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測(cè)定程序員的代碼基因

開發(fā) 開發(fā)工具
一個(gè)代碼作品從無(wú)到有的演變過(guò)程全部記錄了下來(lái)。通過(guò)這樣的“簡(jiǎn)歷”,我們就可以針對(duì)一些代碼的設(shè)計(jì)演變?nèi)?wèn)問(wèn)題,去測(cè)定程序員的代碼基因。如果我們大量去讀過(guò)一些著名開源軟件的代碼,就會(huì)發(fā)現(xiàn)一些好代碼中不僅僅體現(xiàn)了規(guī)范性,還體現(xiàn)了特有程序員的「代碼基因」所形成的根本性的表現(xiàn)差異。

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上個(gè)月,在負(fù)責(zé)技術(shù)晉升評(píng)審的過(guò)程中,有人認(rèn)為在評(píng)審過(guò)程中以述職講述為主,可能對(duì)某些比較擅長(zhǎng)寫代碼而不擅于演講的同學(xué)不公平。而對(duì)于中級(jí)別的程序員技術(shù)晉升我們更傾向于篩選出擅長(zhǎng)編程,而非僅僅是說(shuō)得好的同學(xué)。

這個(gè)過(guò)程里面,存在四種情形:

  1. 代碼寫得好,也說(shuō)得好
  2. 代碼寫得好,但說(shuō)不出
  3. 代碼寫得不太行,但說(shuō)得很好
  4. 兩者都不行

晉升篩選的目標(biāo)是選出 1 和 2 兩種,篩掉 3 和 4。這里面的挑戰(zhàn)在于,在采用述職答辯這種形式下,1 和 3 這兩種很難分辨,同時(shí) 2 和 4 也很難分辨。關(guān)鍵就在于如何識(shí)別并判斷代碼寫得好還是不好的問(wèn)題,區(qū)分度的標(biāo)尺怎么定的問(wèn)題。這個(gè)判斷問(wèn)題在面試程序員時(shí)也存在,要不就先從「代碼面試」說(shuō)起吧。

1

在我過(guò)去十年多一些的從業(yè)經(jīng)歷中,倒是面試過(guò)很多次,其中不乏面試寫代碼的。

剛畢業(yè)那年***次去面試,聊了沒(méi)幾句面試官就給了一張白紙和鉛筆,要求在紙上用 C 語(yǔ)言寫一個(gè)快速排序算法的實(shí)現(xiàn)。這次經(jīng)歷我記憶猶新,差不多半小時(shí),我磕磕碰碰的寫了一個(gè)實(shí)現(xiàn)。在和面試官討論時(shí),被指出了不少?zèng)]考慮到的情形和漏洞,后來(lái)的結(jié)果自然是沒(méi)能通過(guò)。

現(xiàn)在回想起來(lái),在紙上編程真是一件很難受的事情。雖然五十年代的程序員基本都在紙上編程,那是因?yàn)槟菚r(shí)計(jì)算機(jī)的運(yùn)行成本很高。但面試時(shí)的紙上編程,一方面時(shí)間很有限,另一方面環(huán)境和氛圍比真正的編程要緊張不少。所以,我是不支持紙上編程這種形式的,它既不能讓候選人很好的發(fā)揮,另外一方面也可能沒(méi)有足夠的區(qū)分度。比如,像上面那樣寫一個(gè)著名的算法實(shí)現(xiàn),背過(guò)和沒(méi)背過(guò)差別可以很大,但對(duì)真正的編程能力卻不足以區(qū)分。

后來(lái),再有一次面試,被要求在白板上編程,我是拒絕的。只在白板上寫了思路,并沒(méi)有去寫細(xì)節(jié)的代碼實(shí)現(xiàn),不過(guò)這次倒是通過(guò)了。

2

除了要求在紙上寫代碼的,也有公司會(huì)要求上機(jī)編程,我在工作一年多以后的***次跳槽就經(jīng)歷過(guò)這么一次。

***輪的面試以問(wèn)答為主,但第二輪就直接給了一個(gè)題目,并分配了一臺(tái)電腦要求直接編程實(shí)現(xiàn)。題目并不算大,題目細(xì)節(jié)記不清了,大概記得是搭建一個(gè) Web 應(yīng)用之類的,考察的更多是工程應(yīng)用能力,而非算法。

