sas程序员与普通程序员差别

A. SAS与R优缺点讨论 从工业界到学界

SAS与R优缺点讨论：从工业界到学界
尽管在工业界还是被 SAS 所统治，但是R在学术界却得到广泛的应用，因为其免费、开源的属性使得用户们可以编写和分享他们自己的应用。我们的目的就是展示这两种差异巨大的语言各自优点，并且共同发挥他们的优势，我们同时还要指出那些不使用SAS 好多年的、现在正在使用 R语言的人们的一些误解和偏见，因为他们已经很少关注 SAS 的发展和进步了。
前言
我们选取 SAS 和 R的原因是因为他们是目前在统计领域中最有统治地位的两个编程语言。现在我们注意到一个不好的现象，就是在学术界重度使用R的用户认为R在被SAS霸占的工业界有具有相当优势的，然而熟练掌握这两个软件对于想在数据分析领域取得小有成就的年轻人来说很关键。
SAS经常有一些更新，非SAS程序员由于没有技术跟进往往并不知情。SAS绘图模块就是一个快速发展并成长的例子，然而许多人并不注意到这些升级以至于他们仍然固执的使用R画图。SAS另一个不广为人知的例子是SAS可以轻松自定义函数，这正是 R的强项。这个SAS过程步(PROC)有全面的语法检查、翔实的文档和技术支持;然而一个新的使用者很可能不知道这些工具可用，或者根本不知道它们的存在。另外，SAS还拥有卓越的培训课程，网络及用户组分享资源，不同相关主题的大量书籍。知道并合理的使用这些技术以及工具有助于减少使用SAS的畏惧之心。
统计方法的新进展
SAS：
优点：SAS 的软件及算法都是经过检验的，SAS 有技术支持去快速解决用户的需求。如果需要的话，SAS会尝试在已存在的步骤中嵌入新的方法，例如增加一个选项或者新增一个语句(statement)，因此用户不需要学习另外一个过程步。SAS也会发布最新通讯来详细说明软件的更新。
缺点：更新升级较慢。
R：
优点：用户可以快速实施新方法，或者寻找已经存在的软件包。很容易学习和理解新方法，因为学生们可以看到代码中的函数。
缺点：R文档的更新都是通过用户进行的，所以新的方法并没有被很好调试和检验。开发者们散布于各地，而并没有在一起来进行团队合作的开发。
在这个问题上，SAS 和 R 的优缺点是互补的。对于 R，有人认为它的代码是开放的，可以看到 R是如何工作的，这对于拥有相关背景的人是比较容易理解的。然而对于SAS，它的过程步是预装的，文件中对不同的语句(Statement)及选项( Option)存储了大量的数学公式。如果用户真的想看到底层程序，这个也是很容易实现的。对两种语言的使用着者来说，不管是学生还是其它用户，只是运行代码的话对于两种语言是没有什么不同的。你运行SAS，不需要知道它在干什么，类似的是，你运行R时，也不需要知道它在后台调用的函数。你所做的就是按章操作而已。
画图
SAS：
优点：SAS画图模块正变得越来越灵活、精良和易于使用。在一些分析过程步(PROCs) 中，ODSGraphics可以自动的生成一些图形，而不需要额外的代码。这使得用户多了一个选择，即可以使用默认的图表生成图表，也可以自己来创造个性化的图表。
缺点：图形背后的模板语言(TL)是庞大及不易使用的，特别是对于新手来说。新的高级功能如交互式绘图功能( interactivegraphs)，对于新手来说也是难以掌握的。
R：
优点：可以简单的生成漂亮的图表，还可以使用循环语句来生成动画。
缺点：在 R中图表功能与统计分析无关，绘图和分析是相互独立的。用户必须自己来决定什么样的图形是合适的，使用效果的好坏取决于用户们的统计背景和喜好。尽管改变图形去达到特别的维度或角度并不是一个简单事儿。
SAS9.2 之前版本的图表功能不足是 R更吸引人的一个主要原因之一。R的一个最好的特性之一就是其图表功能的高质量性和易用性。但是，当前 SAS/GRAPH 搭配 ODSGraphics 及 SG 过程在软件中增加了制图的能力。联合使用 ODS graphics 和 PROCS可以使用户简单地生成与分析相关的展示图表。特定的绘图过程步如PROCSGPLOT，SGPANEL和SGSCATTER等越来越多，当然需要的一定代码来实现。另外，SAS 中还有一些其他不错的绘图选择，如SGDESOGNER 和 SAS Enterprise Guide。
函数及可重复使用的代码
SAS：
优点：SAS有可在 DATA 和 PROC步使用的大量函数和自定义函数。另外强大无所不能的、也可以被DATA步和PROC步使用的宏语言。宏变量可定义为局部或者全局类型。
缺点：编写自定义函数和详细的宏代码需要深厚的编程知识来确保正确性。
R：
优点：在 R 中编写函数很简单，用户也可以通过上传自己的函数到 R-CRAN 上与其它用户分享。
