کدی که برای شما هزینه نخواهد کرد: کدگذاری بهترین شیوه ها برای هر زبانی برای افزایش کیفیت کد و کاهش زحمت توسعه دهنده
کد بد نه تنها خواندن آن دشوار است ، بلکه می تواند باعث بروز حوادث گران شود. براساس تجزیه و تحلیل قطع انستیتوی Uptime در 2022 ، “تقریباً 40 ٪ سازمان ها دچار قطع عمده ناشی از خطای انسانی در طی سه سال گذشته شده اند”
با کد بیشتر و بیشتر کد تولید شده AI به نرم افزار خزیده می شودبا پتانسیل کد بد افزایش می یابد. در حالی که LLMS فقط آخرین نوآوری در تغییر چرخه توسعه نرم افزار است ، صرف نظر از هرگونه اختلال در آینده ، کد همیشه از بهترین شیوه های به طور مداوم استفاده می کند.
در این مقاله ، ما در مورد بدهی فنی ، خوب در مقابل کد بد ، بهترین روشها برای دنبال کردن و سایر راه هایی که می توانید نرم افزار خود را تقویت کنید صحبت خواهیم کرد. ما همچنین در مورد استراتژی های عملی برای اجرای این بهترین شیوه ها در گردش کار توسعه شما بحث خواهیم کرد.
💡 این مقاله به منظور قرار دادن سبک های مختلف یادگیری و خواندن طراحی شده است ، بنابراین احساس راحتی کنید تا جلو بروید.
هنگامی که بدهی فنی جمع می شود: درک هزینه غفلت از کیفیت کد
“اوه ، ما آن را به عقب ماندگی اضافه خواهیم کرد و وقتی فرصتی داریم ، به آن خواهیم رسید.”
این کلمات را دو بار دیگر بگویید و از یک نفرین معروف به “بدهی فنی” استفاده می کنید. برای کسانی که به اندازه کافی جدید در مشاغل مهندسی خود هستند که با خوشحالی از این نفرین آگاه نیستند ، بدهی فنی (که اغلب به “بدهی فنی” کوتاه می شود) به کارهای اضافی مورد نیاز اشاره دارد در آینده برای تصحیح نتایج راه حل های سریعتر یا مصلحت تر ، از جمله طرح های معماری و میانبرهای توسعه ، گرفته شده در حال حاضربشر مانند بدهی مالی ، بدهی فناوری باعث می شود که مدت زمان طولانی تر از آن استفاده شود. و مانند بدهی مالی ، بدهی فناوری می تواند گران باشد.
در ژانویه سال 2023 ، بدهی فناوری برای جمع آوری چه زمانی آمد بیش از 1300 پرواز در ایالات متحده باید لغو شود و 10،000 تاخیر دیگربشر چرا؟ از آنجا که پرونده ها به طور تصادفی در حین تلاش برای به روزرسانی یک بانک اطلاعاتی حذف شده اند ، باعث شده است که سیستم ماموریت های هوایی (NOTAM) – که خلبانان را به خطرات احتمالی در طول مسیرهای خود هشدار می دهد – شکست بخورد. این اولین بار نبود که چیزی شبیه به این اتفاق افتاده است. آنها سالهاست که می توانند بدهی فنی را لگد می زدند.
در اصل ، بدهی فناوری نتیجه تصمیمات فنی بدون فشار است ، از جمله کد نوشته شده ضعیف ، این امر بدون تغییر و تبلیغ در سراسر یک سیستم نرم افزاری باقی مانده است و منجر به عوارض آینده می شود. هنگامی که این سیستم های شکننده سرانجام فروپاشید ، برای جلوگیری از بدهی به طور کلی هزینه های بیشتری را برای جلوگیری از بدهی هزینه می کند. علاوه بر این ، به طور متوسط ، [developers waste 23% of their development time on tech debt](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3194164.3194178) ، و تخلیه شناختی می تواند منجر به نارضایتی ، فرسودگی شغلی و حتی بدهی بیشتربشر
راه حل ساده به نظر می رسد: کد بد را فشار ندهیدبشر
با این حال ، فشارهای روزانه مهلت ها ، پیچیدگی های سیستم های موجود و نیاز به رفع سریع اغلب این مسئله را به یک چالش مهم تبدیل می کند. به طور مداوم نوشتن کد واضح و قابل حفظ نیاز به نظم و انضباط ، آگاهی و اجرای شیوه های توسعه صدا دارد.
