除了编程语言之争,代码质量好坏也是程序员们津津热议的话题之一。近日微博原创视频博主@蛋疼的axb发表了一个关于烂代码的话题,一时间引起了不少开发者的关注与讨论。
截图自蛋疼的axb微博
他在微博中写到,大多数人一提到代码质量就摆“需求着急上线”之类的理由。经过他多年的实践,想要写出高质量的代码,远比“明天晚上下班之前上线老板今天提的需求”难得的多。
令他不解的是,需求真的紧急时,程序员往往会通过加班来赶进度;而代码质量下降时,却鲜少有人做出努力。
在他看来,真正影响产出代码质量的,往往涉及两方面原因。一方面是需要在合格理论指导下的进行长期实践,另一方面则是要有足够的心理抗压能力。能写出高质量代码的人,日常只会比赶需求时更加忙碌。
程序员写出烂代码的原因有很多,最常见莫过于以下几种:1.为了按时完成紧急的项目;2.没意识到代码质量和最佳编码实践的重要性;3.粗心大意,想走捷径,不考虑未来的变化……
关于烂代码是如何产生的,网友说:
刚毕业入行,苦于无人指点,不知道什么是高质量代码。
不是因为时间赶,而是人太菜了,平时琢磨的少,经验少。
思维的差距大,水平区分度也不同,不是所有人都能写出所谓的高质量代码。
需求不确定的情况下,来回改动调整结构设计,代码就会越改越臃肿,最后变成烂代码。
没有准备应对紧急情况的预案,实践经验不丰富才会导致为赶进度忽略代码质量。
本质上是需求管理问题,缺乏专业能力的管理会盲目扩大需求范围,也就是力求「多快好省」的多和快,不管好和省了。
为了快速交差而产生的烂代码,不会过多考虑未来的变化,更别提代码的后期维护了。它们通常会具备以下这些问题:
难以阅读和理解:烂代码最显著的特征就是没有人能够快速理解它。这意味着如果有开发者想更新这些代码,就必须要投入额外的时间先理解这些代码,然而理解烂代码后,他们就很难添加新代码了。这就导致很多新开发人员因为不理解旧代码而失业,老开发人员面对现有混乱和糟糕的烂代码选择离职。
示例:
system.whenTerminated.onComplete(result => session.close())implicit val materializer: Materializer = Materializer.matFromSystem(system) val dataPath = args(0)var batchSize = 512if (args.length > 1) { batchSize = Integer.valueOf(args(1))}var skip = 0if (args.length > 2) { skip = Integer.valueOf(args(2))} val lines = scala.io.Source.fromFile(dataPath)try { import session.profile.api._ val parallels = Runtime.getRuntime.availableProcessors val source = Source.fromIterator(() => lines.getLines()) val action = source .map({ line: String => val number = counter.incrementAndGet() (number, line) }) .drop(skip) .mapAsync(parallels)(tuple => Future(decode(tuple._1, tuple._2))) .filter(_.isDefined).map(_.get) .grouped(batchSize) .mapAsync(1)({ articles => val max = articles.map(_.line).max val min = articles.map(_.line).min println(f"group of articles ${articles.size} [$min, $max]") Future.sequence(articles.map(a => nonExists(db, a))) .map(articles => articles.flatten) .recover({ case err: Exception => println(f"unexpect error $err when check in [$min, $max]")
包含许多级别的嵌套块,如if-else语句、循环:开发人员经常使用像if-else语句、循环这样的嵌套块来快速获得想要的结果。而当程序编译成功后,开发人员却忘了优化程序。
示例:
