The Pragmatic Programmer Quick Reference Guide
关心你的技艺
Care About Your Craft
如果你不在乎能否漂亮地开发出软件，你又为何要耗费生命去开发软件呢？思考！你的工作
Think！About Your Work
关掉自动驾驶，接管操作，不断地批评和评估你的工作提供各种选择，不要找蹩脚的借口
Provide Options, Don't Make Lame Excuses
要提供各种选择，而不是找借口，不要说事情做不到，说明能够做什么不要容忍破窗户
Don't Live with Broken Windows
当你看到糟糕的设计、错误的决策做变化的催化剂
Be a Catalyst for Change
你不能强迫人们改变。相反，要向他们展示未来可能会怎样，并帮助他们参与对未来的创造记住大图景
Remember the Big Picture
不要太过专注于细节，已忘了查看周围正在发生什么使质量成为需求问题
Make Quality a Requirements Issue
让你的用户参与确定项目真正的质量需求定期为你的知识资产投资
Invest Regularly in Your Knowledge Portfolio
让学习成为习惯批判地分析你读到和听到的
Critically Analyze What You Read and Hear
不要被供应商、媒体炒作、或教条左右，要依照你自己的看法和你的项目的情况去对信息进行分析你说什么和你怎样说同样重要
It's Both What You Say and the Way You Say It
如果你不能有效地向他人传达你的了不起的想法，这些想法就毫无用处不要重复你自己
DRY — Don't Repeat Yourself
系统中的每一项知识都必须具有单一、无歧义、权威的表示让复用变得容易
Make It Easy to Reuse
如果复用很容易，人们就会去复用，创造一个支持复用的环境消除无关事物之间的影响
Eliminate Effects between Unrelated Things
设计自足、独立，并具有单一、良好定义的目的的组件不存在最终决策
There Are No Final Decisions
没有决策是浇铸在石头上的。相反，要把每项决策都视为是写在沙滩上的，并为变化做好计划用曳光弹找到目标
Use Tracer Bullets to Find the Target
曳光弹能通过试验各种事物并检查它们离目标有多远来让你追踪目标为了学习而制作原型
Prototype to Learn
原型制作是一种学习经验。其价值并不在于所产生的代码，而在于所学到的经验教训靠近问题领域编程
Program Close to the Problem domain
用你的用户的语言进行设计和编码估算，以避免发生意外
Estimate to Avoid Surprises
在着手之前先进行估算。你将提前发现潜在的问题通过代码对进度表进行迭代
Iterate the Schedule with the Code
用你在进行实现时获得的经验提炼项目的时间标度用纯文本保存知识
Keep Knowledge in Plain Text
纯文本不会过时。它能够帮助你有效利用你的工作，并简化调试和测试利用命令shell的力量
Use the Power of Command Shells
当图形用户界面无能为力时使用shell用好一种编辑器
Use a Single Editor Well
编辑器应该是你的手的延伸；确保你的编辑器是可配置、可扩展和可编程的总是使用源码控制
Always Use Source Code Control
源码控制是你的工作的时间机器—你能够回到过去要修正问题，而不是发出指责
Fix the Problem,Not the Blame
bug你的过错还是别人的过错，并不是真的很有关系—它仍然是你的问题，它仍然需要修正调试时不要恐慌
Don't Panic When Debugging
做一次深呼吸，思考什么可能是bug的原因"Select"没有问题
"Select"Isn't Broken
在OS或编译器、甚或是第三方产品或库中很少发现bug，bug很可能在应用中不要假定，要证明
Don't Assume It-Prove It
在实际环境中—使用真正的数据和边界条件—证明你的假定学习一种文本操纵语言
Learn a Text Manipulation Language
你用每天的很大一部分时间处理文本，为什么不让计算机替你完成部分工作呢编写能编写代码的代码
Write Code That Writes Code
代码生成器能提高你的生产率，并有助于避免重复你不可能写出完美的软件
You Can't Write Perfect Software
