Качество кода *

Когда программисты первый раз видят прикладной язык 1С, многие впадают в ступор. Несмотря на то, что родной русский язык в любом случае ближе и понятнее, читать код на русском языке и понимать, что происходит в нем (когда это в новинку) не так-то просто.

Как же человеку, уже прикипевшему к русскому языку в коде и / или со знаниями английского на уровне «London is the capital of Great Britain… Microsoft…Coca-Cola…Ok» быстро перестроиться на кодирование на английском языке?

Ответ ищите под катом.

Мне показался близким подход Леона Старра к объяснению чётких моделей классов и описанию их преимуществ. Настолько, что мы в Retail Rocket решили сделать перевод его большой статьи "How To Build Articulated UML Class Models". Будем выкладывать по частям, под катом — первая из трёх.

Сегодня необычный для меня формат статьи: я скорее задаю вопрос залу, нежели делюсь готовым рецептом. Впрочем, для инициирования дискуссии рецепт тоже предлагаю. Итак, сегодня мы поговорим о чувстве прекрасного.

Я довольно давно пишу код, и так вышло, что практически всегда на C++. Даже и не могу прикинуть, сколько раз я написал подобную конструкцию:

for (int i=0; i<size; i++) {
    [...]
}

Хотя почему не могу, очень даже могу:

find . \( -name \*.h -o -name \*.cpp \) -exec grep -H "for (" {} \; | wc -l
43641

Наш текущий проект содержит 43 тысячи циклов. Проект пилю не я один, но команда маленькая и проект у меня не первый (и, надеюсь, не последний), так что в качестве грубой оценки пойдёт. А насколько такая запись цикла for хороша? Ведь на самом деле, важно даже не то количество раз, когда я цикл написал, а то количество раз, когда я цикл прочитал (см. отладка и code review). А тут речь очевидно идёт уже о миллионах.

На КПДВ узел под названием «совершенная петля» (perfection loop).

Так каков он, совершенный цикл?

1. Введение

Я много раз слышал, как программисты смеются над тиммейтами, которые написали медленный код. Резкие, самодовольные фразы в стиле "этот болван четыре раза пробежался по коллекции, хотя можно было один", и тому подобное. Когда слышишь такое, сразу думаешь — ну тут все по делу, зачем делать лишние итерации? Почему нельзя изучить пару элементарных вещей, вроде принципов работы LINQ выражений в C#, и писать нормальный код? Ты смеешься над некомпетентными тупицами до тех пор, пока смеяться не начнут над тобой. И можете мне поверить — никакие знания в программировании не спасут вас от ситуации, когда вы по незнанию зафигачили квадратичный алгоритм вместо линейного.

«Как-то давно мы делали код-ревью, отписывая комменты в почте с указанием номера строк. Это было очень весело. Из плюсов: никто по диффам ничего не смотрел, смотрели в IDE. Но был и минус: после какого-то мержа номера строк менялись».
Александр Макаров, Yii

«В нашей компании есть интересно понятие — стул-реквест. Это когда в рамках одного офиса разработчик подкатывается к тебе на стуле и говорит: „Посмотри, это же быстрее, чем пул-реквест создавать“».
Антон Морев, WormSoft

Мы, PHP-разработчики, горды тем, что пишем на ООП-языке (можно легко здесь заменить PHP на C#, Java или другой ООП-язык). Каждая вакансия содержит требования про знание ООП. В каждом собеседовании спрашивают что-нибудь про SOLID или трех "китов" ООП. Но когда дело доходит до дела — мы получаем просто классы, наполненные процедурами. ООП проявляется редко, обычно в коде библиотек.

Обычное веб-приложение — это классы ORM-сущностей, которые содержат данные из строки в базе данных и контроллеры(или сервисы — неважно), содержащие процедуры работы с этими данными. Объектно-ориентированное программирование — оно про объекты, которые владеют собственными данными, а не предоставляют их для обработки другому коду. Отличная иллюстрация этого — вопрос, который был задан в одном чате: "Как я могу улучшить этот код?"

Сделайте свой Python код читабельнее и производительнее

Python – язык программирования общего назначения, широко используемый в научных вычислениях, искусственном интеллекте, веб-разработке, финансовом моделировании и во многих других областях. Основная причина его популярности заключается в гибкости – есть множество решений для разного рода операций. Однако, в большинстве случаев есть всего лишь одно решение, которое считается предпочтительным среди опытных Python программистов. В этой статье я бы хотел сделать обзор 10 характерных для этого языка практических примеров, которые можно оценить и взять на вооружение для рефакторинга кода на Python.

В статических анализаторах рано или поздно приходится решать задачу упрощения интеграции в существующие проекты, где поправить все предупреждения на legacy коде невозможно.

Эта статья — не помощник по внедрению. Мы будем говорить о технических деталях: как такие механизмы подавления предупреждений реализуются, какие у разных способов плюсы и минусы.