خوب ، بد و کد زشت: “کد خوب” چیست و چرا مهم است
چه چیزی “کد بد” محسوب می شود؟
“کد بد” چیزهای زیادی است: اسرار رمزگذاری شده ، توابع بیش از حد پیچیده ، تست های واحد گمشده ، تکرار غیر ضروری ، مستندات نامشخص و غیره. به برخی از اولین کد خود نگاه کنید – احتمالاً به اندازه کدی که اکنون می نویسید خوب نیست. در سطح بالایی ، در حالی که برخی از کد های بد بیش از آنچه که باید درک کند طول می کشد ، ممکن است اشکال دیگر کد بد ساده باشد اما هنوز موضوعاتی مانند ناکارآمدی ، عدم حفظ قابلیت حفظ یا طراحی ضعیف را نشان می دهد. کدی که درک آن دشوارتر است ، مستعد ابتلا به اشکالات و آسیب پذیری ها است زیرا پیچیدگی آن باعث می شود که توسعه دهندگان به درستی منطق آن را برای توسعه دهندگان دشوار کنندمنجر به خطا در هنگام اصلاح ، اشکال زدایی یا هنگام ادغام با سایر قسمت های سیستم.
مشابه نثر نوشته شده ضعیف ، اگر خودتان را بیش از چند بار متوقف کرده و دوباره یک بلوک کد را دوباره بخوانید ، احتمالاً کدی است که باید دوباره اصلاح شود. مشکل در درک کد فقط یک ناراحتی جزئی نیست. کد بد اشکال زدایی را به طور قابل توجهی پیچیده می کند – به خصوص در هرج و مرج یک حادثه قطع بحرانی 3 صبحبشر این زمانی است که اوضاع واقعاً زشت می شود.
بنابراین چه چیزی “کد خوب” محسوب می شود؟
در حالی که یکی از جنبه های کد بد می تواند مشکل خواندن آن باشد ، تعریف آن فقط توسط این ویژگی یک توضیح بیش از حد است. بنابراین ، کد خوب بیش از “خواندن آسان” است. همچنین شامل عواملی مانند حفظ ، کارآیی ، وضوح قصد و پیروی از بهترین روشها است. بنابراین چه ویژگی های خاص به این خوانایی کمک می کند؟ درست همانطور که استانداردهای نوشتن خوب در ژانرها متفاوت است ، ویژگی های کد خوب می تواند بر اساس زبان های برنامه نویسی ، معماری های سیستم و چارچوب ها متفاوت باشد.
با این حال ، در یک سطح اساسی ، کد با کیفیت بالا چندین ویژگی اصلی را به نمایش می گذارد: این قابل حفظ ، قابل اعتماد و ایمن استبشر اکنون که ما این حس را داریم که چه چیزی درک ، تغییر ، تغییر ، کار و اشکال زدایی کد را آسان می کند ، بهترین روشهای برنامه نویسی چیست که می توانیم در نظر داشته باشیم تا بتوانیم از تلاش های توسعه نرم افزار خود راهنمایی کنیم؟
بهترین شیوه های پیشنهادی برای کیفیت کد به هر زبانی
هرگز اسرار کد سخت
اطلاعات حساس و یا مقادیر دلخواه به طور مستقیم در کد شما منبع مهمی از بدهی فنی و خطرات امنیتی است. در اکتبر سال 2022 ، تویوتا فاش کرد که یک راز هارد کد شده نزدیک به پنج سال در یک بازپرداخت عمومی در معرض دید قرار گرفته است. این مسئله اصلاح شد ، اما ساده لوحانه است که فکر کنیم هیچ نقض داده ای قبلاً رخ نداده است.
