如何提问

陈易生, • work-ethic
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我在工作中会遇到非常多的问题，其中一些无法通过已有的文档和搜索引擎自行解决，只能求助于负责有关项目的同事，或者是社区的热心网友。我本身很享受提问的过程，因为它不仅能帮助我更好地梳理遇到的问题，记录解决问题的过程，还能在未来持续地帮助到有同样疑问的人，见我的 Stack Overflow 提问记录。

下面是我自己总结的一些提问的小技巧，它们或许也能帮你更好地提问，从而得到更好的解答。注意，此文与 Stack Overflow - How to ask 基本一致，因为我也是在 Stack Overflow 上被「关闭」和「建议修改」了好多问题后，才慢慢学会如何提问的。

我们认真提问，别人才会认真回答

提问首先需要遵循平等原则，即提问方和回答方是平等的。即使是在有明确权责关系的公司环境内，提问方不会因为发现了负责项目的同事写的 bug 而更高，也不会因为懂得比负责项目的同事少而更低。

基于平等原则，如果我们想得到认真的回答，就必须认真地提问。

一个认真的提问包含哪些内容

如何认真提问？

首先，态度要端正，尽力避免在问题描述中包含让人不想帮你的因素，包括：

要做到态度端正，我们不妨在提问前问问自己：

其次，逻辑要清晰，信息要完整。一个好的提问通常包括：

最后，表示感谢。

一次认真提问的实践

听上去合理，能不能举个 🌰？

下面我不要脸地用自己在 Flink 邮件列表中的一次提问作为例子，这个提问在 Flink 中文社区：如何从 0 到 1 开发 PyFlink 作业一文中被引用为好的提问示例，见文章引用链接的第 7 条。

第一步，标题。示例提问表明，这是 PyFlink 相关的问题，报错信息包括 "called already closed" 和 "NullPointerException" 这两个关键词。

PyFlink: called already closed and NullPointerException

第二步，简短描述在做什么事情，大背景是什么。示例提问表明，同一个简单的 PyFlink 脚本，多跑几次，会出现 3 种不同的结果，很奇怪。

I run into an issue where a PyFlink job may end up with 3 very different outcomes, given very slight difference in input. The PyFlink job is simple. It first reads from a csv file, then process the data a bit with a Python UDF that leverages sklearn.preprocessing.LabelEncoder.

第三步，做了哪些尝试，分别遇到哪些阻碍。以示例提问提到的第 3 种结果为例，除了完整的错误栈之外，它还展现出提问者参考了什么资料，但没能解决这个问题。

The NullPointerException reminds me of this question, but I have passed the test_ml_udf.py to ensure both the input and output types are pandas.Series with same length.

第四步，如何快速地复现问题。示例提问专门创建了一个 GitHub 仓库，让回答方可以快速复现问题，无需任何额外的猜测。

I have included all necessary files for reproduction in the GitHub repo. To reproduce:

  • conda env create -f environment.yaml
  • conda activate pyflink-issue-call-already-closed-env
  • pytest to verify the udf defined in ml_udf works fine
  • python main.py a few times, and you will see multiple outcomes

结果是，这个问题得到了社区方面明确和快速的帮助。

总结

好好提问是工程师的必备技能，能让我们得到同事和社区大佬的全力帮助。让我们一起努力，好好提问吧！

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