写出机器能理解的代码难度不大， 但是能写出容易被大多数人理解并且容易维护的的代码，就不容易了。写出容易理解又容易维护的代码，包括很多方面。这包括，代码组织、程序结构、函数结构、函数、变量命名等等。

这里主要关注命名问题。

Phil Karlton: There are only two hard things in Computer Science:Cache invalidation and naming things.
Phil Karlton 曾说“在计算机科学领域中，有两件事是非常难的，一个是缓存失效，一个是命名。”

怎么做好命名？

• 借鉴目前业界著名公司的代码命名规范
• 具体深入到一些高质量的开源项目：比如Spring 、Zipkin 和SQLite，最好选一些规模不大、代码质量够高的开源项目
• 团队内部如果有好命名技巧的人，读他写的代码，学习、借鉴之
• 大胆犯错、有条件地重构

个人体会

除了上面这些，我觉得最让我受用的思考方式是，写的程序在真实世界，是什么样的？然后，就用人们惯常使用的命名，来模拟真实世界。将一件事情，流程化，然后拆解每一个步骤，然后按步骤、结构化地“命名”。仿生学的一些思考习惯和研究方法，对我也有很大的启发。

（完）