5 ข้อ ที่เข้าใจผิดในการเขียน code

1. ต้องเป็นคนความจำดี
อันนี้ไม่จริงเลย จริงอยู่ความจำเป็นสิ่งสำคัญ แต่ความเข้าใจสำคัญกว่า และจากที่เขียน code เลี้ยงชีพมาหลายปี หลายๆ ครั้งก็ copy code มาจากตัวอย่าง แล้วเอามาแก้ไข แต่ผมไม่ได้หมายถึงว่า copy แนวคิดของ code ตัวอย่างนะ เราต้องทำการออกแบบ program ของเราเสียก่อน ว่ามันจะทำอย่างไร ด้วยวิธีการอย่างไร
2. ต้องเป็นคนเก่งเลขมากๆหรือฉลาดมากๆ
คือเลขจะใช้ต่อเมื่อเราต้องการ แก้ปัญหาที่ต้องใช้สูตรคณิตศาสตร์ หรือปัญหาที่เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ที่มีสูตรเช่น ฟิสิกซ์ เคมี เป็นต้น แต่โดยส่วนมากแล้ว program ที่เราเขียนมักจะใช้การออกแบบขั้นตอนการทำงานเสียมากกว่า และจะคำนึงถึงหน้าตา ( Graphic User Interface ) ของ program ที่ใช้งานง่าย เราไม่จำเป็นต้องฉลาดแต่แรก แต่เราสามารถเรียนรู้ได้ จากการสังเกต และประสบการณ์ ในทุกๆ วันที่เราลงมือเขียน code
3. ต้องมี computer แรงๆและแพงๆ
ข้อนี้ไม่จำเป็นเลย แต่ขอให้เลือก computer ที่มีหน้าจอชัดเจน รักษาสายตา ส่วนเรื่องความแรงคิดว่า แค่อยู่ในระดับค่อนข้างดี ที่มีขายอยู่ในตลาด ไม่จำเป็นต้องมีการ์ดจอแรงๆ ( ยกเว้นว่าเราจะเขียนเกี่ยวกับ graphic หนักๆ ) ส่วนเรื่อง RAM ถ้ามีเยอะๆก็จะดี เพราะช่วยให้ run program ได้เร็ว จะได้ไม่ขาดช่วง ทำให้เราเสียจังหวะ แต่ที่สำคัญควรทดลองเล่นก่อนที่จะซื้อ หรืออ่าน review จากหลายๆ ที่
4. ไม่จำเป็นต้องรู้หลายภาษาหรือยึดติดว่าภาษานั้นๆจะดีที่สุด
ไม่มีภาษาไหนที่ดีที่สุด ขึ้นอยู่กับว่ามันเหมาะสมกับงานของเราหรือไม่ และความถนัดของเราด้วย แต่ข้อดีที่ได้จากการเขียน code ได้หลายภาษาคือ เราจะได้เรียนรู้แนวคิดที่แตกต่างๆ กันไปในแต่ละภาษา ซึ่งจะมีรายละเอียดเล็กๆ น้อย ที่ช่วยให้เป็นเครื่องมือทางความคิดของเราเพิ่มขึ้น
5. ประสิทธิภาพของภาษามีผลอย่างมากต่อความเร็วของ program
จริงอยู่ถ้าเรานำ program ที่มีการทำงานเหมือนกัน แต่เขียนด้วยภาษาที่แตกต่างกันไป แล้วนำมาวัดเวลาในการทำงานของ program มันจะไม่เท่ากัน แต่มันจะแตกต่างกันในระดับ milli sec ซึ่งน้อยมาก ส่วนมากประสิทธิภาพของ program ที่ดี จะมาจาก กระบวนการแก้ปัญหา ( algorithm ) ที่แตกต่างกัน การออกแบบโครงสร้างข้อมูล ( data structure ) ที่เหมาะสม และการเรียกใช้ หรือ จัดเก็บข้อมูล ( data retrieval / store )
Get in Touch with us
Related Posts
- 她的世界
- Her World
- Temporal × 本地大模型 × Robot Framework 面向中国企业的可靠业务自动化架构实践
- Building Reliable Office Automation with Temporal, Local LLMs, and Robot Framework
- RPA + AI: 为什么没有“智能”的自动化一定失败, 而没有“治理”的智能同样不可落地
- RPA + AI: Why Automation Fails Without Intelligence — and Intelligence Fails Without Control
- Simulating Border Conflict and Proxy War
- 先解决“检索与访问”问题 重塑高校图书馆战略价值的最快路径
- Fix Discovery & Access First: The Fastest Way to Restore the University Library’s Strategic Value
- 我们正在开发一个连接工厂与再生资源企业的废料交易平台
- We’re Building a Better Way for Factories and Recyclers to Trade Scrap
- 如何使用 Python 开发 MES(制造执行系统) —— 面向中国制造企业的实用指南
- How to Develop a Manufacturing Execution System (MES) with Python
- MES、ERP 与 SCADA 的区别与边界 —— 制造业系统角色与连接关系详解
- MES vs ERP vs SCADA: Roles and Boundaries Explained
- 为什么学习软件开发如此“痛苦” ——以及真正有效的解决方法
- Why Learning Software Development Feels So Painful — and How to Fix It
- 企业最终会选择哪种 AI:GPT 风格,还是 Gemini 风格?
- What Enterprises Will Choose: GPT-Style AI or Gemini-Style AI?
- GPT-5.2 在哪些真实业务场景中明显优于 GPT-5.1