如今回想起來(lái),其實(shí)就是判斷下實(shí)際的動(dòng)手能力,看能不能干活。既不用和當(dāng)時(shí)一些外企偏愛(ài)的邏輯智力題較勁,也沒(méi)有讓人尷尬的紙上或白板編程環(huán)節(jié)。當(dāng)時(shí)面試的一家國(guó)企的軟件部門,還算比較務(wù)實(shí),但對(duì)候選人的編程潛力和能力的要求真不高。

3

十多年前,大家都看那些跨國(guó)巨頭的軟件外企是怎么玩的,而今天,大家都看互聯(lián)網(wǎng)的巨頭是怎么玩的。

互聯(lián)網(wǎng)的巨頭標(biāo)桿當(dāng)然是 Google,但 Google 式的代碼能力面試槽點(diǎn)也是在網(wǎng)上被人噴的不行。比如,***的一條,Max Howell(Mac 下的著名軟件 Homebrew 的作者)在面試 Google 被拒后發(fā)過(guò)一條推文:

Google: 90% of our engineers use the software you wrote(Homebrew), but you can't invert a binary tree on a whiteboard so fuck off.(我們 90% 的工程師都用你寫的軟件,但你不能在白板上翻轉(zhuǎn)二叉樹,所以滾蛋吧。)

正因如此,有人對(duì) Google 面試的吐槽像下面這樣:

“谷歌式” 的面試真心是讓人又愛(ài)又恨,它糟糕透了:好的應(yīng)聘者落選,壞的應(yīng)聘者背背答案就能通過(guò),呵呵。

好吧,上面這句吐槽,我就看到了恨,倒沒(méi)看到愛(ài)在哪里。《Coders at Works》一書(中文翻譯版叫《編程人生:15位軟件先驅(qū)訪談錄》)作者 Peter Seibel 曾采訪 Ken Thompson,一位傳奇程序員,C 語(yǔ)言和 Unix 的***、圖靈獎(jiǎng)得主,他后來(lái)加入了 Google。

Peter Seibel: 我知道 Google 有一個(gè)規(guī)定,每個(gè)新員工都要在接受編程語(yǔ)言測(cè)試之后,才允許提交代碼。那就是說(shuō)你也得考(你自己發(fā)明的)C 啰?

Thompson: 是啊,我還沒(méi)考呢。

Seibel: 你還沒(méi)考? 難道你還不能提交代碼嗎?

Thompson: 是啊,我不能提交代碼,不行...我只是還沒(méi)有去考試,還沒(méi)覺(jué)得有必要去考。

我猜這可能就是 Google 讓人“愛(ài)”的地方,Google 堅(jiān)持了一個(gè)對(duì)所有人一視同仁的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則,即使這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)有時(shí)執(zhí)行起來(lái)得出的結(jié)果讓人覺(jué)得非常不合理。

之前看過(guò)一個(gè) Google 官方的代碼面試視頻,還考察寫代碼的過(guò)程。不用紙筆,而是請(qǐng)面試者打開一個(gè)協(xié)同工作的窗口,兩個(gè)人開同一個(gè)頁(yè)面。你改了什么,對(duì)方那邊是實(shí)時(shí)反應(yīng)的。這意味著你的面試官可以在另一端看到你是怎樣完成的這段代碼,你先寫了哪個(gè)變量,后寫了哪個(gè)方法,中途覺(jué)得哪里不對(duì),做了怎樣的刪除,做了怎樣的修改...從開始到最終完成,面試官一清二楚。

這個(gè)過(guò)程其實(shí)比看最終的代碼更能直接反應(yīng)編程能力和思考過(guò)程,當(dāng)然這對(duì)候選人也會(huì)帶來(lái)一定的心理壓力。我覺(jué)著完全讓候選人不知情的情況去觀察可能更有利于真實(shí)水平的發(fā)揮,否則觀測(cè)本身就有可能影響結(jié)果。

4

另外,還有一家面試代碼能力很有特色的公司:ThoughtWorks。

它有一套與一般公司有點(diǎn)不一樣的面試流程。對(duì)候選人快速初步篩選后,會(huì)發(fā)給候選人一些題目,讓候選人選用其喜歡的任何語(yǔ)言來(lái)編程解決。候選人會(huì)提交代碼用于后續(xù)的面試過(guò)程使用,在后續(xù)面試過(guò)程中將與一位 ThoughtWorker 一起結(jié)對(duì)編程,擴(kuò)展最初的代碼,添加新的特性,在這個(gè)過(guò)程中來(lái)判斷候選人的代碼能力。

