7 Programming Myths that waste your time

Summary

В этом видео рассматриваются мифы, которые тратят время программистов. Автор делится своим опытом, показывая, как чрезмерное увлечение новыми технологиями, следование жестким программным догмам и чрезмерная оптимизация кода могут привести к неэффективности. Вместо этого важно развивать базовые навыки решения проблем, выбирать проверенные технологии и избегать ненужных фреймворков. Видео подчеркивает, что качество кода важнее его покрытия тестами, а также что искусственный интеллект не заменит программистов в ближайшее время.

Takeaways

• 😀 Использование новейших технологий не всегда необходимо для успешной карьеры программиста. Старые технологии, такие как WordPress и PHP, все еще широко используются.
• 😀 Часто в программировании существует множество способов решения одной задачи, и слепое следование одному методу (например, только объектно-ориентированному или функциональному программированию) — это трата времени.
• 😀 Чистый код — это важная концепция, но чрезмерное соблюдение принципа DRY (Don't Repeat Yourself) может привести к излишней сложности кода и бесконечным рефакторингам.
• 😀 Оптимизация покрытия кода тестами до 100% — это миф. Важно не количество тестов, а их качество и способность выявлять реальные ошибки.
• 😀 Оптимизация производительности кода должна происходить только тогда, когда это действительно необходимо, а не на этапе разработки, если приложение еще не достигло критической нагрузки.
• 😀 Использование облачных сервисов и микросервисной архитектуры без нужды — это ненужная трата времени и ресурсов. Простая VPS может быть достаточной для небольших проектов.
• 😀 Программисты должны быть осторожны с применением ИИ-инструментов, таких как Claude Sonnet 3.7, поскольку они могут создавать избыточный и сложный код, что приведет к дополнительной траты времени.
• 😀 Программирование на новых языках и фреймворках может вызвать FOMO (страх упустить что-то важное), но важно понимать, что для большинства существующих рабочих мест ключевыми остаются старые технологии.
• 😀 Использование новых технологий слишком рано, как в случае с Fauna, может привести к проблемам, если стартапы не смогут выдержать конкуренцию или не оправдают ожидания.
• 😀 Самым важным для программиста является наличие прочной основы в решении проблем и понимании математики и компьютерных наук, а не слепое следование модным трендам и фреймворкам.

Q & A

Какое осознание пришло к автору, когда он столкнулся с кризисом среднего возраста?

Автор осознал, что большую часть своей взрослой жизни он посвятил написанию кода, который в большинстве случаев так и не попал в продакшн и оказался либо заброшен, либо забыт на GitHub.

Какие мифы об успехе программирования автор собирается развенчать в видео?

Автор развенчает 9 мифов, которые тратят время программиста, включая мифы о новых технологиях, догмах программирования, чистом коде, тестировании и производительности.

Почему важно не гоняться за новыми технологиями?

Новые технологии, такие как Next.js, Kotlin или Rust, могут быть заманчивыми, но большинство технологий, которые используются в реальном мире, все еще основаны на старых системах, таких как Java, SQL и PHP. Раннее внедрение новых технологий может привести к риску, если они не станут массово востребованными.

Какие проблемы могут возникнуть из-за приверженности одной парадигме программирования, например, объектно-ориентированному или функциональному программированию?

Приверженность одной парадигме может привести к ограниченности подходов. Автор рекомендовал комбинировать различные стили программирования, такие как объектно-ориентированный и функциональный подходы, для более гибкого и эффективного решения задач.

Что автор думает о концепции 'чистого кода' из книги 'Чистый код' Роберта Мартина?

Хотя концепции из 'Чистого кода' полезны, стремление к идеальному чистому коду может привести к избыточному рефакторингу и созданию ненужных абстракций. Автор считает, что стоит применять принцип 'повторяй до тех пор, пока не станет больно' вместо жесткой приверженности чистоте с самого начала.

Почему тесты с 100% покрытием не всегда означают качественный код?

Тесты с 100% покрытием могут создать иллюзию безопасности, но высокое покрытие не всегда гарантирует качество. Иногда тесты просто покрывают строки кода, не проверяя реальную логику и не ловя ошибки, что может стать пустой тратой времени.

Когда действительно стоит оптимизировать код по производительности?

Оптимизация кода должна происходить только тогда, когда возникает реальная проблема производительности в продакшн-среде. Большинство проектов не требуют преждевременной оптимизации, которая может усложнить код и не оправдать себя.

Почему избыточная инфраструктура может быть излишней для небольших проектов?

Маленькие проекты часто не требуют сложных архитектурных решений, таких как серверless, микро-сервисы или глобальное кэширование. Иногда достаточно простого VPS для работы с небольшой аудиторией.

Как использование инструментов ИИ может стать ловушкой для программистов?

Инструменты ИИ могут значительно повысить продуктивность, но они также могут стать причиной траты времени, если программисты полагаются на них без должного понимания проблемы. ИИ может генерировать громоздкие и неэффективные решения, что приводит к замедлению работы.

Почему важно иметь крепкую основу в математике и компьютерных науках для программиста?

Без базовых знаний в математике и компьютерных науках, код будет менее эффективным и надежным. Знания этих основ позволяют программистам лучше решать задачи, принимать обоснованные решения и избегать распространенных ошибок.