anchors foreach { anchor => if (anchor.hasAttr("href")) { val href = anchor.attr("href") val next = completeUrl(href) println(next) if (next.contains(domain) && !roadMap.contains(url) && !next.contains("/email-protection#")) { roadMap.add(next) if (process(next)) { println(f"processed $next") Thread.sleep(sleep) } else { println(f"skip $next") } } else { println(f"skip $next") } }}
命名不当的方法和变量:为了节省时间,开发人员经常会使用变量/方法名,如X、Y、Z或ABC。这种做法很不好,因为开发者当下可能记得它们的作用,说不定过几天更新相同一段代码时就忘了。如果换做其他人,那就更不懂它们的含义了。
示例:
x = "abdon"y = 314z = 151r = f(x).f2(y).f3(z)
不必要的代码注释:写注释是一个很好的习惯,但写的时候要分得清主次。如果添加太多,很容易会让读者跳过每一条注释,这就会造成重要注释被忽略的情况。
示例:
// 注释class Foo { // yun xing cheng xu public void run() { // 调用 foo foo(args); // 调用 abc(args); // 判断返回值 if(exists(efg(c))){ foo(x); } else { // 打折 dazhe(efg(d)); } }}
以上示例代码由刘鑫提供
“代码写的太烂怎么办?”,“没关系,程序和人有一个能跑就行。”有人说,写代码是为了交差,在需求着急上线的时候,代码的质量就无法保证了。那事实真的是如此吗?答案肯定是:“No”
要知道,程序员写代码是为了解决问题,而不是单纯为了完成任务。低质量的代码就像是有问题的车,虽然还可以跑,但是需要不断维护,不然随时有可能无法启动。想必很多程序员面对自己的代码时都觉得,世界上最简洁易懂的,是自己刚写出来的代码;而世界上最烂的代码,则是自己一年前写出来的。
烂代码表面上看可以满足实际操作,但从长远的角度来看,它们很有可能成为一颗“定时炸弹”。因为烂代码一旦出现问题,面临的就是:
1.需要大量的时间和金钱来修改,成本会随着时间的推移而增加;
2.很难或无法增加新功能;
3.无法预测哪里以及何时会停止工作;
4.对开发人员的积极性有负面影响……
最坏的结果就是,烂代码可能导致项目报废。
针对这个问题,微博认证为前微软Asp.Net最有价值专家、互联网科技博主的网友@宝玉xp,发布了一条长微博,分享了他在解决团队烂代码问题上的干货内容。
截图自@宝玉xp微博
他认为,当系统到处都是烂代码时,那就要思考更深层次的原因了。是不是需求太奇葩?进度太赶?没有设计?或者多个因素在一起?
关于这些问题,他和团队做了以下的努力:
代码审查。所有更新的代码都先在分支开发,合并到主干前要代码审查。审查的部分工作要靠工具配合,运用自动化测试。
写代码前要先做系统设计。磨刀不误砍柴工,写设计文档可以让开发人员在实现前就有清楚的思路,遵循最佳实践,把控代码质量。
定期偿还技术债务。对于不值得维护的老项目,只打补丁,不增加新功能也不更新,只要能运行就行。对于需要长期维护、经常新增功能的老项目,就要通过重构来改进完善。需要注意的是,重构要先补自动化测试代码,逐个模块替代,不要一下子推翻重写然后迁移。
开发模式分两步走。在两周的Sprint中,第一周只做产品的需求,开发完成后部署到测试环境测试;第二周修复各种新功能的Bug,同时做纯技术相关的任务,比如偿还技术债务、测试新的技术栈、开发公共组件。这种做法不仅能保证代码质量,还能保证持续有新的产品功能交付。
新项目或已有项目要有最佳实践。在架构设计完成后,团队成员基于架构设计先实现一些基本的功能模块,把基本的场景都覆盖。在这些模块实现的时候,形成一个好的开发实践。实践时同时进行代码审查,每个人都可以提出意见反馈,根据反馈对最佳实践做出调整。有了最佳实践,其他人不仅可以照葫芦画瓢,写出质量不错的代码;对于不符合最佳实践的代码,在审查阶段也可以排除出来。
由此可见,烂代码可以轻易写出,想要写出高质量则需要程序员十分努力,保持思考、学习和批判的精神。对于烂代码,你是怎么看的?你有为提升代码质量做过什么努力吗?欢迎留言交流~
参考链接:
@蛋疼的axb微博:https://weibo.com/1809500942/LivUMjzNL
@宝玉xp微博:https://weibo.com/1727858283/LiykCzE5n
https://sunnysultan1640.medium.com/what-is-bad-code-how-to-write-clean-code-a9b7b539ad8