對(duì),這的確是一個(gè)獨(dú)具特色的篩選程序員代碼能力的過(guò)程,比 Google 式的實(shí)時(shí)觀察更進(jìn)一步。但這種小眾的篩選過(guò)程都面臨一個(gè)問(wèn)題:可操作性比較復(fù)雜,而且成本高。在面臨需要大規(guī)模的招聘和篩選(晉升)時(shí),可操作性和成本就是一個(gè)繞不過(guò)的檻。

5

我大概就知道上面這些代碼面試方式,似乎沒(méi)有哪種讓人感覺(jué)特別***。

我們考察算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),是希望候選人能夠具備某些關(guān)于算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識(shí),雖然這些知識(shí)很可能在實(shí)際工作中并不常用到。候選人也許會(huì)去提前學(xué)習(xí)和記住一些面經(jīng)中的內(nèi)容,這樣你就評(píng)估不了真實(shí)的解決問(wèn)題的能力,而僅僅是看到了他重復(fù)回放算法的過(guò)程。一些開發(fā)人員可能會(huì)過(guò)于緊張,所以在面試或述職時(shí)失敗,但也許他們真得具備獨(dú)立解決問(wèn)題的能力。而紙上或白板編程是不太好的,這種方式會(huì)導(dǎo)致代碼人員犯一些在工作中不一定會(huì)發(fā)生的錯(cuò)誤。而且,這種方式又慢又痛苦。

我在想,理想情況下候選人應(yīng)該有一個(gè)全面的 GitHub “簡(jiǎn)歷”。一份好的 GitHub “簡(jiǎn)歷” 包括了你的代碼作品以及形成這個(gè)作品的過(guò)程記錄。而 GitHub commit log 天然具有這樣的過(guò)程跟蹤能力,所以我們就能從中看到很多東西。而一份不好的 GitHub “簡(jiǎn)歷” 就是一次性的把作品提交上去后再也沒(méi)有變化,而不是借助 GitHub 的過(guò)程記錄來(lái)完成這個(gè)作品。

有了 GitHub 這個(gè)代碼簡(jiǎn)歷,就能分析出一個(gè)程序員的「代碼基因」。代碼基因是我臨時(shí)聯(lián)想到的一個(gè)概念,因?yàn)樵谧x《信息簡(jiǎn)史》這本書時(shí),里面仔細(xì)分析了基因的本質(zhì),在這里我覺(jué)得二者(代碼與基因)有相似點(diǎn)可以結(jié)合。

基因定義為一種遺傳的基本單位,是某種表現(xiàn)型差異的根源。在生物學(xué)里,它存在于一種物質(zhì)中,這種物質(zhì)是一種核酸,更具體點(diǎn),就是脫氧核糖核酸(DNA)。薛定諤曾經(jīng)把基因想象為:某種遺傳特征的假想的物質(zhì)載體。一種微小的實(shí)體,卻包含了生物體的全部模式,并且這個(gè)模式還必須是個(gè)四維對(duì)象 —— 生物體本身是三維結(jié)構(gòu),再加上從胚胎到成年的每個(gè)發(fā)育階段演變的時(shí)間維度。

所以,這就是為什么要具有過(guò)程記錄能力的 GitHub “簡(jiǎn)歷”,它才擁有時(shí)間這個(gè)維度,一個(gè)代碼作品從無(wú)到有的演變過(guò)程全部記錄了下來(lái)。通過(guò)這樣的“簡(jiǎn)歷”,我們就可以針對(duì)一些代碼的設(shè)計(jì)演變?nèi)?wèn)問(wèn)題,去測(cè)定程序員的代碼基因。如果我們大量去讀過(guò)一些著名開源軟件的代碼,就會(huì)發(fā)現(xiàn)一些好代碼中不僅僅體現(xiàn)了規(guī)范性,還體現(xiàn)了特有程序員的「代碼基因」所形成的根本性的表現(xiàn)差異。

可惜的是,測(cè)定「代碼基因」依然是無(wú)法規(guī)模化的方式,更何況很多程序員根本沒(méi)有一份合格的 Github “簡(jiǎn)歷”。

【本文是51CTO專欄作者胡峰的原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系作者本人獲取授權(quán)】

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責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 51CTO專欄
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