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
- From Zero to OCPP: Launching a White-Label EV Charging Platform
- How to Build an EV Charging Network Using OCPP Architecture, Technology Stack, and Cost Breakdown
- Wazuh 解码器与规则:缺失的思维模型
- Wazuh Decoders & Rules: The Missing Mental Model
- 为制造工厂构建实时OEE追踪系统
- Building a Real-Time OEE Tracking System for Manufacturing Plants
- The $1M Enterprise Software Myth: How Open‑Source + AI Are Replacing Expensive Corporate Platforms
- 电商数据缓存实战:如何避免展示过期价格与库存
- How to Cache Ecommerce Data Without Serving Stale Prices or Stock
- AI驱动的遗留系统现代化:将机器智能集成到ERP、SCADA和本地化部署系统中
- AI-Driven Legacy Modernization: Integrating Machine Intelligence into ERP, SCADA, and On-Premise Systems
- The Price of Intelligence: What AI Really Costs
- 为什么你的 RAG 应用在生产环境中会失败(以及如何修复)
- Why Your RAG App Fails in Production (And How to Fix It)
- AI 时代的 AI-Assisted Programming:从《The Elements of Style》看如何写出更高质量的代码
- AI-Assisted Programming in the Age of AI: What *The Elements of Style* Teaches About Writing Better Code with Copilots
- AI取代人类的迷思:为什么2026年的企业仍然需要工程师与真正的软件系统
- The AI Replacement Myth: Why Enterprises Still Need Human Engineers and Real Software in 2026
- NSM vs AV vs IPS vs IDS vs EDR:你的企业安全体系还缺少什么?
- NSM vs AV vs IPS vs IDS vs EDR: What Your Security Architecture Is Probably Missing












