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1、关心你的技艺
Care About Your Craft
除非你在乎能否漂亮地开发出软件，否则其它事情都是没有意义的。
2、思考！你的工作
Think!About Your Work
在你做某件事情的时候思考你在做什么。不间断地思考，实时地批判你的工作。这将占据你的一些宝贵时间，酬劳则是更为活跃地参与你喜爱的工作、感觉到自己在掌握范围日增的各种主题以及因感受到持续的进步而欢愉。从长远来说，你在时间上的投入将会随着你和你的团队变得更为高效、编写出更易于维护的代码以及开会时间的减少而得到回报。
3、提供各种选择，不要找蹩脚的借口
Provide Options,Don't Make Lame Excuses
不要说事情做不到；要说明能够做什么来挽回局面。不要害怕提出要求，也不要害怕承认你需要帮助。
4、不要容忍破窗户
Don't Live With Broken Windows
不要留着“破窗户”（低劣的设计、错误的决策、或者糟糕的代码）不修。发现一个就修一个。如果没有足够的时间进行适当的修理，采取某种行动防止进一步的破坏，并说明情势处在你的控制之下。
如果你发现你所在团队和项目的代码十分漂亮——编写整洁、设计良好，并且很优雅，你不会想成为第一个弄脏东西的人。
5、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。
设计出你可以合理要求的东西，好好开发它。一旦完成，就拿给大家看，让他们大吃一惊。然后说：“要是我们增加...可能就会更好。”假装那并不重要。坐回椅子上，等着他们开始要你增加你本来就想要的功能。人们发现，参与正在发生的成功要更容易。让他们瞥见未来，你就能让他们聚集在你周围。
6、记住大图景
Remember the Big Picture
如果你抓一只青蛙放进沸水里，它会一下子跳出来。但是，如果你把青蛙放进冷水里，然后慢慢加热，青蛙不会注意到温度的缓慢变化，会呆在锅里，直到被煮熟。
不要像青蛙一样。留心大图景。要持续不断地观察周围发生的事情，而不只是你自己在做的事情。
7、使质量成为需求问题
Make Quality a Requirements Issue
你所制作的系统的范围和质量应该作为系统需求的一部分规定下来。让你的用户参与权衡，知道何时止步，提供足够好的软件。
8、定期为你的知识资产投资
Invest Regularly in Your Knowledge Portfolio
9、批判地分析你读到的和听到的
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。
10、你说什么和你怎么说同样重要
It's Both What You Say and the Way You Say It
11、DRY原则——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。与此不同的做法是在两个或更多地方表达同一事物。如果你改变其中一处，你必须记得改变其它各处。这不是你能否记住的问题，而是你何时忘记的问题。
12、让复用变得容易
Make it Easy to Reuse
你要做的是营造一种环境，在其中要找到并复用已有的东西，比自己编写更容易。如果复用很容易，人们就会去复用。而如果不复用，你们就会有重复知识的风险。
13、消除无关事物之间的影响
Eliminate Effects Between Unrelated Things
我们想要设计自足（self-contained）的组件：独立，具有单一、良好定义的目的。如果组件是相互隔离的，你就知道你能够改变其中一个，而不用担心其余组件。只要你不改变组件的外部接口，你就可以放心：你不会造成波及整个系统的问题。
你得到两个主要好处：提高生产率与降低风险。
14、不存在最终决策
There Are No Final Decisions
没有什么永远不变——而如果你严重依赖某一事实，你几乎可以确定它将会变化。与我们开发软件的速度相比，需求、用以及硬件变得更快。通过DRY原则、解耦以及元数据的使用，我们不必做出许多关键的、不可逆转的决策。有许多人会设法保持代码的灵活性，而你还需要考虑维持架、部署及供应商集成等领域的灵活性。
15、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。
曳光弹代码含有任何一段产品代码都拥有的完整的错误检查、结构、文档、以及自查。它只不过功能不全而已。但是，一旦你在系统的各组件之间实现了端到端（end-to-end）的连接，你就可以检查你离目标还有多远，并在必要的情况下进行调整。一旦你完全瞄准，增加功能将是一件容易的事情。
16、为了学习而制作原型
Prototype to Learn
任何带有风险的事物。以前没有试过的事物，或是对于最终系统极其关键的事物。任何未被证明的、试验性的、或有疑问的事物。任何让你觉得不舒服的东西。都可以通过制作原型来研究。比如：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；用户界面设计等等。
