在寫程式時，哪些習慣必須建立呢？以下列出我認為一個好的程式設計師應該養成的好習慣。
1 Test Driven Development
第一名的，就是我非常推的 TDD了。TDD不只是先寫測試再寫程式這麼簡單的規定而已，背後還包涵了一些情境。
首先，在寫測試程式時，其實就必須先要了解需求。不知道需求，當然寫不出測試。
其二，寫測試時式時，其實我就會開始想「要怎麼讓客戶端呼叫我的程式」，方法是要建立在 instance上呢？還是實作成類別的靜態方法。此時，我們就必須從由使用者的觀點來看，客戶端應該如何使用我們的程式。
其三，寫測試程式時，也會想到客戶端如何與我的程式互動？由兩者的互動關係，進而衍生出 dependent objects，dependency injections, IoC 等。而撰寫測試時，也需要開始建立 mocking object。
最後，TDD將修正我們所寫的類別，不再自行建立物件，而改由客戶端傳入，因此可得到較佳的相依性。好處是物件的生命週期可規劃在IoC一致處理，避免物件到處都是。
2 善用 Static analysis 工具
Visual Studio 中有個 Calculate Code Metrics工具，可計算程式的可維護性指數。此可維護性指數是由循環複雜度、繼承深度、類別結合程度、程式碼行數等四者組合而成。每次重構後，我也習慣來這裡看看可維護性指數是否增加了。如果可維護性指數小於10，那就代表完全沒辦法維護，這樣的程式是連當初的作者也會看不懂的。
而 FxCop 或 Code analysis 又是另一種常用的功能。它將常見的程式規則寫成 coding rule 並進行分析。分析完後產生如同編譯的錯誤或警告，讓開發人員可以得到提醒並進行修正。
3 使用開發輔助工具
使用良好的開發輔助工具，會讓我們寫程式時事半功倍。Visual Studio 已經內建了許多工具，如 Refactor，Code Snippet等。第三方工具如 CodeRush, ReSharper 等更提供強大的功能，幫助我在搜尋、重構、程式碼分析等地方。
不得不提一下ReSharper 的 Code Analysis功能，可直接在編輯區中背景地指出程式哪裡需要改進。就好像請了一個超強的大師，在身邊耳提面命，不斷地提出修正。久而久之，程式功力當然會進步。
4 不要太多的預設計 (Big Design Up Front)
在開發程式時，僅需要符合當下的需求就好。不要預想未來「可能」的需求為何？效能問題？應用程式架構怎樣分才能符合「未來」的需求。
要知道未來不見得發生這些預想的事。做這些預設計不但浪費時間，並可能造成未來程式難以重構，成本自然增加不少。
之前我也犯下不少這樣的錯誤。其中一項頗令我汗顏。當時我將某網站設計成三層式(3-tier)的架構，其中應用程式層(application tier)使用了 remoting的分散式架構。當時想：未來系統一定拆開到不同的伺服器，以符合高擴展性的需求，這些設計未來一定會用到。結果，開發兩年後，不但沒有發生，更糟的是網站還交給另給一組人維護。因為我做了多餘的設計，而這個設計已過了5年還沒發生當時預想的狀況，新進人員都會問當時為何這樣設計？造成交接、維護上的困擾。
5 奧坎剃刀原則 （Occam’s razor）
Occam’s razor 說明了下面的原則：
假如一個問題有很多種解決辦法，選最簡單的那個。
造成系統複雜的原因，其實還可再細分成兩種類型：本質複雜及意外複雜。
本質複雜(essential complexity)
本質上的複雜，是該問題本質上就比較複雜，我們應該採取科學上的方法讓它變簡單。常見科學方法，再分成兩種。
一個是將大而複雜的問題，拆解成多個簡單的小問題，進而一個個解決並得到整體行為。例如微積分，有限元素法。專案管理中的WBS 也是採用了這類的方法。這類方法有個缺點：小問題的總體行為等同於原大問題的行為嗎？
另一種是承認該大而複雜的問題難以拆解成小而簡單的問題。因此使用統計學的方法來統計大而複雜問題的行為。缺點是相當費時秏力，方法不正確，有時反而會得到相反的結果。
意外複雜(accidental complexity)
問題本質性的複雜外，有時候(也是常常)是我們採取的解決方法錯了，反而使得問題更複雜，稱為意外複雜。例如上述我所犯的預設計問題。此時，正確的方法則是將這些意外複雜因素移除掉。
本質複雜與意外複雜有時難以分辨，相當依賴設計人員的經驗。經典常見的意外複雜原因，如下。
- 我們實作了自己的 Web/Persistence/Messaging/Caching 的framework, 因為找不到比較好用的!!
- 買整個工具包，即使我們只用到10%。
- 為了效能，我們將所有的商業邏輯寫到 Stored procedure。(常見吧！)
- 我們不寫單元測試，因為我們已經花了很多時間在 debug。(真是天才)
這些理由看起來頭頭是道，似乎解決了問題，卻都使用問題更意外複雜。
6 學新的技術
為何要發明新技術？新技術往往是用來解決以前難以解決的問題，進而使用更簡單的方式來解決。以下是一些新的技術，您學會了嗎？
•Reflection
•Regular expressions
•Dependency injection
•Lambda expressions
•Extension methods
雖然使用新技術解決問題往往更加容易，但並非一定要採用這些新技術才能解決問題。因此許多「上班族」不願花時間學習，只願使用已經習慣的舊技術來解決。這樣的心態，稱為舒適區(Comfort zone)。這裡不適合討論心理學，話題就此打住。
7 獨立思考
並非所有新技術都能存活下來，故並非所有新技術都值得學習。那要如何分辨呢？
相同的道理，網路上的訊息已經多到「知識爆炸」也難以形容，但我們還是要學習/吸取新知。那要學習哪些知識呢？使用什麼方式學習較有效率呢？
答案就是獨立思考，不要隨廣告/行銷等手法矇騙。要常常想這樣做，比較快嗎？比較有效率嗎？沒有其他方法了嗎？沒有其他觀點了嗎？
結論
寫著寫著，就跳脫程式寫作的範圍了。要如何寫出好程式，其實與個人的思考習慣有密切關係。希望這一篇能對大家有幫助。
後記：感謝保哥提醒，應為 Extension Methods。
