前言

前段时间一直配置mac，又是那种半焦虑式地沉浸，对软件的试用算是工具癖，其实是一种病，有句话说得好，一流的程序员炫耀他们的代码，二流的程序员炫耀他们的工具。所以才会有那么多关于那种语言最优秀的争论充斥着各种编程论坛。

昨天的工作继续无甚可说，这实际是一种可怕的现象，意味着自己无法从杂乱的工作中抽象出一种统一的学习框架出来，意味着工作中学习的东西都是破碎的，离散而分裂的。

工作了小半年，零碎学习到东西不少。然而最的收获的，却是见解。 关于猜测。

两种猜测的风格

• 基于猜测本身的猜测

刚一开始我自己自己的做事方法是，自己经常要去证实猜测本身，如果我猜测某个变量是这么个用法，我很可能会下个断点或者print一下，然后证实自己的猜测并获得更确切的肯定。

这样猜测的好处在于我可以对每一句代码，每一个函数都做到心中有数，都足够清晰，但是事实上，基于猜测本身的猜测，将很多的时间浪费在把握比较大的句子上，比如我看到了一个函数，名称叫做-user_num_stat-，但是如果其中的代码我并不懂，虽然我比较肯定这个函数是在做用户数统计，我也仍然有可以在repl中运行一下，确证这个函数做的确实是用户数统计。

换句话，基于猜测本身的猜测方法，务必要求对每一次猜测的正确率都是100％，然后才去做下一件事情。 这无疑导致了巨大的浪费，为了追求从90％的把握到100％的把握，我将相当在部分时间都用在已知的事物上，知识的边际效应递减，我的收获也并末达到预期的效果。 这种追求100%的心态，一直存在，而且像一种病，导致低效，导致拖延，导致很多无谓的时间耗费。

• 基于目的的猜测

其实我们的猜测，应该是基于目的的猜测风格，所谓基于目的的猜测，有两个含义，一是说我们的猜测的粒度应该更大，不能是对于某个变量，某个表达式，某个语句的猜测，而应该是对某个函数，某个代码块，某个文件的猜测，这样的才能够更好地直到猜测所应该有的意义，这样一来，对于我们已经有90％确定的知识，基于更大粒度的猜测可以直接无视地跃过，这种跃过无形之中就确认了我们的猜测，使得我们不必在其上再耗费时间。

另外一个含义，则是说做出了猜测之后，我们的任务，不是去确认猜测本身而是基于猜测本身去进行下一项任务，你准备开发什么功能，你打算增加什么模块，直接面向你的目的去行动，而不是将事情分隔成理解，思考，执行这么分离的几个状态，而是将理解，思考，执行融合成一整块，然后遇到问题，发现结果不如我们的猜测，再次进行返工与重构。这样才能够比较快速地实现目的，并不断地取得进步。

什么是好的粒度

什么才是猜测时的一个好的粒度呢？想了一想，我以为好的粒度是因人不同的，也因任务不同，对一门技艺的掌握程序无疑极大程序地影响你的猜测粒度，对于站在一站学科的专家来说，他的猜测粒度可能是基于项目的，无论你做了什么，他看了两眼就明白，你基本是怎么做的，为什么这么做，思路是什么，有什么创新，这也就是心理学中所谓的专家的概念框架，而对于一门学科的入门人员来说，猜测的粒度可能是基于单词，基于术语，任何一个术语都需要想，这可能是什么意思。当我们的猜测粒度越来越大，也就意味着我们在这个粒度上，已经有足够的能力来应对所有的变化了。

从这个意义来讲，除了完美主义幼稚病，文艺复兴僭越症之外，也许我的问题，只是在于对知识的掌握太差了。

—————————本文使用ipython notebook写作。