缺点：编写自定义函数需要深厚的编程知识来确保正确性。变量是严格的局部变量。在这一点上两种软件拥有类似的利弊。SAS的早期用户运行自己的定制函数主要取决于宏程序的编写，这也是 R 用户认为其低效及笨重的原因。然而，SAS 9 版本的 PROCFCMP允许用户编写个性化的函数，SAS 9.2 版本又允许用户在 DATA 及 PROC步中调用这些函数。这对于简单的统计函数是很有用的，对于更加复杂的统计函数也可以通过 IML 语言来实现。
SAS 及 R两种语言都面临着怎样有效地、正确的使用函数，这就需要用户在函数编写的过程中拥有深厚的编程背景。从好的角度来说，一个程序员需要知道他们编写的是什么;危险的是，其它人可以下载一个SAS 宏或者 P程序包来使用，尽管他们不知道其内在工作原理，甚至不知道其正确性。所以，有了对宏及函数适当的了解，再来分享它们并应用于具体的需求是很方便的。
用户支持
SAS：
优点：SAS 有丰富的网上参考资料，专业的技术支持，专业的培训课程，许多优秀的出版书籍，一个紧密的用户组及网络社区。SAS的问题可以直接反映给技术支持部门，他们会与用户一起来解决。
R:
优点：R 有很好的示例手册，网上参考材料，R 邮件列表和 R 聚会。
缺点：用户们取决于其它用户对于软件的看法及建议。因为 R的开发者散布于全球各地，所以全球的用户是缺乏联系的。程序包(Package)并不是由 R软件的开发核心团队来编写的，所以导致了程序的不完善甚至有时候会对结果的正确性有所怀疑。另外，很难去直接寻找一个针对具体问题的人员或者团队。
数据处理
SAS：
优点：SAS 可以处理任意类型和格式的数据。DATA 步的设计纯粹就是为了数据的管理，所以 SAS擅长处理数据。利用丰富的选项，SAS 可以将大数据处理的很好，拼表以及 PROC SQL 也可以减少运行时间。
缺点：在 DATA 步骤中 SAS中的DATA步有非明示的循环算法，因此使用者的编程思维需要改变以符合SAS的运行逻辑。
R:
优点：R 在最初就被认为是更加适合大数据的。它对于矩阵的操作和排序的设计是非常高效的。R也可以很好的进行各种基于分析的数据模拟。
缺点：R 的设计更加关注统计计算以及画图功能，所以数据的管理是比较耗时的，而且不如在 SAS中那么明晰。其中一个主要的原因就是：对于各种不同类型的数据，在 R 中进行很好的数据处理是比较难以掌握的。
数据处理的重要性经常在统计编程中被忽视了，但是它确实是非常关键的，因为实际的数据非常糟糕，不能直接应用于分析。纯粹地使用 R的学生们对于得到的数据往往有不切实际的期望，而学习 SAS是一个有效的方法去解决怎样整理原始的数据。SAS可以对大而繁杂的数据集进行管理和分析，而 R更着重于进行分析。
当处理复杂数据时，R的面向对象的数据结构会遇到很多问题，并且R还缺乏一个内在的循环过程。在SAS中，应用标准化工具经常会进行如下操作：合并含有大量缺失数据的复杂数据集，再生成及修改其中的变量。而在R中，进行复杂的数据处理操作是没有标准化的，而且经常会导致更加复杂的过程。
SAS与R软件运行时间的快慢对比取决于任务。如SAS可以通过设置MEMLIB，从而像R一样使用内存(而非硬盘)来提升运行速度。但在R中，没有这样的硬件驱动，只能使用内存来执行。
报表
SAS：
优点：SAS 通过很多有用的过程步来生成详细漂亮的报表。
缺点：能提供更详尽报表的过程如 TABULATE、REPORT等，在能正确而有效的使用前，将为有一个艰难的学习曲线等待你跨越。
R:
优点：报表方面，R拥有诸多利器。Sweave包可以创造包含文字、表格和图形的 PDF 文件，其中图形可以LaTeX 和 R命令来装扮。另一个新的程序包 Knitr 可以快速生成格式限制较少的网页内容。
缺点：R 没有一个模式化的方式来生成报表，所以需要在编程上花一些功夫。报表的生成对于 R 来说是一个比较新的方向，所以它不如 SAS来的简单和快速。在 R 中，Sweave 和 Knitr 是报表这方面的领先的程序包，但是学习起来也比较困难。
重度报表使用用户应该了解这些以上不同，尽管学习 SAS的报表功能需要花费一些时间，但是一旦掌握了就很有价值并有很高的灵活性。而从最基础学习 R 的报表功能也许不需要像 SAS那样花那么多时间。
结论
我们可以看到解决 R 与 SAS的辩论是三合一的。第一，就像在任何一个统计编程社区一样，我们知道这个PK是没有一个最终赢家。两种软件各有优缺点。他们有共存的必要，而学术上的教学中，他们也有共存的必要。如果学生们能够明确他们的需求并合理的应用，那样会获得更好的效果。如果只给学生教授一种软件是有局限性的，这样会使他们难以发挥学习另外一种软件的潜力。第二，用户们需要保持他们的工具箱与时俱进。SAS和 R 都有一些很不错的学习网站去介绍最新的技术上的进步。第三，最理想的是学习两种软件并将其融合于分析中。对于 R 的用户们，通过转化R 到SAS 的用户界面，可以同时使用 2种软件。通过使用两种软件可以使处理及分析数据变得事半功倍，而且使所有的用户都满意。

