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「我不是卓越的程序员，我只不过是一个有着卓越习惯的程序员。」一位优秀的技术员曾这样说道自己。
那到底是哪些习惯成就了优秀/卓越的程序员？
☛尽量亲自动手去完成事情，你将会有一种直觉，知道如何去处理该事物。
☛积累案例，从数据表中标注着你已获得的数据开始。（关于这一点：rluhar评论补充说，这不仅适用于数据科学，也适用于解决任何数值问题。用一个电子表格（或一个R／PythonNotebook）来实现算法并获得一些结果，在过去帮助我真正理解了问题，避免走死胡同。例如，在建立一个外汇定价系统时，我能够使用电子表格来描述定价算法是如何*的，并向交易者（最终用户）解释它。在执行和部署算法之前，我们可以调整计算并确保一切都清楚。很好的建议！）
☛在找到通用办法之前，先找到一种能解决当前问题的办法。
☛让算法本身输出调试信息。你应该能够转储每一步的中间结果，并用文本编辑器或是Web浏览器手动检查它们。
☛不要为单元测试操心，定义出正确行为才是首要的。
☛检查文件的大小，*的文件总是*含了程序的实体部分，至少是指向程序实体内容的分派程序。
☛从主循环调度开始单步调试程序，可以学到很多关于控制流的东西。
☛寻找数据结构，特别是做为参数传递到许多函数中的那些。大多数程序具有一个小的关键数据结构集合，找到它们，理解代码的其余部分会变得容易的多。
☛写单元测试，这是确认你所理解的代码与真实代码*方式无误的*方法。
☛移除代码，看看什么出问题了。
☛在开始所有*之前，甚至是在剖析（profile）之前，建立一套代表典型现实世界的使用基准。别让性能倒退，除非你确信已经登峰造极，高处不胜寒，并且更好的解决方法还藏在世界的某个角落里无人发现（如果出现了那种情况，在版本控制系统（VCS）中标记你的分支，以便在发现错误之后回来更改。）。
☛许多性能瓶颈都出现在系统的交叉处。在所有RPC框架中搜集时间统计数据，并且有一些方式来传播和可视化每个服务器的请求时间，以及哪些部分的请求是并行的，哪里是关键路径。
☛通常，避免不必要的*可使你赢在起跑线上。缓存*的计算结果，粗略评估不常用的东西。
☛不要忽视常量因素。有时候一个渐进性更差的算法在实践中执行的很好，原因是其具有更好的缓存局部性。为此，你可以在多次调用的函数中识别出威胁。
☛不要想当然地去构建，确保你所加入的每个特性都有客户在用。
☛谨慎地控制依赖。为了某个效果而引入的库，可能会帮你节省一个小时，但也会导致更多地方被破坏——部署、版本控制、安全性、日志记录、意外的进程死亡。
☛当为个人或小团体开发的时候，把出现的问题累积起来，然后一次性全部解决（或者扔掉代码库，然后重新启动）。当为大型团队开发时，永远都不要让问题堆积，代码库应该始终处于新的开发人员可以看懂的状态，他们会说：“我知道这是做什么的，也知道如何更改它”（代码的）阅读者/编写者的比例结果是这样的：初始代码的编写多过阅读，因此可读性不那么重要，但成熟代码的阅读多过编写。
