Keras之父亲传，一个软件工程师的成长自查清单-技术圈

转自：大数据文摘

编译：Travis、茶西、Aileen

创造了Keras的 Francois Chollet近期在博客上分享了他个人的提醒清单,老司机带我们少走弯路。

在开发过程中

代码不仅仅是为了被执行的，也是一种团队内共同交流的方式。我们可以使用代码来向别人描述问题的解决方案。代码的可读性包括清晰的分段，易懂的变量名，以及描述隐含内容的注释。可读性并不是锦上添花，而是写代码必备的属性。
不要去想这次工作对自己下一次升值有什么帮助，而要去努力思考可以为自己产品的用户和社区做些什么。不惜一切代价避免“显眼的贡献”。不是真正对产品有帮助的功能，就不要添加
个人品味也会反映在代码上。品味是一种约束－在简单性的渴望将这种可约束性满足的品味变得系统化。请保持对简单性的不懈追求。
味道也适用于代码。品味是一种约束-对于过程的满足感和对于代码简约的欲望之间的平衡。请保持你对简约的倾向。
学会拒绝。如果有人要求给代码添加新的功能，我们有权利拒绝。实际上，每个功能的成本都超出了最初的设想：维护成本，文档成本和用户的认知成本。每当被要求添加代码功能的时候，记得问问自己：我们真的应该这样做吗？通常来说，答案是否定的。
当你决定为产品添加新的用例，需要注意的是，如果你按照用户请求的字面意思去添加内容，这样反而达不到最佳效果。用户专注于他们自己的特定用例，而你必须从项目的整体和原则来考虑。通常，我们应该扩展现有功能而不是增加一个非常零碎的模块。
以持续集成和全面的代码单元测试为目标做出投资。始终确保自己处于一个能够自信地编码的环境中；如果不能够拥有靠谱的环境，首先要去建立合适的基础设施。
你可以不用事事都提前做好准备。有时候可以先尝试一下，看看结果如何，然后尽早更改错误的尝试。确保你建立了一个可以执行上述一切的环境。
好的软件让事情变得简单。虽然问题看起来很困难，但是这并不意味着解决方案必须复杂或难以使用。很多时候，我们有一个更容易并且并那么耀眼的办法，工程师却会选择使用更加复杂的有副作用的解决方案（画外音：“让我们使用机器学习吧”！“让我们构建一个应用！”“让我们添加区块链！”）在编写任何代码之前，请确保自己选择的解决方案是最简单的。从简单第一的原则着手，给出解决方案。
避免一切隐含规则。如果你发现自己开发的代码中有一些隐含规则，请用注释注明并与他人共享或自动化。每当你发现一个可重复的，类似于算法的工作流程时，应该设法将其文档化，以便其他团队成员从你的发现中受益。此外，你还应该设法在软件中自动化该工作流程的任何部分（例如正确性检查）。
从整个产品的设计过程去考虑你代码改动将会带来的影响，而不仅仅是关注你想要的部分-例如收入或增长。除了你正在监控的特定指标之外，您的软件对全球用户的总体影响是什么？是否存在任何副作用？在保留软件实用性的同时，你可以做些什么来解决这些问题？