B. 好程序员：优秀的程序员和一般的程序员差别在哪

一个好的程序员定义分为三种：兴趣，努力，行业前景
1: 首先你要对前端这个职位这个行业感兴趣，没有兴趣你再怎么去学都是没有用的，比哑巴吃黄莲都更难受。有兴趣后就要懂得培养。
2: 俗话说：人往高处走，水往低处流，努力要讲究方法，你刚毕业不久，我建议我们先好好实习积累工作经验，然后跳出来自己找个公司上班，工作经验会更加丰富，我就是这样
3: 互联网行业正属于当今社会的发展高峰期，首先确定你选这个行业前景是没有错的，非常好，其次 除了前端，你应该去了解后端，和互联网行业的其他职位，程序员不一定都是前端。或许互联网行业的其他职位也很适合你。
在大学里学的专业是前端，这个已经是非常好的了，当今前端的需求量大。也是很景气。希望你能抓住这个机会 不要放弃 踏实一步一步来，成就会来的非常快！

C. 普通程序员和大神级程序员有什么差别

六点区别：

1、文档能力

“文档是第一生产力”，这一点在程序员的世界是毫无异议的。看看Spring，hibernate，Struts等最流行的开源软件的文档就知道，他们tutorial，他们的getstarted，他们的reference文档写的多么的易懂。

如果要获得更高的报酬，文档是绝对关键的因素。有文档就有沟通，就有交易。搞技术的容易忽视文档的力量，也因为写文档十分困难，更多程序员选择舒适区，习惯写下代码，但正因为如此，妨碍了不少程序员的进阶。

2、解决BUG的效率差别

普通程序员可以利用搜索引擎(网络)寻找答案，经常性找不到好的解决办法，然后更换技术方案!顶级程序员也利用搜索引擎(Google)寻找答案，一般bug都顺利解决(其实跟前期框架选择等关系非常大)。

5、面对如何开源社区态度

普通程序员几乎没有在开源社区混，这也导致经常对新技术发展关注度低。而顶尖程序员则是拥抱开源社区。

6、面对功能点

普通程序员：立马开始构思自己如何实现脑海里出来一个方案。

顶尖程序员：发现功能点很普通github上面早已经有非常多的解决方案，着手根据业务选择一个最适合最优的方案。

但是优秀的程序员一开始都是普通程序员，所以加油吧！

D. 考虑从事 SAS 程序员工作，有哪些需要注意的点

SAS显然不是一个user friendly的软件，如上面大家所讲，其主要优势还是体现在处理大量甚至海量的数据的时候。比如我日常处理数据最小的也有几十万行，几十列，这样的文件是excel没有办法处理的。

1)平常你们用SAS主要是原始数据处理工作多还是数据统计分析工作多；
我想这个取决于工作，SAS在这两方面表现都很强大，data step用于前者，proc step用于后者。但是其实任何工作都一定程度上是两者的结合，将原始数据做好处理才能发掘出更多有意义的信息，适当和有效的数据统计分析才能得到合适的结果。如果按照SAS官方的分类，programmer的工作更加侧重前者，而后者为主的工作可能更多是BI Analyst或者consultant。