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。
17、靠近问题领域编程
Program Close to The Problem domain
计算机语言会影响你思考问题的方式，以及你看待交流的方式。用你的用户的语言进行设计和编码。
18、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。
1）要选择能反映你想要传达的精确度的单位；
2）基本的估算诀窍：去问已经做过这件事情的人；
3）理解提问内容；
4）根据对问题的理解，建立粗略、就绪的思维模型骨架；
5）把模型分解为组件，找出描述这些组件怎样交互的数学规则，确定每个组件的参数；
6）给每个参数指定值，找出哪些参数对结果的影响最大，并致力于让它们大致正确；
7）进行多次计算，改变关键参数的值，然后根据那些参数表达你的答案；
8）在被要求进行估算时说的话：“我等会回答你”。
19、通过代码对进度表进行迭代
Iterate the Schedule with the Code
实行增量开发。追踪你的估算能力，提炼对迭代次数、以及在每次迭代中可以包含的内容的猜想。提炼会变得一次比一次好，对进度表的信心也将随之增长。你将给予管理部门你所能给予的最精确的进度估算。
21、利用命令shell的力量
Use the Power of Command Shells
GUI环境通常受限于它们的设计者想要提供的能力。当你想要快速地组合一些命令，以完成一次查询或某种其他的任务时，命令行要更为适宜。多使用你的命令shell，你会惊讶它能使你的生产率得到怎样的提高。
22、用好一种编辑器
Use a Single Editor Well
选一种编辑器，彻底了解它，并将其用于所有的编辑任务。如果你用一种编辑器进行所有的文本编辑活动，你就不必停下来思考怎样完成文本操纵：必需的键击将成为本能反应。编辑器将成为你双手的延伸；键会在滑过文本和思想时歌唱起来。这就是我们的目标。
24、要修正问题，而不是发出指责
Fix the Problem,Not the Blame
要接受事实：调试就是解决问题，要据此发起进攻。Bug是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。
26、“Select”没有问题
"Select" Isn't Broken
Bug有可能存在于OS、编译器、或是第三方产品中——但这不应该是你的第一想法。有大得多的可能性的是，bug存在于正在开发的应用代码中。与假定库本身出了问题相比，假定应用代码对库的调用不正确通常更有好处。即使问题确实应归于第三方，在提交bug报告之前，你也必须先消除你的代码中的bug。
27、不要假定，要证明
Don't Assume it - Prove It
不要因为你“知道”它能工作而轻易放过与bug有牵连的例程或代码。证明它。在实际环境中——使用真正的数据和边界条件——证明你的假定。
28、学习一种文本操作语言
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？
应用示例：
29、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。
30、你不可能写出完美的软件
You Can't Write Perfect Software
这刺痛了你？不应该。把它视为生活的公理，接受它，拥抱它，庆祝它。因为完美的软件不存在。在计算机简短的历史中，没有一个人曾经写出过一个完美的软件。你也不大可能成为第一个。除非你把这作为事实接受下来，否则你最终会把时间和精力浪费在追逐不可能实现的梦想上。
31、通过合约进行设计
Design with Contracts
什么是正确的程序？不多不少，做它声明要做的事情的程序。用文档记载这样的声明，并进行校验，是按合约设计（简称DBC）的核心所在。
这里，强调的重点是在“懒惰”的代码上：对在开始之前接受的东西要严格，而允诺返回的东西要尽可能少。
使用DBC的最大好处也许是它迫使需求与保证的问题走到前台来。在设计时简单地列举输入域的范围是什么、边界条件是什么、例程允诺交付什么——或者，更重要的，它不允诺交付什么——是向着编写更好的软件的一次飞跃。不对这些事项作出陈述，你就回到了靠巧合编程，那是许多项目开始、结束、失败的地方。
32、早崩溃
Crash Early
死程序不说谎。
当你的代码发现，某件被认为不可能发生的事情已经发生时，你的程序就不再有存活能力。从此时开始，它所做的任何事情都会变得可疑，所以要尽快终止它。死程序带来的危害通常比有问题的程序要小得多。
33、如果它不可能发生，用断言确保它不会发生
If It Can't Happen,Use Assertions to Ensure That It Won't
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。
不要用断言代替真正的错误处理。断言检查的是决不应该发生的事情。
34、将异常用于异常的问题
Use Exceptions for Exceptional Problems