نمونه ای از راز سخت:
REPORTING_API_TOKEN = "A_HARDCODED_TOKEN_1234"
def report_quality_gate_status(gate_status, check_type):
headers = {"Authorization": f"Bearer {REPORTING_API_TOKEN}"}
data = {"status": gate_status, "check_type": check_type}
try:
requests.post("http://localhost:8081/api/status",
headers=headers,
json=data)
print("Status reported successfully.")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Error reporting status: {e}")
در کد فوق ، درخواستی به http://localhost:8081/api/status نقطه پایانی این درخواست شامل هدره هایی با مجوز است – یک الگوی API بسیار آشنا. متأسفانه ، این نشانه سخت شده است و این کد را در معرض نقض امنیتی قرار می دهد.
نسخه بهبود یافته بدون راز سخت:
def report_quality_gate_status(gate_status, check_type):
"""Reports the status to an external service."""
# API token for reporting retrieved from environment.
api_token = os.environ.get("REPORTING_API_TOKEN")
if not api_token:
print("""Warning: REPORTING_API_TOKEN environment
variable not set (reporting skipped).""")
return
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_token}"}
data = {"status": gate_status, "check_type": check_type}
try:
response = requests.post("http://localhost:8081/api/status",
headers=headers, json=data)
response.raise_for_status() # Ensure successful request.
print(f"""
Status '{gate_status}' for '{check_type}'
reported successfully.
""")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Error reporting status: {e}")
در نسخه بهبود یافته ، مقدار برای REPORTING_API_TOKEN از محیط سیستم عامل بازیابی می شود و هرگز در کد قرار نمی گیرد.
💡 برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد دست زدن به اسرار اینجا را کلیک کنید.
با در آغوش گرفتن اصل خشک ، افزونگی را کاهش دهید
یکی از اهداف اصلی برنامه نویسی ، خودکار سازی وظایف تکراری است ، اما این تنها دلیل کاهش افزونگی نیست. هرچه یک کار بیشتر در طول یک سیستم تکرار شود ، بردار آسیب پذیری بیشتر می شود. نگهداری افزونگی نیز سخت تر است.
نمونه افزونگی:
class QualityGateCheck:
def __init__(self, error_threshold, warning_threshold):
self.error_threshold = error_threshold
self.warning_threshold = warning_threshold
self.status = "Pending"
self.check_type = "Combined Threshold Check"
def run_check(self, code_errors):
self.status = "Pending"
if code_errors >= self.error_threshold:
self.status = "Failed: Exceeds error threshold"
result = self.status
return result
elif code_errors > self.warning_threshold:
self.status = "Passed with errors"
output = self.status
return output
else:
self.status = "Passed"
final_status = self.status
return final_status
return final_status
def get_status(self):
current_status = self.status
return current_status
def describe_check(self):
description = f"""
Checking for errors above
{self.error_threshold}
and warnings above
{self.warning_threshold}.
"""
return description
کد فوق کلاس به نام ایجاد می کند QualityGateCheck با آستانه برای خطاها و هشدارها ، وضعیت و چه نوع چک انجام می شود. وضعیت پیش فرض است Pending و نوع چک پیش فرض است Combined Threshold Checkبشر کلاس همچنین شامل سه عملکرد مختلف است: یکی برای اجرای چک ، یکی برای دریافت وضعیت چک و دیگری برای توصیف چک.