2)对统计知识要求有多深；
不是特别的深，可以做到理解SAS相关proc的原理即可。其实在实际的工作中最常用的统计方法其实很简单。如果阅读和理解SAS相关的proceres没有问题，统计知识就不会成为做SAS programmer的短板。

3)目前基本只有医药行业大量招SAS programer吗？感觉其他都没很多招聘/实习信息
Biostatistics的确是SAS应用最成熟和广泛的领域之一。如上所说，只要是需要处理分析大量数据的行业都可能用到SAS。具体说，在参加SAS培训时，遇到的同学背景很广泛，商业银行，投资银行，餐饮行业，政府部门，大学等等。我自己是在能源行业。

4)公司在招SAS programer时比较看重什么，比如SAS certificate，很强统计背景，学历资深还是什么的?
首先，如果你熟练掌握SAS，那很好。其次，如果你有真正运用SAS的工作经验，那就更好了。问题是：能有第二个条件的工作就肯定不是适合学生的了。那么，可能相关的certificate是个不错的证明。如果以上两者都不具备……（这样的人其实很多，培训时遇到的大多数人是用到了SAS才开始学的），那么，如果你有良好的统计教育背景，或者运用其他统计软件的经验就算是个和其他竞争者竞争的plus吧。

E. sas程序员是做什么的

SAS程序来员日常的工作为原始数据处理工作和数据统计分析。

SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色，而是数据分析能力强大所以常常用微软的产品管理数据，再导成sas数据格式．要注意与其他软件的配套使用）；数据呈现；

数据分析。当前（2016年）软件最高版本为SAS9.4。其中Base SAS模块是SAS系统的核心。其它各模块均在Base SAS提供的环境中运行。用户可选择需要的模块与Base SAS一起构成一个用户化的SAS系统。

(5)sas程序员与普通程序员差别扩展阅读：

SAS/STAT覆盖了所有的实用数理统计分析方法，是国际统计分析领域的标准软件。SAS/STAT提供了八十多个过程，可进行各种不同模型或不同 特点数据的回归分析，如正交回归/面回归、响应面回归、logistic回归、非线性回归等，且具有多种模型选择方法。 可处理的数据有实型数据、有序数据和属性数据，并能产生各种有用的统计量和诊断信息。

在方差分析方面， SAS/STAT为多种试验设计模型提供了方差分析工具。

另外，它还有处理一般线性模型和广义线性模型的专用过程。在多变量统计方面， SAS/STAT为主成分分析、典型相关分析、判别分析和因子分析提供了许多专用过程。SAS/STAT还包含多种聚类准则的聚类分析方法。

F. 普通的程序员和大神级的程序员有什么区别

你好，普通程序员只能做一些重复简单的事情，大神级程序员可以解决普通程序员解决不了的难题，还可以给普通程序员建框架。

G. 普通程序员和大神程序员，到底有啥区别“渡一教育”

众所周知，雷军本就是一位超级厉害的程序员。他曾经这样评价自己的编码水平：“我没写过诗，但是有人评价我写的代码像诗一样优雅。”

好吧，有被凡到。

尽管很多人曾因为雷总过于浓密的发量而怀疑他作为程序员时的水平。但是从雷总的语气中我们可以感觉到他对于自己编码能力的自信。

不得不承认，同样是程序员，普通程序员和大神的差别是巨大的。

当普通程序员尝试重构一个简单的模块

当大神级程序员重构代码

普通程序员做的多线程

大神级程序员做的多线程

是否过于真实？刚入门的小白程序员流下了羡慕的泪水。。。

另外，据不权威调查显示，大神程序员的生活作息远不同于普通人类，基本上是昼伏夜出。果然，大神早已非正常人类，不食人间烟火。有图为证(第一列是时间，第二列是代码行数。)