异常表示即使的、非局部的控制转移——这是一种级联的（cascading）goto。异常应保留给意外事件。那些把异常用作其正常处理的一部分的程序，将遭受所有可读性和可维护性问题的折磨。这些程序破坏了封装：通过异常处理，例程和它们的调用者被更紧密地耦合在一起。
1）它自身；
2）传入该方法的任何参数；
3）它创建的任何对象；
4）任何直接持有的组件对象。
37、要配置，不要集成
Configure,Don't Integrate
细节会弄乱我们整洁的代码——特别是如果它们经常变化。把它们赶出代码。当我们在与它作斗争时，我们可以让我们的代码变得高度可配置和“软和”——也就是，容易适应变化。
要用元数据（metadata）描述应用的配置选项：调谐参数、用户偏好（user preference）、安装目录，等等。
38、将抽象放进代码，细节放进元数据
Put Abstractions in Code,Details in Metadata
但我们不只是想把元数据用于简单的偏好。我们想要尽可能多地通过元数据配置和驱动应用。我们的目标是以声明方式思考（规定要做什么，而不是怎么做），并创建高度灵活和可适应的应用。我们通过采用一条一般准则来做到这一点：为一般情况编写程序，把具体情况放在别处——在编译的代码库之外。
也许你在编写一个具有可怕的工作流需求的系统。动作会根据复杂的（和变化的）商业规则启动和停止。考虑在某种基于规则的系统（即专家系统）中对它们进行编码，并嵌入到你的应用中。这样，你将通过编写规则、而不是修改代码来配置它。
39、分析工作流，以改善并发性
Analyze Workflow to Improve Concurrency
时间是软件架构的一个常常被忽视的方面。时间有两个方面对我们很重要：并发（事情在同一时间发生）和次序（事情在时间中的相对位置）。
我们在编写程序时，通常并没有把这两个方面放在心上。当人们最初坐下来开始设计架构，或是编写代码时，事情往往是线性的。那是大多数人的思考方式——总是先做这个，然后再做那个。但这样思考会带来时间耦合：方法A必须总是在方法B之前调用；同时只能运行一个报告；在接收到按钮点击之前，你必须等待屏幕重画。“嘀”必须在“嗒”之前发生。
这样的方法不那么灵活，也不那么符合实际。
我们需要容许并发，并考虑解除任何时间或者次序上的依赖。
40、用服务进行设计
Design Using Services
实际上我们创建的并不是组件，而是服务——位于定义良好的、一致的接口之后的独立、并发的对象。
通过把你的系统架构成多个独立的服务，你可以让配置成为动态的。
41、总是为并发进行设计
Always Design for Concurrency
首先，必须对任何全局或静态变量加以保护，使其免于并发访问，现在也许是问问你自己、你最初为何需要全局变量的好时候。此外，不管调用的次序是什么，你都需要确保你给出的是一致的状态信息。
在被调用时，对象必须总是处在有效的状态中，而且它们可能会在最尴尬的时候被调用。你必须确保，在任何可能被调用的时刻，对象都处在有效的状态中。这一问题常常出现在构造器与初始化例程分开定义的类中（构造器没有使对象进入已初始化状态）。
一旦你设计了具有并发要素的架构，你可以灵活地处理应用的部署方式：单机、客户-服务器、或是n层。
42、使视图与模型分离
Separate Views from Models
也就是常说的MVC模式（Model-View-Controller）。
通过松解模型与视图/控制器之间的耦合，你用低廉的代价为自己换来了许多灵活性。
43、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。
现代的分布式类黑板（blackboard-like）系统，比如JavaSpaces和T Spaces。
所以下次有什么东西看起来能工作，而你却不知道为什么，要确定它不是巧合。
45、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。
46、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。
47、早重构，常重构
Refactor Early,Refactor Often
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。不要容忍破窗户。
关于重构，详见Martin Fowler的《重构》一书。
48、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。测试驱动开发？
49、测试你的软件，否则你的用户就得测试
Test Your Software,or Your Users Will
测试是技术，但更是文化。一点预先的准备可以大大降低维护费用、减少客户服务电话。
50、不要使用你不理解的向导代码
Don't Use Wizard Code You Don't Understand
向导很了不起。只需要点击一个按钮，回答一些简单的问题，向导就会自动为你生成骨架代码（skeleton code）。但如果你使用向导，却不理解它制作出的所有代码，你就无法控制你自己的应用。你没有能力维护它，而且在调试时会遇到很大的困难。
51、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。