افزونگی در چند مکان مختلف رخ می دهد:
-
در
run_checkباstatusدوباره تنظیم شده استPending– چیزی که قبلاً در لحظه ای کلاس انجام می شود. -
در همان عملکرد ، دو متغیر میانی غیر ضروری ایجاد شده و برگردانده می شوند:
output andfinal_statusبشر -
همانطور که عملکرد در حال حاضر نوشته شده است ، آخرین
return final_statusهرگز نخواهد رسید -
متغیرهای متوسط غیر ضروری مشابه در توابع رخ می دهد
get_statusوتdescribe_checkبشر
نسخه بهبود یافته با کاهش افزونگی:
class QualityGateCheck:
def __init__(self, error_threshold, warning_threshold):
self.error_threshold = error_threshold
self.warning_threshold = warning_threshold
self.status = "Pending"
self.check_type = "Code Error Threshold Check"
def get_status(self):
# Returns status without intermediate variable.
return self.status
def describe_check(self):
# Returns description without intermediate variable.
return f"""
Checking for errors above {self.error_threshold}
and warnings above {self.warning_threshold}.
"""
def process_code_errors(self, code_errors):
# Unnecessary status setting and
# intermediate variables removed.
if code_errors >= self.error_threshold:
return "Check failed: Exceeds error threshold"
elif code_errors > self.warning_threshold:
return "Check passed with errors"
else:
return "Check passed"
# Unreachable return removed.
💡 چگونه این نسخه بهبود یافته باعث افزایش افزونگی در منطق شرطی می شود؟
شما می توانید این مفهوم را به توابع عمیق تو در تو ، تنظیمات برنامه ، سیستم های یکپارچه و هر فرصتی دیگر گسترش دهید خشک – خود را تکرار نکنیدبشر در تلاش برای شناسایی و از بین بردن تکثیر در هر کجا ممکن است.
مسئولیت های حفظ ، تقسیم ، تقسیم و جدا کردن
صحبت از کارکردهای عمیق تو در تو ، اصل مسئولیت واحد (SRP) طرفداری می کند کاهش پیچیدگی در صورت امکان با باریک کردن کلاس ها و ماژول ها به یک کار واحدبشر ما می توانیم در این اصل گسترش دهیم تا نحوه تعریف ، تقسیم و جدا کردن خدمات و برنامه ها و معماری را شامل شود و در نهایت بدهی فنی را کاهش دهیم.
در آوریل 2022 ، Atlassian در حالی که سعی در حذف داده های مربوط به یک برنامه مستقل میراث مستهلک دارد ، یک خروجی 14 روزه را تجربه کرد. در این حادثه ، API برای انجام حذف شناسه های پذیرفته شده مربوط به دو نهاد کاملاً متفاوت استفاده می شود ، و در نتیجه حذف نمونه های برنامه غیرفعال انجام می شود وت سایت های ابری فعال با استفاده از برنامه. مشتریان دسترسی به محصولات Atlassian خود را از دست دادند (به احتمال زیاد از جمله بدهی های فنی آنها).
جدا کردن فرآیند حذف داده ها برای برنامه میراث از سایت های ابری فعال می تواند از این اختلال چشمگیر جلوگیری کند.
نمونه ای از یک عملکرد با مسئولیت های متعدد:
def main_quality_check(errors):
error_threshold = 10
warning_threshold = 5
gate = QualityGateCheck(error_threshold, warning_threshold)
final_status = None
if not errors:
final_status = "No code errors provided"
elif not isinstance(errors, int):
final_status = "Invalid code errors"
else:
if errors >= gate.error_threshold:
final_status = "Check failed: Exceeds error threshold"
elif errors > gate.warning_threshold:
final_status = "Check passed with errors"
else:
final_status = "Check passed"
gate.status = final_status
api_token = "A_HARDCODED_TOKEN_1234"
if not api_token:
print("""Warning: REPORTING_API_TOKEN
environment variable not
set (reporting skipped).""")
else:
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_token}"}
data = {"status": gate.get_status(),
"check_type": gate.check_type,
"check_description": gate.describe_check()}
try:
response = requests.post("http://localhost:8081/api/status",
headers=headers, json=data)
print(f"""
Status '{gate.get_status()}' for '{gate.check_type}'
reported successfully.
