不明确不清晰的需求不要急着写，很可能最后不需要写；
先搭架子，后写实现，架子是思路，想不清细节可以先放个函数名在那里；
疲惫或者感觉自己脑子不够用，或者进了死胡同，就回家睡觉，不要死磕；
读好书，垃圾书会浪费你时间；
功夫在业余时间，业余时间多学习；
效率不高的时候，不要死撑，出去玩，低效的努力不过是欺骗自己；
多陪孩子和家人。
我有一个学习的小技巧，就是学习新技术的时候，多看看“官方文档”。
多年来的学习和工作经历，让我比较深刻认识到一点：看“官方文档”非常重要。
我们很多的问题和技术细节，其实，只要我们认真将官方文档过一遍，会发觉大部分的问题和认识模糊的地方都消失了。甚至，你还能发现自己之前通过搜索获得的到一些资料，可能是不准确或者已经过时的。官方文档是真正的好东西，因为编写文档的人群，通常就是这些技术或者软件的开发者，他们才是对这些东西最了解的人，因此，他们写的文档质量是很高的，通常也是最新的。
官方文档的不足的地方，大概是中文版本不多，看起来可能会比较吃力。不过，请相信我，下载一个翻译辅助软件，慢慢看还是可以的。另一方面，就是这些文档编写者，通常是技术界大牛，他们编写文档有时候是基于他们自己的技术认知水平，跳过了很多基础概念，也增加了阅读难度。不过，这个我们也可以通过多查资料，慢慢看来解决，并且通常会带来额外的学习收获。
版本管理工具是你最好的拐杖。代码要早提交，勤提交，越勤越好，只要改进一点点（哪怕只是改了一行代码，甚至只是改了注释中的拼写错误），测试通过了，立马提交。没有提交的代码就等于没写。
调试的要点在于代码孤立和隔离——每次只修改一处代码；因为如果同时改动多处代码，你不知道到底是哪个改动造成了关键性的变化。勤提交可以帮你很好地做代码隔离。老手的做法是改一点，不成功，立即在版本管理里放弃当前改动，回滚到上一个提交的版本，然后再改；但新手会在本地版本里改，不提交，不行了再手动改回来。但靠记忆手动改回常常有问题，比如新声明的变量忘了去掉，或者改错了，或者偷懒干脆不改回，继续改其他部分。这样改动越积越多，越搞越没头绪，最后往往得整个放弃从头再来（如果之前的新功能代码也没有提交的话，可能会一起搞砸，效率更低）。还有一种情况是瞎猫碰到死老鼠，改七改八能运行了，但之后发现其它工作的部分又出问题了，于是再去拆东墙补西墙。其实解决方案很简单：勤提交。一旦不行，立即回滚。
勤提交的好处除了回滚方便以外，还有利于快速自我代码审查——在提交之前瞟一眼diff，勤提交改动小，许多显而易见的错误，或者一些垃圾改动，比如增加了空白行，没有用到的声明变量等等容易被看到，此时就可以把这些改动放弃，有利于避免代码质量劣化。
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P.S. 关于提交的频率，新功能／BUG修复的提交单位是branch而不是commit。对应的，团队代码审核（如果有的话）的基本单位也是branch PULL request而不是单个commit。那些认为只有完成了一个新功能或者修复了一整个bug才能commit的，本座建议你重新审视一下自己作为程序员的基本素养。
Git Workflows and Tutorials----
Q：公司还在用SVN怎么办？
A：赶快换到GIT。
Q：想用GIT但做不了主怎么办？
A：忍着。
Q：GIT本地完整拷贝太大了，硬盘装不下怎么办？
A：买2T的硬盘。
Q：买不起怎么办？
A：500块的硬盘都买不起你做毛的开发？
二分法找bug
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（强行把自己带入新手程序员的一些评论我就都不回复了，只是单纯分享个小技巧，知道的人知道就好，不知道的人记住就好。）
老鸟和新手的一个很大区别来自于debug的能力。其中最主要又可以从两方面看出来：
1. 从高层往底层找错。
2. 科学方法。
很多新手遇到程序执行结果不对（尤其是图形程序员），先认为是机器毛病（浮点精度、硬件故障），然后认为是驱动有错，再认为是系统有错，最后才开始排查自己的程序。其实99%的情况下是自己程序有错，然后那1%里面的99%是系统有bug，再接着那1%里的99%是驱动有bug，最后到硬件问题，已经微乎其微了。应该从高层往底层查，而不是反过来。
debug一般来说是知道现象，但原因未知。这一点和很多自然科学的情况一样，所以完全也可以用科学的方法来：提假说->根据假说做出预言->做实验肯定或否定预言。对应于debug，那就是假设是某个地方有问题，那么推断它一定会导致除了你看到的现象之外的其他现象，运行程序看你的推断是否成立。掌握这个方法后debug不在变成瞎找瞎试，而是有迹可循有系统可依赖的方法。
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