关于API（应用程序接口）设计

你的API拥有用户，因此涉及到用户体验。在你做出的每一个决定中，始终牢记用户。请设身处地去理解你的用户，无论他们是初学者还是经验丰富的开发人员。
尽量减少用户在使用API时的认知负担。自动化可自动化的内容，最大限度地减少用户所需的操作和选择量，不要暴露不重要的选项，设计简单一致的工作流程，以反映简单一致的心智模型。
把简单的功能保持简单，让复杂的功能变成可能。不要为了实现某个特定功能而增加常用功能的认知成本。
如果工作流的认知成本足够低，那么用户应该可以在完成一次或两次之后就可以记住（而无需再次查看教程或文档）。
寻求与领域专家和从业者的心智模型相匹配的API。有领域经验但没有API经验的人应该能够使用最少的文档来直观地理解你的API。他们主要会查看代码示例，可用对象及其签名。
即使没有关于底层实现的任何材料，参数的含义也应该是容易被理解的。而由用户指定的参数应该与用户对问题的心智模型有关，而不是与代码中的实现细节有关。API只和它解决的问题相关，而与软件如何在后台运行无关。
最强大的心智模型是模块化和层次化的：总体很简洁，当你查看细节时又很精确。同样，一个好的API也是模块化和分层的：易于着手，但具有表现力。在更少对象上使用复杂签名，和在更多对象上使用简单签名之间存在一个平衡。一个好的API具有合理数量的对象，而且具有合理简单的签名。
你的API不可避免地反映了你的实现选择，特别是你选择的数据结构。要实现直观的API，你必须选择自然适合该领域的数据结构。这与该领域专家的心智模型相匹配。
深思熟虑地去设计从始到终的工作流程，而不仅仅是一系列原子功能。大多数开发人员去开发API的时候，会通过询问“应该提供哪些功能？让我们为他们配置选项。”而不是，请问“这个工具有什么使用场景？对于每个使用场景，用户操作的最佳顺序是什么？什么是最简单的API可以支持这个工作流程？”API中的原子选项应该满足高级工作流程中出现的明确需求。“因为有人可能需要它”，并不是添加理由。
错误消息，以及通常在与API交互过程中向用户提供的任何反馈，都是API的一部分。交互性和反馈是用户体验不可或缺的一部分。设计API的错误消息请深思熟虑。
因为代码是为了交流，所以命名很重要-无论是命名项目还是变量。名称反映了你对问题的看法。避免过于通用的名称（例如“x，变量，参数”），避免过度长和特定的命名，避免可能产生不必要纠纷的术语（例如“奴隶主/奴隶”），并确保在命名选择中保持一致。命名一致性意味着内部命名一致性（例如，不要命名“轴”的时候既用“dim”又用“axis”），以及与问题域已建立约定的一致性。在确定名称之前，请确保查找域专家（或其他API）使用的现有名称。
文档是API用户体验的核心。它不是附加组件。花时间去撰写高质量的文件，相较于花时间在其他的功能上，你会看到更高的回报。
用"展示"代替＂叙述＂：你的文档不应该谈论软件如何工作，它应该展示如何使用它。展示从头到尾工作流程的代码示例；显示API的每个常见用例和关键功能的代码示例。

给软件工程师职业生涯的建议

职业进步并不是你管理的人数，而是你所产生的影响：你的工作是否为世界带来改变。
软件开发是团队合作，人际关系和技术能力同样重要。做个优秀的队友。当你走在职业道路上时，记得与他人保持联系。
技术永远不会中立。如果你的工作对世界有任何影响，那么这种影响就有道德方向。我们在软件产品中看似无害的技术选择调整了技术获取的条件，技术的使用激励，谁将受益以及谁将受到影响：技术选择也是道德选择。因此，始终谨慎而明确地表达你想通过选择支持的价值观。为道德而设计并将你的价值观融入到你的创作中。永远不要想“我只是在建立这种功能，这本身就是中立的“：它不是，因为你构建它的方式决定了它的使用方式。
建立世界需要的东西，而不仅仅是你希望拥有的东西。很多时候，技术人员过着远离常人的生活，专注于满足自身特定需求的产品。寻求扩大生活体验的机会，让你更好地了解世界需求。
在做出有着长期影响的任何选择时，将你的价值观置于短期的自身利益和情绪之上，例如贪婪或恐惧。了解你的价值观是什么，并让它们指导你。
当我们发现自己陷入冲突时，暂停一下，承认我们的共同价值观和共同目标是个好主意，并提醒自己，我们几乎肯定是站在同一边。
生产力归结为高速决策和行动偏见。这需要：1.）来自经验的良好直觉，以便在给出部分信息的情况下做出大体正确的决定；2.）敏锐地意识到何时更谨慎地行事并等待更多信息，因为错误决策比延迟决策的成本更高。在不同环境中，最佳速度/质量的决策权衡可以有很大差异。
更快地做出决定意味着你在职业生涯中做出更多决策，这将使你对可能选项的正确性有更强的直觉。经验是提高生产力的关键，更高的生产力将为您提供更多的经验。这是一个良性循环。
在你意识到缺乏直觉的情况下，坚持抽象的原则。在整个职业生涯中建立可靠且正确的原则列表：原则是形式化的直觉，和原始模式识别（需要直接和广泛的类似情境经验）相比，可以推广到更广泛的情境。

Keras之父亲传，一个软件工程师的成长自查清单

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