Качество кода *

В предыдущих статьях я поделился своими соображениями о том, почему UI-проекты в одночасье превращаются в легаси.

Все было сведено к двум ключевым неудовлетворенным потребностям: мгновенная обратная связь и правильные шаблоны проектирования. Что касается шаблонов проектирования, то особое внимание было уделено жесткому разделению представления и логики.

Я даже предположил, что Elm MVU — это тот путь, который данные потребности закроет.

Однако, несмотря на то, что MVU является архитектурой, позволяющей жестко разделять представление и логику, я пришел к выводу, что MVU (и функциональное программирование в целом) страдают от некоторой чуждости естественному процессу мышления и программирования.

Под словом «естественный» я подразумеваю нечто, что коррелирует с языком, который мы используем в повседневной жизни. Функциональное программирование не всегда можно описать таким языком (например, несмотря на то, что монады, включая Observable streams, являются относительно простым понятием, мы вряд ли сможем выразить это понятие на таком языке). Я убедился, что программирование, которое лучше коррелирует с естественным языком — это многопарадигменное программирование, где вещи не строго OOP и не строго функциональны, а то или другое в зависимости от ясности и удобства работы.

Когда речь идет о создании масштабируемых и поддерживаемых приложений, понимание таких важных понятий, как принципы чистого кода, архитектурные паттерны и SOLID практики проектирования, имеет решающее значение. Изучив эти принципы, новички получат представление о построении надежных, гибких и легко тестируемых приложений, что позволит им сохранить ясность кодовой базы и возможность ее сопровождения по мере роста их проектов.

В статье выясним, можно ли с точки зрения стандарта языка C++ тривиальным вызовом push_back продублировать элемент std::vector. Отвечая на простой вопрос, столкнемся с более интересными: что собой представляет внутренний мир вектора, как "протухают" итераторы при реаллокации, какие ограничения добавляют гарантии безопасности относительно исключений...

Недавно появились мысли походить на собеседования чем я успешно занялся. Если конкретно - смотрел лидовскую/сеньерскую позиции на Python и Golang(но статья может пригодиться backend разработчикам в целом). Не ставлю целью статьи объять все не объятное и дать какие-то гарантии. Я лишь зафиксирую данные для себя на будущее.

Вообще ходить на собеседования неплохой навык - в моем случае удается неплохо прокачать технические скилы и узнать запросы рынка на текущий момент(ведь может случиться так, что твои навыки перестанут быть актуальными).

Сразу сделаю пометку, что некоторые навыки/ресурсы специфичны(по типу нарешивания Leetcode), но отталкиваемся от текущих реалий рынка.

Я потратил на изучение данной библиотеки немало нервных клеток, и уверен, что узнал далеко не все способы и лайфхаки, но постарался донести информацию с практической стороны, чтобы вы с самого старта не испытывали "нежданчиков" и сэкономили свое время в попытках найти работающий способ.

Если спросить программиста, какие баги чаще всего можно встретить в C и C++ коде, он назовёт разыменование нулевого указателя, неопределённое поведение, выход за границу массива и другие, на его взгляд, типовые паттерны ошибок. Скорее всего, он назовёт и случайное присваивание в условии. Но действительно ли эта ошибка распространена в наше время?

Неважно, новичок ли вы, отлаживающий вашу первую программу «Hello World», или опытный инженер, — у каждого из нас всегда есть возможность улучшить свои навыки. Александр Шелютин, Data Architect в KarmaHQ, расскажет о разнице между тем, как просто заставить что-то работать, и написанием действительно хорошего кода.

Как-то раз Бобу поручили построчно обработать текстовый файл. Боб решил решить эту задачу на C++, так как известно, что мало найдётся языков, которые могли бы потягаться с C++ в скорости. Поскольку C++ для Боба — дело новое, неосвоенное, он решил погуглить спросить ChatGPT, какой способ построчного считывания файла на C++. Для этого потребовалось немного затравочного кода, зато не пришлось пролистывать бесконечные страницы документации по стандартной библиотеке C++.

Боб — джун с большими амбициями. Он всерьёз относится к своему ремеслу и репутации, поэтому ему важно убедиться, что код у него получается аппетитным — быстрым, элегантным и лучшим в своём роде.

💡

После этого Боб выложил окончательную версию кода на GitHub в файле TextFileReader.h, и вы смело можете использовать его в ваших проектах.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Приходский, я архитектор R-Style Softlab и сегодня хочу рассказать вам о проекте создания архитектурного репозитория в git на базе PlantUML.