软件不可能完美，保护你的代码和用户，使它（他）们免于能够预见的错误通过合约进行设计
Design with Contracts
使用合约建立文档，并检验代码所做的事情正好是它声明要做的早崩溃
Crash Early
死程序造成的危害通常比有问题的程序要小得多用断言避免不可能发生的事情
Use Assertions to Prevent the Impossible
断言验证你的各种假定。在一个不确定的世界里，用断言保护你的代码将异常用于异常的问题
Use Exceptions for Exceptional Problems
异常可能会遭受经典的意大利面条式代码的所有可读性和可维护性问题的折磨。将异常保留给异常的事物。要有始有终
Finish What You Start
只要可能，分配某资源的例程或对象也应该负责解除其分配使模块之间的耦合减至最少
Minimize Coupling Between Modules
通过编写“羞怯的”代码并应用得墨忒耳法则来避免耦合要配置，不要集成
Configure, Don't Integrate
要将应用的各种技术选择实现为配置选项，而不是通过集成或工程方法实现把抽象放进代码，细节放进元数据
Put Abstractions in Code, Details in Metadata
为一般情况编程，将细节放在被编译的代码库之外。分析工作流，以改善并发性
Analyze Workflow to Improve Concurrency
利用你的用户的工作流中的并发性用服务进行设计
Design Using Services
根据服务—独立的、在良好定义、一致的接口之后的并发对象—进行设计总是为并发进行设计
Always Design for Concurrency
容许并发，你将会设计出更整洁、具有更少假定的接口使视图与模型分离
Separate Views from Models
要根据模型和视图设计你的应用，从而以低廉的代码获取灵活性用黑板协调工作流
Use Blackboards to Coordinate Workflow
用黑板协调完全不同的事实和因素，同时又使各参与方保持独立和隔离不要靠巧合编程
Don't Program by Coincidence
只依靠可靠的事物。注意偶发的复杂性，不要把幸运的巧合与有目的的计划混为一谈估算你的算法的阶
Estimate the Order of Your Algorithms
在你编写代码之前，先大致估算事情需要多长时间测试你的估算
Test Your Estimates
对算法的数学分析并不会告诉你每一件事情。在你的代码的目标环境中测定它的速度早重构，常重构
Refactor Early, Refactor Often
就和你会在花园里除草、并重新布置一样，在需要时对代码进行重写、重做和重新架构。要铲除问题的根源为测试而设计
Design to Test
在你还没有编写代码时就开始思考测试问题测试你的软件，否则你的用户就得测试
Test Your Software, or Your Users Will
无情地测试。不要让你的用户为你查找bug不要使用你不理解的向导代码
Don't Use Wizard Code You Don't Understand
向导可以生成大量代码。在你把它们合并进你的项目之前，确保你理解全部这些代码不要搜集需求—挖掘它们
Don't Gather Requirements—Dig for Them
需求很少存在于表面上。它们深深地埋藏在层层假定、误解和政治手段的下面与用户一同工作，以像用户一样思考
Work with a User to Think Like a User
要了解系统实际上将如何被使用，这是最好的方法抽象比细节活得更长久
Abstractions Live Longer than Details
“投资”于抽象，而不是实现。抽象能在来自不同的实现和新技术的变化的“攻击”之下存活下去使用项目词汇表
Use a Project Glossary
创建并维护项目中使用的专用术语和词汇的单一信息源不要在盒子外面思考—要找到盒子
Don't Think Outside the Box—Find the Box
在遇到不可能解决的问题时，要确定真正的约束。问问你自己：“它必须以这种方式完成吗？它真的必须完成吗？”等你准备好再开始
Start When You're Ready
你的一生都在积累经验。不要忽视反复出现的疑虑对某些事情“做”胜于“描述”
Some Things Are Better Done than Described
不要掉进规范的螺旋——在某个时刻，你需要开始编码不要做形式方法的奴隶
Don't Be a Slave to Formal Methods
如果你没有把某项技术放进你的开发实践和能力的语境中，不要盲目地采用它昂贵的工具不一定能制作出更好的设计
Costly Tools Don't Produce Better Designs
