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提高方法
我发现人们建议的大多数关于编程的改进方法就是基于性能的。阅读代码，阅读关于代码的内容，编写代码，做项目，谈论代码等等。如果他们在自己的工作之外做这些事情，那么程序员基本上肯定会有所提高，但似乎不是很有效率。
如果我想更擅长于编程，但每周我只想从自己的时间中花几个小时致力于编程呢？什么是建立更佳心理模型的最有效方式，以便于我可以做出更明智的决定？ 《Peak》一书中关于刻意实践的一个首选例子是音乐家。想要提高特定乐器的技能或学习一首新的音乐，是有经过定义的，标准化的方式的；包括一个音乐家在几个月的时间里学习一首新音乐的例子——每日只是刻意练习5分钟。而在编程中，我们没有大量的明确目标或改进措施（即：在某一段音乐作品的错误的数量），但其他的我发现都没有这个比喻接近。
那么，我们如何得到我们作为程序员的性能反馈循环？是的，我们有特定片段代码的反馈循环，无论代码是否工作，它的性能和健壮性如何等等。我们对于系统的稳健性有一个更长的反馈循环，因为它们在负载下会跌倒或随着时间的推移会变得笨拙。但是我们并不经常得到问题方法的实时反馈。
下面是我用来学习编程的方法，有些地方很不错，也有些地方值得改进：
我发现人们建议的大多数关于编程的改进方法就是基于性能的。阅读代码，阅读关于代码的内容，编写代码，做项目，谈论代码等等。如果他们在自己的工作之外做这些事情，那么程序员基本上肯定会有所提高，但似乎不是很有效率。
如果我想更擅长于编程，但每周我只想从自己的时间中花几个小时致力于编程呢？什么是建立更佳心理模型的最有效方式，以便于我可以做出更明智的决定？ 《Peak》一书中关于刻意实践的一个首选例子是音乐家。想要提高特定乐器的技能或学习一首新的音乐，是有经过定义的，标准化的方式的；包括一个音乐家在几个月的时间里学习一首新音乐的例子——每日只是刻意练习5分钟。而在编程中，我们没有大量的明确目标或改进措施（即：在某一段音乐作品的错误的数量），但其他的我发现都没有这个比喻接近。
那么，我们如何得到我们作为程序员的性能反馈循环？是的，我们有特定片段代码的反馈循环，无论代码是否工作，它的性能和健壮性如何等等。我们对于系统的稳健性有一个更长的反馈循环，因为它们在负载下会跌倒或随着时间的推移会变得笨拙。但是我们并不经常得到问题方法的实时反馈。
下面是我用来学习编程的方法，有些地方很不错，也有些地方值得改进：