В этой статье мы рассмотрим, как правильно разрушать объекты в ООП программе на языке C++, не выполняя избыточных операций. Этим мы завершим цикл публикаций, посвящённый обзору ошибок в игровом движке qdEngine.

Привет любителям микро-кодирования. Вот вам кое-что невероятное: крошечный движок raycasting (метод “бросания лучей”) и генератор городов, который помещается в отдельный 256-байтовый HTML-файл.

Я работаю в аутсорсе и недавно вернулась на один из проектов, с которого ушла год назад. К своему глубокому удивлению, ознакомившись с кодом, я поняла, что его никто не рефакторил весь этот год. При разговоре с коллегой, который работал над этим проектом, я выяснила, что время на рефакторинг отдельно не выделялось, и он его не успел провести.

Итак, что я имею сейчас? Что стало с кодом, который не рефакторили год? Вопрос риторический, и так понятно, что он превратился в легаси.

Например, эти замечательные константы под гнетом измененных требований превратились в функции.

В блоге beeline cloud я рассказывал о Spring Data JPA, Hibernate, делился личными наблюдениями, как облегчить себе жизнь при написании тестов. Сегодня речь о другом: расскажу, как инжектить в статические поля. Как всегда — на примерах. Поехали.

На практике десериализаторов, представленных в ядре Spring, хватает в 99% случаев. Но бывают ситуации, когда всё же требуется описать свою логику предобработки входящего сообщения.

Для наглядности предлагаю рассмотреть гипотетический случай, когда на вход Kafka подается строка лога с задаваемым разделителем. В этой строке нас интересует лишь часть сообщения: мы будем делить строку по определенному символу и собирать из получившегося массива новую строку.

Как описать хороший код в трех словах? Исходя из опыта — это код, который [приятно поддерживать и эксплуатировать]. СОЛИД, SOLID, СОЛИД... Редко код ревью обходится без упоминания этих принципов, но для разработчика это не означает ничего хорошего. А что, если я скажу вам, что есть альтернатива? Недавно я наткнулся на одну англоязычную статью в блоге автора по имени Dan North. Он поднимает крайне интересные темы: написание хорошего кода, поддержка кодовой базы, порочные практики следования устаревшим трафаретам. 

Думаю, для каждого программиста не секрет, что не всегда есть время и возможность подгонять свое решение под SOLID. Иногда проще оценивать свой код по шкале «хорошего кода» без трафаретов. Тут, конечно, прибегут некоторые люди, которые будут утверждать, что их проекты не содержат говнокода и легаси... Это все просто побег от реальности, нежелание принимать то, что любые проекты и их кодовые базы — это вечные «макароны». В общем, идеализация разработки, которая ни к чему, кроме душевных страданий, не ведет.

В этой статье мы затронем один из самых простых, но в то же время наиболее важных навыков в программировании. Ведь именно грамотное именование кода позволяет говорить о его качестве.

Существует четыре главных фактора, которые отличают хороший код от плохого: читаемость, изменяемость, безопасность и производительность. Первые три — тесно связаны, и главным среди них является именно читаемость.

Ведь читаемость это фундамент, без которого ничего не получится.

В этой статье мы рассмотрим, как статический анализатор PVS-Studio воодушевляет заняться рефакторингом кода. Ведь чем короче, проще и понятнее код, тем меньше в нём ошибок.

Здравствуйте, уважаемые читатели!

В этой статье я хотел бы продолжить тему появления субъязыка текстовых запросов к нейросетям (которая может быть полезна не только для инженеров, но и всех энтузиастов, которые, как, к примеру, и я проводят значительное время за работой с ИИ-генераторами).

Компания Anthropic, которая разработала семейство больших языковых моделей (LLM) Claude представила новый ИИ-инструмент, суть которого заключается в использовании уже готовых, универсальных, оптимизированных текстовых запросов по соответствующим темам, что позволяет повысить скорость и эффективность работы с нейросетевыми ресурсами.

Инструмент и соответствующий раздел веб-сайта Anthropic, на котором он размещен, получили название Prompt Library – Библиотека Запросов – а в качестве подзаголовка представлена фраза Explore optimized prompts for a breadth of business and personal tasks (Осваивайте оптимизированные запросы для решения широкого спектра деловых и личных задач).

Когда я только знакомился с принципами SOLID, я искал понятные статьи на Хабр. При этом пришлось прочитать не одну статью, и полное понимание пришло сильно позже. Хотелось бы, чтобы новички на более простых примерах смогли почувствовать, о чем эти принципы.