"""
)
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Error reporting status: {e}")
return final_status
وجود دارد خیلی در کد بالا ادامه می یابد. نه تنها کد تأیید می کند یا نه errors یک عدد صحیح است ، همچنین در حال تعیین وضعیت بررسی دروازه با کیفیت و همچنین ارسال وضعیت بررسی دروازه حاصل به یک نقطه پایانی است. به عبارت دیگر ، بسیاری از کارهای مختلف در این عملکرد اتفاق می افتد – بیش از حد پیچیده است ، که خواندن آن نه تنها سخت تر است بلکه آزمایش سخت تر است.
نسخه بهبود یافته با مسئولیت های جدا شده:
# Handles just the operations pertaining to evaluating the code errors
# against thresholds.
class QualityGateCheck:
def __init__(self, error_threshold, warning_threshold):
self.error_threshold = error_threshold
self.warning_threshold = warning_threshold
self.status = "Pending"
self.check_type = "Code Error Threshold Check"
def get_status(self):
return self.status
def describe_check(self):
return f"""
Checking for errors above {self.error_threshold} and warnings
above {self.warning_threshold}.
"""
def process_code_errors(self, code_errors):
if code_errors >= self.error_threshold:
return "Check failed: Exceeds error threshold"
elif code_errors > self.warning_threshold:
return "Check passed with errors"
else:
return "Check passed"
# Handles just the operations pertaining to validating the value
# of code errors and can be used elsewhere in the code.
def validate_code_errors(code_errors):
if not code_errors:
return "No code errors provided"
if not isinstance(code_errors, int):
return "Invalid code errors: Expected an integer."
return None
# Handles just the operations pertaining to reporting the gate check status
# and can be used elsewhere in the code.
def report_quality_gate_status(gate_status, check_type, check_description):
api_token = os.environ.get("REPORTING_API_TOKEN")
if not api_token:
print("""Warning: REPORTING_API_TOKEN environment variable not set
(reporting skipped).""")
return
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_token}"}
data = {"status": gate.get_status(),
"check_type": gate.check_type,
"check_description": gate.describe_check()}
try:
response = requests.post("http://localhost:8081/api/status",
headers=headers, json=data)
response.raise_for_status()
print(f"""
Status '{gate_status}' for '{check_type}' reported successfully.
""")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Error reporting status: {e}")
# Ties everything together.
def main_quality_check(errors):
error_threshold = 10
warning_threshold = 5
gate = QualityGateCheck(error_threshold, warning_threshold)
validation_result = validate_code_errors(errors)
if validation_result:
return validation_result
final_status = gate.process_code_errors(errors)
gate.status = final_status
report_quality_gate_status(gate.get_status(),
gate.check_type,
gate.check_description())
return gate.get_status()
در نسخه بهبود یافته ، وظایف اعتبارسنجی مقدار برای errors، پردازش خطاها ، و سپس گزارش وضعیت خطاها به توابع جداگانه ای که در آن خوانده می شوند شکسته شده است main_quality_checkبشر
با تقسیم مسئولیت ها ، ما هر کار را تعریف می کنیم و آنها را از یکدیگر جدا می کنیم ، و در نتیجه کدی که خواندن آن آسان تر است ، آزمایش آسان تر ، نگهداری آسانتر و آسان تر برای گسترش است.
سند به طور معناداری: نوشتن نظرات و مستندات کد مؤثر
نظرات معنی دار باعث افزایش خوانایی کد می شود ، اما موارد بیش از حد یا ضعیف آن را مانع می کند. مسئله مدت زمان مستندات لازم نیست ، به خصوص برای API های عمومی و SDK که اغلب به توضیحات چند خط نیاز دارند. در عوض ، یک پرچم قرمز برای اصلاح مجدد احتمالی زمانی است که یک بلوک کوچک از منطق اصلی نیاز به خطوط نظر بیشتری برای توضیح دارد چه کاری انجام می دهد از خود کد. در چنین مواردی ، استفاده مجدد با استفاده از بهترین شیوه ها برای ایجاد کد واضح تر و خود توضیحی تر از تکیه بر نظرات کلامی برای رمزگشایی پیچیدگی ، ارجح است. کد به خوبی ساختار یافته و به وضوح نامگذاری شده اغلب نیاز به نظرات توضیحی گسترده در مورد عملکرد اساسی آن را به حداقل می رساند.