这是FFmpeg的作者FabriceBellard的编码时间表，能看出来，越到晚上灵感越强啊。额，不过，这位大佬是会睡着睡着觉灵感突发蹦起来提交代码的吗……

而这是LiveJournal的作者BradFitzpatrick在memcached项目上的时间表。

典型的夜猫子，昼伏夜出，每天只睡四个小时。

仁慈的独裁者，Python之父Guidovan Rossum同样是一位暗夜使者。

美好的一天从下午开始，夜晚才是灵感的源泉。不过大佬好像真的不用睡觉的。。。。

而在夜行者之上，更有一种恐怖存在，他们宣告了永动机是可以实现的，因为他们自己，就是永动机。。。

“世界上最好的语言”php的创始人RasmusLerdorf，便是其中翘楚，这是他在php-src项目上的提交时间：

果然是大佬，白天正常工作，晚上更加兴奋。果然，真正的大神都是突破人类身体极限，完全不用睡觉的。

当然了，以上这些呢不过是一些极端案例，他们虽然是真正的大神，小渡也绝不建议小伙伴们学习这种作息习惯。不然很有可能，技术没学到，发量却比大神还少。。。

而在日常的工作中，大神对于小白的碾压更是全方位无死角。

注：reinventing the wheel 重新发明轮子

果然，大神的工作都是独出心裁的。

额，不过这么一看嘛，菜鸟和大神好像差不多。。。。

大神的反应总是波澜不惊的，好像没什么成就感。。。

离谱。。。。

笑出自信，笑出强大！

看到大神们种种不同凡响的表现，小伙伴们有没有心生向往？不要灰心，只要努力，假以时日你一定也能像雷总那样，写出诗一样优雅的代码。

要想真正的成为大神，要脚踏实地，有的放矢，为自己设立目标，不断向目标逼近。

至少要做到以下几点：

程序员之所以被称为“大神”，顾名思义便是在专业领域他们无所不能。所以，大神之路第一步就是补全自己技术上的短板，项目出现任何技术难题时，只要自己出马便能发现问题所在，从而找到解决方法。

多隆就是这样一位全能的大神，“只要有技术上的困难，找多隆，没有解决不了的”这是在阿里技术人员内部流传的一句话。

对于编码技术，多隆便是武侠小说中已臻化境的绝顶高手，从2003年到2007年，搜索引擎工作一直都是多隆一个人负责，但这不是他所有的工作，因为他解决问题的能力是惊人的。

多隆一个人能顶一个团队，别人做事可能要成立一个项目组，而他从头到尾都是自己一个人，即使他负责的事情以前从没有接触过。

阿里研究员毕玄曾举例说：“五彩石项目多隆完成了商城搜索的mp逻辑，当时如果没有多隆，整个项目需要延后2周；还有一次，淘宝session框架调用session_tair故障，一堆人（应该有10人+）一起排查问题，从6:00排查到第二天的6:00，最后多隆查到了问题。”

而达到如此境界，与多隆自身的特质分不开。当他沉浸在他的程序世界时，外界的人和事很难干扰到他。他不擅交际，也不玩什么社交网络，一般很难在公众场合见到他，只要能不参加的会议、采访，他都不会参加。

就算去，他也常常会带上笔记本。据说他也曾经带着笔记本去outting，在车上写代码……

而且尽管被同事们顶礼膜拜，多隆依然谦逊，他说：“我就是个写代码的，很普通”。

从多隆身上我们也能看到，想要成为大神，首先就是要静下心来沉住气，认真研究代码，不断学习进步，完善技术，让自己不再有短板。

理想是最好的指引者，对于技术行业尤其如此。

很多人在成为程序员之初，都抱有改变世界的想法，想象着运用自己的编程技术来为未来的世界增添色彩。而真正能将这种想法坚持到底的人可谓是凤毛麟角，但这恰恰是成为大神程序员的重要特质。

支付宝OB数据库团队的队长阳振坤就是这样一位典型的理想主义者，在他的职业生涯中遭遇了太多的挫折和失落，但他始终保持着一个技术人员的初心，坚持理想，不曾退让。

阳振坤曾是北大的学术明星，北大本硕博一路念完留校任教，不但破格晋升教授，还成为北大首批“长江学者奖励计划”特聘教授之一。他的理想就是攻克分布式系统难题，建成中国技术人自己的分布式数据库。

在加入网络之后，他集中一切精力来进行数据库的开发，然而尽管他主导的分布式系统在性能上已经超过了开源系统，网络仍然以成本太高为理由解散了他的团队。

随后他加入阿里，阳振坤继续做分布式数据库研发，他的团队从零发展到十几人，捣鼓出中国第一个分布式数据库，他们给它起了个名字叫OB。

然而，同样因性价比的问题，阳振坤和他的OB团队在阿里坐了冷板凳。这一彼时仅有十几个人的团队曾在长达三年多的时间里，孤独而边缘。

很多同事都说，“如果阳老师愿意妥协，放弃OB，转去做开源系统的技术优化，早就拨云见日了。”