52、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。开采需求的过程也是开始与用户群建立和谐的关系、了解他们对你正在构建的系统的期许和希望的时候。
53、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。
54、使用项目词汇表
Use a Project Glossary
如果用户和开发者用不同的名称指称同一事物，或是更糟，用同一名称指称不同事物，这样的项目很难取得成功。
55、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，问问自己以下问题：
很多时候，当你设法回答这些问题时，你会有让自己吃惊的发现。很多时候，对需求的重新诠释能让整个问题全部消失。
你所需要的只是真正的约束、令人误解的约束、还有区分它们的智慧。
56、倾听反复出现的疑虑——等你准备好再开始
Listen to Nagging Doubts - Start When You're Ready
你的一生都在积累经验与智慧。当你面对一件任务时，如果你反复感觉到疑虑，或是体验到某种勉强，要注意它。你可能无法准确地指出问题所在，但给它时间，你的疑虑很可能就会结晶成某种更坚实的东西，某种你可以处理的东西。软件开发仍然不是科学。让你的直觉为你的表演做出贡献。
57、对有些事情“做”胜于“描述”
Some Things Are Better Done Than Described
你应该倾向于把需求搜集、设计、以及实现视为同一个过程——交付高质量的系统——的不同方面。不要掉进规范的螺旋，在某个时刻，你需要开始编码。
58、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。
59、昂贵的工具不一定能制作出更好的设计
Expensive Tools Do Not Produce Better Designs
小心供应商的炒作、行业教条、以及价格标签的诱惑。在考察工具的产出时，试着不要考虑它值多少钱。
60、围绕功能、而不是工作职务进行组织
Organize Around Functionality,Not Job Functions
把你的人划分成小团队，分别负责最终系统的特定方面的功能。让团队按照个人的能力，在内部自行进行组织。
但是，只有在项目拥有负责的开发者、以及强有力的项目管理时，这种途径才有效。创立一组自行其是的团队并放任自流，是一种灾难性的处方。
要记住，团队是由个体组成的。让每个成员都能以他们自己的方式闪亮。
61、不要使用手工流程
Don't Use Manual Procedures
shell脚本或批处理文件会一次次地以同一顺序执行同样的指令。我们可以自动安排备份、夜间构建、网站维护、以及其他任何可以无人照管地完成的事情。让计算机去做重复、庸常的事情——它会做得比我们更好。我们有更重要、更困难的事情要做。
62、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。
63、要等到通过全部测试，编码才算完成
Coding Ain't Done 'Til All the Tests Run
就是这样。
64、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人bug，以检验测试能够抓住它们。
65、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。即时具有良好的代码覆盖，你用于测试的数据仍然会有巨大的影响，而且，更为重要的是，你遍历代码的次序的影响可能是最大的。
66、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。
67、把英语当作又一种编程语言
Treat English as Just Another 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。
68、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。使用像JavaDoc和NDoc这样的工具，我们可以根据源码生成API级的文档。
文档和代码是同一底层模型的不同视图，但视图是唯一应该不同的东西。
69、温和地超出用户的期望
Gently Exceed Your Users' Expectations
要设法让你的用户惊讶。请注意，不是惊吓他们，而是要让他们高兴。要理解用户的期望，然后给他们的东西要多那么一点。给系统增加某种面向用户的特性所需的一点额外努力将一次又一次在商誉上带来回报。
70、在你的作品上签名
Sign Your Work
我们想要看到对所有权的自豪。“这是我编写的，我对自己的工作负责。”你的签名应该被视为质量的保证。当人们在一段代码上看到你的名字时，应该期望它是可靠的、用心编写的、测试过的和有文档的，一个真正的专业作品，由真正的专业人员编写。
一个注重实效的程序员。
转载自：http://www.cnblogs.com/guoadou/archive/2005/03/14/the_pragmatic_programmer.html