"Идеальный программист" Роберта Мартина давно стал руководством по профессионализму в сфере IT и одним из основополагающих трудов в современной разработке, наравне с "Чистым кодом", "Чистой архитектурой" и "Чистым эджайлом".
В посте ниже собраны наиболее значимые тезисы из "Идеального программиста".
В интернете невероятное количество статей о том "как написать свой генератор на С++20", но почти все они сводятся к новичковым хело вордам и почти ни одной статьи о том как написать хороший генератор. Что ж, это нужно исправлять!
Привет, Хаброжители!
Вас приветствует ваш зануда!
Если вы следите за моей ленивой активностью, то заметили бы, что у меня много от чего пригорает. Вот, например:
- У меня пригорает от низкосортных статей на потоке: Питон против Безумного Макса, или как я посты на Хабре замораживал
- У меня пригорает от Django: Окей, Джанго, у меня к тебе несколько вопросов
- И от Яндекса тоже: Собеседование в Яндекс: театр абсурда :/
- И от рекрутеров: Я единственный из 1400, или самый крутой рекрутинг, что я проходил
Посмотришь так - я уже давно должен был сгореть. Но я, аки феникс, возрождаюсь, и сегодня у меня горит от, внезапно, Питона, на котором я пишу больше десяти лет. Если вам интересно, что же, по моему мнению, с ним не так - то прошу под кат.
Вам когда-нибудь говорили, что вы пишете плохой код?
Здесь стыдиться нечего. Мы все пишем несовершенный код, когда только учимся. Хорошая новость в том, что улучшить его — довольно просто, главное — желание.
Один из лучших способов улучшить свой код — освоить принципы проектирования в объектно-ориентированном программировании. Можно сказать, что принципы программирования — это философия кода или руководство, как стать более крутым программистом.
Существует целый ряд принципов в программировании (я бы даже сказал, что их слишком много), но я расскажу о пяти основных, которые складываются в аббревиатуру SOLID.
Здравствуйте, всем! Хотя это моя первая публикация на Хабре, тему я хочу затронуть важную и далеко не всегда понятную новичкам. Не обращайте внимание на странный заголовок. Считайте, что это – ружье на стене, которое по ходу пьесы обязательно выстрелит.
Материал по этой теме здесь уже имеется, но на мой взгляд, информация там подана не совсем удачно и полно. Рискну внести свою лепту в дело понимания и запоминания такого фундаментального принципа.
В данной статье я постараюсь по максимуму избежать кода. Сделано это в целях повышения универсальности материала, он должен быть интересен всем читателям независимо от их языка программирования. В тех местах, где код неизбежно понадобится, он будет оформлен в синтаксисе Java. Не пугайтесь, все объясню, сложно не будет (во всяком случае, по моим расчетам). Итак, поехали!
Feature-Sliced Design — это архитектурная методология, активно набирающая популярность в последнее время. И не зря: организация разработки по её правилам позволяет упростить процессы, сделать их быстрее и гибче. Больше не нужно будет переживать из-за совместной работы в одном домене и конфликтов кода, долго искать ответ на вопрос «А куда же впилить новую фичу, тут и так намешано…»
О том, как устроена Feature-sliced Design, чем она отличается от «классической» организации кода, плюсах и минусах от её внедрения — в этой статье.
Для броского заголовка здесь надо было бы употребить термин «супер-оптимизация» или даже «гипер-оптимизация». Но приставки «супер» ко всему на свете настолько затасканы, что, например, вполне нормальный и даже научный термин «супер-программирование», стал больше ассоциироваться с достижениями каких-то неведомых «супер-программистов», а не с методами преобразования программ. С другой стороны, народное творчество определяет «супер-программирование» как программирование во время варки супа. Поэтому буду использовать не хвастливую «супер», а всего лишь скромную «мета».
Мета-оптимизация (или, еще проще, над-оптимизация) - это оптимизация, примененная к другим методам оптимизации. Мне очень нравится придумывать в компиляторе, который я сопровождаю, всякие оптимизации. Но применить мета-оптимизацию как-то не приходило в голову. Натолкнул случай.
Есть много метрик, которыми можно попытаться измерить качество нашего кода. И во времена первых компьютеров: дорогого железа, огромного потребления электричества, да даже дорогих перфокарт, ценились краткость и скорость выполнения.
Сейчас же, бывает, код меняется чаще, чем запускается. Компиляторы научились оптимизировать почти любые конструкции, а сервера стоят дешевле работы программистов. Поэтому на первое место выходит такое качество, как простота внесения изменений в проект. И немаловажный фактор — это легкость чтения и понимания кода.
Для меня хороший код читается также легко, как хорошая книга. И можно даже провести параллели между подходом к изложению своих мыслей в книге и спосбом выразить бизнес‑логику в коде.
Здесь собрано несколько советов, которые позволяют мне делать свой код человекочитаемым и простым для понимая коллегам. Ведь компилятор сможет прочитать любой синтаксически правильный код, а человек — нет.