但是，那显然不是他想做的事情。

不过相比于网络，阿里对于“无用”的创新有更大的包容，OB最终被并入了支付宝。彼时的支付宝，面临着一个世界级的难题：双11的交易量呈几何级增长，未来势必还将继续呈几何级增长，可是支付宝当时用的甲骨文数据库早已经承受不了这么庞大的数据量。

为了应对双11这天的数据，只能再花数亿千万人民币的价格去购买主机，可在交易恢复常态时，昂贵的主机旋又陷于长期闲置状态，这样未免得不偿失。

因此OB这一还未正式上过“战场”的数据库，被支付宝高层认定是解决双11支付峰值这一世界级难题的“钥匙”。OB最终也不负众望，帮助支付宝攻克了这一难关。

2016年5月，时任蚂蚁金服董事长彭蕾亲自将支付宝内部最高荣誉——CEO大奖“勋章”戴在了以阳振坤为首的OB团队成员的脖子上。

从阳振坤的身上我们可以感受到，理想或许会让我们一时间陷入困境，但如果我们坚持下去，会带给我们更大的回报。

这是老生常谈，却也是最重要的一点。这是每一个想要突破自我的人所必备的特质，也是每一个大神程序员依旧在坚持的习惯。

即使多隆在阿里早已封神，但是他仍然每天醉心于编程的世界，研究各种代码，不断强化完善自己的技术。

即使阳振坤和他的OB团队已经为取得了阿里的最高荣誉，他们仍然在每一次维护和升级中不断地为OB数据库做出新的改进和尝试，向着更高远的目标进发，他们期待着有朝一日OB可以超越IOE，成为世界上最棒的分布式数据库。

每一个大神，都是由小白蜕变而成的。大神若不再努力，早晚会跌落神坛，泯然众人。而小白们只要坚持学习，不断提升自己，终有一日也会成为自己曾经仰望的大神。

每个大神的“封神之路”都有各自的精彩，但是也有着共同点，那就是：专注、热爱、持之以恒。当然，每个领域的大神都是极少数，我们大多数人可能用尽全力也赶不上天赋异禀的人的轻松一步。

但是我们努力不是为了赶上任何人，而是为了成为心目中那个更好的自己。

就像现在正拼搏在残奥会赛场上的残疾健儿们，他们早就丧失了和正常人一样生活的能力，但不妨碍他们依旧热爱生活，依旧为了梦想去拼搏，去创造正常人都难以企及的记录。

所谓奥运精神不光会激励赛场上的运动员，也会时刻提醒我们每一个平凡的人，向着心里的顶峰奋力冲刺。

保持心中那份对于梦想的执着和渴望，我们终将会突破自我。加油，未来的大神。

H. 国内生物统计人员工资 问下sas程序员和生物统计师工资差别

国内生物统计是近几年才发展起来的,比国外差。
外企生物统计大部分用国外的。

I. 临床数据库程序员和sas程序员前景

sas程序员前景更好。根据相关公开信息查询得知，2021年临床数据管理员招聘职位量253，2021年sas程序员招聘职位量305，临床数据管理员低于sas程序员。统计依赖于各大平台发布的公开数据，系统稳定性会影响客观性，仅供参考。

J. 程序员面试被要求手写代码普通程序员高级程序员之间的差别在哪

如果一个求职者能现场写出代码，并得到正确结论，那样，他对代码、算法的临场应变能力还是很强的，在平常工作中，高效率都是有保障的。许多人对程序猿有错误观念，认为他们写代码时，就应该像影视剧的网络黑客一样，噼噼啪啪敲一阵电脑键盘，显示器不断地翻转更新白底黑字的英文，就能迅速获得想要的结果。现实是，许多程序猿写代码时，必须通过网页搜索等手段查看许多材料，有一些代码甚至拷贝得来的，调节看上去远没那么酷。

笔试题目主要针对应届毕业生，自然一些规模大的公司面试的流程较为繁杂，一般第一关都是先让做笔试题目，笔试题目的题一般非常简单，绝大多数对于刚毕业的学生们看一下基本上的理论能够了解是多少，这类笔试题目的方式反是难住了好多人，许多程序猿由于做一个专业方向做的时间比较长了，许多有关的编程知识早已忘掉的差不多了，因此看到这类笔试题目直接放弃，也无法这部分人不可以从业开发软件，至少不能作为出色程序员的规范看待，因此在平常程序编写环节中要重视基本技能的复习，终究基础理论知识是一个程序员的必不可少基本技能。