نمونه نظرات Verbose:
# The main function to orchestrate the quality check process.
def main_quality_check(errors):
error_threshold = 10
warning_threshold = 5
# Create an instance of the QualityGateCheck class with the configured
# thresholds.
gate = QualityGateCheck(error_threshold, warning_threshold)
# Validate the input 'errors' using the validate_code_errors function.
validation_result = validate_code_errors(errors)
# If the validation returns an error message (not None),
# return that message and stop further processing.
if validation_result:
return validation_result
# If the input is valid, process the 'errors' using the
# process_code_errors function to get the final status.
final_status = process_code_errors(errors,
gate.error_threshold,
gate.warning_threshold)
# Update the status of the QualityGateCheck instance
# with the determined final status.
gate.status = final_status
# Report the final status using the report_quality_gate_status function,
# passing the gate's status and check type.
report_quality_gate_status(gate.get_status(),
gate.check_type,
gate.describe_check())
# Finally, return the determined final status of the quality check.
return gate.get_status()
Even at a glance, this code probably gives you a headache. The comments aren’t adding anything helpful.
نسخه بهبود یافته با نظرات مفیدتر:
def main_quality_check(errors):
"""Orchestrates the quality check process."""
error_threshold = 10
warning_threshold = 5
# Create a QualityGateCheck with the above values.
gate = QualityGateCheck(error_threshold_config, warning_threshold_config)
validation_result = validate_code_errors(errors)
if validation_result:
return validation_result
final_status = process_code_errors(errors,
gate.error_threshold,
gate.warning_threshold)
gate.status = final_status # Update the gate’s status.
# Post the status of the gate check and the type.
report_quality_gate_status(gate.get_status(),
gate.check_type,
gate.describe_check())
return gate.get_status()
این نسخه از DocStrings و نظرات برای کمک به درک کد بدون اینکه از کد استفاده شود ، استفاده می کند.
💡 IDES و سایر ابزارها می توانند از این Docstrings برای بهبود ناوبری ، اشکال زدایی و تولید اسناد API استفاده کنند.
برای توضیح این موارد با استفاده از نظرات استفاده کنید چرا پشت کد ، نه فقط آنچه. نامهای معنی دار برای متغیرها و توابع اغلب نیاز به اظهارنظر گسترده را کاهش می دهد. علاوه بر این ، DocStrings را برای مستند سازی هدف ، آرگومان ها و بازده مقادیر توابع و کلاس ها استفاده کنید.
قوام را حفظ کنید و میراث کد ماندگار ایجاد کنید
صرف نظر از بهترین شیوه های خاص که شما برای پیاده سازی انتخاب می کنید ، قوام مهم استبشر ساده ترین راه برای حفظ کد ، اجرای یک سبک یکپارچه در کل است. سبک های مختلفی برای زبانهای برنامه نویسی مختلف وجود دارد ، و حتی در آن دستورالعمل های برنامه نویسی تنوع وجود دارد. به عنوان مثال ، با زبانه ها در مقابل فضاها. هر سبک را انتخاب کنید که مناسب مورد استفاده شما باشد.