Всем нам предстоит поддерживать уже существующий код, а также проводить ревью кода коллег.
Иногда становится очень тяжело видеть некоторые паттерны, которые кажутся безобидными, но при некорректном использовании или после неосторожного рефакторинга могут привести к различным проблемам: утечке горутин и каналов, повреждению целостности структур данных, паникам, трудноуловимым багам в бизнес-логике, самому страшному - неутолимому желанию порефакторить код, который выглядит как то, что вы бы написали в первый день работы с Go.
В своей статье я хочу дать рекомендации, которые, по моему мнению, могут помочь избежать перечисленных выше проблем.
Я очень люблю придумывать для компилятора, который сопровождаю, всякие приемы мелкой, или, как я ее называю, «тактической» оптимизации.
В компиляторе при генерации кода имеется такой момент, когда большинство команд будущей программы (точнее, компилируемого модуля) уже сгенерировано, но их еще можно менять или выбрасывать, поскольку адреса команд переходов и вызовов еще не вычислены, а окончательный размер кода программы (точнее, этого модуля) еще не получен.
Вот этот момент и является самым удобным для проведения «тактической» оптимизации в пределах 2-3 соседних команд. Как правило, и анализ при такой оптимизации очень прост, поскольку можно сравнивать прямо двоичные коды с шаблонами, а не проводить детальное изучение множества операций и их операндов во внутреннем представлении будущей программы.
Рассмотрим некоторые приемы оптимизации «сверткой» на простейшем примере.
Продолжая наше увлекательное путешествие с юмором по миру программирования, мы окунемся в новую главу и продолжим исследование, перед прочтением обязательно прочитайте прошлую статью об инновационном паттерне.
Нет-нет, я не собираюсь рассказывать все прибаутки о константах, вроде того, как связано число E и год рождения Льва Толстого. Речь о другом.
Как-то один мой коллега попросил меня «свежим взглядом» посмотреть его программу. Он проводил проверочный расчет, и в итоге должна была получиться единичная матрица. На месте нулевых элементов оказались величины, близкие к нулю – что-то около 10**-17, что можно объяснить погрешностью расчета и исходных данных. Но у трех элементов было значение 10**-7. Вопрос состоял в том, а, собственно, почему так? ведь все формулы «симметричны».
Почему масштабировать вообще сложно?
В сети много текстов, так или иначе касающихся масштабируемости кода, но авторы очень часто упускают одну главную вещь: почему масштабировать — это сложно.
Основная причина тут в том, что как только вы начинаете изменять какую-то большую систему, она начинает разваливаться. Ну, за исключением тех случаев, когда у вас вообще всё на 100% покрыто тестами. Однако, в реальном мире история с покрытием тестами такова, что код современных приложений покрыт (в лучшем случае) примерно на 1%.
Может быть, 100% покрытие тестами — это реальность не только для библиотек, утилит или компиляторов (ведь мы можем формализовать их поведение математически), но и для веб-приложения? Да не, фигня какая-то...
Привет! Меня зовут Сергей, я один из разработчиков продукта «Сервис персонализации» в компании Sportmaster Lab, и в этом посте я расскажу про SonarQube – платформу для непрерывного анализа и измерения качества программного кода, разработанную компанией SonarSource.
Сейчас SonarQube является чем-то вроде отраслевого стандарта. В частности, это стандарт центра компетенций Sportmaster Lab. В своей работе SonarQube использует статический анализ кода: реальное его выполнение не требуется, так как анализируются именно «исходники». Предмет анализа этого инструмента — потенциальные ошибки и уязвимости, стандарты оформления кода, наличие тестов и уровень покрытия ими, а также дублирование кода и его поддерживаемость. SonarQube поддерживает большое количество языков программирования, его можно встраивать в конвейер CI/CD и в вашу среду разработки. А еще — файлы отчетов сторонних инструментов (Eslint, Stylelint, OWASP Dependency Check и многие другие).
В этой статье вы узнаете:
• как работать с SonarQube;
• как он может помочь вам в работе и сделать ваш код лучше.
Эта статья — мой сугубо личный опыт работы с SonarQube в качестве пользователя, поэтому я не буду останавливаться на таких «административных» моментах, как развертывание SonarQube, создание в нем нового проекта и настройка его интеграции с GitLab.
Перед вами обновлённая коллекция вредных советов для C++ программистов, которая превратилась в целую электронную книгу. Всего их 60, и каждый сопровождается пояснением, почему на самом деле ему не стоит следовать. Всё будет одновременно и в шутку, и серьёзно. Как бы глупо ни смотрелся вредный совет, он не выдуман, а подсмотрен в реальном мире программирования.
Перед вами обновлённая коллекция вредных советов для C++ программистов, которая превратилась в целую электронную книгу. Всего их 60, и каждый сопровождается пояснением, почему на самом деле ему не стоит следовать. Всё будет одновременно и в шутку, и серьёзно. Как бы глупо ни смотрелся вредный совет, он не выдуман, а подсмотрен в реальном мире программирования.