小心供应商的炒作，行业教条、以及价格标签的诱惑。要根据工具的价值判断它们围绕功能组织团队
Organize Teams Around Functionality
不要把设计师与编码员分开，也不要把测试员与数据建模员分开。按照你构建代码的方式构建团不要使用手工流程
Don't Use Manual Procedures
shell脚本或批文件会一次次地以同一顺序执行同样的指令早测试，常测试，自动测试
Test Early. Test Often. Test Automatically
与呆在书架上的测试计划相比，每次构建时运行的测试要有效得多要通过全部测试，编码才算完成
Coding Ain’t Done ’Til All the Tests Run通过“蓄意破坏”测试你的测试
Use Saboteurs to Test Your Testing
在单独的软件副本上故意引入bug，以检验测试能够抓住它们测试状态覆盖，而不是代码覆盖
Test State Coverage, Not Code Coverage
确定并测试重要的程序状态。只是测试代码行是不够的一个bug只抓一次
Find Bugs Once
一旦测试员找到一个bug，这应该是测试员最后一次找到它。此后自动测试应该对其进行检查英语就是一种编程语言
English is Just a Programming Language
像你编写代码一样编写文档：遵守DRY原则、使用元数据、MVC、自动生成等等把文档建在里面，不要拴在外面
Build Documentation In, Don't Bolt It On
与代码分离的文档不太可能被修正和更新温和地超出用户的期望
Gently Exceed Your Users' Expectations
要理解你的用户的期望，然后给他们的东西要多那么一点在你的作品上签名
Sign Your Work
过去时代的手艺人为能在他们的作品上签名而自豪。你也应该如此要学习的语言
厌倦了C、C++和JAVA？试试CLOS、Dylan、Eiffel、Objective C、Prolog、Smalltalk或TOM。它们每一种都有不同的能力和不同的“风味”。用其中的一种或多种语言在家里开发一个小项目WISDOM离合诗
What do you want them to learn？你想让他们学到什么？
What is their interest in what you’ve got to say？他们对你讲的什么感兴趣？
How sophisticated are they？他们有多富有经验？
How much detail do they want？他们想要多少细节？
Whom do you want to own the information？你想要让谁拥有这些信息？
How can you motivate them to listen to you？你如何促使他们听你说话？怎样维持正交性
- 设计独立、良好定义的组件
- 使你的代码保持解耦
- 避免使用全局数据
- 重构相似的函数
- 应制作原型的事物
- 架构
- 已有系统中的新功能
- 外部数据的结构或内容
- 第三方工具或组件
- 性能问题
- 用户界面设计
- 架构问题
- 责任是否得到了良好定义？
- 协作是否得到了良好定义？
- 耦合是否得以最小化？
- 你能否确定潜在的重复？
- 接口定义和各项约束是否可接受？
- 模块能否在需要时访问所需数据？
- 调试检查清单
- 正在报告的问题是底层bug的直接结果，还是只是症状？
- bug真的在编译器里？在OS里？或者在你的代码里？
- 如果你向同事详细解释这个问题，你会说什么？
- 如果可疑代码通过了单元测试，测试是否足够完整？如果你用该数据运行单元测试，会发生什么？
- 造成这个bug的条件是否存在于系统中的其他任何地方？
- 函数的得墨忒尔法则
某个对象的方法应该只调用属于以下情形的方法：
- 它自身
- 传入的任何参数
- 它创建的对象
- 组件对象
- 怎样深思熟虑的编程
- 总是意识到你在做什么
- 不要盲目的编程
- 按照计划行事
- 依靠可靠的事物
- 为你的假定建立文档
- 不要只是测试你的代码，还要测试你的假定
- 为你的工作划分优先级
- 不要做历史的奴隶
- 何时进行重构
- 你发现了对DRY原则的违反
- 你发现事物可以更为正交
- 你的知识扩展了
- 需求改变了
- 你需要改善性能
- 劈开戈尔迪斯结
在解决不可能解决的问题时，问问你自己：
- 有更容易的方法吗？
- 我是在解决正确的问题吗？
- 这件事情为什么是一个问题？
- 是什么使它如此难以解决？
- 它必须以这种方式完成吗？
- 它真的必须完成吗？
- 测试的各个方面
- 单元测试
- 集成测试
- 验证和校验
- 资源耗尽、错误及恢复
- 性能测试
- 可用性测试
- 对测试自身测试