حفظ سبک کد مداوم ، اتخاذ بهترین شیوه ها را در یک پروژه ساده می کند. این یکنواختی سبک ، مزایای خود را به چندین زمینه مهم گسترش می دهد:
-
پوشش تست واحد ثابت: هنگامی که سبک کد سازگار است ، تعیین و حفظ استانداردهای یکنواخت برای آزمایش واحد آسان تر می شود. این شامل کنوانسیون های نامگذاری مداوم برای موارد آزمون ، یک ساختار ثابت برای تنظیم آزمایش و اشکال و یک رویکرد قابل پیش بینی برای تمسخر وابستگی ها است. این یکنواختی شناسایی مناطقی که فاقد پوشش کافی آزمایش هستند را ساده تر می کند و تضمین می کند که آزمایشات به صورت استاندارد نوشته و اجرا می شوند و منجر به آزمایش های قابل اطمینان تر و حفظ می شوند.
-
اصلاح مجدد مداوم: سبک کد مداوم ، اصلاح مجدد ایمن تر و کارآمدتر را تسهیل می کند. هنگامی که پایگاه کد به یک ساختار قابل پیش بینی و مجموعه ای از کنوانسیون ها پایبند می شود ، توسعه دهندگان می توانند به راحتی تأثیر تغییرات را درک کرده و الگوهای اصلاح مجدد را به طور مداوم اعمال کنند. به عنوان مثال ، متغیرها و روشها به طور مداوم نامگذاری شده ، به همراه یک طرح کد یکنواخت ، شناسایی و استخراج منطق مشترک ، تغییر نام عناصر یا کدهای بازسازی بدون معرفی عوارض جانبی ناخواسته را آسان تر می کنند.
-
مستندات سازگار: ثبات در سبک کد به طور طبیعی قوام در مستندات را ارتقا می بخشد. هنگامی که کد از یک ساختار قابل پیش بینی و طرح نامگذاری پیروی می کند ، ایجاد کنوانسیون ها برای نظرات درون خطی ، Docstrings و مستندات سطح بالاتر آسان تر می شود. این شامل یک لحن ، ساختار و سطح جزئیات مداوم است. یکنواختی در اسناد و مدارک را برای توسعه دهندگان آسان تر می کند تا اطلاعات مورد نیاز خود را پیدا کنند ، پایگاه کد را درک کنند و به طور مؤثر مشارکت کنند.
علاوه بر این ، یک پایگاه کد به طور مداوم به سبک ، همراه با کاربرد مداوم بهترین شیوه ها در آزمایش ، اصلاح مجدد و مستندات ، روند ورود به سیستم را برای اعضای جدید تیم کاهش می دهد. الگوهای و ساختارهای قابل پیش بینی در کد و مصنوعات مرتبط با آن ، درک سریعتر و ادغام در گردش کار توسعه را امکان پذیر می کنند. “
در اصل ، کد سازگار منعکس کننده a است تعهد به مراقبت ، توجه به جزئیات و قابلیت حفظ آیندهبشر بیشتر توسعه نرم افزار یک تلاش مشترک است و احتمالاً شخص دیگری در آینده نیاز به خواندن یا اصلاح کد شما دارد. با اولویت بندی قوام و نوشتن کد با کیفیت بالا ، شما به میراث کد مثبت و پایدار کمک می کنید. گزینه هایی که در نامگذاری متغیرها ، عملکردهای اصلاح مجدد ، اضافه کردن نظرات و پرداختن به بدهی فنی این میراث انجام می دهید.
چه نوع میراثی را ترک می کنید به شما بستگی دارد.
از تئوری گرفته تا تمرین: بهترین شیوه ها برای اجرای موثر استانداردهای برنامه نویسی
اکنون که بهترین شیوه ها را برای نوشتن کد خوب می فهمید ، چگونه آنها را پیاده سازی می کنید؟
به یاد داشته باشید که بهترین شیوه ها دستورالعمل هایی هستند که توسعه دهندگان را قادر می سازد تا بهترین کار خود را بطور مشترک و کارآمد انجام دهند؛ آنها به معنای کنترل کسی نیستند. آنها باید از شما الهام بگیرند و به شما توانمند شوند ، نه شما را محدود کنند.
