There are only two hard things in computer science: cache invalidation and naming things.
计算机科学中只有两件难事：缓存失效和命名。
——（Phil Karlton）菲尔·卡尔顿
菲尔·卡尔顿 (Phil Karlton) 是一个著名的计算机科学家，他曾在 Netscape 平台工作。
最近在读张建飞老师的《程序员的底层思维》（值得一读，推荐），重点强调了程序员的抽象思维，让我想起了 Phil Karlton 的这句话。今天就来聊聊命名。
命名重要且难
正如Stack Overflow的创始人Joel Spolsky所说：
“Creating good names is hard，but it should be hard，because a great name captures essential meaning in just one or two words.”（起一个好名字应该很难，因为，一个好名字需要把要义浓缩在一到两个词中。）
命名为什么难呢？因为命名的过程本身就是一个抽象和思考的过程，在工作中，当我们不能给一个模块、一个对象、一个函数，甚至一个变量找到合适的名称的时候，往往说明我们对问题的理解还不够透彻，需要重新去挖掘问题的本质，对问题域进行重新分析和抽象，有时还要调整设计和重构代码。因此，好的命名是我们写出好代码的基础。
因此，要想真正做好命名，除了要掌握一些命名技法，还需要更深层次的修炼——提升抽象思维能力。
以下总结命名错误的几个层次、原因及规避方法。
拼音命名
许多新手喜欢用拼音来命名，比如shujuku、nihaoshijie、ccgc，我不说中文（数据库、你好世界、存储过程），你肯定是看不懂的。这种方式弊端很多，比如：
- 拼音是有语调的，同音词太多，没办法做到唯一性，也就无法保证命名的准确性；
- 中文词语很简洁，但拼音往往很长，不分词根本没法读，如果加下划线分词，那就更长了；
- 中文不区分动词和名词，容易造成功能性的命名，如submit和submission，中文都是tijiao；
- 中文拼音不好区别单数和复数；
- 中文也不好区分主动和被动，比如
选择元素和选中的元素，正常英语是SelectItems和SelectedItems，而拼音可能会写能一样的xuanzhe_yuansu或xuanzhe_de_yuansu，同样，没办法表示单复数形式；
Donald Knuth 曾经说过：“Programs are meant to be ready by humans and only icidentally for computers to execute.” 代码是用来让人读的，只是顺便让机器执行而已。（原话或许是 Hal Abelson 说的）
种种原因，拼音命名是无法保证代码是可读的，也就是说，你写的代码，别人看不懂，你自己过一段时间也看不懂。所以，千万不要用拼音命名。更不要拼音和英文混用，这样更让人头大。
杀死一个程序员不用枪，只要让他维护一个拼音命名的代码库就行了。
拼写错误
拼写错误是最低级的错误。我刚参加工作时，偶尔会犯这种错误，比如：database 会写成 datebase。当然，现在这种错误很容易被 IDE 或者编译器检查出来，所以，只要你不是故意的，这种错误很难出现在正式发布的代码中。
anyway，编程就是要细心一点，如果你经常犯这种错误，那就要考虑找人结对编程，或者转行。
词不达意
虽然英语是世界通用语言，但是，毕竟不是我们的母语，有时候，我们会用错词，比如：completed 和 finished 都有完成的意思，且都有动词词性。但在语义侧重稍有差别。
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complete: 在表示动词“完成”之义时，侧重于表达完成得比较圆满。另外，complete还有形容词词性，表示“完成的，完整的”。 -
finish: 在表示“完成之义时，侧重于表示”结束了，做完了”，并没有什么好坏之分。
举个例子你就明白～
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如果你嫁对了人, then you are complete。
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如果你嫁错了人, then you are finished。
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如果你嫁错了人还生了个倒霉孩子, then you are completely finished。
英文还有一个缺陷，就是词汇量太大。专有名词太多，同一种类型不同的命名。如汽车、火车、出租车、公交车、卡车、救护车、消防车分别叫做 Car,train,taxi,bus,truck,ambulance。
词汇量大，自然会造成记忆负担。解决办法就是多看英文资料，多学多写。
代码风格不统一
代码风格不统一，也是一种命名错误。比如，有的人喜欢用驼峰命名法，有的人喜欢用下划线命名法，有的人喜欢用帕斯卡命名法。当然这不是什么大问题，只要团队内部统一就行了。也有很多工具可以帮助我们做到风格统一，比如：EditorConfig。
有时候风格不统一来自编程范式的不同，比如：面向对象编程和函数式编程。面向对象编程中，我们喜欢用名词来命名，比如：Student、Teacher、Class，而函数式编程中，我们喜欢用动词来命名，比如：add、remove、update。这种情况下，建议团队内部统一编程范式，这样，代码风格也就统一了。
命名过长
命名过长也是一种错误。限定词越多，意思不是越明确吗？其实不然，命名过长，反而会让人看不懂。
比如，有的人喜欢把变量命名成：theNumberOfStudentsInClass，这样的命名太长。事实上叫studentsCount就可以了。
解决办法是要找到核心词。比如，studentsCount，核心词是count，theNumberOfStudentsInClass，核心词是students。核心词越多，越难理解。
依赖注释
有些人函数命名很随意，然后用注释来解释函数的作用。这种做法就好像正经工作时间不好好努力，下班后加班加点的干，是极不可取的。因为，代码应该是自解释的，添加注释往往还会增加额外负担。如果你的代码需要注释，那么，你的代码就不够清晰，需要重构。
大部分注释都是无用的，当然，有些业务逻辑复杂的地方，还是需要注释的，但是，注释应该是最后的手段，而不是第一选择。
随意命名
现实情况是，很多工程师常常忽略了命名的重要性，只要能实现业务功能，名字从来就不是重点。实际上，这既是对系统的不负责任，也是对自己的不负责任，更是对后期维护系统的人不负责任。写程序和写文章有极强的相似性，本质上都是用语言阐述一件事情。试想，如果文章中用的都是一些词不达意的句子，这样的文章谁能看得懂，谁又愿意去看呢？
每一次的变量命名、方法命名、类命名都是难得的训练抽象思维的机会。不要浪费这个机会，要认真对待每一个命名，要尽可能的做到准确、简洁、易读。
总结
命名是一门学问。总体三个经验：
- 学好英语
- 多做练习
- 多看优秀代码
现在人工智能工具可以帮写代码，能够大块大块的生成各种业务逻辑的代码。而代码都是基于变量名生成的，所以，写好变量名，就能生成高质量的代码。
所以，命名是程序员的基本功。即便是 AI 时代，抽象思维能力都是程序员的核心竞争力之一。