-
از دیگران بیاموزید: کد را از پروژه های معتبر منبع باز به طور فعال بخوانید تا به شما در آموختن از سایر سبک ها ، دیدگاه ها و استفاده از موارد استفاده کنید.
-
اتوماسیون اهرم و تغییر سمت چپ: ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل کد استاتیک ، خطوط و بررسی کد در گردش کار توسعه خود در اسرع وقت ادغام کنید (تغییر سمت چپ). این ابزارها می توانند به طور خودکار مسائل بالقوه را شناسایی کرده و استانداردهای برنامه نویسی را اجرا کنند ، تأثیر کد بد را به حداقل برسانند و شما را آزاد کنند تا در مورد مشکلات پیچیده تر فکر کنند.
-
کنجکاوی و استثنائات را در آغوش بگیرید: دلیل اصلی اجرای برنامه های کدگذاری را درک کنید. گاهی اوقات ، ممکن است دلایل معتبری برای انحراف از یک استاندارد وجود داشته باشد ، اما این استثنائات باید آگاهانه و مستند باشند. توجیهی برای اجرای یک سبک کدگذاری خاص ممکن است برای شما آشکار به نظر برسد ، اما آیا می توانید توضیح دهید چرا خیلی واضح است؟ گاهی اوقات اصلاح مجدد مغز ما به همان اندازه ضروری است که کد ما را اصلاح کنیم. هر چند وقت یکبار ممکن است مجبور شوید قوانین خود را بشکنید.
غذای اصلی: ایجاد پایه و اساس توسعه نرم افزار پایدار
اجتناب از بدهی فنی فقط نوشتن کد “خوب” نیست – این است تعهد مداوم به وضوح ، قابلیت حفظ و همکاریبشر با در آغوش گرفتن بهترین شیوه های ذکر شده در این مقاله می توانید سیستم های نرم افزاری قوی تر ، مقیاس پذیر و پایدار بسازید.
به یاد داشته باشید که تلاش برای نوشتن کد خوب سرمایه گذاری شده است امروز سود سهام قابل توجهی را در کاهش هزینه های نگهداری ، قطع قطع کمتر و یک تیم توسعه تولیدی و رضایت بخش تر می پردازد فردابشر
خودتان آن را امتحان کنید: ابزارها و منابع برای اجرای کیفیت کد
درک این بهترین روشهای اصلی برای نوشتن کد خوب به ایجاد پایه و اساس توسعه نرم افزار با حداقل بدهی فناوری کمک می کند. به عنوان برنامه های نرم افزاری و فناوری که از آنها پشتیبانی می کند ، قدرتمندتر و در نتیجه پیچیده تر می شوند – اجرای بهترین شیوه ها بسیار مهم تر می شود.
وقتی صحبت از اجرای کیفیت کد در مقیاس می شود ، ابزارهایی مانند Sonarqube یکپارچه با خطوط لوله توسعه موجود ادغام می شوند.
-
تغییر کیفیت کد در تمام راه باقی مانده ، افزونه Sonarqube’s IDE کد شما را هنگام نوشتن آن با پیشنهادات استدلال و اصلاح ، که تضمین می کند مسائل حتی مرتکب نمی شوند ، حاشیه نویسی می کند. این رایگان است و می توانید بلافاصله با آن شروع کنید.
-
تجزیه و تحلیل درخواست PULL به خودکار کردن جنبه های اساسی تر بررسی کد کمک می کند تا بتوانید روی موضوعات بزرگتر متمرکز شوید و آسیب پذیری های امنیتی را قبل از ادغام در تولید بدست آورید. برای تجربه دستی با استفاده از Sonarqube ، این repo را بررسی کنید.
-
دروازه ها و پروفایل های با کیفیت به این معنی است که شما استانداردهایی را که می خواهید خود را نگه دارید ، تنظیم کرده اید ، در صورت لزوم تنظیم و تطبیق را تنظیم می کنید.
code کد نمونه های موجود در این پست را می توان در اینجا یافت.
